クラウドベンダーの注目すべきサービス

　ITチームはビッグデータ構想をサポートするために、ベンダーのさまざまなクラウドサービスを幾つか組み合わせる準備も必要になる。こう話すのは、コンサルティング企業Cloud Technology Partners（Hewlett Packard Enterpriseが買収）で主席Azureアーキテクトを務めるムハンマド・ナビール氏だ。

　「さまざまなサービスを細部まで理解し、それらを連携させて実装する必要がある」（ナビール氏）

　ナビール氏によると、大手クラウドベンダー3社の注目すべき重要なビッグデータサービスがあるという。Google、Microsoft、Amazonについて紹介しよう。

Google（Google Cloud Platform）

1. 分析データウェアハウス用のGoogle「BigQuery」
2. バッチとストリーム処理用の「Cloud Dataflow」
3. 管理対象のHadoopとSpark用のGoogle「Cloud Dataproc」
4. データ探索用のGoogle「Cloud Datalab」

Microsoft（Microsoft Azure）

1. オープンソースフレームワークなどを利用するための「Azure HDInsight」

　利用可能なのは分散処理の「Hadoop」「Apache Spark」「Apache Storm」、分散処理基盤の「Microsoft R Server」、NoSQL型のデータベース「Apache HBase」などである。

Amazon（AWS）

1. HadoopとSparkを使用するための「Amazon Elastic MapReduce」
2. Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）での分析用の「Amazon Athena」
3. クラスタ用の「Amazon Elasticsearch Service」

　サードパーティーのトレーニングオプション以外にも、クラウドベンダーが導入を支援する学習機能を用意している。例えば「Google Cloud Console」は無料トライアルが可能でサンプルも付属している。

　ナビール氏は、実践的体験が大いに役立つと考えている。「講義を聞くことも十分役には立つが、実際の現場で利用できるかどうかは座学だけでは分からない」と同氏は話している。

ビッグデータの全体像を見る

　ベンダー固有のビッグデータのサービスに関する知識は重要だ。だが、複数のクラウド基盤にまたがってチームのスキルを多様化する努力も必要だ。市場での圧倒的勝者はまだ決まっていない状態で、1社のベンダーに頼り過ぎるのはやや短絡的だからだ。こう語るのは、ネットワークトラフィック分析ベンダーKentikの共同創立者兼CEOのアビィ・フリードマン氏だ。

　「長期的に見れば需要のないスキルセットを開発している可能性もある」とフリードマン氏は話している。分散システムや分散データベースなど、クラウドでのビッグデータに関連する一般的な概念を習得するのが適切なアプローチだ。

　「一般的な概念を習得してしまえば、特定のクラウドサービスベンダーが導入するテクノロジーを習得するのは非常に簡単になる」（フリードマン氏）

　また、どのクラウド環境でも、アプリケーションの種類から格納されるデータの種類まで、そのデータに対するアクセスと使用のさまざまな方法を徹底的に理解したおく必要があると話すのは、デジタルマーケティングを取り扱うMonday Loves Youでディレクターを務めるキャシー・デニス氏だ。

　「つながりを考案する担当者やチームが、ビジネスの各所にさまざまなプロセスが必要になることを理解していなければ、事態はどんどん良くない方向に向かうだろう」と同氏は話す。ITの新規プロジェクトと同様、知的な好奇心と的確な判断力が大いに役立つだろう。