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14 関係: 並列分散処理、フォールトトレラント設計、分散コンピューティング、エラー、シュプリンガー・サイエンス・アンド・ビジネス・メディア、BigTable、結果整合性、Google、Google File System、MapReduce、USENIX、森正弥、楽天技術研究所、情報爆発。
並列分散処理
並列分散処理（へいれつぶんさんしょり、parallel distributed processing）とは、複数の分散された処理ユニットが同時並行的に情報処理を行うこと。また、そうした情報処理の見方によって人間の認知プロセスの解明を目指す研究アプローチ。通常のコンピュータでは、単一の中央処理ユニット(CPU)が、情報処理を直列（継時的）に行っていることと対比される。英語の頭文字を取ってPDPモデルとも呼ばれる。 認知心理学や人工知能研究では、1970年代以降、コンピュータに人間のような知的行為を行わせようと試みたり、そうした試みを通して人間の認知の仕組みの解明を目指したりしてきた。こうした直列集中処理型の情報処理方式によっても、一定程度の知性を生み出すことは可能であったが、人間の認知の特徴である曖昧な属性の処理や、類似性を利用した処理を実現することは困難であった。 並列分散処理は、人間の知性を実現させている脳神経系における情報処理の仕組みを見直すことで、脳の情報処理の特徴である、複数の処理ユニット（＝神経細胞）が同時並行的に働いていることに注目した研究者グループによって研究が始められ、1986年にグループの代表的研究者であったデビッド・ラメルハートとジェームズ・マクレランドによる『並列分散処理論』（Parallel Distributed Processing: 邦訳書は『PDPモデル』）としてまとめられた。 具体的な研究手法は、数学的なモデル構成や、仮想的な人工神経細胞を組み合わせたネットワークによるコンピュータシミュレーションである。情報処理の仕組みが神経細胞網（ニューラルネットワーク）に似ていることから、ニューラルネットワークモデルとも呼ばれる。ネットワークを構成する仮想的な人工神経細胞は、神経細胞を単純化したもので、細胞体に相当する「ノード(node)」と軸索に相当する「リンク(link)」からなる。複数のノード間の複雑なリンクの結びつき（コネクション）が情報の流れと処理を決定することから、コネクションに注目した命名もなされ、コネクショニズムやコネクショニストモデルとも呼ばれる。 直列集中処理との違いは、処理様式だけでなく、離散的な記号処理を行うか否かという点にも見られる。コンピュータをモデルとする直列集中処理モデルにおいては、人間の認知現象をデジタルな記号処理によって説明しようとする。一方、脳神経系をモデルとする並列分散処理モデルでは、情報をアナログなまま処理するため、記号の存在を仮定する必要がない。こうした点に注目し、言語の使用など記号処理を伴う高次の認知プロセスのモデルには直列集中処理モデルが、顔の識別など記号処理を伴わない低次の認知プロセスのモデルには並列分散処理モデルが適しているという主張もなされる。 中央の処理ユニットが故障すれば情報処理全体が破綻してしまう直列集中処理に対し、複数の処理ユニットを持つ並列分散処理は一部の処理ユニットが故障してもある程度の処理がなされうる。こうした障害への頑健性も並列分散処理の利点である。.
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フォールトトレラント設計
フォールトトレラント設計(障害許容設計)（フォールトトレラントせっけい、Fault tolerant design）は、システム設計の手法であり、システムの一部に問題が生じても全体が機能停止するということなく（たとえ機能を縮小しても）動作し続けるようなシステムを設計するものである。 この用語はハードウェアあるいはソフトウェアの障害があってもほとんど途切れることなく動作し続けるコンピュータシステムの設計を指して使われることが多い。 他の領域の例としては、自動車の設計でタイヤが一本パンクしても走行できるような設計を指す。.
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分散コンピューティング
分散コンピューティング（ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing）とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理（ぶんさんしょり）ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割（同時に実行できる部分にプログラムを分けること）が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.
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エラー
ラー (error) は、コンピュータにおいて、プログラムがそれらの実行が正常な動作でないと判断し、処理を中断または停止させる状態。.
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シュプリンガー・サイエンス・アンド・ビジネス・メディア
ュプリンガー・サイエンス・アンド・ビジネス・メディア（Springer Science+Business Media, Springer）は、科学（Science）、技術（Technology、工学など）、医学（Medicine）、すなわちSTM関連の書籍、電子書籍、査読済みジャーナルを出版するグローバル企業である。シュプリンガーはまた、"SpringerLink"（「シュプリンガー・リンク」） 、"SpringerProtocols"（「」） 、"SpringerImages"（「シュプリンガー・イメージ」） 、"SpringerMaterials"（「シュプリンガー・マテリアル」） などいくつかの科学データベース・サービスのホスティングも行っている。 出版物には、参考図書（Reference works、レ（リ）ファレンス・ワークス）、教科書、モノグラフ（Monograph）、（Proceedings）、叢書など多数が含まれる。また、シュプリンガー・リンクには45,000以上のタイトルが自然科学など13の主題・テーマで集められており、それらは電子書籍として利用可能である。シュプリンガーはSTM分野の書籍に関しては世界最大の出版規模を持ち、ジャーナルでは世界第2位である（第1位はエルゼビア）。 多数のインプリントや、20ヶ国に約55の発行所（パブリッシング・ハウス）、5,000人以上の従業員を抱え、毎年約2,000のジャーナル、7,000以上の新書（これにはSTM分野だけではなく、B2B分野のものも含まれる）を発刊している。シュプリンガーはベルリン、ハイデルベルク、ドルトレヒト、ニューヨークに主要オフィスを構える。近年成長著しいアジア市場のために、アジア地域本部を香港に置いており、2005年8月からは北京に代表部を設置している 。 2015年5月、シュプリンガー・サイエンス+ビジネスメディアとマクミラン・サイエンス・アンド・エデュケーションの大半の事業の合併が、欧州連合や米国司法省などの主要な公正競争監視機関により承認された。新会社の名称は「シュプリンガー・ネイチャー（Springer Nature）」。.
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BigTable
BigTable（ビッグテーブル）とは、Googleの大規模なサーバ上の大量のデータを管理する為に設計されたNoSQL型のデータベースシステムである。.
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結果整合性
結果整合性（Eventual Consistency）は、ACID特性と同様にデータベースにおける一貫性モデルであるBASE特性における最も重要な考え方の一つである。結果整合性（Eventual Consistency）は、既存のRDBMSにおける悲観的ロックのような、厳密な一貫性を要求する考え方とは全く相反する考え方である。例えば、インターネットのDNS、NTPプロトコル、GPSなどのように、即座にデータが反映されることを前提としていないが、問題なく成立している事例は数多く存在する。 このように、結果整合性（Eventual Consistency）は、結果的に一貫性が保たれればよいという考え方に基づいている。NoSQLに代表されるデータストアでは、この考え方を取り入れることで、容易にスケールアウトを実現できるようにしている。結果整合性（Eventual Consistency）の実現には、P2Pのアーキテクチャーを導入した、様々な分散相互排他アルゴリズムが採用されている。.
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Google LLC（グーグル）は、インターネット関連のサービスと製品に特化したアメリカの多国籍テクノロジー企業である。検索エンジン、オンライン広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェア関連の事業がある。.
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Google File System
Google File System (GFS or GoogleFS)は、Googleが自社のシステムのために開発した分散ファイルシステムである。大規模なデータセンターに特化した、効率的で信頼性の高いシステムとして設計されている。2010年には後継のColossusというコードが利用されている。.
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MapReduce
MapReduce（マップリデュース）は、コンピュータ機器のクラスター上での巨大なデータセットに対する分散コンピューティングを支援する目的で、Googleによって2004年に導入されたプログラミングモデルである。 このフレームワークは関数型言語でよく使われるMap関数とReduce関数からヒントを得て作られているが、フレームワークにおけるそれらの用いられ方は元々のものと同じではない。 MapReduceのライブラリ群は、C++、C#、Erlang、Java、OCaml、Perl、Python、PHP、Ruby、F#、R言語、MATLAB等のプログラミング言語で実装されている。.
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USENIX
USENIX協会は、1975年に設立された "Unix User Group" というユーザーグループを起源とする団体。Advanced Computing Technical Associationとも呼ばれる。当初の目的はUNIXとUNIX関連のシステムの開発や研究であった。Usenixと名称変更したのは、ウェスタン・エレクトリック（AT&Tの製造部門）からの脅迫状への対応のためであった（商標問題）。その後、より一般的にオペレーティングシステムに関わる事業家、開発者、研究者の組織に成長した。創設当初から;login: という技術誌を出版している。 USENIXは本来技術団体として始まったが、商業的関心が高まるとともにいくつかのグループが並行して始まった。例えばSTUG (Software Tools Users Group) はUnix系ツールと非Unix系OSとのインタフェースについての技術グループ、USENIX/usr/groupは商業志向のユーザーグループである。 USENIXにはシステムアドミニストレータのための技術グループ SAGE がある。 毎年、いくつかの会議やワークショップを開催している。例えば、USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI)、USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI)、USENIX Annual Technical Conference、USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST)、Large Installation System Administration Conference （LISA。SAGEとの共催、システム管理に関する会議）などがある。.
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森正弥
森 正弥（もり まさや、1975年 - ）は、楽天株式会社の執行役員、また研究開発部門である楽天技術研究所の所長。同研究所の未来ビジョンであるサード・リアリティの策定や講演活動、Ruby開発者 まつもとゆきひろとの共同研究等を行なっている。駿台甲府高校、慶應義塾大学経済学部卒業。アクセンチュア株式会社を経て現職。 情報処理学会 アドバイザリーボードメンバー、日本データベース学会理事、電子情報通信学会 データ工学研究会 専門委員、総務省スマート・クラウド研究会 ワーキンググループ構成員、Rubyアソシエーション評議員、経済産業省次世代高度IT人材モデルキャリア検討委員、企業情報化協会 常任幹事 ビッグデータ戦略的ビジネス活用コンソーシアム副委員長、データサイエンティスト育成委員会委員を歴任。 2013年、日経BP社 IT Pro にて「世界を元気にする100人」に選出される。10月1日 日経産業新聞 40周年記念特集にて「若き40人の異才」に選出される。.
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楽天技術研究所
楽天技術研究所（らくてんぎじゅつけんきゅうじょ、英文表記：Rakuten Institute of Technology）は、楽天株式会社の研究開発部門。所長は森正弥。法人ではなく、楽天株式会社内の一部署としてR&Dを担っている。 研究領域は、同所のウェブページより、自然言語処理、データマイニング、コンピュータービジョン、ヒューマンコンピューターインタラクション、大規模分散処理、ドローンである。大規模分散処理では、オープンソースソフトウェアのROMA、LeoFSがある。研究員にIPA 未踏事業出身者が多いことでも知られる。 2007年6月より、プログラミング言語Ruby開発者 まつもとゆきひろが、同研究所のフェローになった。 2017年5月現在、支部としてニューヨーク、ボストン、パリ、シンガポールに支部拠点がある。。.
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情報爆発
情報爆発（じょうほうばくはつ、英：Information explosion）は、急速に増加する出版化された情報や、その豊富なデータの影響を表現した言葉である。利用可能なデータの量が増大するにつれて、情報を管理する事はより一層難しくなる問題があり、情報オーバーロードもしくは情報疲労に導くことがある。しかし、過剰な電子情報の知識を集めるテクニック（データ融合がデータマイニングを助ける例など）は1970年代から存在していた。.
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