クラウドで復活する「DWH」【後編】
再活性化の兆しを見せるDWH市場では、注目すべき新興ベンダーが登場している。その実力はどうなのか。新興ベンダーのクラウドDWHを活用するStravaの導入事例を基に探る。
クラウドで復活する「DWH」【前編】
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。
MongoDBやConfluentはライセンス変更で自己防衛
AWSをはじめとするクラウド大手が、自社のデータベースサービスにOSSを採用するようになった。そのことからMongoDBなどのOSSのベンダーは、強力な手段である「ライセンス」を使って資産を守ろうとしている。
Azure Cosmos DBもバージョンアップ
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。
AWSなどクラウドのサポートが後押し
コストを重視するユーザーにとっては、これまで主流だったリレーショナルデータベースに代わる優れた選択肢として、オープンソーステクノロジーが浮上している。
ビジネスへの応用の期待が高まる
技術ベンダーや技術ユーザーのおかげで、量子コンピュータのツールや研究が前進している。実用化はまだ先かもしれないが、この分野の開発は注目に値する。
AWSなど各種ベンダーが提供
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。
大量のデータを高速で分析するなら
データを処理する新しい方法としてGPUデータベースの活用が始まっている。ビッグデータの並列処理を中心に話を聞いた。
IBM、Oracle、Microsoft、SAPなども取り組む
ブロックチェーンはビットコインから生まれた技術だ。この技術の企業への導入が検討されている。「Hyperledger Fabric」のようなフレームワークは、ブロックチェーンの企業導入を後押しする可能性がある。
データ管理者が知っておきたい
GPUを使ったディープラーニング(深層学習)が一般的になっている。これに伴いデータ管理者は、大量の計算が可能なインフラを構築する必要がある。
ブームは去っても重要なインフラに変わりはない
今はポストHadoopの時代なのか。支持者に言わせれば、ビッグデータフレームワークの最新版「Apache Hadoop 3.0」は機械学習アプリケーションとクラウドシステムで成功を収めており、まだその時代は終わっていない。
柔軟性とスケーラビリティが鍵
データ管理の分野では今、イノベーションを創出するシステムとして「Systems of Engagement」(SoE)を構築する動きが活発化している。鍵となるのは、柔軟性とスケーラビリティ。そして「Systems of Record」(SoR)との違いは?
IDCのアナリストが指摘
仮想通貨「ビットコイン」の中核技術として知られる「ブロックチェーン」。IDCのアナリストは、このブロックチェーンが、データマネジメントの新しい道筋を示す可能性があると説明する。
やはり目指すべきは“保護”より“解放”
MicrosoftはSQL Serverの導入を促そうと、「SQL Server Enterprise Edition」機能を幾つか「Standard Edition」にも広げ、「SQL Server on Linux」を投入する。
登場し出したユースケース
機械学習モデルを構築するのは複雑で、数学者に委ねるのがベストだった時代もある。だが、Amazon Web Serviceなどの数社が、企業が機械学習を利用しやすくなるよう取り組んでいる。
有効であるが要検討
最新アプリでは利便性向上のために機械学習機能を導入する要望が高まっている。その開発環境においてコスト軽減のためにクラウドプラットフォームが登場しているが、その利用については慎重な企業も多いという。
微妙になる「MapReduce」との関係
英Apacheソフトウェア財団の「Hadoop」に関するうわさは夏の間その影を潜めていた。その一因は旧友である米Googleのプログラミングモデル「MapReduce」にある。
技術的には一長一短
急速な変化に応じてWebアプリケーションをスケーラブルに運用するニーズがWebサービス企業を中心に起こっている。それによって、かつて主流だったリレーショナルデータベース(RDBMS)に代わり「NoSQL」が脚光を浴びている。
Googleの牙城を崩せるのか?
米Facebookが2013年1月に発表した独自の検索プラットフォーム。友人や写真、場所、興味の対象などユーザーの活動を元にした検索結果を提示する。SEO最適化とは異なる、ユーザー中心検索を可能にしたカラクリとは?
使われないBIが多発する理由
現在BI技術の種類は多岐にわたり、多様な分析ニーズに応えられる環境が整っている。だが、これに甘えて不用意にシステムを拡張すれば、使われないシステムが増え、単なるコストの無駄遣いになってしまう。
施策に落とし込むプロセス構築が大切
データサイエンスチームに必要なのは、1人の人物に全ての役割を担わせることではなく、データサイエンスのプロセス全体に焦点を当てることだ。
ビッグデータはビッグミステークの元?
希望には恐怖が伴う。ビッグデータ活用の可能性には、プライバシーの侵害や、解釈ミスによるビッグミステークという恐怖が付いて回っている。
引き金は「データベースドライバ」の更新
アプリケーションサーバをOSSへ移行したヤマハ発動機の海外法人。その直後、同社Webサイトのパフォーマンスが急速に悪化したという。原因はOSSではなく、別のところにあった。
エージェントベースの監視は効果的か?
Webサービスのベテラン専門家が、SOAや非SOA環境でのトランザクション監視を改善するための3つのポイントを紹介する。