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ビッグデータはバズワードか? (Cloudian Summit 2012)
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1.
ビッグデータはバズワードか?
2012 年 6 ⽉月 5 ⽇日 Cloudian Summit 2012 ジェミナイ・モバイル・テクノロジーズ May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 1
2.
はじめに
最近、「ビッグデータ」という言葉を見かけることが増えました。 その一方で、一時期もてはやされたWeb2.0と同じような、 バズワードだという意見も見かけ始めています。 ここでは、私たちのビッグデータに対する見方をお話します。 May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 2
3.
まず、バズワードとは?
「バズワード(Buzz Word)とは、 一見、専門用語のように見えるが、 具体性がなく明確な合意や定義のな い用語のことである (Wikipedia)」 May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 3
4.
「ビッグデータ」は2011年後半から 2011年後半、各社が「ビッグデータ」をテーマにしたニュースを発 表し始めました May 2012
Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 4
5.
Geminiも2010年に連載記事執筆・・・
http://businessnetwork.jp/Portals/0/SP/gemini/index.html May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 5
6.
Hadoopは2009年後半から・・・ 2009年後半から、Hadoopが注目を集め始めました May 2012
Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 6
7.
Hadoopは分散処理を身近な技術に 従来は、「速く、大量データを
Hadoopは、複数の汎用的な 処理」するためには、高性能 サーバーを使い、分散、並列処 (=高価な)マシンが必要でし 理するソフトウェア製品として注 た。 目を集めています。 INPUT OUTPUT INPUT OUTPUT 分散並列 集中処理 処理 May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 7
8.
ビッグデータが「分析」に至るロジック 「大量データを速く処理」する、高価な技術がHadoopにより身 近に
カーナビ センサー Googleはユーザーの利用 医療分野・・・ 行動履歴を分析し、ユー などにおける分析事例 ザーに最適な広告を掲載 「大量データ処理」技 大量データは、ビジネ 術の利用事例はどこ スインテリジェンスの Web2.0のビジネスモデル に? ために必要 Amazonはユーザーの閲 覧、購買履歴を分析し、 ユーザーに最適な商品を 推薦 「ビッグデータ」=「ビッグデータ分析」 May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 8
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ビッグデータが小さくなった・・・ ビッグデータが注目を集める一方、 最近聞かれる声は、
「Hadoopを使うほどの分析データは無い・・・」 「統計的にサンプリングすれば分析に充分・・・」 「DWHはシングルマシンで利用・・・」 「テラバイトはビッグデータ?・・・」 バズワードかも May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 9
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ビッグデータは「ビッグ」ウェーブ ビッグデータは突如押し寄せるデータの大波に由来 May 2012
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ビッグデータ分析の前に・・・ 1日あたり12TBのデータがあると、一般的な性能のマシン1台では、 データを書き込むだけで42時間
Analyzing Big Data at Twitter (Web 2.0 Expo NYC Sep 2010) by Kevin Weil May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 11
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駅の自動販売機もビッグデータ May 2012
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ビッグデータの本当の課題は・・ サービス
書き 読み アプリケーション 保存 加工 分析 アプライアンス 込み 出し Volume 大量データの塊 Variety 非構造、多種多様 Velocity リアルタイム処理 バッチ処理 Low Cost 低コストの汎用サーバー、並列・分散 May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 13
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ビッグデータのためのストレージ ビッグデータに最適なストレージに求められるのは・・
可用性(Availability):いつでも利用できる 信頼性(Reliability): 拡張性(Scalability): データを紛失しない リアルタイムに容量を拡 Data Center 1 張できる Data Center 2 データを 複製 経済性(Economy): 弾力性(Elasticity): 汎用的なハードウェアを ノード追加が簡単にで 利用できる きる May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 14
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まとめ
ビッグデータは、「ビッグデータ分析」の意味合いで使われ ているように見受けられます。 本来ビッグデータは、突然押し寄せるデータの大波に由来 しており、また、これからもデータの膨張は続くでしょう。 ビッグデータを迅速に読み書き、保存できる高い拡張性を もつクラウドストレージが重要になります。 May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 15
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Cloudianは、ビッグデータに最適なクラウドストレージを構築
できるソフトウェア製品です。 www.cloudian.com May 2012 Copyright © 2011-2012 Gemini Mobile Technologies Inc. & KK All Rights Reserved. Page 16