Leap Smear Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Since 2008, instead of applying leap seconds to our servers using clock steps, we have "smeared" the extra second across the hours before and after each leap. The leap smear applies to all Google services, including all our APIs. Our proposed standard smear Many organizations use smeared clocks, and i

Product updates, customer stories, and tips and tricks on Google Cloud Platform

SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ

SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 （この記事は「SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012」の続きです） スケーラビリティについて （NoSQL担当）あらゆる面で、こちらが高いスケーラビリティを提供している。 （SQL担当）そんな訳ないだろ。 （NoSQL担当）そんな訳あるさ。 （SQL担当）じゃあまず、Cloud SQLがどう使われているか紹介しよう。例えば「グーグルorgチャート」。グーグルの3万人の従業員について、組織内のつながりや仕事を示すアプリケーションだ。 社内では誰もがこのWebサイトを開いていて、

In Taming The Long Latency Tail we covered Luiz Barroso’s exploration of the long tail latency (some operations are really slow) problems generated by large fanout architectures (a request is composed of potentially thousands of other requests). You may have noticed there weren’t a lot of solutions. That’s where a talk I attended, Achieving Rapid Response Times in Large Online Services (slide deck

第87回知識ベースシステム研究会は，65名の方々に参加して頂き，議論をおこなった．この場を借りて，発表者と参加者に感謝したい． 昨年のように仕事に追われて忘れないように（爆），早めに内田誠氏の招待講演「Google Marketingにおけるコンピューターサイエンスと統計学」についてざっと報告しておきたい．また，Twitterのつぶやきも#sigkbsというハッシュタグで検索できる．資料は非公開であるが，聞いたことを他の伝えるのはかまわないそうなので，簡単に報告する．（追記：なお内田氏の指摘を受けて，一部修正した） 内田氏は，GoogleのQuantitative Marketingと呼ばれるデータ分析部門に属している．20名程度のチーム（数学・統計学などの分野の学位取得者ばかり）の中で，唯一のアジアパシフィック担当（日本にいるが，本社の部門直属）である．今回は彼らがGoogleのインフラ

グーグルは世界有数のハードウエアメーカーであり、ソフトウエアメーカーである。1990年代末に他に先駆けて「情報爆発」に直面し、いち早くそれに対応したグーグルのコンピュータは、従来のコンピューティングと比較すると常識外れにすら見える進化を遂げた。グーグルコンピューティングの特異さを10個紹介しよう。 （1）自前主義 グーグルは売上高を見ると「広告会社」だが、その実態は7000人を超えるエンジニアを抱える世界有数のメーカーである。しかもそのコンピューティングのあり方は、従来型のそれと大きく異なる（図1）。グーグルが“異形”のメーカーなのは、同社がハードもソフトも自前主義を貫いているからだ。 使用するサーバーはすべて自社開発だ。一部報道では、グーグルは台数ベースで米デルや米ヒューレット・パッカード（HP）に次ぐ「世界第3位」のサーバーメーカーだという。 サーバーだけではない。2007年、大手ネッ

休学中の過ごし方…うつ状態で何してた？就活やバイトは？大学休学中おすすめの過ごし方、やめたほうがいいことを経験者が解説。

サンフランシスコ発--Udi Manber氏は、Googleの主な課題を「入力したことに対して、必要な情報を与えてほしい」という人々の期待を代弁する表現を使って要約した。 つまり、Googleは人間をよく理解するためにコンピュータを利用すべきだということだ。Googleの検索に関するエンジニアリング担当バイスプレジデントを務めるManber氏は米国時間6月18日、当地で開催されたGilbane Conferenceでの講演でこのように述べた。 「ユーザーの質問を理解し、すべての知識を理解し、2つを適合させるのが理想だ」（Manber氏） Googleの検索に関するエンジニアリング担当バイスプレジデントであるUdi Manber氏は18日、Gilbane Conferenceで講演した。 しかし、今はまだその理想が実現されていないため、Googleは近道をした。Googleはすべてのコンテン

突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル

第80回知識ベースシステム研究会を開催したが，二日間で58名の方々に参加して頂き，積極的に議論に加わって頂いた．この場を借りて，参加してくれた方々に感謝したい．大変遅くなった（爆）が，Googleの工藤拓氏による招待講演「大規模テキスト処理を支える形態素解析技術」の概要を，このブログで報告しておきたい．工藤氏の専門分野は統計的自然言語処理と機械学習であるが，日本語形態素解析エンジンMeCabの開発者であり，他にも自然言語処理関連の有益なツールや，Webベースの日本語入力を可能にするAjax IMEのようなユニークなサービスを提供しているなど，時代をリードする研究開発者の一人である．彼の活動に興味があれば，彼のブログ「きまぐれ日記」は必見だろう． なお，当日は弊社側の不手際で，予定していた工藤氏の重要なデモをおこなうことができなかった．弊社はネットワーク会社であるにもかかわらず，ネットワーク

サンフランシスコ発--先日、Googleの秘密が少しだけ明らかになった。 Googleがデータセンター業務を公開することは滅多にないが、米国時間5月28日、GoogleフェローであるJeff Dean氏が業務の一部を話題に取り上げた。28日に当地で開催された「Google I/O」カンファレンスの超満員の聴衆に対して講演を行ったDean氏は、Googleのインフラがいかに独特かを説明しながら、Googleの秘密を少しだけ明らかにした。 Googleはごく普通のサーバを使用している。プロセッサ、ハードドライブ、メモリも同様だ。 一方、Dean氏は、1800台のサーバで構成されるクラスタは、たいしたものではないというわけではないが、ごくありふれていると考えているようだ。しかし、Googleがそのようなハードウェアを使って、700〜1000台のサーバが使われる一般的な検索クエリに0.5秒以下で応