TechTargetジャパン

コンテナ採用、新課金モデルの動きも
超速で進化するハイパーコンバージド(HCI)技術、次は脱ハイパーバイザー
ハイパーコンバージド技術が進化している。従来のハイパーバイザーではなく、コンテナ技術をサポートする製品も登場。新しい課金モデルが現れるなど市場の変化が激しい。(2017/9/11)

柔軟性とスケーラビリティが鍵
いまさら聞けない「SoE」、従来の「SoR」とは何が違う?
データ管理の分野では今、イノベーションを創出するシステムとして「Systems of Engagement」(SoE)を構築する動きが活発化している。鍵となるのは、柔軟性とスケーラビリティ。そして「Systems of Record」(SoR)との違いは?(2017/8/17)

キーパーソンインタビュー
Hadoopの父、カッティング氏に聞く今後のビッグデータ活用法
「Hadoop」の生みの親の1人であるカッティング氏に、現在の活動、Hadoopの今後、サイバーセキュリティとビッグデータの関係について聞いた。(2017/8/14)

「Google Cloud Next 2017」メルカリ事例【前編】
メルカリがデータ分析基盤に「Google BigQuery」を採用する理由
データ分析基盤に「Google Cloud Platform」(GCP)をはじめ、Googleのサービスを多数採用しているメルカリ。中でも積極的に活用しているのが「Google BigQuery」だ。BigQueryを中心としたGCP活用事例を紹介する。(2017/8/9)

見直されるデータストレージの概念
ハイパーコンバージドインフラ登場でさらに曖昧になるサーバとストレージの境界
コンテナ、ハイパーコンバージドインフラ、ビッグデータなどの新たなテクノロジーは、コンピューティングプラットフォームとストレージプラットフォームの境界を曖昧にし、従来のITのサイロを崩壊させている。(2017/7/19)

ベンダー発表の性能は信じられるのか
フラッシュストレージの最適解「共有DAS」、本当に性能は向上するのか?
フラッシュストレージの性能を引き出すNVMe。ストレージを効率的に運用する共有ストレージ。両者の融合が共有DASだ。ベンダーはとてつもなく高いIOPS値をアピールするが、本当だろうか?(2017/6/27)

SDSの定義とトレンド【後編】
徹底解説:ストレージ仮想化、オブジェクトストレージにおける「SDS」の仕組みとは
「ソフトウェア定義ストレージ」(SDS)ほど見解に相違が見られる用語はない。「柔軟性」「使いやすさ」「スケーラビリティとパフォーマンス」「総所有コスト」の4基準で各SDSの長所と短所を評価する。(2017/6/5)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第4回
IoT時代のビッグデータアナリティクスは今までと何が違うのか?
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2017/5/18)

コンサルティングファームのDeloitteがレポート
深層学習が引き出す非構造化データの“暗黒面”の力とは?
コンサルティング企業のDeloitteが新しく公開したレポートによると、非構造化データとその他のいわゆる「ダークデータ」を分析することで、大きなビジネス価値を得られる可能性があるという。(2017/5/16)

AWS、Azure、Googleなどがサポート
主要クラウドが提供する「GPUインスタンス」、本気を引き出す高負荷アプリとは?
AWS、Azure、Googleなどのパブリッククラウドは、高性能なコンピューティングリソースを集中的に提供する「GPUインスタンス」を用意している。そのメリットを享受できるアプリとは? (2017/4/17)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第5回】
製薬企業にITの新風を吹き込む、次世代のCIOがやるべき4つのこと
製薬企業のIT部門に求められる役割は大きく変わりつつある。ビッグデータ、人工知能(AI)、デジタルデバイスといった新技術をビジネス戦略に取り入れるCIO(最高情報責任者)の役割も見直す必要がある。(2017/4/25)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第4回】
医薬品マーケターが利益に貢献したプロモーションを見抜く“すごいデータ分析”とは
製薬企業のマーケティング担当者が活用しやすく、「次のプロモーション施策では何が最適な打ち手となるのか」を考えるのに有効な、データ分析の代表的手法を解説します。(2017/4/17)

分散ディープラーニングを実現
Yahoo!がSpark/Hadoop環境で使える「TensorFlowOnSpark」をリリース
Yahoo!の機械学習チームが、分散ディープラーニングに対応したTensorFlowである「TensorFlowOnSpark」を公開した。TensorFlowOnSparkが必要な背景を解説する。(2017/4/12)

巨人を脅かすか
SnapRoute、NGINXなどの注目オープンソースネットワークソフトを紹介
ネットワーク分野におけるオープンソースの受け入れと展開の機は熟していると関係者は語る。SnapRoute、NGINXなど注目のオープンソースソフトウェアを紹介する。(2017/4/10)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第3回】
医療従事者向け情報提供ツールの膨大な選択肢から効果的な手段を選ぶコツ
eディテーリング(電子的な情報提供活動)ツールやメルマガ、オウンドメディアなど、MR(医薬情報担当者)から医療従事者に向けた情報提供ツールは多くの種類があります。目的に応じた効果的な選び方を紹介します。(2017/4/10)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第2回】
製薬企業のMRが、ITツールを使いたがらない“残念な”理由
製薬企業のMR活動のIT化が進んでいます。Webサイトやメールなど多角的な情報提供ができるようになってきたものの、現場のMR(医薬情報担当者)がツールを積極的に使いたがらないのはなぜでしょうか。(2017/4/3)

製薬企業のマーケティングを変えるデータ活用【第1回】
製薬企業のマーケティング調査が「市場規模把握」で終わってしまうのはなぜか
製薬企業が新薬を上市する際、市場調査が「市場規模把握」にとどまってしまい、マーケティング戦略を決め切れなくなるケースが少なくないという。医療用医薬品業界のデジタルマーケティング専門家が解決策を説く。(2017/3/27)

2017年のフラッシュストレージの行方【前編】
2017年は「NVMe over Fabrics」が本格始動、専門家が語るフラッシュの未来とは
大手ストレージメーカーのCTOは、「Non-Volatile Memory Express」(NVMe)SSDや「NVMe over Fabrics」(NVMe-oF)テクノロジーに注目している。果たして2017年フラッシュストレージはどうなるのだろうか。(2017/3/27)

テープがついに引退し、クラウドをDRで利用?
企業向けデータ管理の主要技術、2017年はどうなる?
2017年、企業でのデータ管理の在り方はどのように変わるのか。DR目的でのクラウド利用やテープストレージの終わりの始まりなど、起こり得る5つの事象を予測する。(2017/3/17)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第4回】
製薬企業のビッグデータ活用、匿名化された患者の臨床現場データがあると何が分かる?
製薬企業はどのような形でビッグデータを利活用しているのだろうか。リアルワールドデータ(RWD)の話題を中心に、さまざまな企業の事例を紹介する。(2017/3/22)

CTOたちが予測する“混迷”の2017年ストレージ市場(後編)
「Hadoopの時代は終わる」 ビッグデータ解析で主役が入れ替わる“ストレージ的”理由
最高技術責任者(CTO)たちが予測する2017年のエンタープライズストレージ市場。後編ではデータ分析とセキュリティにおけるストレージの影響に言及する。(2017/3/8)

300社超の調査で判明
データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も
多くの企業は、今日のビッグデータとデータサイエンスがもたらすチャンスを認識しているが、一方でそのエコシステムの複雑さに手を焼いている。(2017/3/6)

レノボ・ジャパン株式会社提供ホワイトペーパー
ERPデータとビッグデータ分析の連携を実現する SAP HANA Vora + MapR
基幹系データを活用しつつ、ビッグデータに備えたシステム構築に必要なシステムアーキテクチャとは。SAP HANA VoraとMapRを連携させ、Lenovoサーバ上で動作させる検証を基に、3社およびCTCの4社が共同でベストプラクティスを提案。(2017/2/21)

Hadoopは限界、4億ブラウザの行動データを分析する高信頼システム構築の要点
のべ4億ユニークブラウザもの行動データから、年齢や性別、地域ごとの行動の違いや商品への関心の有無を導き出す。安定したサービスを実現するため選ばれたシステムとは。(2017/2/16)

OSSと積極的に連携
R言語ベースのデータ分析プラットフォーム「Microsoft R Server」リリース
Microsoftが、「Microsoft R Server」(旧称Revolution R)を公開した。HadoopやSparkなどとも連携する統合プラットフォームになっている。(2017/2/15)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第3回】
製薬企業にもビッグデータの波、「リアルワールドデータ」活用に必要な技術とは
製薬企業を中心として、「リアルワールドデータ」(RWD)の活用に注目が集まっている。該当するのはどのようなデータなのか。RWDをはじめとするビッグデータを活用するために必要な技術とは何だろうか。(2017/2/6)

クラウド、IoTの他は?
乗り遅れると致命的、2017年の企業ITを左右する5つの主要技術を示す
クラウドコンピューティングはここ数年で大いに進化した。ただし先はまだ長い。今後はビッグデータやコンテナ、IoTといった技術が大きな役割を担うことになる。(2017/2/2)

サーバ仮想化はターゲット外
アナリティクス&ビッグデータに最適な新世代フラッシュストレージ
フラッシュ市場の成熟とともに、アナリティクスやビッグデータ用途に最適なフラッシュストレージが登場してきた。従来製品との違いと各社の新世代製品の特徴を紹介する。(2017/1/23)

今や使うのが当たり前
企業に広がるオープンソースストレージ利用
OSやアプリケーションに続き、オープンソースストレージが企業に進出しつつある。多くのソフトウェアが既に利用されており、オープンソースストレージ利用は主流といえる状況だ。(2017/1/5)

会員が注目した2016年記事ランキング(データ分析編)
「脱Excel」「機械学習」「IoT」、データ分析関連で読者が注目したのはどんな話題?
2016年、データ分析関連の記事で最も読まれたのはどんなテーマだったのか。TechTargetジャパンの関連記事ランキングから探ります。(2017/1/4)

Computer Weekly製品ガイド
クラウドバーストの利用が伸びない理由
クラウドバーストの魅力は理解しやすい。だが少なくとも現時点では、それに伴う複雑さがメリットをかき消している。(2016/12/20)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第1回】
製薬企業のIT部門は販促活動の環境変化に備えよ――知っておくべき技術トレンド
専門性の高い情報を扱い、医薬品の適正使用を促すサイクルを構築するMR(医薬情報担当者)の業務には、データ分析やデジタルマーケティング技術の活用が大きな効果をもたらす可能性がある。(2016/11/28)

EvernoteがDropboxより進化している理由
「データを認識できるストレージ」が企業システムを“勝手に”最適化する
ストレージシステムが自分に保存しているデータの詳細を把握できるようになったとき、アプリケーションも相性に合わせた最適な使い方を自ら選べるようになるという。(2016/11/22)

保険会社の導入事例
製品だけで選んではいけない、ビッグデータプラットフォーム選び
複数のHadoopディストリビューターからどの製品を選ぶべきなのか。ドイツの再保険会社は、製品以外の面に注目することで導入を成功させた。彼らの製品選定を決定付けた要因とは何か?(2016/11/14)

エグゼクティブインタビュー
ワールドワイドな送金サービスが新たに手掛ける「サービスとしての送金」
世界各国に手軽に送金できるサービスを提供するWestern Union。同社の送金システムは一部の銀行のモバイルバンキングサービスにも組み込まれているという。(2016/11/11)

Computer Weekly製品ガイド
SQLからNoSQLへ――そして再びSQL?
Webスケールのデータセットを整理するデータベースの台頭に関わるサプライヤー、そして「NewSQL」と呼ばれる新興勢力の動向について紹介する。(2016/10/27)

Computer Weekly製品ガイド
MicrosoftとOracleのNoSQLデータベース
クラウドアプリケーションとビッグデータサービスは、NoSQLデータストアの新たな波をもたらした。MicrosoftとOracleはどんなサービスを提供しているのか。(2016/10/24)

「Data Lake Analytics」「HDInsight」など
「Microsoft Azure」、知っておくべき7つのビッグデータサービス
Microsoftは「Microsoft Azure」のビッグデータサービスポートフォリオを拡大している。ビッグデータで大躍進を遂げたいユーザー企業が知っておくべきAzureのサービスを説明する。(2016/10/17)

非構造化データ時代が求めるストレージ
Amazonの影響も無視できない「オブジェクトストレージ」導入が急増する事情
スケーラビリティ、パフォーマンス、低価格は、企業がオブジェクトストレージを導入する大きな動議になるとベンダーは説明する。だが、企業がオブジェクトストレージを選ぶ理由はこれだけではない。(2016/10/4)

インフラだけでなくアプリのニーズで
AWSだけではないIaaSプロバイダー選び、使用アプリで変わる“最適解”
IaaSプロバイダーがポートフォリオを拡大してより高いレベルのサービスを提供するようになるにつれ、インフラだけでなく、アプリのニーズもベンダーを選ぶ基準になりつつある。(2016/9/27)

Hadoopユーザーは要注目
列指向ストレージエンジン「Apache Kudu」とは何か
Apache Software FoundationのOSSプロジェクトの1つ、「Kudu」がトップレベルプロジェクトに昇格した。Kuduとは? 列指向ストレージエンジンとは?(2016/9/26)

Hadoopとの使い分けは?
ビッグデータを高速分散処理するSparkをAWSで動かすと何がすごいのか
「Amazon Web Services」(AWS)のHadoopサービスとして特に魅力的なのが「Apache Spark」である。「Amazon Elastic MapReduce」と連係して高速処理や多用途性を実現する。(2016/9/12)

HadoopベースのRDBMS
RDBMSの新しい選択肢「Splice Machine」とは何か?
HadoopとSparkを利用したRDBMS「Splice Machine」のバージョン2.0がリリースされた。Splice Machineとはどのようなデータベースなのか。2.0の動向と併せて紹介する。(2016/9/12)

Hadoopとストレージシステムの良い関係【後編】
Hadoopの悩みとさよならできる、脱「HDFS」をかなえるストレージシステム4選
「Apache Hadoop」の要ともいえる分散ファイルシステム「HDFS」には課題も少なくない。HDFSを使わなくても済むようになる、4つのストレージシステムを紹介する。(2016/8/30)

Hadoopとストレージシステムの良い関係【前編】
Hadoopトラブルの“真犯人”、「HDFS」を使わずに済む代替手段とは
「Apache Hadoop」の要ともいえる分散ファイルシステム「HDFS」。その課題を回避するために、共有ストレージシステムを使用するユーザー企業が増えている。その理由を紹介する。(2016/8/29)

Azureがベストになる条件とは?
それでもAWSではなくMicrosoft Azureを使うべき理由
AzureはAWSに大きく水をあけられていて、その差が縮む気配はない。あえて業界1位のAWSではなくAzureを選ぶ理由とは何か。Azureならではの優位点を検証する。(2016/8/26)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第3回
データ分析で成功するためのデータマネジメントとIT部門の新たな役割
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2016/9/9)

オブジェクトストレージ用途でもHDDを駆逐
価格低下が進むSSD、「HDDに比べて速度3倍で同一価格」の衝撃
オブジェクトストレージでは、場所を取って動作も遅いが安価なHDDを利用してきた。だが、価格低下が著しいSSDは、オブジェクトストレージでもHDDを駆逐しようとしている。(2016/8/22)

セキュリティとコストパフォーマンスの視点で考える
クラウドSparkの導入、思い込みとは正反対の「本当のメリット」とは?
「Apache Spark」の商用ディストリビューションの多くには、クラウドのオプションが用意されており、顧客から人気を博している。だからといって、それがあらゆる状況で役に立つわけではない。(2016/8/15)

まずは用語から学ぼう
Googleが提供するビッグデータ分析サービスの基礎知識
「Google Cloud Platform」で提供される各種ビッグデータサービスの全体像について案内するのは容易ではないが、本稿ではGoogleが提供しているサービスの一つ一つについて分かりやすく紹介してみたい。(2016/8/9)

Loading