初歩から始める
Asakusa Framework

Akira shiraishi
Nautilus Technologies, Inc.
NAUTILUS

1

今日のテーマ Asakusaの概要と特徴– Asakusa Framework とは– Asakusaの3つの特徴
 Asakusaの新機能– Asakusa on M³BP(2016/4)– Version 0.9.0(2016/11）で予定されている追加機能

NAUTILUS

2

Asakusa Frameworkの基本

Asakusa Framework

NAUTILUS

3

Asakusa Frameworkの誕生 分散バッチ処理用フレームワーク– Asakusa Frameworkは分散処理技術を活かしてバッチ ア
プリケーションを開発するフレームワーク– OSSとして2011/3に初版 (Version 0.1.0) リリース おかげさまで、6年目になりました– 2016/11/末: 最新版 (Version 0.9.0)リリース予定
 これまでに 計24回のリリース

NAUTILUS

4

Asakusa Frameworkとは


基幹業務向け分散バッチ開発フレームワーク– Asakusa Frameworkは、基幹業務システムのバッチの高速処理を目的とした、
Hadoopに対応した業界初のソフトウェア– 基幹バッチ開発に必要な、開発環境・実行環境・運用環境を用意Hadoopの開発を容易にし、更に高速化
 MapReduce特有のコードを、Asakusaのコンパイラが自動生成

 MapReduceのコードを最適化し、MapReduceの段数を削減させて高速化
Asakusa Frameworkコンポーネント
バッチ実行ツール

Asakusa DSL
MapReduceコンパイラ

Sparkコンパイラ

M³BP コンパイラ

Operator DSL
Flow DSL
Batch DSL

データモデル定義ツール
DMDL

DMDL
HadoopNAUTILUS

コンパイラ

Spark

M³ for BP

YAESS
自動テストツール
TestDriver

EXCEL
テンプレート外部システム連携ツール
WindGate

Azure HDinsight

Direct I/O
Amazon EMR
5

Asakusa Frameworkとは
３つの特徴
開発容易性

高速処理

ポータビリティ• HadoopやSparkの開発方法を覚えな
くても開発可能• Asakusaコンパイ
ラでアプリケーションの最適化• Hadoop/Spark/M³B
Pのエンジンによる高速処理の実現• ユースケースに応じ最適な実行基盤の選択が可能• 一つのソースから複数エンジン向けの実行コー
ドを生成する• Hadoop/Spark等のバージョン
アップ時のアプ
リケーションの互換性を重視• オンプレ・クラウドでも動作• データフローの設計をそのまま
実装可能• 開発時のテスト、チェック機能充実
NAUTILUS

6

Asakusa Frameworkの開発容易性
 Asakusa DSLを中心としたフレームワーク
 データフロー形式のバッチ処理を記述することに特化した言語 シンプルなJavaプログラムの組み合わせでアプリケーションを開発
 分散処理基盤にHadoop/MapReduceを使用(Spark,M3BPにも対応）
 MapReduce特有のコードを、Asakusaのコンパイラが自動生成
 Asakusaのコンパイラーにて、MapReduceのコードを最適化し、MapReduceの段数を削減させて、更に高速化

NAUTILUS

7

Asakusa Frameworkの開発容易性
Asakusa Frameworkは、構造化設計に基づいたDSLを持っており、
既存バッチの設計手法、業務分析成果物などが活かせる

アプリケーション開発者は並列／分散処理やMapReduceのプログラミング、Sparkのプログラミング方法について意識する必要がない

リランを意識した処理の組み立てCOBOL

Asakusa Framework

JCL

フローDSL

コピー句

DMDL

データ構造定義

データ構造定義

最小限のプログラム処理
異常時の運用やリアンを容易にするためチェックポイ
ントを意識した設計

コピー句
データ構造定義

最小限のプログラム処理

NAUTILUS

設
計
手
法
は
共
通

限られた関数でJavaによる実装

プログラム処理（Operator）

DMDL
データ構造定義

プログラム処理の
INとOUTのデータ構造を定義

プログラム処理（Operator）

コピー句

DMDL

データ構造定義

データ構造定義8

Asakusa Framework(ランタイム)
 基幹システム開発向けに必要な周辺機能を提供
 シンプルなデータモデル定義と結合や集計処理の自動生成 様々な外部システムとのデータ連携モジュール
 Asakusa DSLと連携したテストツール
 システム構成に応じてカスタマイズ可能なバッチ実行ツール

NAUTILUS

9

Asakusa Frameworkの開発の流れ

設計

テスト

データモデル定義

DMDL(データモデル)

データフロー記述

Operator DSL(プロセス)

Operator DSL
テストセットFlow DSL(データフロー)

Flow DSL
テストセットBatch DSL
(バッチ構造)Batch DSL
テストセット

データモデル定義

データモデル定義
外部インタフェース
ｓｓｓ(システム連携方式)

データモデル定義
バッチ処理一覧

データモデル定義

設計資料
NAUTILUS

実装

Asakusa DSL
10

Asakusa Framework のコンポーネント

データモデルの定義:Asakusa DMDLDMDL (Data-Model-Definition-Language)– Asakusa Framework で処理するデータ構造を定義



1
.
2
.
3

DMDL の特徴//DMDL 例
item = {code : LONG;
price : DECIMAL;
name : TEXT};

– DMDL コンパイラにより Hadoop 特有の実装を自動生成– テストデータテンプレートの自動生成 (Excel ファイルを生成)– WindGate 、Direct I/O との連携情報を自動生成


DMDLのコンパイル– 作成した DMDLスクリプトから Asakusa DSL で利用可能なデータモデル等を生成

DMDL
コンパイラ
xxxx.dmdl

NAUTILUS

各種クラスや外部連携
テストデータのひな形

11

Asakusa Framework のコンポーネント

Asakusa DSL
 Asakusa DSLを中心としたフレームワーク

 設計は、バッチ処理をデータフロー形式で記述します 入力データ、処理内容、出力データを記述したデータフローの設計から、そのまま実装することが可能 ビジネスロジック実装にHadoopやSparkのAPI、実装方法を意識しなくて良いMapReduce
コンパイラ

Spark
コンパイラ
Asakusa DSL

NAUTILUS

M³BP
コンパイラ

M
R

M
R

S
P
A
R
k

S
P
A
R
k

M
3
B
P

M
3
B
p

12

Asakusa Framework のコンポーネント

Asakusa DSL


三層DSLによるシンプルなJavaプログラムの組合せ
 設計後の実装フェーズで演算子 (Operator DSL) から作成
 演算子を組み合わせジョブフロー (Flow DSL) を作成
 ジョブフローの実行順序をバッチ処理 (Batch DSL) に記述します
Batch DSL

Flow DSL

Operator DSL

Job
#1
Job
#2

1. ……………
1.1. ………
1.2. ………
2. ……………
2.1. ………
2.2. ………
2.a. ………
3. …………
4. …………

Job
#3
Job
#4

Batch

NAUTILUS

JobFlow

FlowPart

Process

13

Asakusa Framework のコンポーネント

アプリケーションのテスト：TestDriver

Asakusa Framework では、アプリケーションの開発テストのために、TestDriver や テストデータの雛形を提供
Hadoopでの大規模な開発の為の品質確保が可能– OperaterDSL(演算子)でのテスト
 演算子に対して通常の Java クラスと同様にJunitでテスト可能– データフロー、バッチのテスト
 Hadoop や外部入出力と自動的に連携したテストが可能 一連の処理を自動的に行う『テストドライバ』を提供
 テストデータのひな形を Excel ファイル・JSONで定義

入力データ・期待データシート

NAUTILUS

比較条件シート

テストドライバの処理
1. 入力データを初期化する
2. 入力データを流し込む
3. 対象のプログラムをテスト実行する
4. 出力結果を取り込む
5. 出力結果と期待データを
検証する

14

Asakusa Framework のコンポーネント

外部システム連携ツール : WindGate

様々な RDBMS や ローカルファイルとのデータ連携を行うツール– RDBMS には標準 SQL (JDBC) でアクセス– ローカルに配置した CSV ファイルの入出力も可能– プラグインを実装すればその他のリソースにも対応可能
JDBC

OracleJDBC
PluginPostgreSQL

CSV

NAUTILUSCore

Hadoop
PluginHDFS

StreamPluginWindGate
File I/O

Hadoop クラスタ
15

Asakusa Framework のコンポーネント外部システム連携ツール : Direct I/O

HDFS 上のファイルを直接読み書きできる、高速な入出力機構– バッチアプリ開発と運用時に利用するデータソースや入出力の指定を分離して実行可能– HDFS 上の CSV ファイルやシーケンスファイルを扱える– Asakusa以外のプロダクト、Hive (Parquet,ORC file形式等)に連携可能
データ
ベース
フラット
ファイル

その他

外部システムNAUTILUS

Hadoop
対応
データ転送
プロダクト

HDFS

Direct I/O

CSV
Sequcence
File

Hadoop クラスタ
16

Asakusa Framework のコンポーネント

バッチ実行ツール：YAESS


バッチ処理を起動するツール (Shell Script)– バッチ実行用のコマンドラインインターフェースを提供– Asakusa DSL のコンパイル時に生成されるワークフロー定義情報にき、Hadoop ジョブやデータ転送ツールを実行
コマンド
実行

バッチ
実行

AsakusaDSL
NAUTILUS

ワークフロー
定義情報

YAESS

WindGate:Import

Hadoopjob

yaess-xxx.sh

DSL
コンパイル

基づ

バッチ
実行制御

Hadoopjob

Hadoopjob

Hadoopjob

WindGate:Export

バッチ
17

Asakusa Framework のコンポーネント

Small Job実行エンジン



スモールジョブを高速処理– 10MBの入力でHadoopの5~10倍高速にジョブを実行
 データサイズに応じて実行エンジンを自動選択– HadoopとSmall Job実行エンジンを選択可能

stage1
10GBstage1

1MB

stage28GBstage33MB

stage4stage3

Asakusa(Runtime)
stage2stage4

NAUTILUS

HadoopSmall Job
実行エンジン

18

Asakusa Framework のコンポーネント

Asakusa on SparkAsakusa on Spark– Asakusa DSLをはじめとするAsakusa Framework開発基盤を利用し、既存のAsakusa DSLを一切改修せずにSpark処理基盤で利用可能な 機能セットを提供– Asakusa Framework0.8.0より、Developer previewから正式機能に

Sparkの優位性– 業務系バッチにおける複雑な処理、数十GBレンジのデータボリュームにおいて、既存MapReduceよりも高速処理が可能– まったく同一のAsakusa DSLで、MapReduce、Sparkの両環境で動作可能のため、速度の比較検証も容易に可能で、バッチアプリケーションごとに適切な分散処理基盤を選択可能

Asakusa DSL
Spark
NAUTILUS

MapReduce
19

SQL on Hadoop連携機能


Hiveの対応するカラムナフォーマットの入出力をサポート– ORC File
– Parquet

Hiveのメタデータ管理方法と互換性がある、 SQLベースのクエリーエン
ジンを持つ様々なプロダクトと連携することが可能に。

ImpalaSQL on Hadoop
Products
NAUTILUS

20

Asakusa Frameworkの周辺ツール


開発環境は、一括インストールツール『Jinrikisha』を用意–

http://asakusafw.s3.amazonaws.com/documents/jinrikisha/ja/html/index.html

Hadoopや
Gradle/Eclipse
をAsakusaと一括インストール

既存の他システムとの連携
RDBMS連携、HDFS連携モジュール提供
Asteria/DataSpider/Hulft等のEAI/ETL連携

ジョブ管理ツールとの結合

JP1やSystemWalker、千手、A-Auto等のジョブ管理製品との連携

NAUTILUS

Windows環境で開発・テスト・ビルド
Eclipseプラグイン『Shafu』を用意
バッチテストランナーにてテスト時間を短縮

Hadoop以外のエンジンも選択可能
Asakusaスモールジョブ実行エンジンやSparkも、処理時間に応じて選択可能
21

Asakusa Framework新機能

Asakusa on M³BP
（エムキューブドビーピー）

NAUTILUS

22

Asakusa on M³BP登場の背景
Hadoop/Sparkなどの分散処理ソフトの進展– 数百GB、数TBの大量データを分析する例が少ない– 実際は、数GB、数十GBのデータだが、処理に時間がかかる方が多数– Hadoop/Sparkだと大掛りで、分散処理のオーバーヘッドが大きい

RSA（Rack-Scale-Architecture）によるHPC化が進展していく– CPUのマルチコア、メニーコア化はさらに進む


CPUの性能アップが限界に近くなり、コア数を増やす方向に向かっている。
– 現状は１台で22コアまで。近く１台で100CPUコア以上を搭載も可能に– Memoryの進化（不揮発性メモリーの登場）
100GB以上、1TB以上の広大なメモリ空間が利用可能になってくる 更に、電源オフ時でも消えない不揮発性メモリが登場– メモリーとHDD/SSDの区別がなくなってくる 要は、ノード数を増やさなくても、単体で性能が出る



通常のプログラムはCPUコアを１つしか使えない– マルチコアCPUでも、並列分散処理にてアプリケーションを実行できないと高速処
理ができない– データ量が単体マシンのスペック以上に大きい場合には、スケールアウトをさせたい

NAUTILUS

23

Asakusa Framework新機能

Asakusa on M³BP


分散処理エンジン（M³ for Batch Processing）をFixStars社と共同開発– マルチコア環境でDAG形式で並列処理をするインメモリエンジンを提供
 小規模データでの複雑な処理を、単一ノード上のマルチコア用に最適化– C++でネイティブアプリケーションで動作させて高速化– M³ for BPの実行環境には、Hadoop/Sparkは不要


単一ノード・マルチコア環境用のAsakusa on M³BP
– Asakusa on M³BPにてCPUコアの制御やメモリ管理はC++でM³ for BPで処理し、アプリ
ケーション部分はJVMに振分け高速化– Asakusa DSLには一切変更を加えることなくM³ for BPと、Hadoop/Sparkの処理 基盤を切り替えて使うことが可能

単一ノード・マルチコア・大量メモリにて、小規模バッチ処理をSparkよりも高速処理するM³ for Batch ProcessingとAsakusa on M³BP
NAUTILUS

24

Asakusa on M³BPの動作環境


ローカルと分散の両方にデータアクセス可能–

単ノードで、Linuxのローカルファイルシステムやマウント可能なストレージにアクセス–

データだけ分散ファイルシステム上に配置し、M³BP単ノードで実行をすることも可能

クラウドも利用可能だが、性能面で物理コンピュータを推奨

Hadoop/Spark上で、Asakusa on M³BPを動作させるのは非推奨(リソースの干渉）数GBから〜数百GBのデータについてM3 for BPを利用し、更にデータ量が増えたらアプリケーションを改変せずに、Hadoop/Sparkにエンジンを切り替え複数ノードにスケールアップ可能

データ
必要スペック• x86_64のCPU
物理8コア以上• メモリ50GB以上• SSDストレージ

数GBから
数百Gbは
M³BPで

データを
HDFSに
配置可能

Asakusa on
M³BP
M³ for BP

単ノードメモリを超えた複雑な処理
はSparkでAsakusa Framework
Spark
HDFS

LocalFile
SystemNAUTILUS

大量なデータで単純処理なら
MapReduceでMap Reduce
AmazonS3

Azure
Blob strage

分散ファイルシステム・クラウドストレージ
25

Asakusa on M³BPの性能


Hadoop/Spark５ノードとM³ for BPにて性能比較– Microsoft Azureを利用し、実際の業務バッチで計測– 入力データサイズは、約５GB
表1 評価環境* 計算ノードとは別に管理用ノードが1台必要

MapReduceSpark

M³ for BP

バージョン

2.7.2

Java処理系

Java SE Development Kit 8 Update 74

C++コンパイラ

N/A

OS

CentOS 7.1

インスタンスタイプ

Microsoft Azure Virtual Machines D5 v2
16CPUコア、メモリ56GB

計算用ノード数

5 (*)

1.6.1

NAUTILUS

以上

0.1.0
GCC 4.8.5

1

4時間
RDBMS

表2 評価結果– Sparkの5ノードに対し、M³ for BP の1ノードで約2倍の性能

20分まHadoop

で短縮

5分ま
Spark

で短縮

2分に
M³BP

短縮

26

最適な環境を選択し、容易に移行可能
ユースケースに応じて、最適な実行環境で試行してみることができる

処理時間
（秒）

時

36000
10時間

分
3600
1時間

秒
360

30

M³BP
100GB

NAUTILUS

500GB

1TB

1PB 入力データ量27

Asakusa Frameworkの特徴(ポータビリティ)
様々な分散・並列処理基盤をAsakusa Frameworkにより選択可能に

データフロー DSL / コンパイラ
開発
フレームワーク

並列・分散処理
ミドルウェア

分散処理フレームワーク

単ノード
マルチコア
並列処理
フレームワーク&実行基盤

リファレンス実装

M³ for BP

商用ディストリビュー
ション

クラウドサービス

Azure HDInsightAmazon EMR

オンプレミス
インフラストラクチャNAUTILUS

少ノード
超並列環境

クラウド

分散環境

28

直近のAsakusa Frameworkの動向

Asakusa Framework
直近の動向
NAUTILUS

29

Oracle BDAにAsakusa Frameworkを搭載
分析処理に強みを持つBig Data Applianceと、業務バッチ処理の開発を容易にするAsakusa
Frameworkを組合せ、エンタープライズのデータ処理ニーズに対応する

分散処理の開発が容易なバッチ処理フレームワーク

RDBMSとの高い親和性

豊富な分析ツール

Oracle Big Data
Integrator

Oracle Big Data
Discovery

Oracle Big Data SQLSQL Developer & SQL
Tools

Oracle Big Data
Connectors

Oracle R Advanced
Analytics

可用性・拡張性の高い分散処理基盤

高性能・高信頼基盤一元化された運用管理ツール
エンタープライズレベルサポート
事前構築・最適化された高性能ハードウエア

NAUTILUS

30

Asakusa Frameworkチュートリアル
 Asakusa

Frameworkチュートリアル– サンプルアプリケーションを作成しながらフレームワー

クの基本的な使い方を学ぶことができる。
– 実際の開発の流れに沿って構成されているので、初めてアプリケーションを開発する方でも学習を行う

ことが可能

NAUTILUS

31

Asakusa Framework0.9.0最新版
 Asakusa Framework– リリース方式の変更
 Asakusa Framework本体、Asakusa on Spark、Asakusa on M³BPのバージョンが乱立した問題に対処。組み合わせをまとめて提供– WIndGate Direct Path Insert
 Oracleのダイレクト・パス・インサートを利用するクエリーを発行するためのオプションが追加– Direct I/0 CSVフィールドのクォート方式の指定
 Direct I/O CSVでフィールド値の内容に関わらず、常にクォート処理を行うモードが追加されました。


NAUTILUS

また、CSVの各フィールドで個別にモードを指定するためのDMDL記述が追加されました32

Asakusa Framework0.9.0最新版
 Asakusa on Spark– Spark2.0対応– Direct I/Oの出力処理をSpark上で実行 Asakusa Vanilla（試験的機能）– スモールジョブ実行エンジンの再実装– 単一ノード上で、JVM環境で、軽量、コンパクトに実行可能なエンジン– 将来的にエミュレーションモードで動作– 詳細は、後の神林の講演とAsakusa公式ドキュメントで
NAUTILUS

33

適用領域・事例紹介

Asakusa Framework
適用領域・事例紹介
NAUTILUS

34

AsakusaFramework適用判断ポイント
Hadoopクラスタ
Asakusa Frameworkのバッチ

OSSコンソーシアム
ホームページに掲載

処理ロジック（Asakusa DSL）

（そもそも）データを外部に出して良いか？
ネットワーク接続可能か？

データ定義（Asakusa DMDL）

入力（処理対象）データ

外部システム（データソース）

トランザクション/マスタ

出力（処理結果）
データ（そもそも）外部からデータを入れても良いか？
ネットワーク接続可能か？
外部システム（結果活用）

ストレージ
入力（処理対象）
入力（処理対象）
入力（処理対象）
データ
データ
データ
トランザクション/
トランザクション/
トランザクション/
マスタ
マスタ
マスタ

入力（処理対象）データを配置することが可能か？
NAUTILUS

HDFS
CSV/TSV File
(Hadoop)
SequcenceFile

Hiveもしくは
Hive互換プロダクト
ORCFileParquet

入力（処理対象）
入力（処理対象）
データ
データ
出力（処理結果）
トランザクション/
トランザクション/
データ
マスタ
マスタ

出力（処理結果）データを入力することが可能か？

35

35

Asakusaの適用領域の変化
ActivityBig
DataTransaction

Management

IoT

データ量
情報系業務
今後のAsakusaの適用領域

NAUTILUS

基幹系業務
現在のAsakusa適用領域

Icons designed by Freepik

36

AsakusaFramework導入事例


金融業、社会インフラ、製造業、流通業など様々な業界にご採用いただいております
通信キャリア

本部基幹・会計システム
事例1.本部基幹・管理会計

原価計算・生産管理システム

データセンター原価計算処理

パケット料金計算システム

大手都市銀行

設備サービス

与信管理シミュレーション

基幹 年次バッチ処理
設備管理系年次バッチ処理

ネット通販
設備巡視計画書作成システム

NAUTILUS

クラウド高速データ処理基盤

原価計算システム37

アンデルセン様 原価見える化事例

原材料の製品原価計算バッチが遅い 原材料からの製品原価計算で4時間のバッチを20分に短縮
 110万の原材料、3000品目の原価をツリー構造の積上げ計算を実施
 BOMの展開・原価の４時間バッチで、週に２回実行するのが限界
Amazon VPC

アンデルセン様データセンタ

バッチ処理の時間だけ、
Hadoopを起動し、時間課金を節約

データを様々なシステムから集配信する。
②

①

DBサーバ

⑥

インターネット

バイナリ

バイナリ

バイナリ

バイナリ

バッチサーバ

入力ファイル

結果ファイル

Hadoop Master

クラウド転送も、データ量が少ないので、問題なし。

バッチをクラウド上で実行
VPCでセキュア

Asakusaのポータビリティ
第１段階

NAUTILUS

EC2で
MapReduce V1

第２段階

EMRで
MapReduce v2

第３段階

EMR
Sparkに移行
38さくらインターネット様

原価分析/IoTソリューション事例


電力量やトラフィック量等の膨大なログデータと、ユーザ毎の会計データを紐つけ原価を算出するシステムを構築し、石狩データセンターのVPSと専用サーバの原価計算を実施



RDBMSで想定20時間かかるバッチをMapReduceで１時間に短縮。更にSparkで約10分に石狩データセンター
ビルマネジメント
システム

データ収集
Gateway

データ処理 &
シミュレーション

計算結果

 消費電力量
 空調利用量 等

ネットワーク機器
 IPアドレス別のパ
ケット量

電源設備
 ラック別電力利用量

サーバー機
 CPU利用量
 HDD利用量
 通信料 等

基幹システム（業務データ）会
計Asakusaのポータビリティ
第１段階
NAUTILUS

MapReduce

第２段階

在
庫

Spark

販
売

第３段階

M³BP
39

遅いバッチ処理は、まだまだある
バッチは遅いまま、手付かずで残っている
１、２時間のバッチ処理は、企業内に無数にある バッチ処理が遅いのは現状の課題になっていない。

– 昔からできてないから、遅くても仕方ないと思われている

ビッグデータ、機械学習などの分析のブームでデータ量は更に増える– データを活用するためには、既存のバッチ処理も早くする必要がでてくる。
– せっかくの分析も、データの処理時間が遅いと業務の役に立たない

ただし、遅いバッチが本当に高速化できるかどうかわからない– どのテクノロジーで、解決をするのが最適なのか？

NAUTILUS

40データ分析だけでなく最新テクノロジーも仮説・検証Hadoop/Spark/M³BP等のエンジン選択の前に
 まず、実現したい業務課題を発見することが先決
Hadoop/Sparkが流行っているから導入してみたいわけではない 大事なのは、テクノロジーでなく、業務課題の解決です。


最新テクノロジー採用の仮説– 今、この部分の処理時間がかかっているが、もし劇的に高速化したら、どんなメリットがでるだろう！？
– この分野、領域に、この技術を活用をすると、こんなメリットがでるはず！
という仮説が大事

データ分析も仮説・検証、最新テクノロジーも仮説・検証– MapReduceが早いの？それともSparkの方が良いの？M³BPなの？
– 本当に使えるのかどうか、やってみないとわからない– 更に新たな高速エンジンが出てくる可能性もある

では、全部試すのに、アプリケーションを都度開発をしますか？

アプリケーションへの投資が最も大事です。

ぜひ、Asakusa Frameworkを試してみて下さい！
NAUTILUS41

コミュニティによる勉強会や、OSS団体活動も

ユーザーによる勉強会も開催されていま。トレーニングもあります。



オープンソースビジネスを推進する団体であるOSSコンソーシアムにて、
2014年7月よりAsakusa Framework部会の設立
Asakusaパートナーと参加企業メンバー
–
–
–
–
–
–
–
–
–

NAUTILUS

NTTコムウェア株式会社
アクセンチュア株式会社
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
株式会社日立ソリューションズ
新日鉄住金ソリューションズ株式会社
東芝ソリューション株式会社
シャープ株式会社
みずほ情報総研株式会社
日本IBM株式会社
42

Asakusa Framework Links
 Asakusa Framework ドキュメント– http://asakusafw.s3.amazonaws.com/documents/latest/release/ja/html/
index.html

 Asakusa Framework チュートリアル– http://docs.asakusafw.com/basictutorial/0.8/release/ja/html/index.html

 Asakusa Framework コミュニティサイト– http://www.asakusafw.com/

 asakusafw.com 技術情報: バッチ設計と実装ガイド– http://www.asakusafw.com/techinfo/methodology.html

 asakusafw.com 技術情報: 参考資料
– http://www.asakusafw.com/techinfo/reference.html

NAUTILUS

43