テクノロジー
Back to the blog ›
リレーショナルクエリの微分
サプライチェーンデータは、注文、顧客、サプライヤー、製品などのリレーショナルデータとしてほぼ独占的に現れます。これらのデータは、会社の運営に用いられるビジネスシステム―ERP、CRM、WMS―を通じて収集されます。
再現可能な並列確率的勾配降下法
確率的勾配降下法 (SGD) は、機械学習と数学的最適化の両方において、これまでに考案された中でも最も成功した手法の一つです。Lokadは供給連鎖の目的で、主に微分可能プログラミングを通じて、長年にわたりSGDを積極的に活用してきました。私たちの顧客のほとんどは、どこかに少なくとも一つのSGDをデータパイプラインに持っています。
Envision VM (パート4), 分散実行
前回の記事では、主に各ワーカーが Envision スクリプトをどのように実行したかが検証されました。しかし、レジリエンスとパフォーマンスの両面から、Envision は実際にはクラスター内の複数のマシンで実行されます。
Envision VM（パート3）、アトムとデータストレージ
実行中、thunk は入力データを読み取り、出力データを書き込みます。これらはしばしば大量に発生します。データが生成された瞬間から使用されるまでどのように保持するか（その一部の答えは複数のマシンに分散した NVMe ドライブ上にあります）、そして RAM（ネットワークおよび永続的ストレージなどRAMより遅いチャネル）を通過するデータ量を最小限に抑える方法について説明します。
Envision VM (パート2)、サンクと実行モデル
ほとんどの並列実行システムと同様に、Envisionは実行すべき操作を表す各ノードと、実行のために上流ノードの出力を必要とする各エッジによって、データ依存性を持つ有向非巡回グラフ（DAG）を生成する。
Envision VM (part 1), 環境と一般的なアーキテクチャ
供給チェーン最適化パイプラインは、データ取り込みや拡張、特徴抽出、確率的予測、制約下での最適な意思決定の生成、データのエクスポート、分析、およびダッシュボード作成など、幅広いデータ処理ニーズに対応します.
なぜRESTではなくFTPなのか
ほとんどのウェブアプリケーションはRESTスタイルのWeb APIを採用していますが、LokadはFTPSおよびSFTPを採用しており、これは驚くべきことに見えるかもしれません。しかし、この選択は意図的なもので、なぜLokadはこの道を選んだのでしょうか？
定量的サプライチェーン管理 vs クラシックAPS
クラシックAPS（先進計画およびスケジューリング）システムと、Lokadによって実装された定量的サプライチェーンとのモジュールごとの比較