【LT1】7分で振り返るPostgreSQLレプリケーション機能の10年の歩み

NTTデータ
技術開発本部
先進基盤技術グループ
課長
藤井 雅雄
(PostgreSQL コミッタ)

PostgreSQL本体にレプリケーション機能を取り込むと、PostgreSQL開発コミュニティが公式に宣言してから今年で10周年です。
PostgreSQLバージョン9.0でストリーミング・レプリケーションがサポートされ、以降、 同期レプリケーションやクォーラム・コミットなどストリーミング・レプリケーションは着実に進化してきました。
本講演では、このレプリケーション機能の10年の歩みを7分間で振り返ります！

【LT2】量子コンピュータ動向 ～アニーリングマシン活用の勘所～

NTTデータ
技術開発本部
エボリューショナルITセンタ次世代イノベーション技術担当
シニア・エキスパート
矢実 貴志

量子コンピュータは、計算負荷が高く既存のコンピュータでは処理時間のかかる問題を、大幅に高速化できる可能性を秘めており、大きな期待を集めているアーキテクチャです。 このようなアーキテクチャは、大きくゲート型とアニーリング型に分類できますが、本LTではアニーリング型のマシンの活用に焦点をあてて、現状の技術動向や、今後の活用に向けて抑えておくべきポイントを紹介します。

【LT3】Hinemos×IFTTT連携でいろいろやってみる

NTTデータ先端技術
ソフトウェアソリューション事業本部
ソフトウェア基盤事業部 Hinemos担当
チーフエンジニア
石田 純一

Hinemosは、NTTデータ先端技術株式会社が開発・展開している、統合運用管理ソフトウェアです。 日本国内外における800以上のシステムにて、安定的な運用・自動化を実現するために、ご活用いただいております。 また、ver.1.0のリリースより14年が経過した現在も、より高度な運用自動化を実現するための開発に日々取り組んでいます。
本講演では、HinemosとIFTTTを用いたいろいろな連携のご紹介を通して、「Hinemos」の概要、活用方法をご紹介します。

【LT4】ストリーム処理におけるApache Avroの活用について

NTTデータ
技術開発本部
先進基盤技術グループ
シニア・エキスパート
関 堅吾
(Apache Bigtopコミッタ, Apache Yetus PMC/コミッタ)

Apache Avroは、2009年から開発が続けられている実績あるバイナリデータフォーマットで、 いくつかの特徴から、バッチ処理だけでなく昨今盛んなストリーム処理においても利用されています。 本LTでは、ストリーム処理向きと考えられるAvroの特徴についてご説明するとともに、 近くリリースされる予定の最新バージョンで追加される機能について、簡単にご紹介いたします。

※会場は大ホールA・B前のオープンスペース(ホワイエ)になります。

Apache Kafka主要開発者
Confluent Co-Founder
Jun Rao 氏

※同時通訳あり

Over the last few years, event streaming platform Apache Kafka has been used extensively for real-time data collecting, delivering, and processing—particularly in the enterprise. Companies like LinkedIn are now sending more than a trillion messages per day to Kafka. Many companies (e.g., financial institutions) are now storing mission-critical data in Kafka. Jun Rao leads a deep dive into some of the key internals that provide strong reliability guarantees. You’ll learn about how Kafka maintains strongly consistent replicas and how Kafka automatically handles various failure scenarios.

ここ数年、イベントストリーミングプラットフォームであるApache Kafkaは、特に企業内のリアルタイムのデータ収集、配信、および処理に広く使用されてきました。LinkedInのような企業は現在、1日あたり1兆を超えるメッセージをKafkaに送信しています。
現在、金融機関を含む多くの会社がミッションクリティカルなデータをKafkaで扱っています。Jun RaoがKafkaの強力な信頼性保証のためのいくつかの重要な内部構造について深く掘り下げます。
また、Kafkaが強固に一貫性のあるレプリカを維持する方法と、Kafkaがさまざまな障害シナリオにどのように対応するかについても紹介します。

NTTデータ
技術開発本部
先進基盤技術グループ
シニア・ソフトウェアエンジニア
猿田 浩輔
（Apache Spark コミッタ）

Sparkでは2.4から始まったProject Hydrogenを皮切りにAIに関連したユースケースのカバーを目指しており、次期メジャーバージョンとなるSpark 3.0向けにはいよいよGPUへの対応が予定されています。
またSpark 3.0では新たなグラフ処理ライブラリ「Spark Graph」の導入が計画されており、従来からあるGraphXやGraphFramesでは難しかった、よりインテリジェントなグラフ分析が可能になります。
本セッションでは、これらのように「AI」にちなんだユースケースでの活用を想定した新機能を、利用方法や実装、開発動向などを交えてご紹介します。