ビッグデータ時代のRDBMS高速化技術、導入前の「検証」の重要性：ホワイトペーパー

ビッグデータに対応するためにRDBMS高速化技術は進化を遂げている。しかし、RDBMS高速化技術には一長一短があり、処理内容、データサイズ、性能要件に基づいた製品評価が必要だ。

[TechTargetジャパン運営事務局]

　コンサルティングファーム、調査会社、ITベンダーなどがさまざまなメッセージを打ち出している「ビッグデータ」。ビッグデータ対応のテクノロジーとしては、Hadoopやストリーミングが取りざたされる場合が多いが、開発コストをはじめ、セキュリティおよび可用性の確保などの面では、まだ課題が存在している。

　一方で、RDBMS分野での高速化技術も進化しているため、既存のRDBMSをうまく活用して、情報活用できる余地は多々ある。しかし、RDBMS高速化技術には一長一短があり、処理内容、データサイズ、性能要件に基づいた製品評価が必要だ。そこでこの資料では、CPU高性能化、高速化ディスク、圧縮技術、インメモリRDBMS、MPP型RDB、アプライアンスといったデータベース高速化技術のメリットと注意点をまとめるとともに、既存のRDBMS環境を移行検討するための検証サービスを紹介している。

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