単一ノード／マルチコアに最適化した並列分散処理フレームワーク「Asakusa on M<sup>3</sup>BP」、ノーチラステクノロジーズとフィックスターズがオープンソースで公開
単一ノード／マルチコアに最適化した並列分散処理フレームワーク「Asakusa on M3BP」、ノーチラステクノロジーズとフィックスターズがオープンソースで公開 ノーチラステクノロジーズとフィックスターズは、単一ノード上での基幹バッチ処理を並列分散処理基盤で行うことに最適化したフレームワーク「Asakusa on M3BP」（アサクサ エムキューブドビーピー）と、その実行基盤となる「M3 for Batch Processing」（エムキューブド フォー バッチ プロセッシング）を開発し、オープンソースで公開したと発表しました。 単一ノードに最適化されたM3 for BP 大規模なデータに対する複雑な処理を並列分散処理で高速に実行する代表的なソフトウェアにはHadoopやSparkがあります。 しかしHadoopやSparkは数百台から数千台規模のサーバをネットワークで接続したクラスタ環境
Google、Spark/Hadoopのマネージドサービス「Google Data Proc」を正式公開。CPUあたり1時間0.01ドルから
クラウド側でHadoopやSparkの環境を用意してくれるため、利用者はインストールや設定などの手間がなく、すぐに利用できるのが特長。現時点で提供されるHadoopとSparkのバージョンは、「Hadoop 2.7.2」「Spark 1.6.0」。また、「Hive 1.2.1」「Pig 0.15.0」も用意されます。 利用料金は、仮想1CPUあたり1時間0.01ドル（約1円）から。Googleによると起動時間は非常に短く、平均で90秒かそれ以下だとしています。 Googleは大規模データ処理に向けたマネージドサービスとして独自サービスながら非常に高速でスケーラビリティの高い「Google Cloud Dataflow」や「BigQuery」を以前から提供しています。 これらに加えて今回の「Google Data Proc」を提供するのは、オンプレミスや他のクラウドでも使われている標準的なミ
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