リアルタイムなデータ分析をする分散OLAP「Pinot」をLinkedInがオープンソースで公開
LinkedInは、同社が開発したリアルタイムデータ分析を実現する分散OLAPデータストア「Pinot」をオープンソースで公開したことを明らかにしました。 Open Sourcing Pinot: Scaling the Wall of Real-Time Analytics | LinkedIn Engineering LinkedInはビジネスに特化したソーシャルメディアサービス。 同社はこのサービスで発生する大量のデータを分析するプラットフォームとして、すでに2年以上Pinotを運用してきており、日々数十億件のデータを投入し、数千億件ものデータを保存。毎日1億クエリを実行し、10ミリ秒程度のレイテンシでリアルタイム分析しているとのこと。 例えば、LinedInのサービスである「Who's Viewed Your Profile」（あなたのプロフィールを誰が見たか」や、A/Bテストフレ
3.3.3 データウェアハウス
1960年以降，情報処理システムが企業や組織で活用され始めて以来，それらの企業や組織には膨大なデータが蓄積されており，そのデータは現在も増え続けている。しかし，エンドユーザは，これらのデータのうちほんのわずかなデータしか，アクセスしていないし活用もしていない。旧式なプラットフォームで作られたデータは，そのデータをアクセスするための専用のプログラムを書かねばならないし，また，データの存在する場所とその内容すら知ることが難しい。 最近，情報処理システムの技術の進歩は，データとそれを取り扱うツールという2つの分離された環境の実現を可能にするようになってきた。すなわち，システムのバックエンドとしてオープンなインタフェースを備えたデータベースエンジンと，エンドユーザが簡単にデータをアクセスしたりデータを加工したりすることができるフロントツールが整備され，また，バックエンドとフロントツールの仲介の役
Apache MADlib
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OctopusDB: Towards a One Size Fits All Database Architecture
Craig Utley - CIOBriefings
http://www.databasecolumn.com/2008/07/understanding-the-difference-b.html
