ワタナベのブログ

・来年も　勢い続くか　Web2.0

・データこそ　Web2.0の　本質だ

・取りたいな　最新データを　いつだって

・連携は　Webプラットフォームに　決まりなの？

・この流れ　Webサービスと　どう違う？

・参加して　みんなでデータを　作りましょう

拙句 失礼しました。
Tyzohブログは来年も続きます。

それでは、みなさま良いお年を。

Tyzoh に連絡網システム Hunterが公開されました。

これは、Rinza RDF Repository を用いた連絡網システムで、会社・自宅・携帯電話の各連絡先に対して、その人がつかまるまで自動的に音声 ／メールによる通知を繰り返し行います。

連絡を受けた人は通知に対する回答をその場で要求されます。
そして得られた回答はHunterが自動的に集計するので、誰に連絡がついたのかが一目で分かるようになっています。

このシステムはいまのところ、Rinza RDF Repository を使っている以外は
ごくフツーなWebアプリケーションとして実装されています。

これを Web2.0的なAPIを定義することで、部品としての独立性と有効性とを高めサービスとして公開したいと考えています。
もちろんセキュリティやアクセスポリシーについては Rinza RDF Repository のセキュリティ機能で実現しようと思います。

例えば、お互いに foaf:knows で繋がっている人はサービスが実行できる
とか、イベント登録をした人にはメールを配信できるとか etc．．．
XACMLを使えばこのような記述が柔軟に出来ますので、応用範囲は広そうです。

そこで考慮しなければならないのが、「Web2.0的なAPIって？」
というところです。基本は HTTPリクエストをサーバインタフェースとしたJavaScript によるメソッド群だと思うのですが、まだ答えがありません...

トレンドと使いやすさと保守性などいろんな観点があるかと思います。
まずはGoogle様を見習って、いろいろと考えてみたいと思っています。

さしあたっては JavaScript の勉強か...

microformatsを調べているなかで、位置情報をメタデータとして表現するためのさまざまなフォーマットをまとめているページを見つけました。

http://microformats.org/wiki/location-formats

いろいろありすぎ！
それだけ、位置情報に対する需要が高く、利用シーンも広いということと理解することにします。

メモ。
Javaのガベージコレクションは、生成されたオブジェクトを、その新しさに応じて世代管理されたヒープメモリに割り当てを移動させながら、いらなくなったオブジェクトを効率よく消すメカニズムが備わっています。

ヒープメモリはNEW領域、OLD領域に大きく分けられており、ガベージコレクションの対象ごとにScavenge GC、Full GCという２種類の処理を使い分けています。

Scavenge GC はNEW領域内に存在する不要オブジェクトを高速に収集するガベージコレクションで、頻繁に実行されます。一方、Full GCはNEW領域、OLD領域の両方を対象に、大規模な収集が行われます。

JVMのデフォルト設定では、NEW領域の起動時のサイズが2MB、最大サイズが16MBとなりますので、必然的にFull GCのスピードは遅くなります(収集基準も違う)。
なので、出来るだけ NEW領域に収まるようにメモリの確保量のチューニングを行うことが望ましいようです。

参考:
http://h50146.www5.hp.com/products/software/oe/hpux/developer/column/tuning_03/

人物を情報システムで表現するとき、多くの場合はIDやユーザ名といった、そのシステム内でのみ有効な識別子に１対１のマッピングを行うことで、人物の同定を行っています。

ひとつのシステムが閉じている場合には、このような仕組みでも特に問題にはなりませんが、他のシステムとの相互運用性を確保しようと思ったとたんに、識別子の体系が問題になってきます。

世界中の誰もが合意する識別子の体系があれば、それを使用すればよいのですが、システムが扱う領域によっては、必ずしも単一の体系でカバーできるものではないと思います。EPCやuIDなどについても同じような問題をはらんでいます。

そこで、人物（特に人物に限ったことではないですが）の同定をIFPによって行うというのが考えられています。

IFPというのは Inverse Functional Property の略で、日本語にすると逆関数型プロパティといいます。これは、すべての y に対して f(x,y) を満たす x が１つに定まるときの f のことを指します。

たとえば、RDFにおいて、IFPである "ex:mailbox" というプロパティが "watanabe@example.com" を持っているリソースＡと、同じく、"ex:mailbox" というプロパティ "watanabe@example.com" を持っているリソースＢがあったとき、リソースＡとリソースＢは同じものだとみなされます。

RDFではIFPとしていくつものプロパティを持たせることができるので、人物をさまざまなプロパティ(IFP)をつかって同定することができるようになります。

社員番号、メールアドレス、あるWebアプリケーションのアカウントが、それぞれのシステムが扱う領域でのIFPであるといえるとすると、社員番号を使っている社内システムと、独自のアカウント体系のWebアプリケーションは「IFPを経由して同定される人物」という次元で統合できることになります。

システムを統合するときに、インタフェースを定めて「機能」を抽象化し、機能連携を行うWebサービスに対して、RDFとIFPでデータを抽象化して統合するという方法も考えられると思っています。