昨年、私たちはGridDBとKafkaを使ってデータを取り込む方法についてのガイド・チュートリアルをリリースしました。このガイドでは、CSVからコンソール・プロデューサーにデータを入力し、Kafkaを経由して、GridDBのJDBC Sinkを経由して、GridDB自体にデータを取り込むプロセスを開発者向けに説明しました。
JfreechartとGridDBによるデータの可視化
データの可視化とは、データや情報をチャートやグラフなどの視覚的な形式で表現することです。様々なデータの変数間の関係性を、画像を用いて表現します。
機械学習、GridDB、Pythonを使ってリアルタイムに予測を行う
このチュートリアルでは、Pythonを使って、機械学習モデルをWeb APIにしてリアルタイム予測を行う方法を紹介します。概要は以下の通りです。 1. 前提条件と環境設定 2. 機械学習モデルを作成する 3. 機械学習モデルのシリアル化と非シリアル化 4. PythonのFlaskを使ってAPIを開発する 5. リアルタイム予測を作成する
複合行キーとGridDB
複合行は、データベース内のユニークなエンティティを識別する2つ以上の属性で構成されます。複合行キーはGridDB v4.3で追加されたもので、コレクション内の複数のカラムによって行を一意に識別することができます。