リソース

最初に作ったデータを、規模が変わっても育てていく。Alopex DBの設計目標と、v0.8.9で試せる範囲を分けて紹介します。

• 製品全体の設計目標は、同じデータファイルで規模の変化を越えること
• RaftベースKVS上にSQL・ベクトル検索・グラフETLを統合
• DB製品切り替え時のデータ変換・マイグレーション不要

Alopex DB OSSを土台に、Security Suite、統合クエリ・エンタープライズ検索、Observe、統合インフラを追加する商用機能パッケージ構想です。

• ストレージ暗号化、論理的なデータ保護、認証・認可を3層で設計
• SQL・AQL・PromQLを単一の実行基盤へ統合するクエリモデル
• SLOを中心に観測・判断・自動化をつなぐ運用レイヤー

OpenTelemetry まわりに散らばる取り込み・保存・可視化をワンパッケージにまとめる。

• 取り込み・保存・ダッシュボードを1製品に統合
• 組み込み単一プロセスから複数ノードまで、同じ画面・API・クエリ言語
• メトリクスはSkulk、トレースとログはTrail、振り分けはChirps

アプリケーションに組み込んで使う時系列エンジン。メトリクスのためにサーバーを運用しなくてよくなる。

• メトリクスのために、別プロセスを立てて運用しなくていい
• アプリケーションのバイナリに同梱して、エッジ機器まで配れる
• 既存のエージェントを向けるだけで取り込める（InfluxDB / Prometheus / JSON）

イベントログを入れるのにちょうどいいストレージ。1件ごとに形が違うイベントログをそのまま貯める。

• イベントログの性質に合わせて作ったストレージ
• 1件ごとに形が違っても、書く前に形を決めなくていい
• Parquetで貯まるので、分析は使い慣れたツールでできる

Microsoft GraphRAGをAWS向けに移植（Bedrock + Anthropic）

• Microsoft GraphRAGベース
• AWS Bedrock + Anthropicモデル
• EC2 / Fargateデプロイ対応

Java糖衣構文でPython/Kotlin並みの使い勝手。純粋なJavaファイルに変換、ゼロランタイム。

• Java糖衣構文 → 純粋なJavaファイルに変換 → ゼロランタイム
• Python/Julia/Kotlin並みの使い勝手を実現
• 統計・機械学習・Excel関数互換の機能強化

NimNUIとMetalでつくるZed風のGPUネイティブコードエディタ。Apple Silicon先行で開発中。

• CAMetalLayer + Metalによる直接GPU描画
• NimNUIをUI基盤にしたネイティブアーキテクチャ
• Apple Silicon搭載macOSを初期ターゲットに開発

NimでつくるTauri風の軽量WebViewデスクトップ基盤。nimino-packでURLから配布物を生成、Chromium非同梱。

• OS公式APIへの薄いFFI — Win32+WebView2 / GTK+WebKitGTK直結
• Chromium・Node.js非同梱の軽量アプリ
• nimino-packがURL/マニフェストから配布物を生成

Day 0の速度のまま、次の規模へ。MVPからクラスタまで同じデータを育てるAlopex DBの設計目標と、v0.8.9で試せる範囲を分けた提案。

• MVP期はゼロ設定の組み込みモードで即スタート
• スケール時のデータ変換・移行・書き直しを減らす設計目標
• SQL+ベクトル検索が最初から1エンジン、AI機能の二重インフラ不要