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    isrc
    isrc ビッグデータは既存の分析の延長、IoTはPoCレベル。両方足しても、でかいマーケットにはなってない/10~20ノードを効率に動かす代替案がないので、仕方なくHadoop/Sparkを使っているのが日本の現状

    2015/12/07 リンク

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    rjj
    rjj Sparkが遅いのはそこなんだろか?Spark coreをC++で書き直せば速くなりそうだが。分散から並列へというのは同意。

    2015/12/05 リンク

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    tgk
    tgk 「Asakusa FrameworkはこのRSAを前提にエンジンを再設計する」「並列処理はやりますけど、もはや分散屋ではない」

    2015/12/04 リンク

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    rgfx
    rgfx 良記事だ

    2015/12/04 リンク

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    monamour555
    monamour555 読後、ただただ静かに深く頷くしかなかった。 /// ASCII.jp:神林節炸裂!Asakusa Frameworkは「分散」から「並列」へ (3/3) via @asciijpeditors

    2015/12/02 リンク

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    mkusunok
    mkusunok これは怒涛の神林節キタ

    2015/12/02 リンク

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    muddydixon
    muddydixon 舌鋒鋭いおじさんだ!

    2015/12/02 リンク

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    nyop
    nyop Hadoop/Spark、Exaでなくてもいいやん、という神林節。国内のビッグデータ系ってCRM系が多いのも同意で、garbage in garbage outで効果出ないお思う。

    2015/12/01 リンク

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    K2ICE
    K2ICE “「100台のサーバーでこれからはビッグデータだというより、10ノードくらいで効果を出したいという方が普通の感覚で、事実そうなっている。ここらへんはメディアともケンカになったけど、全然感覚が違う」”

    2015/12/01 リンク

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    katsyoshi
    katsyoshi すごくいい

    2015/12/01 リンク

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    yojik
    yojik 「正直、マシンラーニングはAIと関係ない。よく教科書を読んで欲しい」

    2015/12/01 リンク

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    kimutansk
    kimutansk Asakusaの実行エンジンが増えますか。エンプラで中~大規模がないのでSpark効率悪すぎというのはそうですが、これをIBMスポンサードのSparkイベントでもぶっちゃけるのがすごいですよねw

    2015/12/01 リンク

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    moccos_info
    moccos_info “10~20ノードを効率に動かす代替案がないので、仕方なくHadoop/Sparkを使っているのが日本の現状”

    2015/12/01 リンク

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    nobusue
    nobusue 異論がないわけではないが、Sparkは大規模クラスタでこそ威力を発揮するという意見には賛成

    2015/12/01 リンク

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