非同期と遅延 注目の記録
最新の記録 要点 cronは1970年代から続く時刻起動の仕組みで、いまも多くのシステムの定期処理を担っている。 単純さが最大の長所だが、単一マシン前提という性質は分散環境… 要点 レコメンドには、人が条件を書くルールベースと、データから関係を学ぶ機械学習という二つの系譜がある。 2003年のAmazonの論文が示したアイテム間協調フ… 要点 平均応答時間が良好でも、ごく一部の遅い応答（テールレイテンシ）が利用者体験を損なうことがある。 多数のサービスを束ねるほど、どこか一つが遅い確率が積み上が… 要点 Airflow、Temporal、AWS Step Functionsは、いずれも処理の流れを管理するが、記述の前提と失敗の扱いが異なる。 Airflow… 要点 分散トレーシングは、一つのリクエストが複数のサービスをまたぐ経路を一本の線として追える仕組みである。 2010年のGoogleの論文「Dapper」が、こ… 要点 エッジ推論とは、学習済みモデルをサーバーではなく手元の端末で動かし、その場で結果を出す方式である。 TensorFlow LiteやCore MLは、モデ… 編集方針 LatentWorkflow は、自動化や機械学習が「見えないまま」担っている仕事を観察し、誇張せずに書き留める編集メディアです。新製品の宣伝でも、未来予測でもなく、いま動いている仕組みの観察記録を残すことを目的としています。 よくある質問 自動化、機械学習、分散システムなど、表に出ない「背景の処理」を観察し、誇張せずに記録する日本語の編集メディアです。製品の宣伝ではなく、いま動いている仕組みの理解を目的としています。 記事は LatentWorkflow 編集部による署名で公開しています。運営は レイテントワークフローメディア株式会社 で、編集方針と事実確認の基準は About ページに記載しています。 各記事は公開された一次資料や技術文献を出典として明示し、本文中で参照元を示しています。推測と事実を区別し、確認できない数値や引用は掲載しません。 不定期ですが、月に数本のペースで公開しています。更新のお知らせはニュースレターで受け取れます。
いま追っている処理
非同期と遅延 注目の記録
基盤と配管
スケジューラとの対話 — cronはなぜ生き残るのか
潜在知能
ルールベースと機械学習 — レコメンドの二つの系譜
非同期と遅延
テールレイテンシ — 平均は嘘をつく
自動化レイヤー
ワークフローエンジン比較 — Airflow・Temporal・Step Functionsの設計思想
基盤と配管
観測できないものは直せない — 分散トレーシングの現在
潜在知能
エッジ推論の現実 — モデルが手元で動くとき
表に出ない処理を、淡々と記録する
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