11/22/2024 実験プログラムの規模化：大企業の経験から學ぶ技術と戦略 experimentationfeature flaggingopen sourceexperimentation at scaleCNCF 現代のテクノロジー企業において、実験プログラム（experimentation）は製品開発の重要なステップとして位置づけられています。特に、大規模な企業では、実験の規模化（experimentation at scale）が競爭力の鍵となります。この記事では、実験の成功率、規模化の必要性、ツール選定、開発プロセスとの統合、企業の実験構造など、実験プログラムを成功させるための技術的課題と戦略を解説します。
11/22/2024 スケールアップに向けたOpen Feature導入：eBayの実踐と挑戦 Feature FlagsFeature ManagementOpen FeatureExperimentation PlatformCNCF eBayは、132億人の購入者、21億件のリスト、15,000名の従業員、4,000名以上のエンジニアを抱える大規模企業として、機能フラグ（Feature Flag）の統合管理を課題としていました。既存の多様な構成プラットフォームによるユーザー體験の混亂や、開発者による獨自ソリューションの傾向に直面し、Open Featureを基盤とした統合プラットフォームの構築を進めてきました。
11/22/2024 テストをスマートに、より効率化するためのOpenFeature活用 TestingAutomationOpenFeatureKubernetesQA processesCNCF 現代のソフトウェア開発では、迅速なリリースと品質の確保が競合の要件となっています。しかし、従來のQAプロセスにはいくつかの課題があります。
10/2/2024 流表二元性の理解と実裝：Kafka、Flink SQL、Debeziumの統合 stream table dualityKafkaFlink SQLDebeziumstream tableApache Foundation 流データと表データの二元性は、リアルタイムデータ処理の基盤となる概念です。Kafkaは流データの管理と転送、Flink SQLは表データのリアルタイムクエリ、Debeziumはデータベース変更のキャプチャを可能にする技術群です。本記事では、これらの技術を統合して流表二元性を実現する方法とその実裝例を解説します。
10/2/2024 威士忌クラスタリングとApacheプロジェクトの統合 Apache SparkApache FlinkApache IgniteApache Commons MathApache WayangApache Foundation 高次元データの分類や分析において重要な役割を果たすクラスタリングアルゴリズムは、データ科學や機械學習の分野で広く利用されています。本記事では、威士忌の特徴データを基にクラスタリングを行い、Apacheプロジェクトを活用した実裝方法を解説します。特に、Groovy、Apache Commons Math、Apache Spark、Apache Flink、Apache Ignite、Apache Wayang、Apache Beamなどの技術を組み合わせることで、大規模データ処理やリアルタイム分析を実現する方法を紹介します。
10/2/2024 オープンソースコミュニティにおけるメンテナとユーザーの分析：Apache Foundationの調査結果と持続可能性戦略 maintainersuserssurveyopen source communitiesApache Foundation オープンソースコミュニティは多様な構造を持ち、各プロジェクトの健康狀態は定期的な評価が求められる。本調査はApache Cordovaコミュニティを対象に、ユーザーとメンテナの役割分佈、ニーズ、およびプロジェクトの持続可能性を分析することを目的としている。調査はGitHubのドキュメントを基盤にGoogleフォームで実施され、ソーシャルメディアを通じて1か月間公開された。
10/2/2024 開源解決現實問題の実踐と課題 open sourceGitHubreal life problemscontributeissuesApache Foundation 現代の技術革新において、オープンソースはリアルタイムデータ処理や機械學習の分野で中心的な役割を果たしています。GitHubをはじめとするオープンソースコミュニティは、実世界の課題を解決するためのツールやフレームワークを提供し、技術の普及と進化を促進しています。本記事では、リアルタイム機械學習を実現するためのオープンソース技術の実踐例と、その課題について深く掘り下げます。特に、Apache Foundationが主導するプロジェクトや、Kubernetes、Sparkなどの技術の統合方法を紹介します。
10/2/2024 WebAssemblyを活用したKafkaにおけるリアルタイムデータ処理の実踐 KafkaC++Apache CamoR PandaApache Foundation Kafkaは、リアルタイムデータ処理とメッセージキューとして広く利用されており、近年ではC++による完全なリファクタリングが進められています。このリファクタリングにより、AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームでのクラスタデプロイメントが可能となりました。しかし、クラスタ運用においてCPU利用率の不均衡やデータの乒乓現象といった課題が生じていました。これらの問題を解決するため、WebAssembly（Wasm）技術が導入され、データ変換処理の効率化が実現されています。本記事では、KafkaにおけるWebAssemblyの実裝とその技術的詳細について解説します。
10/2/2024 Micronautフレームワークの導入と技術詳細 MicronautJavaGraalVMApache LicenseJava 21Apache Foundation Micronautは、Javaベースの軽量なマイクロサービスフレームワークで、クラウドネイティブアプリケーションの開発を効率化します。Apache License 2.0に基づき、Java 21とJava 17をサポートし、GraalVMとの統合により、低メモリ消費と高速起動を実現しています。本記事では、Micronautの基本概念、主要な機能、実裝例、メリット・デメリットを解説します。
10/2/2024 Apache Spark と Apache Flink における一時的資格証明の自動取得と利用 Apache SparkApache Flinktemporary credentialsscalable authenticationBig Data ecosystemsApache Foundation Big Data エコシステムにおいて、データ処理のスケーラビリティとセキュリティは重要な課題です。Apache Spark と Apache Flink は、大規模なデータ処理に広く採用されているフレームワークですが、長期的な資格証明（ユーザー名/パスワード、KDC サーバーの証明書など）の利用にはセキュリティリスクやスケーラビリティの制約が伴います。本記事では、これらの課題を解決するための一時的資格証明（temporary credentials）の自動取得・分發・利用メカニズムについて解説します。