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データとAWSに関するmytechnoteのブックマーク (5)

  • メタバースの技術限界の解説 - Qiita

    これらの試算から、1人あたりのトラッキングによる通信量はおおよそ16.88kbpsから112.50kbpsと考えられます。 スター型ネットワークの場合 ここでメタバースでスター型のネットワークを採用することを考えます。 どのような構成かというと、クライアントがトラッキングデータをサーバーへ送信します。各クライアントへのトラッキングデータの送信はサーバーが行います。 こうした構成を行う場合、全てのクライアントのデータがサーバーを介し、各クライアントへ流れ込みます。そのため、通信速度は下り速度がボトルネックとなります。ここでは人口75%ラインの88Mbpsを上限として考えます。 先ほどの1人当たりのトラッキングに関わる通信量から算出すると、スター型の場合、801~5,340人が通信の限界になります。 フルメッシュ型ネットワークの場合 一方で、サーバーを介しないクライアント同士が直接つながるフル

    メタバースの技術限界の解説 - Qiita
  • AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方

    リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏(以下、野口):みなさんこんばんは。日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは@nogというIDを使って活

    AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方
  • 近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記

    久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って

    近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
  • 社内の精鋭たちを集めて3週間でAmazon Goっぽい仕組みを作った | DevelopersIO

    渡辺です。 米中で無人コンビニ沸騰 機動力の良さ日でも - 日経電子版で弊社の取り組みが紹介されました。 筆者が参加した小売り関係者の勉強会では、米中の視察の報告会に加え、アマゾン・ゴーを実際に再現したシステムの体験会があった。 企画した会社は、クラスメソッド(東京・千代田)。アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)で国内有数の実績をもつシステム会社で、なんと3週間で疑似的な体験システムを完成させた。 日は、こちらの記事で紹介されたAmazon Goの再現システム(以下、Yokota de Go)について、技術的な部分を紹介します。 なお、このエントリーは、上記2018年7月のデモ時点の実装に基づきます。 また、3週間程度で、試行錯誤しながら、実験をしている段階であることをご理解ください。 Amazon Goに関しては、Amazon Go体験ツアーを参照ください。 発端 ある日、ボスが「A

    社内の精鋭たちを集めて3週間でAmazon Goっぽい仕組みを作った | DevelopersIO
  • Amazon Aurora アップデート – PostgreSQL 互換のエンジン | Amazon Web Services

    Amazon Web Services ブログ Amazon Aurora アップデート – PostgreSQL 互換のエンジン (昨日のように思いますが)ちょうど2年前、私は Amazon Aurora を【AWS発表】Amazon AuroraAmazon RDSに費用対効果の高いMySQL互換のデータベースが登場!! の記事にて紹介しました。この記事では、RDS チームがリレーショナルデータベースモデルを既存の制約にとらわれない新鮮な視点で考え、クラウドに適したリレーショナルデータベースをいかに作ったかを説明しました。 それ以来、私たちがお客様から受けたフィードバックは心温まるものでした。お客様は、MySQL との互換性、高可用性、組み込みの暗号化オプションを愛しています。お客様は、Aurora が、耐障害性、自己修復機能を兼ね備え、10 GB から利用開始でき、事前のプロビ

    Amazon Aurora アップデート – PostgreSQL 互換のエンジン | Amazon Web Services
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