(筑波大学)概要:仮想化がコンピュータシステムで果たした役割を振り返りながら,仮想化とシステムソフトウェア研究の関係,理想と現実の関係について考える。事例についても解説する。クラウドシステム研究所)概要:実世界から時々刻々と発生するビッグデータを分析して、現実世界の変化を瞬時に把握可能にするデータストリーム処理技術/イベント処理技術を概観する。データストリームの活用イメージを説明し、これをふまえた技術課題をデータストリームの「収集」と「分析」の2つの観点から説明する。次に、これら課題を解決する技術について、現状のソリューションで広く使われている技術と最新の研究事例を概観する。Processing)と呼ばれる技術を中心に、実世界から広域分散に発生するビッグデータを必要なアプリケーションへ配信する技術を概観する。System)を概観する。最後に、いくつかの実例を紹介する。分散協調をキーとした大規模リアルタイム機械学習プラットフォーム日時:12月7日(金)15:15〜16:15講演者:比戸将平(株式会社プリファードインフラストラクチャー)概要:Hadoopは非常に成功した大規模データの分散処理基盤である一方、データを貯めないリアルタイム処理や、統計的な手法で知見や予測モデルを得る機械学習技術のサポートは限定的である。Jubatusは、それらHadoopに足りない「分散・リアルタイム・機械学習」を実現するためのOSSフレームワークとして2011年にリリースされた。その技術的特徵は、オンライン学習アルゴリズムを分散化し、かつ分散環境でコストの高いデータ共有を排除してコンパクトな機械学習モデルのみを緩やかに共有するMix操作を中心とした計算アーキテクチャを採用していることにある。本講演ではその動作原理を中心にJubatusの裏側を紹介する。