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「Apache Spark」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「Apache Spark」に関する情報が集まったページです。

「SAP HANA」の基礎知識【前編】
いまさら聞けない「SAP HANA」とは何か? 主要機能と利用事例をおさらい
2010年の提供開始以来、「SAP HANA」はさまざまな変化を遂げてきた。その主要な機能と用途を紹介する。(2019/7/10)

Teradata スティーブン・ブロブストCTOインタビュー:
企業を支える「巨大な箱」からクラウドへ データウェアハウスの最前線を探る
「データ活用」という言葉が定着した裏側で、それを支えるデータウェアハウスの技術や機能は変化し続けている。クラウドからAI、企業による購入モデルの変化まで、データウェアハウスの20年間を知る人物に聞いた。(2019/6/27)

見え隠れするMSの真意
AWSやGoogleとは違う、MicrosoftのAIプラットフォーム戦略
オープンソースソフトウェアも活用し、AIプラットフォームの強化を続けるMicrosoft。バイスプレジデントのガスリー氏は、競合他社とは異なる戦略があると語る。(2019/6/19)

注目サブスクリプションサービスが活用
クラウド機械学習「Databricks」は「反Amazon共同体」の頼れる味方
小売業が「Amazonプライム」に対抗するためのサービスを提供するShopRunnerは機械学習をどう活用しているのか。同社データサイエンス部門トップが語った。(2019/6/13)

BAS:
ビルシステムとAIの連携で最適な空間提供、メルセデスとのコラボ施設「EQ House」で実証
竹中工務店はメルセデス・ベンツとコラボした体験施設「EQ House」で、ビルオートメーションシステムとAIを融合させ、次世代のビル設備管理に向けた実証実験を行う。将来的には、ビル設備や居住者データのビッグデータを解析し、AIによる居住者ごとに最適な照明や空調などを提供することも見込む。(2019/6/10)

OSSのセキュリティリスクをどう低減するか?:
PR:OSS脆弱性情報の収集・管理・適用を、シンプル・確実にする方法
厳しいコスト削減要請やデジタルトランスフォーメーション(DX: Digital transformation)を背景に、オープンソースソフトウェア(OSS: Open Source Software)の活用が拡大している。コストを抑えながら、必要なソフトウェアを自由に利用したり組み合わせたりできる点はOSSの大きな利点だが、脆弱性情報の収集・管理をはじめ、セキュリティリスクにもしっかりと対応しなければ甚大なダメージを被るリスクも隠れている。だが、ただでさえ多忙な業務の中、一体どうすれば多種多様なOSSの脆弱性情報を確実に収集・管理できるのだろうか? 日立製作所(以下、日立) に話を聞いた。(2019/6/5)

既存SQLクエリをテストしてすぐ書き換え可能
動的SQLも漏れなくチェックするDB移行支援ツール「Insight Database Testing」
インサイトテクノロジーが新たに販売開始したデータベース移行支援ツールが「Insight Database Testing」だ。ユーザーは移行先データベースでSQL文を実行した結果を確認し、その場でSQL文の修正とテスト実行ができる。(2019/5/8)

ハノーバーメッセ2019:
クラウドだけじゃないぞ、産業IoTでエッジ領域との親和性を訴えるAWS
AWSは、ハノーバーメッセ2019(2019年4月1〜5日、ドイツ・ハノーバーメッセ)において、パートナー企業などと共同で、同社のクラウドプラットフォームをベースとした産業用IoTの各種アプリケーションやソリューションを提案。クラウドインフラとしての強みだけでなく、エッジ領域との親和性を強調したのが特徴である。(2019/4/23)

ケース別に分けて紹介
性能向上は「システムをデータに近づける」「データをシステムに近づける」のいずれか
優れたアプリケーションパフォーマンスに対する欲求は尽きない。遅延を減らすためには、データの方をシステムに近づけるか、システムの方をデータに近づけるか、どちらが適切なのだろう。(2019/3/19)

なぜデータを「成果」に変えられないのか?:
AI活用を阻む「データマネジメントの問題」をどう解消するか
AI活用を進めるためにデータを日々蓄積しているが、必要なデータが足りない、データのありかが分からない、すぐに使えるデータを集められないなど、AI以前の段階でつまずきAIプロジェクトが頓挫してしまうケースは多い。そうしたありがちな問題に陥らないためには具体的に何が必要なのか――データを価値に変える「データパイプライン」というコンセプトを打ち出しているNetAppに話を聞いた。(2019/3/6)

ビッグデータクラスタやPolyBaseなども強化
徹底解説:SQL Server 2019で追加・強化された驚きの機能とは
Microsoftは「SQL Server 2016」と「SQL Server 2017」をリリースした直後から、既に「SQL Server 2019」を発売する準備をしていた。そのため、同社は驚くほど多くの新機能を短期間で追加している。(2019/2/22)

MongoDBやConfluentはライセンス変更で自己防衛
「クラウド大手はOSSベンダーから“搾取”している」は本当か
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。(2019/2/21)

多くの専門家が「必要」と認める機能は?
データサイエンティストを楽にする ビッグデータ分析ツールの10大「必須機能」
ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。(2019/2/15)

さらにAzure Data Factoryの新たな機能も発表:
「Azure Data Lake Storage Gen2」と「Azure Data Explorer」を正式リリース――Microsoft
Microsoftは、「Azure Data Lake Storage Gen2」および「Azure Data Explorer」の正式リリースと、「Azure Data Factory Mapping Data Flow」のプレビュー版を発表し、Azureのデータサービスを拡充した。(2019/2/13)

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)

AWS re:Invent 2018発表まとめ(2):
AWS上にデータレイクを迅速に構築できる「AWS Lake Formation」は、どう設計されているか
AWS re:Invent 2018でAmazon Web Servicesが発表したデータレイク構築サービス「AWS Lake Formation」について、責任者に聞いた。(2018/12/3)

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)

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)

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)

「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)

イベントから学ぶ最新技術情報:
グーグルのAI技術、2018年9月最新情報 ― Google Cloud Next ’18 in Tokyo 基調講演レポート
2018年現在、グーグルはAI分野でどんな技術やサービスを提供しているのか? Google Cloud Next ’18 in Tokyoの基調講演から、AIに関する部分を書き起こした。(2018/9/19)

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)

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)

オープンソースツールがまた一つ
機械学習で生じる問題を解決するPythonライブラリ「MLflow」
機械学習のパラメーターやモデルの管理、APIの提供などができるPythonライブラリがオープンソースで公開された。Databricksの「MLflow」が解決する機械学習の問題とは?(2018/8/16)

推論性能は既存の11倍:
Intelの次期プロセッサ、AI機能を追加
Intelは、米国カリフォルニア州の本社で開催した「Intel Data-Centric Innovation Summit」において、次期サーバ向け「Cascade Lake」「Cooper Lake」「Ice Lake」の詳細などを発表した。(2018/8/13)

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)

グローバルスケールの拡張性を持ち、“真の”マルチモデルデータベースに対応:
PR:トヨタ自動車も活用する「Azure Cosmos DB」、開発スピードが速くなる秘密とは
Microsoftの社内プロジェクト成果として生まれた「Azure DocumentDB」。それが大きく進化し、生まれ変わったのが「Azure Cosmos DB」だ。グローバルスケールの拡張性を持ち、「真のマルチモデル機能を持つ」というCosmos DBは、どのようなケースで最大のメリットを発揮するのだろうか。他のデータベースサービスとの違いや、最適な利用例について、Azure Cosmos DB担当シニアプログラムマネージャーのAleksey Savateyev氏に聞いた。(2018/7/23)

Kubernetes for Windowsで魅力増す
Dockerが「Docker EE」でWindows向けKubernetesのサポートを表明
Docker Enterprise Edition(Docker EE)は数カ月中に、Windows向けKubernetesの機能を追加する。だがMicrosoftを使っている企業はまだ、コンテナオーケストレーション戦略について決めかねている。(2018/7/2)

“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)

IBM Think Japan 2018 Code Day:
UMLの生みの親が語る、AI時代に求められる開発者になるために必要な「学び」と「考え方」
日本IBMは、2018年6月11日にカンファレンスイベント「IBM Think Japan 2018 Code Day」を開催。UMLの生みの親グラディ・ブーチ氏が登壇し、AI時代に開発者が適応していくためのヒントを語った。(2018/6/14)

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)

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)

リアクティブプログラミング超入門(4):
Java、Scala用マイクロサービスフレームワーク「Lagom」でシンプルなAPI実装
本連載では、リアクティブプログラミング(RP)の概要や、それに関連する技術、RPでアプリを作成するための手法について解説します。今回は、マイクロサービス向けフレームワーク「Lagom」について解説します。(2018/6/6)

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)

Amazon、Baidu、Cloudera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(前編)
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。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。(2018/5/29)

OSSのポイントソリューションの組み合わせと比べて、人月を4分の1に削減:
PR:スキルを持ったエンジニアが不足する今、ビッグデータ分析、IoT/AIビジネスを成功させるための現実解とは
独自のアーキテクチャを備えたデータベース製品「InterSystems Caché」やアプリケーション統合製品「InterSystems Ensemble」で独特の存在感を放つインターシステムズ。2018年1月、デジタルトランスフォーメーションを支える統合データプラットフォームの新製品「InterSystems IRIS Data Platform」を発表した。どのような特長があり、企業が持つ課題をどのように解決するのか、話を聞いた。(2018/5/14)

データ管理者が知っておきたい
GPUディープラーニングのためのインフラ構築とは?
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。(2018/4/10)

ビッグデータ×AIで得た知見をどのようにビジネスに活用すべきか:
PR:「データの利活用なくしてサービス開発では顧客満足度は上がらない」――新しい価値を生み出す“クラウド活用法”とは
クラウドやAIを活用して、新しいサービスを開発しようとする企業は多いものの、データ利活用の環境構築や、データ分析のための人材確保に手間取っている企業は少なくない。ビッグデータをうまく活用して、そこから得られた知見をビジネスに活用するポイントについて、企業の取り組み事例とともに日本マイクロソフトに聞いた。(2018/4/9)

Azure Event HubsとSparkでストリーミングアプリケーションを簡単に構築:
Microsoft、「Azure Event Hubs」の「Apache Spark」コネクターを正式リリース
Microsoftは、「Azure Event Hubs」と「Apache Spark」を連携させるコネクターの正式提供を開始した。(2018/3/27)

デジタル変革前夜のSoRインフラ再定義(3):
「システムのマイグレーション」の現実――デジタル変革時代に即したSoR環境構築のポイント
昨今、ITサービスのように変化対応力が重要な領域をSoE(Systems of Engagement)、基幹システムのように安定性が重要な領域をSoR(Systems of Record)と分けて扱う考え方が浸透してきたが、具体的に、両領域をどのように連携、改善させればいいのだろうか。(2018/3/26)

ポイントは「クラウドなら何ができるのか」
ビッグデータで輝くITスキルは、舞台がクラウドに移るとどう変わるのか?
企業は、ビッグデータの処理基盤をクラウドに移している。この動きは、それまでのITスキルを覆すことはないが、管理者や開発チームには幾つか変化が求められるだろう。(2018/3/12)

Computer Weekly製品導入ガイド
クラウドネイティブアプリを支えるコンテナ技術群
エンタープライズアプリケーションを構築するためのコンテナベースプラットフォームの構成要素を解説する。(2018/3/6)

「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」初代受賞者が語る4つの「壁」とは:
PR:大阪ガス、オージス総研、IBMに聞く、機械学習とデータ活用を阻む「壁」の壊し方
機械学習とデータ活用を阻む「壁」を壊し、機械学習の持つ真のポテンシャルを引き出すにはどうすればいいのだろうか。大阪ガス、オージス総研、IBMに、企業のデータサイエンティスト、システムインテグレーター、分析技術の専門家というさまざまな視点の見解を聞いた。(2018/2/28)

機械学習には必須な有効性の検証機能など
群雄割拠の機械学習基盤 専門家が比較するポイントは?
機械学習市場にはここ数年で多くのベンダーが参入してきた。数あるベンダーの中から最適なベンダーを選ぶのは難しいが、専門家はどう見るのか。選定のポイントを聞いた。(2018/2/16)

よく聞かれる3つの質問
クラウドで使えるGPUインスタンス、プロバイダーごとの特徴は?
GPUインスタンスは、演算負荷の高いアプリケーションで必要とされる処理をこなすことができる。とはいえ、どんな場合でもワークロードや予算の面で有効とは限らない。(2018/1/30)

ブームは去っても重要なインフラに変わりはない
Hadoop 3.0が“控え目”にデビュー、クラウドとGPU対応を強化
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。(2018/1/19)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
【こちらもご覧ください】
Cloud USER by ITmedia NEWS
クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。