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「Hadoop関連記事(@IT)」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

@ITに掲載されているApache Hadoop関連の記事一覧です。

Redis、MongoDB、Kafkaら、商用サービスを制限するライセンス変更 AWSなどクラウドベンダーによる「オープンソースのいいとこ取り」に反発
オープンソースソフトウェアの開発元がクラウドベンダーへの不満を表明し、商用サービス化を制限するライセンス変更を行う例が相次いでいます。(2019/1/23)

Arm Mbed Connect 2018 Japan:
トレジャーデータ創業者が語る「データファースト時代の開発者像」とは?
開発者イベント「Arm Mbed Connect 2018 Japan」において、2018年8月にArmに買収されたトレジャーデータの創業者兼CTOで、現Arm IoTサービスグループ テクノロジー担当バイスプレジデントを務める太田一樹氏が「データファースト時代の開発者像」をテーマに講演を行った。(2018/12/25)

MySQLはデジタルビジネスに何をもたらすか :
MySQL開発陣にあらためて聞く、 DX時代におけるバージョン 8.0のポイント
グローバルで高いシェアを誇るオープンソースソフトウェアのMySQL。2018年4月、バージョン8.0が提供されてから、多数の情報が各種メディアで公開されてきたが、DX(デジタルトランスフォーメーション)の文脈では何がポイントになるのか、今あらためて、開発陣にアップデートの意図を聞いた。(2018/12/28)

電話機2万6000台の通話データを高精度にテキスト化 分析基盤と連携活用も――野村證券、日立の音声テキスト化システムを導入
野村證券は、日立の音声認識技術を活用した音声テキスト化システムを導入。営業店と本社で利用する電話機約2万6000台分の通話録音データを、雑音に強い音声認識エンジンによって高精度かつ高速にテキスト化する。テキスト化したデータは、対応品質の向上やサービス改善に活用する。(2018/12/20)

KubernetesでGPUをどう活用できるのか?:
PR:AI/機械学習にコンテナは必要か?――4人のスペシャリストが語るGPUコンテナの未来
2018年11月8日に行われた「Red Hat Forum 2018 Tokyo」で、パネルディスカッション「AI/マシンラーニング開発基盤を支える技術 〜Kubernetesが創るGPUコンテナの未来〜」が開催された。4人のスペシャリストが語った、AI/機械学習とコンテナの現状、課題、展望とは。(2018/12/28)

AI初心者でも大丈夫
導入から運用までを一括サポートで効率化 Dell EMCのデータ分析環境
Dell EMCが2018年12月4日に提供開始した「Dell EMC Ready Solutions for AI」は、構築済み分析環境などの包括的支援により、企業のAI技術活用を推進する。(2018/12/7)

オープンソースの活用も有効
機械学習プラットフォームをどう選ぶ? 検討したい技術要素を説明
機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。(2018/12/4)

約半分が5Gをよく知らない
調査で分かった「5G」への期待値 料金、速度、安定性、ユーザーが望んでいるのは?
PwCが「5G」に関する調査を実施した。5Gのサービスプロバイダーが、消費者に現状の通信サービス以上の利用料金支払いを求めるならば、5Gならではのサービスの提供が必須なようだ。(2018/11/26)

ビッグデータ活用法を考える
徹底比較:データウェアハウス、データレイク、データマート、ODSの違いは?
データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。(2018/11/22)

<SQL Server Day> SQL Server丸わかり1日セミナー:
PR:SQL Server 2019、最新情報からマイグレーションまで徹底解説
日本マイクロソフトは定期的に「<SQL Server Day> SQL Server丸わかり1日セミナー」を開催している。今回はMicrosoft MVP for Data Platform 小澤真之氏と日本マイクロソフト クラウド&ソリューション事業本部 佐藤秀和氏が「Microsoft Ignite 2018」で発表された「SQL Server 2019」や「Azure SQL Database Managed Instance」などの最新情報を解説した。(2018/11/19)

ファイル管理も新たな時代へ
次世代のファイルシステム4種、それぞれの特徴は?
コンピューティングやデータセンターの変化に伴い、ファイルシステムも進化しなければならない。本稿では、ファイルシステムの現状と今後の方向性について考える。(2018/11/16)

Azure Cosmos DBもバージョンアップ
SQL Server 2019の新機能 Hadoop、Sparkを内包して企業の「データポータル」に?
SQL Server 2019プレビュー版にHadoopとSparkが組み込まれ、「多目的データポータル」に位置付けられることになった。同時にAzure Cosmos DBもアップデートされる。(2018/11/13)

特集:日本型デジタルトランスフォーメーション成功への道(4):
創業20年となるDeNAがオンプレミスで運用する全てのシステム基盤を、今クラウドへ移行する理由と、その3カ年計画
クラウド移行の「運用管理者にとっての価値」とは何か。ひいてはビジネスにとっての価値とは何か――オンプレミスからクラウドへシステム基盤の全面移行を進めているDeNAに聞いた。(2018/11/7)

レガシーアプリをAzureやAWSに移行する手法
新旧Kubernetesツールを比較 データベースのコンテナ化に必要な機能とは?
Kubernetes用のツールは、データベースのコンテナ化という市場を開拓している。パフォーマンス監視やQoS(Quality of Service)管理などの機能を備えたツールを紹介する。(2018/10/31)

IaaS、PaaS、SaaSをどう組み合わせるか
「マルチクラウド」と「ハイブリッドクラウド」を徹底比較 意外なIT担当者の認識
マルチクラウドとハイブリッドクラウド、いずれのアーキテクチャも事業に柔軟性をもたらす。関連するパブリッククラウドとプライベートクラウドがどれだけ統合されているかの程度が、この2つの違いだ。(2018/10/16)

AWSなど各種ベンダーが提供
機械学習インフラの複雑さを解消するクラウド型GPUツールスイート
GPUを利用した機械学習インフラの構築には技術的な障壁が残る。ある企業はGPUベースのインフラ構築プロセスの一部を自動化するPaaSを開発中だ。これを使えば、AI技術の構築にかかる労力と時間を削減できるかもしれない。(2018/10/2)

「Microsoft Ignite 2018」で発表された新サービスとは:
パスワード時代の終わりはくるのか? Microsoftが新しいセキュリティやAIのサービスを発表
Microsoftは、セキュリティの強化やAIの普及推進策、AI機能を取り込んだ製品やサービスの提供開始などを発表した。パスワードを入力せずにログインしたり、暗号化によって、Azureで処理中のデータの漏えいを防いだりする機能が含まれる。(2018/9/27)

先駆者として伝えたいこと
リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論
深層学習をどうやってビジネスの現場に適用させればいいのか。先駆者に学ぶ。(2018/9/12)

リアクティブプログラミング超入門(終):
Apache Spark、Sparkシェルで手軽に分散処理
今回は、分散処理フレームワークの概要や、Apache Hadoop、MapReduce、Apache Sparkの概要を説明し、Apache Sparkの使い方を紹介します。(2018/9/10)

GCPのエコシステムは育成途上?
Google Cloud PlatformとAWS、Azureのパートナー戦略を比較 成功者は?
Googleは、サードパーティーベンダーとの関係を改善し、同社のテクノロジーを企業に浸透させようと、Google Cloud Platformエコシステムの拡大を模索している。(2018/9/3)

スモールスタートから重要なビジネス基盤への成長
「モンスト」の裏側を支えるログ分析システムを、ミクシィはどのように構築したか
ゲーム「モンスターストライク」(モンスト)で躍進するミクシィのデータ分析基盤を支えたのは、新しいワークスタイルだった。たった数人から始まったチームが全社を支える一大プロジェクトまで育った背景とは。(2018/10/3)

NoSQLデータベース市場が高成長
63.2%の企業がアナリティクスにクラウドDWHを積極利用 IDC Japanが発表
IDC Japanが国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。(2018/8/27)

日本でも60日以内に提供開始予定:
企業でAIをより簡単に活用――Dell EMC、「Dell EMC Ready Solutions for AI」をリリース
Dell EMCは、企業のAI活用を支援する新ソリューション「Dell EMC Ready Solutions for AI」を提供開始した。「Machine Learning with Hadoop」と「Deep Learning with NVIDIA」という2つのパッケージを用意している。(2018/8/10)

国内BDAソフトウェア市場予測、2022年まで年成長8.6%で3800億円規模に DX推進がけん引――IDC調べ
IDC Japanの調査によると、2017年の「国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場」は、前年比成長率9.4%の2517億7600万円の市場規模と判明。企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進に伴い、年間平均成長率(CAGR)8.6%で成長を続け、2022年には3800億2400万円に達すると予測する。(2018/8/8)

製品の違いを見分けるために
バックアップアプライアンス、主要ベンダー8社の製品の特徴を徹底比較
主要なバックアップアプライアンスの多くは、バックアップ、アーカイブ、災害復旧、レプリケーションなど、類似の機能を備えている。主要8社の製品情報をまとめた。(2018/7/31)

汎用的処理にAWSのGPUを採用、コストと性能のバランスは
ナビタイムが全サービスをAWS移行 アンチパターンてんこ盛りでGPUは生かせるか
AWS採用に早くから取り組んできたナビタイムジャパンが、全サービスをAWSへ移行。同プロジェクトで得た効果と、同社サービスには不向きだと考えられる「GPUインスタンス」の活用で目指す効果について詳しく語った。(2018/7/31)

@ITセキュリティセミナー2018.6-7:
オープンソースを活用して膨大な量のログデータを高速に解析するSIEM――GRCS、MapR
@ITは、2018年6月22日、東京で「@ITセキュリティセミナー」を開催した。本稿では、GRCSとマップアール・テクノロジーズの講演「インシデント検知への投資を最適化! 機械学習を活用した新SIEMソリューション」の内容をお伝えする。(2018/7/27)

製造ITニュース:
データレイクで全てのデータを管理、ホートンワークスが製造業のIoT活用で提案
ホートンワークスジャパンはが製造業向けの事業展開について説明。従来のITシステムで扱ってきた構造化データに加えて、非構造化データや半構造化データもまとめて集積できる同社のデータプラットフォームを製造業のIoT活用に役立てられると提案した。(2018/7/25)

IoTとデータベースの深い関係:
PR:エッジコンピューティング時代を切り開く、IoT向けデータベースの姿とは
IoTでエッジコンピューティングを実現するには条件がある。末端のIoTデバイスから企業の中央まで、セキュアなデータの流れを実現しつつ、データ変換などのコストを引き下げなければならない。そのためには、IoTに向いたデータベースを選択する必要があるだろう。(2018/7/18)

B2Bマーケティング、今この人に聞きたい:
Dropbox植山周志氏「マーケターに必要なのは数字とロジック、それに情熱」
30年にわたりIT系B2B企業のマーケティング支援に携わってきたエキスパートが、マーケティング中心の経営を実践するB2B企業を訪ね、そのチャレンジについて聞く。(2018/7/6)

Azureのリージョンおよびアベイラビリティーゾーンも追加:
Microsoft、「Azure Data Lake Storage Gen2」や「Azure IoT Edge」などのビッグデータやIoTを支援する最新ソリューションを発表
Microsoftは、「Azure Data Lake Storage Gen2」のプレビュー版、「Azure Data Factory」の新機能と「Azure IoT Edge」の正式リリース、中国リージョンの追加、オランダのアベイラビリティーゾーンの正式リリースを発表した。(2018/6/29)

高度な技術をどうサポートするか
CIOが機械学習から逃げられなくなる日
機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。(2018/6/28)

本当に大切なのは、データの量ではなく「質」:
PR:富士フイルムに聞く、ビジネス価値を生み出すデータ活用基盤の作り方
ビジネスが「体験価値の競争」に変容している今、データ活用の在り方が企業の競争力に直結する状況となっている。だが多くの企業では、社内にデータが散在している、必要なデータがそろわずすぐに分析を行えないなど、課題が山積しているのが一般的だ。では一体どうすればデータを競合他社との差別化にスピーディにつなげることができるのだろうか? データを使った製品・サービスの差別化を実現している富士フイルムホールディングス 経営企画部 IT企画グループ長の柴田英樹氏と、企業のデータ活用を支援している日本IBM クラウド事業本部 技術統括部長 大塚知彦氏の対談に、その解を探る。(2018/7/25)

“脱ロックイン”でユーザー増を狙う
Google Cloud Platform(GCP)最新情報、「Cloud Composer」「Asylo」「gVisor」のインパクトは?
「損して得取れ」――。Googleが「Google Cloud Platform」で示した新たな戦略は、そんな古い格言を想起させる。(2018/6/20)

必要なことをリストアップ
人工知能(AI)インフラの基本要素、求められる戦略は?
人工知能(AI)インフラを構築するには、ストレージ、ネットワーク、AIデータのニーズを真剣に検討し、その結果を熟慮した戦略的な計画と組み合わせる必要がある。(2018/6/15)

争点はKubernetesへと移行
Kubernetes対応で比較するDockerとMesosphere 企業のコンテナ導入の行方は
DockerとMesosphereにKubernetesが統合され、一般公開された。これは企業の注目を集める争点が、管理の容易さを重視する方向に移っていることを示す。(2018/6/12)

AWSとオープンソース(1):
AWSはなぜ、ECSがあるのにKubernetesのサービスを始めたのか、コックロフト氏に聞いた
Amazon Web Servicesが、オープンソースへの取り組みを強めている。同社は具体的に、何をどのようにやろうとしているのか。AWSクラウドアーキテクチャ戦略バイスプレジデントのエイドリアン・コックロフト氏へのインタビューを、2回に分けてお届けする。前半では特に、Kubernetesベースのコンテナ管理基盤運用サービスを提供開始した理由などを聞いた。(2018/6/11)

NVIDIA、Oracle、Quboleなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(後編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。(2018/6/11)

DXに取り組みながらGDPR対策もできる:
PR:ハイブリッド環境で複雑化するデータ管理、「攻め」と「守り」のデータガバナンスを実現する方法とは
データレイクサービス「Data Lake Store」やNoSQLデータベース「Cosmos DB」など、デジタルトランスフォーメーション(DX)向けの機能強化が進むMicrosoft Azure。そのような中、クラウドを含めた「攻め」と「守り」の両面で、データガバナンスの実現に向けて「データカタログ」の展開に力を入れているのがインフォマティカ・ジャパンだ。iPaaS(Integration Platform as a Service)市場のリーダーである同社の考えを聞いた。(2018/6/11)

製造IT導入事例:
インドの物流効率化プロジェクトにデータ分析サービスを提供
NECは、同社のビッグデータ分析プラットフォーム「Data Platform for Hadoop(DPH)」と「データインテグレーション・分析サービス」を、インドの物流効率化プロジェクトを支援するために提供したと発表した。(2018/6/7)

アーカイブファイル関連の脆弱性「Zip Slip」、大手プロジェクト多数に影響
セキュリティ企業Snykによると、Zip Slipの脆弱性は、HPやAmazon、Apache、Pivotalなどを含め、数千ものプロジェクトに影響を及ぼすという。(2018/6/6)

開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(2):
どのようなデータ基盤を作ったのか? データ収集/蓄積/加工/活用、パイプライン管理の設計
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。今回は、データ基盤システムの構成要素や採用技術の選定理由などをお伝えします。(2018/6/5)

従来のネットワーク管理との違いは
ネットワーク管理に機械学習を利用するメリットとは
機械学習をネットワークの分析と監視のツールに関連付けると、ネットワーク管理に必要な労力を減らせる可能性がある。機械学習と他形式の自動分析との違いは何だろうか。(2018/6/6)

Gartner Insights Pickup(62):
IoTは、データとアナリティクスにどのような影響を与えるか
既存のデータ管理・分析機能をIoTにそのまま適用しようとする企業は多い。だが、綿密な考慮を経た上で無理のない利用方法を考えないと、プロジェクトは失敗する恐れがある。(2018/6/1)

実験段階だが話題のSpark on Kubernetes
ビッグデータ活用で勢いを増すコンテナと「Kubernetes」導入
ビッグデータのベンダーやユーザーは、「Kubernetes」のコンテナ管理に目を向けている。コンテナによってシステムやアプリケーションの導入が高速になり、コンピューティングリソースの利用が柔軟になるためだ。(2018/5/29)

Twitter、数万台のHadoopクラスタとコールドストレージをGoogle Cloud Platformへ移行すると発表
Twitterが、自社で運営している大規模なHadoopクラスタをGoogle Cloud Platformへ移行すると発表。その理由は、Twitterのシステム構成を見てみると推測できるかもしれません。(2018/5/18)

新規ビジネスのチャンスを得やすいのはどちら?
いまさら聞けない「データサイエンティスト」と「ビジネスアナリスト」の違い
データサイエンスとビジネスアナリストの違いは、データサイエンティストがデータを深く掘り下げて、独自のビジネス解決策に行き着かなければならない点だ。もちろん違いはそれだけではない。(2018/5/18)

ビッグデータ、Eコマース、VDIも?
HCIは万能ではない 失敗するユースケースとその対処法
ハイパーコンバージドインフラ(HCI)の導入はとどまるところを知らない。だが、データセンターのあらゆるワークロードにとってこのテクノロジーが最善の選択肢とは限らない。(2018/4/25)

ImpalaやHiveより120倍速い処理速度:
PR:「Hadoop」が抱える分析速度と運用性の課題、どう解決する? 攻めの経営戦略を実現するデータ分析基盤とは
攻めの経営戦略を進めるために、大量のデータ分析ができる「Hadoop」の導入を検討している企業は少なくない。しかし。そのほとんどで、性能やアプリケーションの保守性、運用性、コストなどの課題が浮かび上がっている。どうすれば解決できるのか。2人の専門家に聞いてみた。(2018/4/25)

“アラフィフ情シス管理層”に贈る:
PR:デンソー、JCB、日本ヒューレット・パッカードが明かす、「攻めのIT」を実践するためのシステム要件とは
ITがビジネスと直結し、ITサービスが重要な顧客接点となっている。新たな利便性を生み出す「ソフトウェアの開発力」と「価値を生み出すスピード」が勝敗を決することも、広く認識されているといえるだろう。とはいえ、こうした取り組みは、一朝一夕にできるわけではない。具体的にどうすればいいのだろうか? 本稿では、2018年3月16日に@ITが主催したセミナーの内容から、「コンテナ」「クラウドネイティブ」をキーワードに攻めのITを実践するためのシステム要件を探る。(2018/4/23)



ビットコインの大暴騰、「億り人」と呼ばれる仮想通貨長者の誕生、マウントゴックス以来の大事件となったNEM流出など、派手な話題に事欠かない。世界各国政府も対応に手を焼いているようだが、中には政府が公式に仮想通貨を発行する動きも出てきており、国家と通貨の関係性にも大きな変化が起こりつつある。

Amazonが先鞭をつけたAIスピーカープラットフォーム。スマホのアプリが巨大な市場を成したように、スマートスピーカー向けのスキル/アプリ、関連機器についても、大きな市場が生まれる可能性がある。ガジェットフリークのものと思われがちだが、画面とにらめっこが必要なスマホよりも優しいUIであり、子どもやシニアにもなじみやすいようだ。

「若者のテレビ離れが進んでいる」と言われるが、子どもが将来なりたい職業としてYouTuberがランクインする時代になった。Twitter上でのトレンドトピックがテレビから大きな影響を受けていることからも、マスメディア代表としてのテレビの地位はまだまだ盤石に感じるが、テレビよりもYouTubeを好む今の子ども達が大きくなっていくにつけ、少なくとも誰もが同じ情報に触れることは少なくなっていくのだろう。