第4回 Exadata、Exalogicで構造化／非構造化デ|ビッグ・データ|トピックス|Computerworld
日本オラクルでは、Big Data Managementによる“ビジネス価値の発掘”とFast Data Processingによる“ビジネス機会の捕捉”という2つの側面でビッグ・データの活用を促進している。その中核となるのが、Oracle ExadataやOracle Exalogicなどで構成されるサービス・プラットフォームである。企業内に蓄積された構造化データ、非構造化データのすべてを有効に活用し、経営分析や意思決定に生かすことが、Oracleのビッグ・データ戦略で目指すゴールといえる。 山下竜大 ■情報端末の急増がビッグ・データ注目の背景 スマートフォンやゲーム／家電、各種センサ、衛星（GPS）、ETC/VICSなど、情報を発信する端末の急増により、蓄積されるデータは爆発的に増大している。ある調査では、2009年には800エクサバイト（EB）だった世界のデータ容量が、2020年に
大規模データ技術の現状と今後の方向性
また、データの全件処理、特にI/Oの性能が求められる多重のバッチ処理にはMapReduceが新たな選択肢として加わります。MapReduceはデータインデックシングや非構造化データの前処理（ETL、クレンジング）への適用が有名ですが、より汎用的なバッチ処理のインフラ技術[3]として適用範囲が広がっています。 こうした技術の選択肢の中で、特にスケールさせるためにはデータを分割し、分散配置させることと、データの配置場所に処理を持っていくこと、つまり、シェアードナッシングのデータベース技術がアプリケーションアーキテクチャーに大きな影響を及ぼしています。 非構造化データを含めた大規模データ分析はMapReduceで実行し、その結果の集計やレポート機能にRDBを利用して分析結果の可視化をするのが現在は主流となっています。しかし、この方法は十分に全体最適化がされてなく、データ転送コストの無駄が発生して
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