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「BigTable」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「BigTable」に関する情報が集まったページです。

クラウドデータベースの選び方【第4回】
レガシーアプリのDBMSを「クラウドデータベース」に移行させる賢い方法
オンプレミスのインフラで稼働させているレガシーアプリケーションをクラウドサービスに移行させる際の課題が、DBMSの移行だ。移行先として「クラウドデータベース」を選ぶ場合、失敗しないためには何をすべきか。(2020/9/25)

主要ベンダーの「DBaaS」を比較【前編】
AWS、Microsoft、Google、Oracleの「DBaaS」をラインアップで比較する
「クラウドデータベース」とも呼ばれる「DBaaS」には、用途に合わせた幅広いサービスがある。主要ベンダーであるAWSとMicrosoft、Google、Oracleの各社が提供する主要なDBaaSを紹介する。(2020/9/2)

Google Cloud Platformの7つのデータベースサービス【後編】
GCPの「Memorystore」「BigQuery」とは? 特徴と機能を解説
Googleが提供するインメモリデータストアサービス「Cloud Memorystore」やクラウドDWH「BigQuery」を利用することで何ができるのか。両サービスの特徴を説明する。(2020/6/23)

Google Cloud Platformの7つのデータベースサービス【中編】
「Cloud Bigtable」「Firebase Realtime Database」「Cloud Firestore」の違い
Googleは複数の「クラウドデータベ―ス」を提供している。その中からNoSQLの「Cloud Bigtable」「Firebase Realtime Database」「Cloud Firestore」を紹介する。それぞれ何がどう違うのか。(2020/6/4)

Google Cloud Platformの7つのデータベースサービス【前編】
Googleのクラウドデータベース「Cloud SQL」「Cloud Spanner」とは?
データベース管理システムのコストとパフォーマンスを最適化する手段となり得るのが「クラウドデータベース」だ。Googleが提供する豊富なクラウドデータベースの中から「Cloud SQL」「Cloud Spanner」を取り上げる。(2020/5/21)

支払いはキャッシュレス:
スタバの“ビジネス利用”特化型店舗、高輪ゲートウェイ駅にオープン 日本のスタバ初の取り組みとは
スターバックスコーヒージャパンは3月23日、JR東日本が開業した新駅「高輪ゲートウェイ駅」に新コンセプト店をオープンした。ビジネス利用に特化した空間となる。(2020/3/23)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【後編】
「Googleマップ」「Gmail」を支えるシステムも GCPのビッグデータ分析サービス
Googleが提供しているビッグデータ分析サービスは多彩だ。中には「Google検索」「Googleアナリティクス」などの裏側で稼働するシステムを基にしたサービスもある。5つの主要サービスをピックアップして説明する。(2019/7/31)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【前編】
「BigQuery」だけではない GCPのビッグデータ分析サービスの違いは?
Googleは「Google Cloud Platform」(GCP)のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。(2019/7/23)

2019年4月リリースの新サービス「Anthos」とも連携:
「大阪進出」でAWSやMSに勝てるか? Google CloudのCEOに戦略を聞いた
Google Cloudは2019年5月14日、国内で東京に続く拠点となる「大阪 GCP リージョン」の運用を開始した。国内で激化するクラウド市場にどう切り込むのか。本社から来日したCEOに、今後の戦略を聞いた。(2019/5/15)

1 GB/月0.0012ドルのコールドストレージも:
100億行のデータをスプレッドシートで扱う機能など、Google Cloudのデータ関連発表をまとめた
Google Cloudは2019年4月10日(米国時間)にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。(2019/4/11)

知っておくべき違いは?
徹底比較:AWS、Azure、GoogleのクラウドAPI管理ツール
大手クラウドプロバイダーのAPI管理ツールは、一部の機能が共通している。だが、各社のツールには、開発者が知っておくべき重要な違い、特に、マルチクラウドモデルにおける重要な違いがある。(2018/9/10)

“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)

Cloud SQL for PostgreSQLは99.95%のSLAを保証:
Google、4つのクラウドデータベースサービスの新展開を発表
Googleは、「Cloud Spanner」のコミットタイムスタンプ機能、「Cloud Bigtable」のレプリケーション機能のβ版、「Cloud Memorystore for Redis」のβ版、「Cloud SQL for PostgreSQL」の正式リリースを発表した。(2018/4/27)

しばちょう先生の試して納得!DBAへの道(改)(7):
第7回 続々・バッファキャッシュ関連の待機イベントとパフォーマンス統計情報を読み解く
データベース技術や知識は、座学だけでなく「実際に手を動かして、実際に試して」理解を深めよう──。日本オラクルのデータベーススペシャリストが「新人をDBAに育てる際に使用する課題」をベースに、DBAがすぐ実践できる即効テクニックを紹介。今回は「バッファキャッシュ関連の待機イベントとパフォーマンス統計情報の読み解き方」について、前々回、前回に引き続き解説します。(2018/2/13)

NoSQLベストプラクティス(3):
NoSQLデータベースの長所と短所
本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。今回は「NoSQLの特性と、種類別の長所と短所」を説明します。(2017/9/29)

しばちょう先生の試して納得! DBAへの道(改)(5):
「バッファキャッシュ」関連の待機イベントと「パフォーマンス統計情報」を読み解く
データベース技術や知識は、座学だけでなく「実際に手を動かして、実際に試して」理解を深めよう──。日本オラクルのデータベーススペシャリストが「新人をDBAに育てる際に使用する課題」をベースに、DBAがすぐ実践できる即効テクニックを紹介。今回は「バッファキャッシュ関連の待機イベントとパフォーマンス統計情報の読み解き方」を解説します。(2017/9/26)

Database Watch(2017年6月版):
あれれ、SQL回帰? 複数のデータモデルに対応していく「NoSQLデータベース」の今
単に「NoSQL」といっても、キーバリュー型やグラフ型などデータモデルは多種多様です。さらに最近では複数のデータモデルに対応した「マルチモデル」のNoSQLデータベースが登場してきました。今回はこのトレンドに沿って登場した2つのNoSQLデータベースを比較します。(2017/7/12)

Mostly Harmless:
夢のデータベース? 「Cloud Spanner」の実力は?
Googleが発表した「Cloud Spanner」は、どのような仕組みでトランザクション処理の大規模分散処理を実現したのでしょうか?(2017/6/29)

組み込み開発ニュース:
Android Things向けIoTプラットフォームが「Google Cloud IoT Core」をサポート
NXPセミコンダクターズは、同社のIoTプラットフォームがGoogleの「Google Cloud IoT Core」をサポートすると発表した。企業や都市開発業者は、セキュアに管理されるスマートな相互接続デバイスシステムの開発が可能になる。(2017/6/16)

ヘルシーなのに食べ応えあり:
社食でついつい選んでしまう「健康メニュー」とは何か
社食で「健康」を重視したメニューが増えている。それは、ただ摂取カロリーを減らしただけのメニューではない。健康に、生き生きと働ける職場づくりを進める企業の取り組みとは……。(2017/6/14)

SQL Serverトラブルシューティング(40):
データベースの「統計情報」と「パフォーマンス遅延」の関係
本連載は、「Microsoft SQL Server」で発生するトラブルを「どんな方法で」「どのように」解決していくか、正しい対処のためのノウハウを紹介します。今回は、「データベースの統計情報とその活用方法」を説明します。(2017/3/13)

AWSと比べて何が足りない?
Google Cloud Platformは業務アプリケーションの移行先となるか
Googleのクラウドサービスはビジネスユーザーを考慮し、2016年に大幅な進化を遂げている。こうした改善は2017年にも続きそうだ。(2016/12/5)

まずは用語から学ぼう
Googleが提供するビッグデータ分析サービスの基礎知識
「Google Cloud Platform」で提供される各種ビッグデータサービスの全体像について案内するのは容易ではないが、本稿ではGoogleが提供しているサービスの一つ一つについて分かりやすく紹介してみたい。(2016/8/9)

グラフ型データベース活用事例
1150万文書から関係性を洗い出せ――「パナマ文書」解析プロジェクトの舞台裏
1150万個のファイル(計2.6TB)からなる「パナマ文書」はどのように解析されたのか? 世界に衝撃をもたらした同文書解析の舞台裏を紹介する。(2016/5/30)

Computer Weekly:
1150万文書から関係性を洗い出せ――「パナマ文書」解析プロジェクト
1150万個のファイル(計2.6TB)からなる「パナマ文書」はどのように解析されたのか? 世界に衝撃をもたらした同文書解析の舞台裏を紹介する。(2016/5/25)

Google Cloud Platform事例
音楽配信サービスSpotifyのGoogle Cloud Platform移行に残る謎
約7500万人の会員を擁する音楽配信サービスSpotifyが、自社データセンターからGoogle Cloud Platformに移行した。SpotifyがGoogleを選んだ理由とは何か。そして、既に使用していたAWSはどうするのか?(2016/4/29)

書籍転載:
ゲーム開発が変わる!Google Cloud Platform実践インフラ構築 第2章
あらゆる書籍の中から、Windows Server Insider読者に有用だと考えられる情報をピックアップして転載する本連載。今回は、ゲームインフラエンジニア向けのGoogleのクラウドサービス「Google Cloud Platform」の中からGoogle Cloud Platformの概要ならびに料金に関する章を転載する。(2016/4/20)

ゲーム開発が変わる! Google Cloud Platform実践インフラ構築 第1章
あらゆる書籍の中から、Windows Server Insider読者に有用だと考えられる情報をピックアップして転載する本連載。今回は、ゲームインフラエンジニア向けのGoogleのクラウドサービス「Google Cloud Platform」の中からGoogle Cloud Platformの全体的な紹介部分を転載する。(2016/4/7)

Computer Weekly製品導入ガイド
試行錯誤する価値があるオープンソースデータベース
コストが高く魅力のないプロプライエタリデータベースの代替として、多くの企業がよりアジャイルなオープンソース製品に目を向けている。自社のニーズに最も合ったものを選ぶためには試行錯誤が必要だ。(2016/3/23)

分単位でHadoop/Sparkが利用できるマネージドサービス:
「Google Cloud Dataproc」が正式リリース
グーグルは、「Apache Hadoop」や「Apache Spark」を簡単に利用できるクラウドサービス「Google Cloud Dataproc」を正式にリリースした。(2016/2/23)

Tech Basics/Keyword:
NoSQL
SQLを否定するかのように読める「NoSQL」。従来のSQLリレーショナルデータベースと何が違うのか? どう捉えればよいのか?(2016/1/27)

IaaS利用時との違いは?
選択肢が増える「クラウドのDBサービス」に落とし穴はないのか
クラウドデータベースサービスには、サービスを利用する前に考慮して、しかるべき対応を取らなければならない幾つかのセキュリティ問題がある。(2015/10/26)

料金は1VM1時間1セント(あるいはそれ以下):
米グーグルがHadoop/Spark運用サービス「Cloud Dataproc」のベータ提供を開始
米グーグルは2015年9月23日(米国時間)、同社のクラウドサービス「Google Clooud Platform」で、Hadoop/Sparkクラスタ運用サービス、「Cloud Dataproc」のベータ提供を開始した。平均90秒というクラスタの迅速な展開と、1仮想インスタンス当たり1セント(あるいはそれ以下)という低料金が特徴。(2015/9/24)

ユーザー企業/組織の読者が選んだ、2015年上半期記事ランキング(データ分析編)
次のトレンドは「セルフサービスBI」? 2015年上半期、データ分析で最も読まれた記事は
ビジネスユーザーがデータを分析・可視化する「セルフサービスBI」が次のトレンド? 2015年上半期に公開した、データ分析の記事ランキングを紹介します。(2015/8/13)

ホワイトペーパー:
Computer Weekly日本語版 :情報をまき散らすウェアラブルデバイス
巻頭特集は、暗号化もせずに各種データを発信しているウェアラブル端末のリスクの現状。他に、OpenStackを導入する企業が間違えやすいポイント、Googleの担当者に聞くビッグデータ戦略、Ubuntuで有名なCanonicalの創設者インタビューをお届けする。(2015/7/6)

MapReduce導入から10年強
Cloud Bigtable担当者に聞く、Googleのスケールアウトビッグデータ戦略
2004年にGoogleが導入したMapReduceは、ビッグデータに大きな影響を与えた。そして今、Googleはビッグデータに何をもたらそうとしているのか?Cloud Bigtable担当者にインタビューした。(2015/7/3)

ビッグデータ利活用と問題解決のいま:
ビッグデータで使われるNoSQLとセキュリティ課題
動画やソーシャルデータに代表される非構造化データが急増し、バッチ処理からリアルタイム処理へと進展する中で、NoSQL型のデータベースに注目が集まっている。企業のデータベース管理者はどのようなセキュリティリスクに注意したらよいのだろうか。(2015/3/19)

Database Watch(2014年12月版):
Netflixが採用するCassandra/マルチテナントのコンテナ型DBとしてのSAP HANA
ハードコアな負荷テストツールを公開したことでも知られる「Netflix」が採用するデータベースとは? インメモリDB「SAP HANA」のマルチテナント対応についても紹介。(2015/1/6)

米マップアール共同創業者・CTOに聞いた:
MapR、「コアビジネスに使えるHadoop」の文脈
Hadoopの利用が広がっている。その最大の魅力を、米マップアールの創業者であるM.C.スリバス氏は、データの存在する場所でスケールする高速な処理が可能な基盤を提供できることにあると話す。だが、ビジネスで使えるものにするには、信頼性の向上が不可欠だったという。(2014/4/8)

知らないなんて言えないNoSQLまとめ(5):
ドキュメント指向のNoSQLデータベース(CouchDB、MongoDB)編
連載ではNoSQLを特性から分類して、主要プロダクトの特性を紹介してきました。今回は、利用者も多いドキュメント指向NoSQL2つを見ていきましょう。後半では連載全体の「まとめのまとめ」も。(2013/3/27)

知らないなんて言えないNoSQLまとめ(3):
カラム指向型データベース(HBase、Hypertable、Cassandra)編
カラム(列)指向データベースは大量データ分析などのニーズが増えていることから、注目を集めつつあります。ここで、ざっと各プロダクトごとの特徴をおさらいしておきましょう。(2013/1/11)

知らないなんて言えないNoSQLまとめ(1):
KVS系NoSQLのまとめ(Hibari、Dynamo、Voldemort、Riak編)
エンジニアとして「知らない」とは言えない空気が漂うNoSQL界隈……。いろいろあるけども何がどう違うのか、主要プロダクトの特徴をコッソリ自習しよう。第1回はKVS系NoSQLの中から、マスタ型、P2P型に分類されるものを紹介していく。(2012/11/5)

クラウドガバナンス現在進行形 第2章【第2回】
ビッグデータは世の中を変えるか?
ビッグデータとはインフラストラクチャ、つまり公共財として整備されるべきオープンなものであるべきだ。ビッグデータ活用を推し進める上で乗り越えるべき課題とは何か。ビッグデータの定義と事例、今後の課題を解説する。(2012/7/18)

Google Cloud SQLは基幹系で使えるのか(後編):
基幹系システムでCloud SQLは使えるか試してみた
(2012/5/17)

Google Cloud SQLは基幹系で使えるのか(前編):
XAMPP環境からGoogle Cloud SQLに移行するには
(2012/4/12)

ビッグデータ処理の常識をJavaで身につける(3):
いまさら聞けないKVSの常識をHbaseで身につける
Hadoopをはじめ、Java言語を使って構築されることが多い「ビッグデータ」処理のためのフレームワーク/ライブラリを紹介しながら、大量データを活用するための技術の常識を身に付けていく連載(2012/2/27)

ビッグデータのためのDWH基盤【第2回】
NoSQLデータベースがビッグデータ対象のDWH基盤に適しているわけ
ビッグデータを取り扱うDWH基盤として注目を集めているNoSQLデータベース。NoSQLデータベースにおけるデータ保存形式の主流となっているKVSの特徴と、その代表例である「HBase」「Cassandra」のデータ構造を解説する。(2011/11/1)

どれを選ぶ? パブリッククラウド比較【第2回】
代表的な4つのPaaSを比較、使いやすいものはどれだ?
企業利用の視点に立って代表的なPaaS(Amazon EC2、Google App Engine、Force.com、Windows Azure)の機能やサービスを比較した。(2011/10/27)

MicrosoftとGoogleのビッグデータ計画【後編】
Google Fusion TablesでGoogleが示すビッグデータ活用の未来
後編ではGoogleのビッグデータ活用サービスを紹介。Google DocsやGoogle Mapとの連携で、ビッグデータの先進的な活用方法を示している。(2011/10/5)

クラウドとgaedirectでできる緊急対応マッシュアップ(4):
gaedirectをセットアップしてボランティア情報を管理
(2011/6/28)


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