ビッグデータのリーサルウェポン！徹底解析GreenplumDB一覧EnterpriseZine（エンタープライズジン）編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。
MariaDB ColumnStore始めませんか？
Japan MariaDB User Group(JPMUG)とは 様々な活動を通してMariaDB社のソリューションを広めるためのグループです。また、定期的に開催される開発者会議にもコミッターとして参加することを目指しています。まだ始まったばかりです。広く参加者を求めています。 Japan MariaDB User Group - Facebookページ パフォーマンス改善の切り札 企業のOLTPシステムはツール群などの充実もあり、基本部分のチューニングに関しては落ち着きはじめ、すでに何本もの本番システムを稼働させている状況ではないでしょうか？。 しかし、日時ジョブや月次ジョブ、あるいは棚卸しのように一定期間で大量にデータを検索・集計するための処理コストが新たな課題になりつつあります。 前者はハードウェア増強などで大胆に変えることも可能ですが、後者は抜本的な改善が求められます。 だからこ
クラウドを武器にデジタル化を推進、「1人情シス」がいま脚光を浴びる理由
日本マイクロソフト マーケティング & オペレーションズ クラウド & エンタープライズビジネス本部 エグゼクティブ プロダクト マネージャー 相澤 克弘氏 しかし、今ではクラウド上にITシステムのインフラがすでに用意され、アプリケーションも無数にある。クラウド上で必要なものを適宜組み合わせることで、素早く始めることができる。もちろん、それぞれの仕組みの連携やアプリケーションで足りないところはSIパートナーに依頼して開発する必要もあるだろう。組み上がったITシステムの運用管理のほとんども、今ならクラウドベンダーに任せることもできる。 日本マイクロソフト クラウド&エンタープライズビジネス本部のエグゼクティブ プロダクト マネージャー相澤克弘氏は、「クラウドを使うことで、これまで面倒だったITシステムの運用をベンダーに任せる。そして自身で素早く意思決定し、どんどんデジタル化の新たなチャレンジ
グラフデータベースのルーキー、GraphSQLに注目！
グラフデータベースは、NoSQLデータベースの中で注目の存在だ 中でも今後利用が拡大するのではと思っているのが、グラフデータベースだ。ここ最近の大きな話題としては、グラフデータベースの老舗的存在である「Neo4j」が、パナマ文書の解析に使われた。これは、データ間の関係性を見出すのが得意なグラフデータベースならではの使い方だろう。 そんなグラフデータベースについては、分散型のNoSQLデータベースであるCassandraを提供するDataStaxが、グラフ形式のデータを扱える新機能「DataStax Enterprise Graph」の提供を開始している。さらにOracleでは、従来空間情報を扱う機能だったOracle Spatialが「Oracle Spatial and Graph」とグラフデータベース機能を加え拡張している。他には、最近話題のSparkにも「GraphX」と言うグラフデ
これから注目のグラフデータベース、ネイティブにグラフデータを扱えるNeo4jとは？
リレーショナルではやりきれない課題を解決するのがグラフデータベース Neo Technolgy チーフサイエンティスト ジム・ウェバー氏 Q：なぜ今、グラフデータベースに注目が集まっているのでしょうか? ウェバー：グラフデータベースの市場は急激に拡大しています。シリコンバレーを中心とした米国で大きな広がりを見せています。ヨーロッパでは英国が進んでいます。ドイツではサイズの大きな事例はありますが、まだまだ市場の反応はコンサバです。これはSAPのようなレガシーなアプリケーションの市場が確立しているからかもしれません。 日本もまだまだでこれからの市場でしょう。このようにグラフデータベースへの取り組みが速い国もあれば遅い国もあります。逆に言えば、米国の市場がユニークだとも言えます。GoogleやFacebookなど新しい企業が成功しており、彼らが使うようなとがった技術も普及しやすいのでしょう。 グ
Spark環境の構築と運用の煩わしさを排除し、分析に専念できるSpark環境の選択肢
IBMシステムズ ハードウェア事業本部 ソリューション事業部 先進テクノロジー・センター シニアITスペシャリスト 藤岡 英典氏 この発表以降、IBMでは自社ソフトウェア製品をSparkに対応させ、さらに自社のクラウドサービスであるBluemix上でSparkを利用できる「Spark as a Service」の提供もいち早く開始した。 「IBMでは、すでに世界の3,500名を越えるエンジニアを、Sparkに関わるプロジェクトに投入しています。米国サンフランシスコには『Sparkテクノロジー・センター』も開設し、データサイエンティストや開発者とのコミュニケーションの場となっています。実はIBMがテクノロジー・センターを開設するのは、Java、Linuxに続いてSparkが3つ目です。IBMは、それだけSparkが企業ITインフラにとって価値が高いと期待しているのです」（藤岡氏） Spark
オラクル寡占は打破できますか？ オープンソースはどうですか？
【前号までのあらすじ】 編集部 そろそろビジネスの話を……。 井上 ビジネスの話。 神林 結局、ビジネスだと最大手のOracleどう思いますかって話ですよね（笑）。これは聞きたいですよね、やっぱり（笑）。 寡占状態のほうが楽だけどつまらない 神林 これは業界では有名な話で、ワークスさんの某アプリケーション、基幹になるものはOracleべったりでございます。ストプロをバリバリ使いまくりでっていう時代があったんですけどね（笑）。 井上 それはどこから情報がいっているのか知らないですけど（笑）、ストアドプロシージャ、実はなくしています。 神林 あー、すごいですね。 井上 むしろその内情はどこからでてきたんですか（笑）。 神林 別のところからいろいろ…… 井上 実は一番最初はOracleじゃないんですよ。あと、ストアドプロシージャはべったり過ぎるので結構な長い時間をかけて減らしています。 神林 で
次のSQL標準は何が盛り込まれる？ －第2回DBオフライン
DBオンラインチーフキュレーター 谷川耕一さん 谷川：ここからはDBオフラインです。1回目に続き、SQLの話をしていきます。なぜ私が聞き役になれるかというと、DBオンラインのチーフキュレーターをしているのと、前職でオラクルでマーケティングをしていてSQLは書く程度なら経験があるからです。まずは土田さんから自己紹介をお願いします。 日本データベース学会 副会長 土田正士さん 土田：普段は日立製作所に勤めています。日本データベース学会の副会長もしています。ここ15年ばかりISOにてSQL標準に策定に携わり、規格を開発しています。標準の策定をしつつ、会社の製品に反映するということをしています。 谷川：日本データベース学会は今回のイベントの後援もしてくれています。日本データベース学会は来るもの拒まずらしいので、私も入会したところです。 土田：興味がありましたら「DBSJ」でググってみてください。私
SQL標準にまつわる濃ゆい話 ―第1回DBオフライン
オブジェクト指向で成功したデータベースはあったのか？ 「今日のDBオフラインはDB Onlineのコンテンツに関するオープン会議を想定しています。ということでビールも用意しています。それでは乾杯！」 今回谷川氏と一緒に話を進めるのは、ISO SC32/WG3(Database Language SQL)日本代表であり、日本データベース学会 副会長の土田正士氏。データベースに携わり30年にもなる生き字引のような存在です。普段は日立製作所にお勤めで、SQL標準の策定のほかにデータベース製品の開発にも携わっています。2011年に学会活動がきっかけで博士号を取得されています。（参考記事：日立の「Dr.SQL」登場！－土田正士さん）。 第2回DBオフラインやります。 →「Dr.SQLに聞くSQLの歴史とこれから ― え、SQLはすでにNoSQLだったの!?（後編）」 土田正士さん（左）と谷川耕一さん
テキストマイニングのスペシャリストはいかにして宝の山から新たな知見を発見するか？ オウケイウェイヴ 羽野三千世さん
大学の専攻に選んだのは、バリバリの理系分野「物理情報工学科」。研究室ではナノテク分野で薄膜を使った化学センサーに関する研究を行った。とはいえ「大学ではあまり褒められるような機会もなく、ただ進級のために単位をとっている状況でした」。 そんな彼女が担当教授に唯一褒められたのが、文章。 「君は文章を書くのは上手いね」―この一言で文章を書く仕事をしようと決めた。結果的に就職したのは光学機器メーカー。そこでPCやカメラなどの精密機械で利用される半導体の製造装置のマニュアル制作という、かなりニッチな仕事で社会人生活がスタートする。 作っていたマニュアルはかなり複雑な機器の、さらにごく一部機能の解説文。最初はとにかく仕事に専念したが、あまりにも対象がニッチな専門領域だった。 「読者が見えませんでした。もしかしたら、二人くらいしか読んでいなかったかもしれません。誰に向かって文章を書いているのかわからず、だ
佐藤一郎氏が語る「データ処理技術の歴史とビッグデータの現在」
国立情報学研究所は、情報系・コンピュータサイエンスの研究者を中心とした文部科学省系の研究所です。そのほかに、大学や国の研究機関のネットワークも扱っており、環境系のネットワークも管理しています。 私自身は、データベースというより、データベースを実行する分散システムといわれているもののインフラが専門ですので、本日はデータベースというより、データベースの外側からこれからどういう技術が起きて、それがデータベースにどう影響するのかという話をさせていただきます。 本日のセミナーのサブタイトルに「ビッグデータ」とありますが、ビッグデータの話になると、必ずデータ量が増えているという話になります。例えば、2020年になるとデータ量は2011年の50倍になります。しかし、皆様の関心事は、世の中のデータが増えるか増えないかということより、皆様の企業やお客様のデータがどれだけ増えていくのか、そのデータがどのように
なぜノーツ移行は困難なのか？
ノーツ移行に失敗するパターンとは？ この記事における「ノーツ」とは、すでにサポート終了製品である、IBM Lotus Notes/Domino V7.x 以前のバージョンを、クライアント・サーバー型で使用しているレガシーを指す。「失敗」とは予定外にノーツが残り、新旧共存から抜け出せない状態を指す。以下、失敗パターンを3つ例示する。 プロダクトアウト型 情シスは、移行先製品（プロダクト）を横に並べた比較表からプロダクトを選考し移行先をまず決める。次にプロダクトに合う移行方法やツールを決め、最後にユーザー調整を含む移行手順を決める。一見問題のない順序のように思えるが、現実はそうではない。プロダクトありきだと、プロダクトの制限で移行方法が限られ、さらに移行手順も限られる。結果として一部しか移行できず、ノーツが残る。 丸投げ型 経営からは「ノーツを止めろ」という指示。ノーツを止める理由の咀嚼が浅い
なぜこれまでの汎用RDBMSではビッグデータに対応できないのか
「ビッグデータ」の定義として、これまでのアーキテクチャでは処理しきれない急激なボリュームの増大を伴うデータ、ということが言われます。連載第3回目では、なぜこれまでの汎用RDBMSではビッグデータに対応できないのか、シェアードナッシングMPPアーキテクチャを採用するGreenplum DBではどのようにこの課題を解決するのか、といった部分をやや技術的な方向にフォーカスを移しつつ解説していきます。 OLTP処理にフォーカスした汎用RDBMS Greenplum DBはビジネスインテリジェンス（BI）や分析処理に適したシェアードナッシングMassively Parallel Processing (MPP)アーキテクチャを採用しています。一方で、こんにちの汎用リレーショナルデータベース（RDB）の大半はオンライントランザクション処理（OLTP）に最適化されています。汎用RDBはデータウェアハウス
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
富士通が解説！PostgreSQLを適用する際に押さえておきたいポイント
DB入門一覧
データサイエンティストに会いたい！一覧
SQLの観点から「Oracle Database」「PostgreSQL」 「MySQL」の特徴を整理しよう！
MySQL生みの親のMichael "Monty" Widenius氏に訊く「MySQLとMariaDB」
アジャイルUXの潮流 ～ 米国発アジャイル開発の新しい波、只今日本に接近中!?一覧
超実践！Excelデータ分析講座一覧