大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから（NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05）大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから （NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05） NTTデータ システム技術本部 OSSプロフェッショナルサービス 吉田 耕陽, 福久 琢也 Read less
AWS Outpostsで実現するオンプレデータレイク - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。普段はクラウドサービスをオンプレ環境でも同様のUI/UXで使用を可能とするハイブリッドクラウド製品の技術検証をしています。 NTT Comでは以下の過去の記事のように、AWSのハイブリッドクラウドソリューションAWS Outposts ラックの導入や技術検証を進めています。 engineers.ntt.com engineers.ntt.com engineers.ntt.com 本記事では、AWS Outpostsで実現するオンプレ環境におけるデータレイクのユースケースについて紹介します。 データレイクとは構造化データ、非構造化データに関わらず全てのデータを一元的に保存可能なストレージを意味しています。 このユースケースにより、低遅延性が求められる、もしくは秘匿性の高い大規模なデータをオンプレ環境で一元的に取り扱うことが可能となり
Spark が次のビッグデータの主役、という主張についての疑問
Sho Shimauchi @shiumachi "Sparkは、ビッグデータ処理ソフトの定番「Hadoop」に続く、次なるビッグデータ処理の主役に目され始めている" ちょっと私の理解と違うかなあ itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15… Sho Shimauchi @shiumachi SparkはHadoopと比較するのではなく、 MapReduceと比較するものだと思っている。 バッチ処理(MapReduce)や、SQL (Impala/Presto/Drill)、全文検索(Solr/Elasticsearch)等に並ぶ新しい分散処理がSparkという認識 Sho Shimauchi @shiumachi そもそもHadoopは何か。HDFS(分散ストレージ)+MapReduce(分散バッチ処理)だけの時代はこのまま覚えていればよかった。しかし、Map
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