SI系、エンプラ系のエンジニアとして色々なおもしろい経験をさせてもらった2017年でしたが、今になって思えばもっとこうすればよかったという点もたくさんありました。特に技術的な面を振り返ります。 tl;drIoTでは、デバイス接続をいかにスムーズにして台数を増やすかが大事なので、デバイス側が楽になる側に倒すことが正義オンプレ運用はやっぱり大変だクラウドのベストプラクティスは従わない理由がない2017年にやったことIoTという文脈でやったことは主に２つでした。 工場のデジタル化・コネクテッド化を推進する、いわゆるIndustorial IoT（IIoT）物流などでトラックにセンサーをつけて分析する、いわゆるモビリティIoT特にIIoTは昨年からカウントして約1年間やっており、基礎的な機能群はとっくに保守運用フェーズに入っているのでこちらを中心に振り返ります。 採用技術・構成について工場内の制御
Apache Kafka: Producer, Broker and Consumer2017年は生まれて始めてApache Kafkaを本格的に業務利用（PoCではなく本番運用）した年でした。Apache Kafka的なメッセージングミドルウェアそのもののは、社内的な事情でよく使っていたのでその使い勝手に対して困惑はほとんど無かったですし、ミドルウェアとして非常に安定しているため、Kafkaクラスタそのものでの不具合らしい不具合が発生したことは一度もありませんでした。 しかし、Kafkaのトピック設計などに関してのベストプラクティスは事例ベースでもあまり見かけたことがなく、チームメンバーと悩むことも多かったです。このストーリーでは、主にKafkaを利用したアプリ設計で考えたことや失敗したことを振り返りつつ共有します。なお、パーティション数や各種バッファサイズなどのチューニング要素は今回取
少し（というか結構）前になりますが、2017年9月に「速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―」という本を刊行しましたので、簡単に紹介します（Twitter, FBでは告知しましたがブログがまだでした）。 GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は，人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく，自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ，いま世間の強い関心を集めている。その一方，日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく，代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書も出版から20年が経とうとしている。 本書はトップ会議のチュートリアルで利用されたり，2010年の出版以降わずか数年で500弱の引用がされたりという事実からも窺えるように，入門書として広く読まれてい
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