「Hadoop」から「Spark」へ、移り変わるビッグデータ分析の注目技術（2/2 ページ）

公開 2016年01月13日 12時00分

更新 2016年01月13日 13時06分

著者

Nicole Laskowski

[TechTarget]

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デジタル化に関する対話の枠組み

　CIOやIT幹部はデジタル変革に関しては、やるべきことをやるだけでは足りない。ビジネス部門の支持（デジタル化の成功のカギを握る）を得ようとするなら、言うべきことを言うことも必要になる。『Crossing the Chasm』（邦題：キャズム）の著者として有名なジェフリー・ムーア氏は、CIOやIT幹部がビジネス部門とそうした対話を進めるための2段階の枠組みを提唱している。

Gartnerが提唱するバイモーダルIT

　企業は、IT責任者がレガシー技術の維持管理を行うだけでなく、実験のための柔軟なインフラを提供することも期待する。「CIOやIT幹部がこうした期待に対応するには、バイモーダルITに取り組む必要がある」と米調査会社Gartnerは提唱する。同社のアナリストのカート・シュレーゲル氏は、CIOはIT部門の運営において、異なるスピードが要求される2種類の活動を並行して行う体制の構築に注力すべきだと述べている。

Sparkでビッグデータを高速処理

　TechTargetで2014年に最も読まれたデータ管理関連の記事は、Hadoop 2.0に焦点を当て、Hadoopスタックがどのように進化を続けているかを解説したものだった。2015年に最も人気を集めた記事はやはりビッグデータ分野のものだが、Hadoopにはほとんど関係がない。代わりに、読者は新しいオープンソースビッグデータ技術であるApache Sparkに好奇心を示した。Apache Sparkは、米カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabのプロジェクトとして生まれた。インメモリでデータを処理し、高速な繰り返し分析を可能にしている。これはビッグデータ分析を試みる上で魅力的な特徴だ。