データを処理する新しい方法としてGPUデータベースの活用が始まっている。ビッグデータの並列処理を中心に話を聞いた。
近年は新しいデータ処理技術が次々と登場している。GPUデータベースもその1つだ。これまで主にグラフィックス表示やゲームシステムに使われてきたGPUの能力を、グラフデータ処理や機械学習などのビッグデータ処理に活用する。
451 Researchでデータプラットフォームとアナリティクス担当のシニアアナリストを務めるジェームズ・カーティス氏に、GPUデータベースの背景と用途について聞いた。
〇高まるGPUの需要
――ビッグデータ処理の需要が高まり、GPUを導入するデータセンターが増えている。また、Blazegraph、Kinetica、MapDもGPUデータベースを利用している。GPUデータベースの活用は今後どの程度広がるか。
ジェームズ・カーティス氏 新しいデータベースは特定のワークロードやシナリオに合わせて調整する傾向にある。そのためのアプローチはGPUデータベースのベンダーによって異なる。汎用データウェアハウスのように広範な用途の市場を対象とするベンダーは「SQL-92」準拠を進めている。
GPUは大量のデータを処理できるため、特定の種類のクエリ処理に適している。例えば地理空間分析を高速化するのに向いている。
しかし、1つのSQL文が20ページも続くような複雑なSQLクエリにGPUを使っても、標準的なインメモリSQLデータベースのパフォーマンスを高めることはできない。並列処理でなければGPUを使う効果はあまりない。地理空間データなどの処理なら演算を並列に実行できる。
――GPUはCPUの代わりになるか。
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基幹システム運用の課題を解消すべく、ノーコード開発ツールを導入する動きが加速している。数あるツールの中からどのようにツール選定を進めたらよいのか、またどのような課題を解決できるのか、具体的なツールも含めて解説する。
老朽化したシステムの刷新に向けノーコード開発ツールを導入した「東亜建設工業」。その活用により、ベンダーに依存することなく柔軟性と持続可能性の高いシステムの構築を推進できる体制を実現している。同社の取り組みを詳しく紹介する。
社内業務の徹底的な効率化を目指す「八千代工業」。最初に導入したRPAでは、紙に依存した業務への対応は難しかったが、これらをデジタル化するためにノーコード開発ツールを使ってアプリを開発し、大きな成果を挙げている。
IT技術の重要性が高まる一方、IT人材不足が加速している。その不足を埋めるため、自社の業務システムをノーコードで開発する動きが広がっているが、ノーコード開発を導入する際には、将来的な全社DXを考慮してツールを選ぶ必要がある。
業務効率化に有効なシステム化だが、プロコードやローコードによる開発では場合によって複雑なコーディングが必要となり、かえって新たな課題を生みかねない。そこで登場したのが、スキル不要で使えるノーコード開発ソリューションだ。
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