「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
Googleドライブ上でFusion Tablesというデータベースが使えます。Google Apps Script（GAS）で制御できるのと、それを介してスプレッドシートと連携できるのでとても便利です。今回はFusion Tablesの導入から認証方法、GASからの制御方法（今回は簡単にSELECT文からの読み込みのみ）について書き留めておきます。Fusion Tablesの導入Google Drive上の「アプリの追加」からFusion Tablesを探して有効化します。登場してから数年経ちますがまだ（試験運用）のままですね。 有効化すると新規メニューに現れるのでクリックして起動し... いろいろアプリを導入できるらしいのですが、その中から、「Fusion Tables（試験運用）」を選びます。まだ試験運用みたいですね。 導入するとメニューに現れます。それをクリック。 以下の画面が現れ
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
ウェブ上に存在する児童ポルノの写真や動画は、この数年間に驚くべき速さで増加してきた。全米行方不明・被搾取児童センター（National Center for Missing and Exploited Children：NCMEC）によると、児童虐待が疑われる画像や動画の受付件数は2011年に1730万件にのぼり、その数は2007年の4倍に増えたという。 Googleはこのほど、こうした児童ポルノの拡散抑止に手を差し伸べる意向を発表した。同社は実際、これをさらに1歩前進させようとしており、インターネットから児童ポルノを完全に根絶したい考えだ。 Google Givingのディレクターを務めるJacquelline Fuller氏は米国時間6月15日のブログ投稿で、次のように述べている。「こうした画像の向こう側には、性的な被害を受け、その画像が出回ることでさらなる被害を受けている、実在のか弱
yebo blog: Googleは既にMapReduceを使っていない
2010/09/13 Googleは既にMapReduceを使っていない Googleの新しい検索基盤「Caffeine」では、MapReduceを使っていないそうだ[register]。新しい検索基盤はGFS (Google File System) をオーバーホールしたGFS2を活用しており、分散データベースBigTableに直接インデクシングを行うデータベース駆動の方式に変わっている。この検索基盤を「Colossus」と呼んでいるそうだ。インデックスの作成時間を短縮することで(MapReduceによる処理が不要)、検索のリアルタイム性を増すのだろう。Microsoft、Facebook、Yahoo!がまだMapReduceのオープンソース版ともいえる「Hadoop」を使っていることを考えるとGoogleは先に進んでいる。この成果が「Google Instant」に繋がっているのだろう
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
Googleの医療情報管理サービスで、米大手薬局チェーンCVS/pharmacyの医療記録が利用できるようになった。 米Googleは4月6日、個人向けオンライン医療情報管理サービス「Google Health」に米大手薬局チェーンのCVS/pharmacyほか数社が新たに参加したことを発表した。これにより1億人以上の医療記録がサービスに追加される。 CVS/pharmacyは全米に6800店舗を展開する大手薬局チェーン。CVSで処方薬を購入したことのあるGoogle Healthユーザーは、CVS.comのアカウント取得後、自分の処方せんデータをGoogle Healthサービスに取り込むことができる。 昨年5月にスタートしたGoogle Healthは、ユーザーが自分の医療関連情報を1カ所で保存、管理できるオンラインサービスで、提携先の病院や薬局のサイトから医療記録をインポートできる。
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通常、検索はウェブ全体を対象にして行なうが、考えてみればこれは非効率な方法である。たとえば、経済関係のデータを探している場合、それが、オンラインショップや美術館のサイトにあるはずはない。だから、関係のないところは探さず、情報がありそうなサイトを選んで、その内部を捜索するほうが効率的だ。 「餅を買うのであれば、魚屋や八百屋に行っても無駄だ。餅は餅屋で買うほうがよい」というのは、誰でも知っている生活の知恵だ。しかし、検索エンジンが手軽に使えるようになったために、インターネットの検索ではこれを忘れてしまうことが多いのである。情報収集においても、生活の知恵の原点に立ち戻ることにしよう。 以下で述べるのは、「組織を限定してその中を検索する」という方法だ。たとえば、日本の文学作品のなかで「親鸞」について書いてあるものを探したいとする。この場合、電子図書館である「青空文庫」を探すことが考えられる。こ
Amazon は、安定した増加傾向にある。 2006年4月と2008年2月の比較をすると 和書は、当時の４，５倍に増加 洋書は、当時の2倍弱に増加したと推定される。 へたをすると、Google Book Search を越える規模に発展する可能性も大きい。 Google Book Search は、2月上旬 かなりの減少傾向をしめしたが、下旬に回復傾向にある。 原因は、不明だが、索引再作成や、大幅な書誌調整（重複チェック作業）などが、考えられるが 不明。 慶応との明治の活字本のＯＣＲ化は、ほとんどめちゃくちゃ。 いろいろ難しい問題が山済み。 Google は、不可能とも思えるようなことに挑戦するのが、好きなので、ar どのように、江戸末期、明治時代の活字を攻略するのか、興味が尽きない。ha ＭＳは、ヒット件数が多くなると Thousands になるため、計測不能 Google schola
Googleからのデータ提供を受けて言語資源協会（GSK）が大規模な日本語N-gramデータであるGSK2007-C Web日本語Nグラム第1版（Web日本語Nグラム第1版）を公開した（2007-11-01）。商用利用不可で学術目的限定の利用に供される。データの詳細については、Google Japan Blogに詳しい。 2007年3月の言語処理学会第13回年次大会（NLP2007）で大規模日本語データ公開に関する特別セッションが、また2007年9月のNLP若手の会第2回シンポジウムでポスター発表「大規模日本語n-gramデータの公開に向けて」が行われていたことから、公開間近と思われていたが、ついに公開されている。しかし、3月、9月、11月という一連の動きをみると、Googleは何事につけても実に戦略的に動いていることがよくわかり感心する。 なお、今回のデータ公開は大きな反響を呼んではいる
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
文献を探す魔法のような方法があればと思っている人は多いでしょう。 実際には、多くの研究領域では電子データベースが急速に整備され、私が学生だったころに比べると、はるかに恵まれた環境ができています。私が関係している領域で、役に立つものをいくつか紹介しましょう。 1) 日本語の論文検索 最近書かれた日本語の論文は、国立情報学研究所が提供しているCiNii（さいにー）というデータベースで調べることができます。最近はPDFで本文を提供している学会も増えているので、オンラインだけでもかなりの情報を手に入れることができます。 2) 日本語の書籍検索 同じくNIIが提供しているWebcat Plusを使うという手もあるのですが、意外に使えるのが、Amazonです。キーワードでひっかかった本を買った人が、別のどんな本を買っているかをみると、参考になります。 3) 英語の論文検索 教育関係の英語論文は、ERI
これまで僕が書いてきた記事は、ちょっと技術的になりすぎる傾向があったので、これからは単に、議論できそうなネタを提供したり、さらなる勉強に役立つソースを示すだけにとどめるよう努めていこうと思う。 Googleが検索ランキングを出すのに、行動データを使っていることが証明されたという記事（日本語関連記事はこちら）を慎重に検討したあと、僕はもう少し深く掘り下げてみて、その記事とはちょっと違う結論に達した。 先に言っておくと、Googleは集めた（集める）あらゆるデータを活用していると、僕は考えている。検索クエリのログ、Google Analytics、Google AdSense、Google Toolbar、ブラウザの拡張機能といったツール類や、DoubleClickおよびFeedBurner等々から集めたデータを、検索ランキングを決めるアルゴリズムと広告のターゲティング技術、どちらの改善にも利
Google Gearsをおさらい 5月31日のGoogle Developer Dayで発表された新技術「Google Gears(以下、Gears)」。皆さんは既にお試しになっただろうか。ブラウザのプラグインというかたちでまったく新しいJavaScriptのAPIを提供するという発想に、今や世界中のギーク達が魅了されており、その可能性を追求すべく各地で熱心な研究が続けられている。 Gearsについて軽く触れておくと、Gearsの実体はIE(Microsoft Internet Explorer)、Firefoxで動作するブラウザのプラグインだ(将来的にはMac OS XのSafariもサポートされる)。以下のようなJavaScript APIを提供し、オフラインでも動作するWebアプリケーションの構築をサポートする。 ローカルサーバ - Webページに関する様々なリソース(HTML、J
国立情報学研究所（NII）の学術論文情報サービス“CiNii”の「本文あり」のコンテンツや、各大学の機関リポジトリのコンテンツなどが、Google Scholarで検索できるようになった模様です。もっとも、CiNiiの検索結果と必ずしも一致するわけではなく、索引語作成・検索機能などの詳細は不明です。また、国立国会図書館の刊行物『外国の立法』については一部のものだけが検索できるなど、収集基準の詳細も不明です。英語版Google Scholarは段階的にチューニングを行ったようですので、日本語版もそのように展開されるか、注目されます。 Google Scholar（日本語版） http://scholar.google.com/intl/ja/ CiNii – 国立情報学研究所 http://ci.nii.ac.jp/ 参考： E273 (No.49) – Google，学術情報専用の検索エン
米航空宇宙局とGoogleが提携を発表、まずはNASAのコンテンツをインターネット上で公開する作業に着手する。将来的には月面や火星へのバーチャル飛行も可能になるかもしれない。 米航空宇宙局（NASA）のエイムズ研究所と米Googleは12月18日、大規模データ管理や超分散コンピューティング、マンマシンインタフェースなどの分野で提携したと発表した。提携の一環として、まずNASAの持つ情報をインターネット上で公開する作業に着手する。将来的には、気象情報のリアルタイムでの視覚化や気象予報、月や火星の高解像度3次元地図、国際宇宙ステーションやスペースシャトルのリアルタイム追跡などに関する共同作業も行う予定。 NASAエイムズ研究所とGoogle本社は、いずれもカリフォルニア州のシリコンバレーにあり、提携に当たり、両者のチームは情報工学上の様々な問題点や、提携分野などについて議論してきたという。 「
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