ここで率先して何か言えればよかったのですが、正直そんなに詳しくない自覚がありますし、下手に発言すると「なんであんなこと言っちゃったんだろ」と後悔がぐるぐるしてその後の話に身が入らない予感がしたため、ここは聞く係になると決めて潜伏させてもらうことにします。緊張感溢れる時間が流れた後、やっと一名の方が発言されます。その方が選択されたのがこちら。RDBMSが多めです。DSC_0295それに対し、一つの例として演者の方々から示されたのがこちら。商品履歴はJSONでドキュメントデータベースに入れる、購入履歴はレコメンデーション機能を実現するためにグラフデータベースに入れる、など。DSC_0296引き続き、議論は「SQLに適するものと適さないもの」という視点で進みます。会場が温まってきて、ちらほらと声が上がります。SQLはトランザクションが必要なもの、とか、NoSQLはIoT、とか。意見が出揃ったところでまとまったものが出されます。なんとなく認識はしていましたが、こうやって言語化されるとすっきりしますね。DSC_0297そこからデータレイクの紹介があり、最後は「過去のデータとお天気情報をもとに航空機の遅延予測をするシステムを作るには」というテーマとなりました。これもまた参加者の方々からぽつぽつとあがる声を元にその場で構成が書き起こされ、最後は回答例が提示されました。DSC_0307DSC_0308普段はWebや書籍なんかで完成したアーキテクチャ例を見て「まあ、そういうことだろうな」なんて思っているのですが、いざ真っ白な所から描いてみるとなかなか難しく、できあがった時に達成感があることが分かりました。考えてみると実際の案件でも同じことが起こります。お手本として示されるアーキテクチャはあるのですが、それがそのまま案件に使えるわけではなく、要件に応じて選択して行くという過程が必ず発生しますし、そこが我々ベンダの腕の見せ所だと感じました。それにしても、チョークトークは初めて出たのですが、なかなか難しいですね。チョークトークという形式を最大限に活かすには自分もそのテーマについて一言あり、演者や他の聴講者と積極的にディスカッションするくらいの準備があってこそだと感じました。まとめるとAzureでビックデータを活用するソリューションを構築するには、色々なテクノロジを選べるからこそ恩恵も悩みも多いビックデータのアーキテクチャガイドが提示されているが、実際はシナリオに応じてうまく選択する過程が発生するチョークトークは準備して参加するともっと楽しいでした。恵子うっかりものです。Days%d人のブロガーが「いいね」をつけました。