MSが開発進めるクラウドサービス向けビッグデータ分析フレームワーク「Prajna」とは
Microsoftが「One Microsoft」として組織改編に着手して以来、「One」はコードネームやコンセプトによく登場している。たとえば「OneSync」「OneCore」「OneStore」「OneGet」、そして「OneNet」がある。 OneNetは1年以上前から開発されているが、初耳という方もいるかもしれない。Microsoftは先に、OneNetを「Prajna」というコードネームに変更した。 Prajnaは、分散型関数型プログラミングプラットフォームの構築を目指すMicrosoft Researchプロジェクトだ。ビッグデータ解析を利用するためのクラウドサービスを構築したいというユーザー向けと位置付けている。Microsoft Researchのクラウドコンピューティングおよびストレージ（CCS）グループは以下のように説明している。 Prajnaは.NET上のSDKセッ
毎秒2ギガの乱数作れ NTTの研究に熱視線
いわゆる乱数暗号に関するNTTの基礎研究に、にわかに注目が集まっている。 NTTが研究しているのは、レーザー光線を使ったカオスレーザーと呼ばれる技術。半導体レーザーから出た光を鏡で反射し、レーザーに戻す。レーザーにふくまれる自然放出などの微少なノイズを、反射によって増幅する仕組みだ（カオス現象と呼ばれる）。 この特性を応用すれば、毎秒2ギガビットの速さで乱数をつくりだすことができる。このスピードは現行技術とくらべて200倍近く高速だ。 NTTは2011年に埼玉大と共同研究を発表、課題とされていたモジュールの小型化に成功。従来の1万分の1以下、1cm×2cmサイズで有効な結果を得ることができた。予測不可能性も実験で証明され、実用化をめざした研究が進んでいる。 図版＝レーザーカオス発生光集積回路（NTT提供） 暗号技術が使われる先は、クラウドだ。いまNTTでは全社をあげて、ビッグデータ解析など
クックパッドや博報堂も愛用中！トレジャーデータ日本進出
5月20日、クラウド型ビッグデータプラットフォームを展開する米トレジャーデータは日本法人の設立を発表した。ビッグデータ界隈で有名な日本人3人が設立した米国ベンチャー企業として注目を集める同社が、いよいよ国内でも本格的にサービスを展開する。 ビッグデータ界隈で有名な日本人設立の米ベンチャー 米トレジャーデータはクラウド型ビッグデータプラットフォーム「Treasure Data Platform」を展開するシリコンバレーのベンチャー企業。レッドハットや三井ベンチャーズでの勤務経験を持つCEOの芳川裕誠氏、Hadoopコミュニティの中心メンバーであるCTOの太田一樹氏、そして分散インフラ基盤の「MessagePack」、ログコレクターの「Fluentd」を開発したソフトウェアアーキテクトの古橋貞之氏の3名によって2011年12月に設立された。米ヤフー共同創業者のジェリー・ヤン氏などの“大物”から
AWSを使ったデータ解析PaaSの裏側 - Go ahead!
JAWS DAYS 2013というイベントがあって，2日目にTreasure Dataとして発表してきました．実は1日目には弊社CTOがパネルディスカッションに登壇したりしてました． Slideshare Ustream Video streaming by Ustream 最初はfrsyukiが登壇予定に上がっていたんだけど，今彼はアメリカということで代打で役割が回ってきた，というのが発表の経緯． なんかラベルが”Dev”と”Ops”という超大雑把なくくりで「AWSで”Dev”って何発表すれば…」という状態だったので， AWS上で展開しているTreasure Dataサービスの仕組みについてつらつらと話しました． AWSべったりな感じではなくて Treasure Dataのサービス内容と目的 どうAWSのプロダクトを使っているのか なぜこのAWSのサービスを使わないのか というのを大まか
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
ビッグデータビジネスを立ち上げるには？――農業ICTクラウドで協業するNEC、ネポン、全農の場合｜BUSINESS NETWORK
ビッグデータビジネスという新しい市場を開拓するためには、顧客のニーズとICTベンダーのテクノロジーをマッチングさせることが欠かせない。NEC等はM2Mを活用した農業ICTクラウドサービスをどうやって立ち上げたのか？ 自然環境や機器のモニタリング等に活用されているM2M（Machine to Machine）通信は、ビッグデータビジネスの要素技術の1つだ。これを用いて農業ICTクラウドサービスを開始したのが、NECと農業機器メーカーのネポン。農産物を生産するハウス内の温度や湿度などのデータをセンサーで取得し、M2M通信用コントローラーを経由してクラウドデータセンターに送信するものだ。農家はスマートフォンでデータを参照して作物の品質確保と生産業務の効率化に役立てる。 2012年7月にサービスを開始して以降、農家からオファーが殺到している。ネポン営業本部営業部情報通信グループ担当部長の太場次一氏
「集計期間によらず計算時間が一定」、富士通がデータ集計の新技術を2013年に製品化
富士通研究所は2012年11月19日、「蓄積されたデータも流れるデータも高速に処理するビッグデータ向けストリーム集計技術」を開発したと発表した。バッチ処理（Hadoopなど）の特徴である集計期間の長さと、ストリーム処理（既存のCEP）の特徴であるレスポンスの良さを両立する、としている。2013年に同社製ミドルウエアへの搭載を目指す。 新技術を使うと、「集計処理の対象となるデータの件数によらずに、一定の性能が出る」（主任研究員の稲越宏弥氏、写真1）。同社の評価結果では、オープンソースソフトウエア（OSS）のCEP（複合イベント処理）エンジンに比べて100倍以上高速化した。CEPエンジンはデータ件数に比例してレスポンス時間が増える（25万件で約10秒、50万件で約20秒など）が、新技術ではデータ件数が増えてもレスポンスが変わらなかった、という。 現状、データ集計のやり方は大きく、バッチ処理とス
ビジョンと幻想――創業者とピボット
このところ、日本でも「リーン・スタートアップ」「顧客開発」の考えが広まりつつあり、実践している人も少なくありません。今回の話題は、そうした実践者への警告とも言える内容です。教科書どおりの方法を実践しようとするあまり、もっと大切なものを見失ってはいないか、検証する必要があるというエピソードの紹介です。（ITpro） 創業者の能力とは、いかに新しいビジネスのパターンを認識し、それに応じてすぐにピボットすべきか理解することです。ここでいうパターンはノイズであることがあり、彼らのビジョンは幻想にすぎないこともあります。ビジョンと幻想を見分けられるとすれば、スタートアップの混沌（カオス）を避けられるかもしれません。 私の生徒だったユーリは、ビッグ・データ分析の会社を昨年創業しました。彼は、博士論文を人気製品に転化することで資金を調達し、今では従業員30人の会社のCEO（最高経営責任者）に就きました。
マイクロソフトがHadoopベースのビッグデータソリューションを公開
マイクロソフトがHadoopベースのビッグデータソリューションを公開：使い慣れたインターフェイスでビッグデータにアクセス 米マイクロソフトは、Apache Hadoopベースのビッグデータソリューションの新しいプレビューを公開した。同社のWebサイトを通じ、Windows Azure向けの「Windows Azure HDInsight Service」と、Windows Server向けの「Microsoft HDInsight Server for Windows」（CTP版）を2012年10月24日から提供開始している（関連リンク）。チュートリアルも同社Webサイト上で公開されており、.NETアプリケーションからの接続用SDKも用意されている。 新しいプレビューは、エンタープライズレベルのApache Hadoop利用促進と、Hadoopベースソリューションの導入シンプル化を目指して
ニュースリリース：2012年6月18日：日立 ビッグデータ時代の大量トラフィック処理実現に向け インメモリ型分散KVS技術を応用した超高速メッセージング技術を開発
印刷される方はこちらをご覧ください（PDF形式、510kバイト） このニュースリリース記載の情報(製品価格、製品仕様、サービスの内容、発売日、お問い合わせ先、URL等)は、発表日現在の情報です。予告なしに変更され、検索日と情報が異なる可能性もありますので、あらかじめご了承ください。なお、最新のお問い合わせ先は、お問い合わせ一覧をご覧下さい。 2012年6月18日 ビッグデータ時代の大量トラフィック処理実現に向け インメモリ型分散KVS技術を応用した超高速メッセージング技術を開発 携帯電話向けに適用し、サーバ1台あたり1,300万通/時のメール配信性能を達成 株式会社日立製作所(執行役社長 : 中西 宏明／以下、日立)は、このたび、ビッグデータ時代に求められる大量トラフィック処理を実現する超高速メッセージング技術を開発しました。この技術は、高速データ処理技術として注目されるインメモリ型のKV
パブリッククラウドのHadoop対応状況を比較する──IBM、Microsoftの場合
パブリッククラウドでApache Hadoopのインプリメンテーションを最も包括的な形で提供しているのはどのベンダーだろうか。前編「パブリッククラウドHadoop対応状況──Amazon、Google、Herokuの場合」では米Amazon.com、米Google、米Heroku（米Salesforce.com）のHadoop対応状況を紹介した。後編では米IBM、米MicrosoftのパブリックラウドのHadoop対応状況をまとめる。 IBMのSmartCloud用Apache Hadoop IBMは2011年10月、IBM SmartCloud Enterpriseに「InfoSphere BigInsights Basic」という形でHadoopベースのデータ分析機能の提供を開始した。10Tバイトのデータまで管理できるBigInsights Basicは、Linuxシステム用に無償でダ
ビッグデータ時代にも変わらないマスターデータ管理の大切さ
クラウドがコンピューティングのあり方をがらりと変えていくのは間違いないが、データマネジメントの大切さは変わらない。膨大なデータの山に埋もれてしまう前に、ぜひ第一歩としてマスターデータを整備しておきたいところだ。 「クラウド」がコンピューティングのあり方をがらりと変えていくだろうことは、ITの業界はもちろんのこと、膨大な既存資産を抱える日本企業の情報システム部門も認め始めている。サービスレベルの維持やデータ資産の安全性に大きな懸念を感じながらも、こうしたITの移り変わりを押しとどめることはできない。オンプレミスからクラウドへの変化はもちろん、情報システム部門はその扱うデータソースが従来のトランザクションからソーシャルネットワークの「インタラクション」へと拡大し、PCを遥かにしのぐ膨大なモバイル端末も相手にしなければならない。 しかし、技術が移り変わる中、変わらないこともある。データマネジメン
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ローソン、「失敗作」のタルトが棚に並び続けるワケ - 日本経済新聞
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【山田祥平のRe:config.sys】 文系、理系、どっちの味方だコンピュータ
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How to Connect Excel to Hadoop on Azure via HiveODBC
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