HD」に関する説明会を行なった。各種ソーシャルメディアの普及などを背景に「企業が抱える情報は今後10年間で50倍に成長」と予測し、「データの95%は非構造化データ」といった分析を紹介して「ビッグデータの時代が到来」したと指摘した。ビッグデータを取り扱う必要のある企業は、一部の特殊な立場にある企業に限定されているわけではなく、業種業態や企業規模を問わず、多くの企業がビッグデータを活用する必要に迫られると説明した。EMCのビッグデータ・ソリューションのスタック同氏は、企業がすでに保有している、あるいはアクセス可能な状態にある非構造化データの量は現在でも膨大だが、これを活用できている企業はほとんどないとした。CRMを活用してカスタマー・エクスペリエンスを正しく把握するためには、TwitterやYouTube、FacebookといったさまざまなSNSで交わされる膨大な情報、コールセンターに掛かってきた電話の通話内容など、膨大な非構造化データを分析する必要がある。そのための準備がまだ整っていない企業が大半だろう。EMCでは、ビッグデータを格納するためのストレージはもちろん、データ分析を担うミドルウェアとしてGreenplum製品にも注力している。WareHouse)製品と位置づけられるが、高度なスケールアウトテクノロジーを活用することで大量データを高速に処理することが可能になっている。DBを補完する分散型データストアとして機能することになる。完氏は、Greenplumのスケールアウトテクノロジーの詳細について説明を行ない、同様にスケールアウトテクノロジーに基づく競合製品との違いとして「徹底した並列処理」を挙げた。DBではシェアードナッシングアーキテクチャを採用しているが、同じくシェアードナッシングに基づくシステムでも、通常は全体をコントロールするためのマスターサーバーが存在し、この処理能力が全体のボトルネックになる例が多いという。Greenplumではマスターサーバーの処理能力がボトルネックにならないよう、一般的な実装ではマスターサーバーで行なわれる処理も極力並列化されたセグメントサーバー側で実行されるように配慮されているという。データソースからのローディング処理では、マスターサーバーがデータソースからデータを引き出し、適切なセグメントサーバーに振り分ける。この処理を実行するため、マスターサーバーの処理能力がボトルネックとなることから、マスターサーバーに関してのみはスケールアップ型の処理能力拡張を行なうのが一般的だ。DBは、セグメントサーバーがそれぞれ並列的にデータソースにアクセスする。各セグメントサーバーが、それぞれ他のセグメントサーバーに対してデータ振り分けを行なうのだ。した自律的な構成により、分散化されたセグメントサーバーの処理能力を活用できるという。Appliance(DCA)」が提供されている。DBも、コモディティ化したIAサーバーやネットワークを活用することで、低コストで高性能を実現するように配慮されている。アプライアンスも同様に、専用ハードウェアや専用インターフェイスを排して標準的なコンポーネントだけを使うことで、高いコストパフォーマンスを実現するよう配慮されているという。HDは8月末~9月に米国で正式発売となり、日本では年末に提供開始を予定しているという。JAWS中の人が語るさくらインターネットフルSSD化を実現したさくらのVPS、クラウド時代も進化し続ける飯田橋クラウドクラブ(略称:イイクラ)今年も色々ありました。スマホお気に入り一覧マイページ。