最新記事一覧
システム運用やアプリケーション開発の分野では絶えず技術進化が続いている。2025年にIT専門家に求められ、今後も必要となるであろう7つのITスキルをおさらいする。
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AIアプリケーションの開発を成功させる上で、プログラミング言語の選択は非常に重要な要素となる。AI分野で実績のあるプログラミング言語を紹介する。
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イーロン・マスク氏はTwitterのCEOに就任後、大規模なコスト削減策を発表した。その対象はクラウドサービス群「Google Cloud Platform」（GCP）の利用にも及んだ。その判断をどう見るべきなのか。
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大規模データの蓄積や処理に使われる技術の中では「Hadoop」が優勢だった。だが最近は、一時期守勢に立たされたはずの「DWH」が「クラウドDWH」へと形を変え、再び関心を集めつつある。背景には何があるのか。
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データウェアハウスもデータレイクも限界が見えた今、各社は「次世代型データウェアハウス」で市場をリードしようとしている。最後に生き残るアーキテクチャとは？
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クラウドサービスをはじめとするITは、DXのためのデータ活用を支える大事な要素だ。とはいえITを導入すればデータ活用が必ずうまくいくわけではない。ではどうすればよいのか。
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デジタルトランスフォーメーションに向けて自動化技術の導入を検討するのは一つの戦略だ。だが古い業務プロセスを自動化するだけでは効率化にはつながらない。効率が落ちた業務プロセスを見つけるには。
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HPCが自社に適しているかどうかを判断するには、どのような要件を検討すればいいのだろうか。ハードウェア、ソフトウェア、施設の3つの視点で考える。
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データを経営に活用したくても、膨大なデータを前に「何から着手すべきか」を悩んでいる企業は珍しくない。データの整理に時間を奪われないための秘策は。
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複雑な計算処理や膨大なデータの活用手段に「ハイパフォーマンスコンピューティング」（HPC）がある。HPCが必要かどうかを判断するに当たって、まずはクラスタなどHPCの基本を知ることが欠かせない。
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データレイクの構築を決断したとして、オンプレミスで運用するのが適切なのか。クラウドを利用すべきなのか。各社の製品とサービスを紹介する。
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Next Pathwayは新たなツール「Crawler360」を発表した。「Netezza」「Teradata」などのオンプレミスのDWHやデータレイクからクラウドサービスへ移行する際の影響やコストなどを把握しやすくする。
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Databricksは、データレイクでSQLクエリを直接実行できるサービス「SQL Analytics」を発表した。データウェアハウスとデータレイクの特徴を兼ね備えた「レイクハウス」具現化の一環だ。
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ハイブリッド環境でセルフサービス型分析の需要が高まる中、データ基盤には高い要件が課せられている。そこで注目されるのが、データカタログやスキーマの統合でデータの扱いを簡素化し、安全なデータレイクを構築できるソリューションだ。
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「NAS」「SAN」「DAS」といった従来のストレージアーキテクチャに加え、近年は「コンポーザブルインフラ」が登場した。NAS、SANを紹介した前編に続き、本稿はDASとコンポーザブルインフラを紹介する。
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自社のデータに適した「DWH」（データウェアハウス）を選択するのは大変な作業だ。選択に当たって考慮すべき重要な評価ポイントを紹介する。
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「Docker」の普及で利用が広がったコンテナ。その大規模運用の際に威力を発揮するのが「コンテナオーケストレーター」です。「Kubernetes」などの主要なコンテナオーケストレーターを紹介します。
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「DWH」（データウェアハウス）はどのように生まれたのか。なぜDWHが必要なのか。歴史を振り返りながら、DWHの存在意義を探る。
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データをビジネスで有効活用するには、複数のデータソースからデータを1カ所に蓄積し、組織横断で利用できる仕組みが望ましい。手頃にスモールスタートでき、将来的な拡張も見据えたデータ活用システムの理想像とは。
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「QLC」方式と「TLC」方式のNAND型フラッシュメモリのどちらが適切かは、どのような基準で判断すればよいのか。用途に注目して両者を比較する。
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Googleが提供しているビッグデータ分析サービスは多彩だ。中には「Google検索」「Googleアナリティクス」などの裏側で稼働するシステムを基にしたサービスもある。5つの主要サービスをピックアップして説明する。
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Googleは「Google Cloud Platform」（GCP）のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。
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2010年の提供開始以来、「SAP HANA」はさまざまな変化を遂げてきた。その主要な機能と用途を紹介する。
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「SAP HANA」にはワークフローの改善、意思決定支援、データ統合という3つの長所がある。企業におけるSAP HANAの用途にはどのようなものがあるだろうか。
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オープンソースソフトウェアも活用し、AIプラットフォームの強化を続けるMicrosoft。バイスプレジデントのガスリー氏は、競合他社とは異なる戦略があると語る。
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システムの「サイロ化」の課題を抱えていた中部電力は、課題解決のためにデータ分析システムを構築し、可視化ツールとして「Tableau」を導入した。Tableau選定の理由とシステムの運用体制、実際の活用例を紹介する。
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ビッグデータ分析のために「Apache Hadoop」などの分析基盤を利用する企業は少なくないが、運用の複雑さやオーバープロビジョニングといった課題がある。「Hadoopをもっと楽に使いたい」という読者に、有効な解決策を詳しく説明する。
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再活性化の兆しを見せるDWH市場では、注目すべき新興ベンダーが登場している。その実力はどうなのか。新興ベンダーのクラウドDWHを活用するStravaの導入事例を基に探る。
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Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。
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インサイトテクノロジーが新たに販売開始したデータベース移行支援ツールが「Insight Database Testing」だ。ユーザーは移行先データベースでSQL文を実行した結果を確認し、その場でSQL文の修正とテスト実行ができる。
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商用製品からオープンソースまで、人工知能（AI）を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。
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「『拡張分析』『自然言語』『グラフ分析』が、データおよびアナリティクス市場を変えつつある」とGartnerは指摘する。これに伴い、ユーザーはより簡単にデータを理解、共有できるようになってきている。
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優れたアプリケーションパフォーマンスに対する欲求は尽きない。遅延を減らすためには、データの方をシステムに近づけるか、システムの方をデータに近づけるか、どちらが適切なのだろう。
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Microsoftは「SQL Server 2016」と「SQL Server 2017」をリリースした直後から、既に「SQL Server 2019」を発売する準備をしていた。そのため、同社は驚くほど多くの新機能を短期間で追加している。
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AWSをはじめとするクラウド大手が、自社のデータベースサービスにOSSを採用するようになった。そのことからMongoDBなどのOSSのベンダーは、強力な手段である「ライセンス」を使って資産を守ろうとしている。
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ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。
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オンライン小売業のZulilyは、予測分析を強化するために「BigQuery」や「Tableau」を使用しており、それによりマーケティングの取り組みを効率化している。
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Dell EMCが2018年12月4日に提供開始した「Dell EMC Ready Solutions for AI」は、構築済み分析環境などの包括的支援により、企業のAI技術活用を推進する。
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機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。
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PwCが「5G」に関する調査を実施した。5Gのサービスプロバイダーが、消費者に現状の通信サービス以上の利用料金支払いを求めるならば、5Gならではのサービスの提供が必須なようだ。
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データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。
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コンピューティングやデータセンターの変化に伴い、ファイルシステムも進化しなければならない。本稿では、ファイルシステムの現状と今後の方向性について考える。
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SQL Server 2019プレビュー版にHadoopとSparkが組み込まれ、「多目的データポータル」に位置付けられることになった。同時にAzure Cosmos DBもアップデートされる。
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Kubernetes用のツールは、データベースのコンテナ化という市場を開拓している。パフォーマンス監視やQoS（Quality of Service）管理などの機能を備えたツールを紹介する。
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マルチクラウドとハイブリッドクラウド、いずれのアーキテクチャも事業に柔軟性をもたらす。関連するパブリッククラウドとプライベートクラウドがどれだけ統合されているかの程度が、この2つの違いだ。
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GPUを利用した機械学習インフラの構築には技術的な障壁が残る。ある企業はGPUベースのインフラ構築プロセスの一部を自動化するPaaSを開発中だ。これを使えば、AI技術の構築にかかる労力と時間を削減できるかもしれない。
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Googleは、サードパーティーベンダーとの関係を改善し、同社のテクノロジーを企業に浸透させようと、Google Cloud Platformエコシステムの拡大を模索している。
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ゲーム「モンスターストライク」（モンスト）で躍進するミクシィのデータ分析基盤を支えたのは、新しいワークスタイルだった。たった数人から始まったチームが全社を支える一大プロジェクトまで育った背景とは。
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IDC Japanが国内ビッグデータ／アナリティクス（BDA）ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。
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