AWSでペタバイト級の大規模データを高速処理するには？ フロムスクラッチの開発事例から学ぶ
急成長中のスタートアップ企業は、多様なAWSサービスをどう選択・活用し、ビジネス課題を解決しているのでしょうか。本連載では、スタートアップ企業の中でエンジニアリングをリードしている担当者がそのアーキテクチャをひも解き、AWS活用術を紹介していきます。第1回はAWS SA直伝の技術トレンドをお届けしましたが、第2回からはいよいよ実際のスタートアップ企業による解説です。今回はフロムスクラッチCTOの井戸端洋彰氏が担当、テーマは「大規模データの高速処理」です。記事の最後には、SAによるポイント解説もあります。（編集部） 莫大なコストがかかるデータマーケティングの課題を解決するために みなさん、こんにちは。株式会社フロムスクラッチにてCTOを務めております井戸端洋彰と申します。簡単に経歴をご紹介させていただきますと、新卒で外資系コンサルティング企業に入社し、クライアント企業の基幹システムの設計や開
グラフデータベースNeo4jハンズオン(インストールからプログラミングまで） - Qiita
この記事は、グラフデータベースNeo4jのハンズオンセミナーの資料として作成したものです。Neo4jの革新性を分かってもらえるためには、実際に体験してみるのが、最も良いだろうという旨の企画です。 本記事を社内勉強会などで利用することにおいては、特に制限事項はございません。ただし、技術的なことについてNeo4j社及びクリエーション社、執筆者は、如何なる保証もできません。ご利用の際には、自己責任の下でお願いします。 アジェンダ 1.Neo4jの概要(10分） 2.Neo4jのインストール/映画データベースインストール/Webインターフェース操作(25分) 3.データモデル(25分) 4.Cypherクエリ演習(30分) 5.プログラミング(Python-Blotドライバー）(30分) グラフデータベースとは グラフデータベースとは、リレーショナルデータベースでは処理困難な、非常に複雑なネットワ
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
2. (C) Recruit Technologies Co.,Ltd. All rights reserved. BIG DATA Department自己紹介 {"ID" ："fetaro", "名前"："渡部 徹太郎", "所属"："リクルートテクノロジーズ ビッグデータ部" "研究"："東京工業大学で情報検索の研究（日本データベース学会）" "仕事"：{前職:["証券会社のWeb基盤", "オープンソース全般,主にMongoDB,NoSQL"], 現職:["リクルート横断のデータ分析基盤, "ExadataとHadoopの両刀使い"]} "エディタ"："emacs派" "趣味" ："自宅サーバ" "属性" : ["ギーク","スーツ"]} 1
デジタル時代、ビジネス差別化に欠かせない「データ資産化」の要件とは？
デジタル時代、ビジネス差別化に欠かせない「データ資産化」の要件とは？：一般企業も待ったなし。「データはあるが生かせない」に終止符を IoT／ビッグデータの取り組みが本格化し、「大量データからいかに価値を引き出すか」「有効なアクションにつなげるか」が、企業収益を左右する一大要件となっている。だが、データを蓄積していても有効活用できていないケースは非常に多い。その真因とは何か？ データの蓄積基盤となるデータレイクにフォーカスしながら、「データを資産化できない」本当の理由を探る。 デジタル時代を勝ち残るカギ、「データの資産化」実現のカギとは？ IoT、X-TechなどDX（デジタルトランスフォーメーション）が各業種で進展している今、データ活用の在り方がビジネス差別化の一大要件となっている。大量の構造化データ／非構造化データに埋もれた価値を、いかに迅速に発見し、精錬し、収益向上の源とするか――すな
データ基盤の主役はOSS、オラクルやテラデータの選び方
データ活用基盤を構築する際にどのソフトを利用するのか。OSS（オープンソースソフトウエア）やクラウドの普及により、選択肢は増えている。選択時に知っておきたいポイントをまとめた。 「データ活用基盤に関わるエンジニアには、目利きが求められている」。NTTデータの村山弘城 ビジネスソリューション事業本部 AI＆IoTビジネス部ソリューションセンタ課長はこう強調する。データ分析基盤の構築には、クラウドサービスやOSSを採用して構築するのが当たり前になっている。 一方で業務システムのトランザクションデータの処理のみを想定した従来のDWH（データウエアハウス）では、DWHに最適化したアプライアンスを利用したり、RDBMSを用いたりするのが一般的だった。米テラデータ（Teradata）や米オラクル（Oracle）などの専業ベンダーは、ハードウエアの力を活用して大容量のデータを検索・分析するアプライアンス
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