近況

• 研究室に席を貰った。地下より空気が良い。研究テーマも一応決まった?
• 某所でクラスタセットアップ。HP Proliantクラスタ家に欲しい。
• 伊東温泉で開発合宿。これの山喜旅館に会社のお金で二泊。部屋、会議室共に無線LANが快適に繋がって大満足。最近はコードレビュー、保守、bug fixばかりだったので新しいコードをごりごり書く事が出来てよかった。寿司旨すぎ。
• Solarisと格闘。32 thread / chip。近いうちにdtraceをマスターしたい。Twitterもdtraceでボトルネックを潰しているらしい。レイヤー毎に解析出来るのが素晴らしすぎる。これも参考に。20台位かなと予想してたんだが、8台。Sun X4100。
• 日光東照宮に行ってきた。山はいいなぁ。
• 東京芸大の人とジンギスカン。違う分野の人と飲むのは楽しい。

あ、あと水野さんの動画面白かった！僕はこういうのすっ飛ばして携帯Javaからプログラミング人生が始まったので見てるだけでわくわくする。コメントに吹いたｗ

でも考えてみたらマシン語を知っていて問題解決出来た事はあんまり記憶に無い。最適化という面においても、マシン語レベルでの速さよりは使用するデータ構造に対するアクセスの計算量に気を使う。どうみても線形以上の最適化を施せるアルゴリズム的最適化の方が重要だと思う。

後はOSの仕組みについて理解するのは必須。各種時間的制約・空間的制約を理解するのも必須だと思う。この辺知らない人はあんまり一緒にお仕事したくない。

最近色々な場所でスケーラビリティに関して話題になってて、LVSとかMySQLを如何に効率良く使い切るかみたいな話になってるんだけど、スケーラブルなシステムというのは計算量を落としかつCPUを使い切り、良質な何かを提供するシステムだと思っている。その割にはhatebuでアルゴリズムの話が盛り上がらないねー。

WWW2007で”Google News Personalization“という論文が出てたけど、これこそ如何に質を落とさずに計算量を落としかつＣＰＵを使い切るかという話だと思う。こういう事をやれるのはたまたま膨大なログデータとその解析基盤が整ってるGoogleの中の人だけなんだけど、その辺何らかの形で整えて行ければ他の企業の研究者の人とかにも色々面白い手法やアイデアを編み出して貰えると思うんだけど。これは個人的な課題。

# しかし僕もアルゴリズムについては基本的事項を一通りさらっているだけで、oxy先生とhillbig先生の深い議論には付いていけないのでもっと勉強する必要が有りますね…(尻すぼみ)。

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