データセンターの原価計算について〜「クラウド」の別側面として - 急がば回れ、選ぶなら近道
要するにデータセンターの「原価計算」です。いろいろこのあたりに関わっています。複雑な計算ロジックと大量のデータを扱う必要があるので、大規模並列計算の適用が必須になり、結果として当方の出番になった、という状態。尚、実行基盤にHadoop（MapR）を利用しています。（一応予定ではSparkに移行するつもりで、開発も始まっています。） さて、いろいろやっていて思うところがあるので、現時点での考え方をまとめておきます。機微な部分はNDAになるので書きませんし、以下は自分の「個人的な」意見であり、特定のサービサーの話をしているわけではありません。基本的にInteropで公にしゃべった話のまとめです。 ■現状認識 現在、国内DCはほぼ乱立状態に近いと思われます。ここへ来て春先のAWSの値下げのインパクトもありました。今後は、より競争的なマーケットになるでしょう。退場する企業やM&Aも活発化していくで
エンタープライズでOSSであるということ - 急がば回れ、選ぶなら近道
エンタープライズのOSSについて こんなこと書くとOSSなモヒカンな人にぶん殴られるわけです。読み手の方で、自分はOSSを引っ張ってきたと自負されている方や組織のかたや、OSSは商用より無条件で優れていると思っている人は気分が悪くなるので、読まないでください。非常に個人的なメモですので。以下の考えは基本的にソフトウェア・ビジネスとしての考えなので、自分で作って、自分で利用して、ムフフな人はあんまり考えてないので、そのつもりで読んでね。自分利用OSSはそれでいいと思うので、それでいいかと。 [まずAsakusaについて] まずAsakusaがなぜOSSかということを明確にしておきます。非常に単純です。Asakusaは様々な人の意見を集約してできています。これは別にNautilus-technologiesのメンバーというわけではなく、Hadoopコミュニティに参加した方の意見を相当取り入れて
次世代アーキテクチャ - 急がば回れ、選ぶなら近道
次世代アーキテクチャについての考えをまとめておく。 まずは、Hbaseの勉強会のお話。 某界隈では割と話題になったので、 細かいブログやサイトは結構、紹介されている。 ので特に詳細は省く。 一応tatsuyaさんのSlideshareは Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HB… slideを見ているだけでは、よくわからないと思うが Jonathanとの会話では、FBはバックエンドの部分を含めて バッチ処理は別のHadoopクラスターで行っている。 相当バリバリ使っているようだ。 したがって、割と話題になっているHbase上でHadoopMRはどうよ？ っていう話は「分ける」ってのが正解に近く、 フロント処理とバック処理は明快にわけることが基本になるようだ。 その上での印象で、 自分の思ったこ
MapReduceのもう一つの使い方 - 急がば回れ、選ぶなら近道
MapReduceというと集計に使うモノという人が多いと思う。 なんとなれば、MapReduce＝Hadoop＝ワードカウントの図式になっているからだ。 実際、Hadoopを触ってみようという人のほとんどはexampleとしてワードカウントを使うはず。その辺に落ちてるシェークスピアのログでHadoopのexampleを動かした人もおおいはず。 ところが実際に業務バッチ的な処理を行うときに、MapReduceの効果的な使い方は別にもある。個人的は、「本当のMapReduceの使いかた」はこっちだと思う。なんということはなくて「組み合わせ計算を高速に行う」だ。ある種の計算では、順序処理でギブアップしてしまうケースの一つに組み合わせの計算がある Node{ List<Node> nodeList value(){ hasNodeList() ? nodeList.traverse(value()
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