多くの企業がビッグデータ分析のためにデータセンターインフラの見直しを進めている。その中には、新しいデータ分析プロジェクトを進めるに当たり、既存のインフラを見直したWikimedia Foundationも含まれている。
前回の「ビッグデータ分析に必要な性能を満たすインフラの条件とは？」に続き、ビッグデータの分析基盤を構築した企業を紹介する。ビッグデータが大規模な検索エンジンや巨大なソーシャルネットワークというルーツから離れて新たな展開を見せるのに伴い、多くの企業でビッグデータを支えるデータセンターインフラを見直す必要に迫られている。
オンラインデートサイトの米eHarmonyでは、会員同士の出会いを支援するのに「Apache Hadoop」（以下、Hadoop）を利用している。ベースとなるデータ量は64Tバイトと比較的少ないものの、これに対応するために斬新なサーバインフラを追加したという。
eHarmonyは2011年6月まで、米Amazonのクラウドサービスである「Elastic MapReduc」上でHadoopを運用していたが、毎月の利用料金が高額になったために、再び社内のデータセンターで運用することにした。
しかしeHarmonyはHadoopを社内に戻すに当たり、CPUに大きな負荷を与えるワークロードを処理するための電力・冷却要件（256台のデュアルコアサーバのファームを運用）に対処する必要があったという。x86ベースの「Intel Xeon」サーバでは、電力と冷却に掛かるコストが膨大な金額になる可能性があった。
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カラオケ業界が直面するデータ増に対応すべく多くのストレージを試し続けた結果、4社27台の製品のメンテナンスに悩まされていたエクシング。この問題を解消すべく、同社は大容量かつコスト削減効果に優れた、新たなストレージを導入した。
メインフレームにおけるデータソート処理は、システム効率に大きく影響する。そこで、z/OSシステムおよびIBM Zメインフレーム上で稼働する、高パフォーマンスのソート／コピー／結合ソリューションを紹介する。
ECと通販システムを統合したパッケージの開発と導入を事業の柱とするエルテックスでは、事業の成長に伴いデータの容量を拡大する必要に迫られていた。そこでストレージを刷新してコスト削減や可用性の向上などさまざまな成果を得たという。
CPUやGPUの性能向上に伴い、データセンターでは今、発熱量の増加にどう対応するかが課題となっている。特に高密度なサーバ環境では、従来のファンやヒートシンクに頼るだけでは熱管理が難しい。こうした中、企業が採用すべき手段とは？
中堅・中小企業の中には、IT担当者が社内に1～3人しかいないという企業も少なくない。そのような状況でも幅広い業務に対応しなければならないIT担当者の負担を減らす上では、ファイルサーバをアウトソーシングすることも有効だ。
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遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
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