BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
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、
グーグル、MySQL互換の「Google Cloud SQL」性能強化。最大でメモリ16GBへ拡張。Google Apps Scriptからも利用可能に
グーグル、MySQL互換の「Google Cloud SQL」性能強化。最大でメモリ16GBへ拡張。Google Apps Scriptからも利用可能に グーグルはGoogle App Engineで提供しているMySQL互換のデータベースサービス「Google Cloud SQL」の性能強化を明らかにしました。Google Developpers Blogにポストされたエントリ「Get started at no cost with a faster, larger Cloud SQL database」で次のように説明しています。 ストレージ容量が従来の10GBから最大100GBへ インスタンスのメモリ容量が従来の4GBから最大16GBとなり、読み込み速度が向上 非同期レプリケーションを選択可能にしたことで、書き込み速度が向上 欧州データセンターで提供開始 Google AppsのGo
Google Cloud SQL、クラウド外からも標準的なMySQLプロトコルでアクセス可能に
Googleは同社のクラウド上で提要しているデータベースサービス「Google Cloud SQL」に対して、オンプレミスなどクラウド以外からもMySQLの標準プロトコルで接続できる機能「MySQL Wire Protocol」を公開しました。 Cloud Platform Blog: Google Cloud SQL is now accessible from just about any application, anywhere MySQL Wire Protocol is the standard connection protocol for MySQL databases. It lets you access your replicated, managed, Cloud SQL database from just about any application, runni
グーグル、「Google Cloud SQL」を発表。Google App EngineにMySQLをベースにしたリレーショナルDBを追加
グーグルは同社のクラウドでリレーショナルデータベース機能を利用できるサービス「Google Cloud SQL」を公開しました。Google Labsの扱いで、限定プレビューとなっています。 グーグルはGoogle Cloud SQLを次のように紹介しています。 By offering the capabilities of a MySQL database, the service enables you to easily move your data, applications, and services into and out of the cloud. （略） To ensure that your critical applications and services are always running, Google Cloud SQL replicates data to
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
グーグル、NoSQL軽量ライブラリ「LevelDB」を公開。ChromeブラウザのIndexedDBとして採用
LevelDBはSQLをサポートせず、クライアント／サーバ型でもなく、シングルプロセスからアクセスされることを想定したいわゆるNoSQLの高速なキーバリュー型データストアを実現するためのライトウェイトなライブラリだと説明されています。 ChromeブラウザでHTML5の仕様として策定中のIndexedDBを実装するものとして開発されたようです（ドキュメントに明記されていないのですが）。 LevelDBを開発した理由 LevelDBのWebサイトによると、LevelDBは以下の主な機能を備えています。 基本的な操作は、Put(key,value), Get(key), Delete(key) 1つのトランザクションとして複数の変更操作が可能 データは自動的に圧縮し保存される Hacker Newsの記事によると、当初はLevelDBを開発する代わりに平林幹雄氏が開発したTokyo Cabin
SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（後編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 （この記事は「SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012」の続きです） スケーラビリティについて （NoSQL担当）あらゆる面で、こちらが高いスケーラビリティを提供している。 （SQL担当）そんな訳ないだろ。 （NoSQL担当）そんな訳あるさ。 （SQL担当）じゃあまず、Cloud SQLがどう使われているか紹介しよう。例えば「グーグルorgチャート」。グーグルの3万人の従業員について、組織内のつながりや仕事を示すアプリケーションだ。 社内では誰もがこのWebサイトを開いていて、
SQL vs NoSQL、グーグルにおける戦い（前編）。Google I/O 2012
SQLとNoSQLではどちらが優れているのか？ グーグルの担当者がディベート（というより小芝居：-）を行ったセッション「Google I/O 2012 - SQL vs NoSQL: Battle of the Backends - YouTube」が公開されています。 このセッションは、先々週開催されたGoogle I/O 2012で行われたもの。SQLとNoSQLには機能的にどのような違いがあり、どう使い分けるべきなのか、明確な説明が参考になります。 ハイライトを紹介しましょう。 クラウドにおけるデータベースのメリット グーグルのAlfred Fuller氏（NoSQL担当）。 クラウドはフォルトトレラントでメンテナンス不要、パッチも私たちが適用しており、利用者は運用について心配する必要がない、といったメリットがある。 データのレプリケーションや地域分散でデータも保全され、インターネッ
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