API開発のためのプログラミング言語"Ballerina"の直感的な構文について解説します。認証や承認、OpenAPIツール、可観測性、SQL/NoSQLクライアントライブラリなど、重要な言語機能についても論じます。記事を読み終えれば、Ballerinaが次のバックエンドAPI開発の有力な候補である理由がよく理解できるでしょう。2022年4月InfoQ編集チームが2022年に進化するソフトウェアアーキテクチャと設計のトピックをどのように見ているかの概要です。アーキテクトが今、何を設計しているかに焦点を当てています。Pan氏が、分散データベースシステムにおけるシャーディングアーキテクチャのパターンについて論じます。ShardingSphereプロジェクトがデータシャーディングの課題にいかに対処しているかを説明した上で、DistSQLを使って分散データベースと暗号化テーブルを生成する方法の実例2つを論じています。カルチャー&手法カオステストで、見えない課題からアプリケーションのレジリエンスを改善するこの記事では、Netflixが提唱するカオステストの原則を列挙した。読者は、カオステストが提供するメリットとデメリットを理解できるはずだ。することで、カオステストを行うかどうかの判断材料となる。リスクに対するすべてのメリットを考慮して、カオステストを行うために経営陣を説得すべき理由も説明した。RL)アルゴリズムをオープンソース化した。RLは、複数のRLベンチマークで最先端の結果をより低コストで、以前のシステムより最大で80倍高速に実現する分散型アーキテクチャである。RLアーキテクチャの説明といくつかの実験結果を、2020年の学習表現に関する国際会議(ICLR)で採択された論文で公開した。この取り組みは、ニューラルネットワーク推論をGPUまたはTPUハードウェアアクセラレータを利用できる中央の学習サーバに移動することにより、既存の分散型強化学習システムのいくつかの欠点に対処するものである。TPUコアを使用して毎秒240万フレームのフレームレートを達成した。これは、以前の最先端システムより80倍速いレートである。Espeholt氏は述べている。RLと示した結果は、強化学習が、アクセラレータを利用するという点で、ディープラーニングの残りの領域に再び追いついたことを示しています。強化学習(RL)は、ゲームでの動きを選択するような、アクションを決定する必要があるシステムを作成するために使用されるAIの派生である。これは、例えば、テキストを英語からフランス語に翻訳するNLPシステムような、入力データを単純に変換する他のシステムとは対照的なものである。RLシステムには、トレーニングの入力として手書きのデータセットを必要としないという利点がある。代わりに、学習システムは、たとえば数百または数千のゲームをプレイすることによって、ターゲット環境と直接インタラクションを行う。RLシステムにはニューラルネットワークが組み込まれており、多くの場合、Starcraftや碁などの幅広いゲームで最もうまい人間のプレイヤーを倒すことができる。AIはトレーニングに費用と時間がかかる可能性がある。現在の最先端の取り組みでは、システムを集中型の学習器と複数のアクターに分解することで、プロセスを高速化している。すべてのアクターと学習器は同じニューラルネットワークのコピーを持っている。アクターは環境とインタラクションを行う。ゲームをプレイするAIの場合、アクターはゲームの状態を検知し、アクターのニューラルネットワークによって選択された次のアクションを実行することによってゲームをプレイする。アクターは、経験(ゲームから感知したデータ、選択したアクション、アクションの結果)を学習器に送信し、共有ニューラルネットワークのパラメーターを更新する。アクターは定期的に学習器の最新バージョンからネットワークのコピーを更新する。アクターが環境とインタラクションを行う速度はフレームレートと呼ばれ、システムをどれだけ迅速にトレーニングできるかを示す良い指標となる。このアーキテクチャにはいくつかの欠点がある。アクターでニューラルネットワークのコピーを維持すると、通信のボトルネックが発生するし、ネットワークの推論にアクターのCPUを使用することは、計算処理のボトルネックになる。RLアーキテクチャは、ネットワークトレーニングと推論の両方に集中型の学習器を使用する。これにより、ニューラルネットワークパラメーターをアクターに送信する必要がなくなり、学習器はGPUやTPUなどのハードウェアアクセラレーターを使用して、学習と推論の両方のパフォーマンスを向上させることができる。アクターは推論にリソースを使用する必要がなくなるため、問題の環境をより高いフレームレートで実行できる。Lab環境でベンチマークされた。RLは64クラウドTPUコアで毎秒240万フレームのフレームレート、80倍のスピードアップを実現し、一方でコストを4分の1に削減した。Football環境でこれまで未解決のタスク(「ハード」)を解くことができた。Xの共同研究として設立された。Hinton氏がチームに加わった。Brainの研究の多くは自然言語処理(NLP)と認知作業に関するものであった。RLはDeepMindが注目していたものであり、2014年にGoogleが買収したRLスタートアップである。RLのソースコードはGitHubで入手できる。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。登録するとさまざまなことができます。アカウント登録をしてInfoQをお楽しみください。あなたの意見をお聞かせください。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツをお送りいたします。(日本語版は不定期リリース)25万人のシニアな開発者コミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。Inc.プライバシーBT。