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Chaperone - Uberエンジニアリングチームの開発したKafka監査ツール
UberエンジニアリングチームがChaperoneという名のKafkaの監査ツールを，オープンソースプロジェクトとしてリリースした。ChaperoneはUberの運用するマルチデータセンタかつ大容量のKafaにおけるデータの損失，遅延，メッセージ重複の監査と検出を可能にする。
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Apache Eagleがトップレベルプロジェクトに昇格
ビッグデータプラットフォーム上でのセキュリティおよびパフォーマンスに関する問題を特定する，オープンソースソリューションのApache Eagleが，2017年1月10日，Apacheのトップレベルプロジェクトに昇格した。eBayが2015年10月にオープンソースとしたEagleは，機密データへのアクセスや悪意のある活動を簡単に検出し，タイムリに対応する目的で開発されたソフトウェアだ。
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Julien Nioche氏が語るStorm Crawler - Apache Stormをベースとするオープンソースのクローラパイプライン
DigitalPebbleのディレクタで，Apache NutchWebクローラプロジェクトのPMCメンバ兼コミッタであるJulien Nioche氏が，StormCrawlerについての講演を行なった。StormCrawlerはストリーミングフレームワークであるApache Stormをベースとした，分散Webクローラ開発のための再利用可能なコンポーネントのコレクションだ。InfoQはプロジェクトの中心的コントリビュータであるNioche氏にインタビューして，StormCrawlerに関する詳細と，同種のテクノロジとの比較について聞くことにした。
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Azure FunctionsがGA(General Availability)に到達
Microsoftが先頃，Azure Functionsという名称のプラットフォーム・アズ・ア・サービス(PaaS)を新たに発表した。2016年3月にプレビュー版としてローンチされたAzure Functionsは，イベント駆動のサーバレスなコンピューティングプラットフォームを，使用した分のみの課金で開発者に提供するものだ。
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Apache Flinkを使用したZalandoのマイクロサービスおよびストリーム処理用アーキテクチャ
Javier Lopez氏とMihail Vieru氏はReactive Summit 2016 Conferenceで，クラウドベースのデータ統合と，ビジネスインテリジェンスのユースケースにおけるストリーミング処理で使用される分散プラットフォームについて講演した。
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Confluentがマルチデータセンタレプリケーションを備えた企業向けKafkaを発表
Confluent Enterpriseの最新バージョンは，マルチデータセンタレプリケーション，自動データバランシング，クラウドマイグレーション機能をサポートする。Apache Kafkaベースのストリーミングプラットフォームを提供するConfluentは先週，ストリーミングデータパイプライン構築とストリーム処理アプリケーション開発を支援するConfluent Enterpriseの新機能を発表した。
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ストリーム処理とLamdaアーキテクチャへの挑戦
Lamdaアーキテクチャはバッチとストリーム処理を結合させる有名なソリューションである。LinkedInのKatrik Paramasivam氏はデータ処理のためにApache Samzaを用いてチームがどうストリーム処理とLambdaアーキテクチャへの挑戦を行ったかを執筆した。この挑戦はイベントの遅延到着と複製メッセージの処理について記載されている。
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Neha Narkhede氏が語る - Apache Kafkaを使用した大規模ストリーム処理
QCon New York 2016で行われたプレゼンテーション“Large-Scale Stream Processing with Apache Kafka”の中で，Neha Narkhede氏は，ストリーミングデータを処理するKafkaの新機能であるKafka Streamを紹介した。アンバウンドなデータが多く見られるようになったことにより，ストリーミング処理は一般的なものになった，とNarkhede氏は言う。マシンラーニングの例でも見られるように，もはやニッチな問題ではないのだ。
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Azure Stream Analytics を利用した Power BI への発信が一般提供（GA）に
4月21日の木曜日に Microsoft は Azure Stream Analytics と Power BI の統合が一般提供（GA）したことを発表した。本機能を用いて、利用者はリアルタイムで運搬中のストリームデータを解析し、ビジネスの実効性に対する洞察を得ることができる。
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Apache Stormが1.0に、パフォーマンス改善と多数の新機能
バージョン1.0は、Apache Stormの進化における大きなマイルストーンだ。Apache Software FoundationでApache StormのVPを務めるP. Taylor Goetz氏はそう述べた。このバージョンには、多数の新機能と改善が盛り込まれている。特に、パフォーマンスが3倍–16倍向上しているという。
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ストリーミング領域におけるマイクロサービスとは
分散化を採用してサービスベースのシステムを開発し，ストリーム処理ツールを使って状態分散の問題にアタックせよ – 先日のQCon Londonカンファレンスで行ったプレゼンテーションの中で，Ben Stopford氏はこのように主張した。
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リアクティブであることの基礎
リアクティブの世界の大きな問題のひとつであり、その理解しにくさは、リアクティブという言葉とその言葉の多様な解釈にある。講演を聞いたり、ブログを読んだりしてもリアクティブの意味が掴めなかったPeter Ledbrook氏は、リアクティブとは何かを調べ、その知識を共有しようと決めた。
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Yahoo!がApache Flink, Spark, Stormのベンチマークを実施
Yahoo!は，代表的なストリーム処理フレームワークであるApache Flink, Spark, Stormの３つを対象としたベンチマークを行った。
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CQRS, 読み込みモデル，永続性
イベントをソースとするCQRS(Command Query Responsibility Segregation/コマンドクエリ責務分離)システムの開発において，リレーショナルデータベースへのイベントの保存と数値の順次増加によるグローバルにユニークなイベントIDの生成は，ある意味で極めて重要な決定になる - Kontad Garus氏は最近，比較的小規模なシステムの構築した自身のプロジェクトで経験したことを，３つのブログ記事に著した。
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リアクティブストリームとは
最近のソフトウェアは，リアルタイムに近いデータ操作を行うことが多くなっている。 秒以下の応答でデータ交換することにビジネス価値のある状況において，データを可能な限り早く知識に転換する方法のひとつがストリーム処理だ – Kevin Webber氏はリアクティブストリーム(Reactive Streams)について，このように説明する。