第2回「ある商品といっしょによく売れる商品は何か?」を見つけるには ~マーケット・バスケット分析の考え方 やまかつ 2013-03-06
今回でこの連載も最終回です。これまでAmazon Web Services、さくらのクラウド、Windows Azure、Google App Engineについて触れてきました。最終回ということでこれらのベンチマークを比較してみたいと思います。 unixbenchで比較 Amazon Web Services(AWS)、さくらのクラウド(以降さくら)、Windows Azure(以降Azure)は、IaaS(仮想サーバ)がありますが、Google App EngineはPaaSなので単純な比較はできません。まずは前者の3つについて、比較をしてみましょう。 今回はパフォーマンス計測の定番、unixbenchで比較をしてみました。 https://code.google.com/p/byte-unixbench/ 計測対象は下記の通りです。 ディスクについては、AWSではProvis
みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか? 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています
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