［速報］「Greenplum Database」がオープンソースに。DWH向けMPPデータベース。Pivotalが発表
Pivotalは2月17日（日本時間2月18日午前4時）にオンラインイベントを開催。同社が提供するビッグデータ関連の3つのソフトウェア「GemFire」「HAWQ」「Greenplum Database」をオープンソースにすると発表しました。 GemFireはインメモリデータベース、HAWQはHadoop上でSQLのクエリを実行できるソフトウェア。 もっとも注目されるのがGreenplum Databaseです。これはもともとEMCが買収したデータウェアハウス向けのデータベースで、その後VMwareからスピンアウトしたPivotalのラインナップに移管されました。 Greenplum Databaseは多数のマシンに分散させたデータをシェアドナッシングのアーキテクチャにより大規模並列分散処理することで、ペタバイトクラスにまでスケールアウト可能な高性能データベースとされています。 Pivot
＠IT：Amazon RDSの使い方（1/3）
オープンソースのRDB「MySQL」をクラウド上で利用し、ニーズに応じて簡単にインスタンスを増やせる「Amazon RDS」（Amazon Relational Database Service）。その特徴と使い方をご紹介します。（編集部） TIS株式会社 SonicGarden 並河 祐貴 2010/4/12 Amazon Web Servicesのニューフェイス 大手パブリッククラウドサービスの1つであるAmazon Web Servicesは、2009年以降も続々と新しいサービスや機能を発表し、日本でもますます注目を集める存在となっています。 Amazon Web Servicesは、仮想サーバを1時間単位の従量制で利用できるAmazon EC2や、1GB単位からの従量制ながら、高信頼性のオンラインストレージが利用できるAmazon S3などを中心とした、IaaS（Infrastru
駆け足で見るGoogle Cloud SQLでできること（1/3） － ＠IT
連載：使ってみました！ Google Cloud SQL 第1回 駆け足で見るGoogle Cloud SQLでできること クラスメソッド 中村修太（なかむら しゅうた） 2012/2/22 アマゾンやマイクロソフトに続いて、ついにグーグルもRDBMSのサービスを提供し始めました。今回は、あえて詳細な解説は避けて、このサービスでどんなことができるのかを駆け足でお見せします（編集部） GoogleがついにRDBMSサービスの提供を開始！ 2011年11月、Googleは「Google Cloud SQL」というサービスの提供を始めました。リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）の機能をインターネットを通して提供するサービスです。はやりの言葉で言えば、「クラウド環境で動作するRDBMS」ということです。 本稿執筆時点では、このような形でRDBMSのサービスを提供している例は少なく、
Amazon S3互換分散オブジェクトストレージのBashoが国内本格展開。CEOとアーキテクトに聞く
Amazon S3互換分散オブジェクトストレージのBashoが国内本格展開。CEOとアーキテクトに聞く 分散キーバリューストアのRiakや、Amazon S3互換の分散オブジェクトストレージのRiak CSなどを提供するBashoが、国内での販売活動の本格展開を、代理店の東京エレクトロンデバイスとともに発表しました。東京エレクトロンデバイスはBashoへの投資も行い、国内で事実上の販売窓口となります。 同社CEOのGreg Collins氏とPrincipal ArchitectのAndy Gross氏に、同社製品の展開について聞きました。 Bashoはスタック全体をコントロールしている ──── オブジェクトストアとしてRiak CSが優れているところはどこですか？ グロス氏 私たちは（基盤となるキーバリュー型ストアからオブジェクトストレージに渡る）ソフトウェア全体のスタックをコントロー
分散ストレージの整合性をいかに解決するか。プライマリ-バックアップ方式と分散コミット～クラウドコンピューティングの雲の中（その2）。NII Open House 2013
分散ストレージの整合性をいかに解決するか。プライマリ-バックアップ方式と分散コミット～クラウドコンピューティングの雲の中（その2）。NII Open House 2013 クラウドはどのような仕組みで構成されていて、この先どう進化していくのでしょうか。6月14日に開催された国立情報学研究所主催のオープンハウス「NII Open House 2013」が開催され、国立情報学研究所 佐藤一郎教授が「クラウドコンピューティングの雲の中」と題した講座を行いました。 （本記事は「クラウド事業者がテクノロジーリーダーになる理由～クラウドコンピューティングの雲の中（その1）。NII Open House 2013」の続きです） クラウドのストレージ最大の問題、不整合をいかになくすか 世界には2種類のコンピュータしかありません。「壊れたコンピュータと、いずれ壊れるコンピュータ」です。 クラウドでは大量のサ
セールスフォース・ドットコム、クラウド基盤にOracle Exadataを採用へ。オラクルとセールスフォース・ドットコムが提携発表
セールスフォース・ドットコム、クラウド基盤にOracle Exadataを採用へ。オラクルとセールスフォース・ドットコムが提携発表 提携の内容は、セールスフォース・ドットコムがオラクルのプラットフォームを採用する一方、オラクルが自社アプリケーションにセールスフォース・ドットコムのサービスを統合するという2つの要素で構成されています。 クラウドプラットフォームに関しては、セールスフォース・ドットコムがOracle Linux、Exadata、Oracle Database、Javaミドルウェアプラットフォームを採用する計画。 Salesforce.com plans to standardize on the Oracle Linux operating system, Exadata engineered systems, the Oracle Database, and Java Mid
米オラクル、マイクロソフトと提携、セールスフォース・ドットコムと提携、ネットスイートと提携し、Oracle Database 12cを出荷開始。一連の狙いはクラウド市場での存在感
米オラクル、マイクロソフトと提携、セールスフォース・ドットコムと提携、ネットスイートと提携し、Oracle Database 12cを出荷開始。一連の狙いはクラウド市場での存在感 先週から今週にかけて、米オラクルは次々に大きな発表を行いました。これらを並べてみると、同社がクラウド市場で存在感を示すことを強く意識して行われたことが分かります。 先週行われた一連のクラウドに関する提携発表 日本時間の6月25日に行われたのが、マイクロソフトとのクラウドに関する提携発表です。Windows AzureのAzure仮想マシンとWindows ServerのHyper-Vを、Oracle DatabaseやWebLogic Serverの動作環境として認定する、というのがその骨子。 オラクルにとって、これは自社のソフトウェアが利用できるクラウドの選択肢を広げることとなります。マイクロソフトにとっては、
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
優良企業はなぜHadoopに走るのか
ちなみに、この分析のために必要とされるMapReduceのコードであるが、そのサイズはわずか20ステップだという。Yahoo!のプレゼンテーターである、エリック・バルデシュバイラー氏によると、たとえ経験の浅いエンジニアであっても、MapReduceによるプログラミングは可能であるとされる。 また、VISAのジョー・カニンガム氏からも、貴重なデータが提供されていたので以下に紹介する。同社では、1日に1億トランザクションが発生するため、2年間で700億強のトランザクションログが蓄積され、そのデータ量は36テラバイトに至るという。こうしたスケールのデータを、従来のRDBを用いて分析するには、約1カ月の時間が必要とされてきたが、Hadoopを用いることで13分に短縮されたという。 これまでは、Yahoo!にしろVISAにしろ、膨大なデータをRDBに押し込むほかに方法はなく、その分析に数十日を要する
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