Sansanがデータ分析システムにRedshiftとFlyDataを使った理由 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ ビッグデータ ＞ ザ・プロジェクト ＞ Sansanがデータ分析システムにRedshiftとFlyDataを使った理由 ビッグデータ ビッグデータ記事一覧へ [ザ・プロジェクト] Sansanがデータ分析システムにRedshiftとFlyDataを使った理由 2014年9月1日(月)緒方 啓吾（IT Leaders編集部） リスト 名刺管理サービスを提供するSansan。個人向けサービス「Eight」事業部では、データ分析に基づき、新機能の追加やサービスの改善をしている。データ量の増加や、分析の複雑化に伴い、分析基盤のパフォーマンス不足に直面。このほど、基盤をリニューアルした。サービスの担当者に話を聞いた。（聞き手は川上潤司＝本誌編集長） Sansan Eight事業部で開発統括責任者を務める宍倉功一氏（左）と、データ分析を担う鈴木康
Azure：新しいリアルタイムデータストリーミングとデータファクトリサービスを発表
原典：Azure: Announcing New Real-time Data Streaming and Data Factory Services はじめに ここ3週間、Azure関係で非常に忙しくなっていました。2週間前、Dockerとの提携について発表しましたが、それによりLinux、Windows Server、Microsoft Azure上ですばらしいコンテナベースの開発が可能になりました。 先週開催されたCloud Dayイベントで、新しい仮想マシンのGシリーズとプレミアムストレージ提供について発表しました。GシリーズのVMは、パブリッククラウドで現在利用可能な最大のVMサイズ（AWS提供よりほぼ2倍のメモリまたGoogle提供より4倍のメモリ）を提供します。新しいプレミアムストレージ（VMのDシリーズおよびGシリーズのどちらでも動作予定）では、VMごとに最大32TBのスト
楽天におけるビッグデータとその収集・解析基盤の構築
楽天は1997年の創業以来，会員数・流通額・提供サービス数を急速に拡大させており，楽天市場を中心とする楽天のシステムでは，様々なサービスから生成される多種多様な大規模データが日々蓄積され続けている．ビッグデータと呼ばれるこれらのデータ群を，いかに統一的なプラットフォームで収集，解析し，ビジネス側に迅速かつ的確にフィードバックを行うかが，楽天にとって重要な課題となっている．この課題に対処するために，楽天では現在，楽天スーパーDBと呼ばれる大規模ユーザ属性DBプラットフォーム，およびグローバルイベント解析プラットフォームを構築・運用を行っている．本論文では，楽天でのビッグデータの例を紹介するとともに，２つのプラットフォームの紹介を行う． 1. はじめに 楽天は， 1997年にオンラインショッピングモール「楽天市場[1]」のサービス提供を開始して以来，会員数，流通額を伸ばしており，2011年は楽
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すかいらーくグループ様・導入事例公開 | クラスメソッド株式会社
【14-B-2】グリーを支えるデータ分析基盤の過去と現在（橋本泰一〔グリー〕）