新バージョンにより、ユーザは個人でもチームでも容易にデータ活用に必要となるツール群を利用できるようになり、よりデータ活用が迅速かつ便利になるという。クラウドででもオンプレミスでも、世界中に散在するどのデータであってもMapR上にさえあればデータ活用が直ちに行えるようになる。
開発者は、より高度な開発を機械学習／AI、SQLクエリ、リアルタイムデータ統合やマイクロサービスなどニーズに合った手段で可能になる。管理者は、MapRの管理ツールからMapRクラスタのその瞬間の状態も履歴も一元的に参照、設定ができ、効率的な運用管理ができるようになるという。
「MapR 6.0」の機能強化点は次のとおり。
・MapR-DBを強化
- セカンダリインデックスにより、主キー以外でも超高速なデータアクセスが可能となり、より柔軟なアプリケーション設計が可能に
- CDC（Change Data Capture）によりテーブルの変更データを検知、通知が可能となり、アプリケーションとのよりリアルタイムな連携が可能に
- Apache OJAI2.0の機能拡張により、JSONフォーマットでフィルタ条件を表記可能に
- MapR-DB JSONテーブルのHiveテーブルへのマッピングが可能となり、SparkやHiveからデータ探索が可能に
・MapR Control Systemを強化
- MapR Streams、MapR-DB JSONの管理が追加され、より包括的な運用管理が可能に
- 従来MapR Monitoringの機能だったメトリクスダッシュボードの一部が統合され、現在の状態だけではなく履歴も一元的に得ることができ、運用性を向上
・MapR-FSを強化
- マルチMFSによるパフォーマンス向上
- 最少レプリカ数の保証によるデータ保護
- マルチテナント環境における監査設定と通信の暗号化設定管理の簡素化
- クライアントネットワークの分離により、パブリッククラウドの外部からのアクセスなどネットワーク構成が柔軟に
- POSIXクライアントのマルチテナント化により、よりセキュアなクラウドでの利用を可能に
- AWS S3へのファイル移行機能により、一定期間変更のないファイルをアーカイブし、ストレージコストの削減が可能に
- OpenStackプラグインにより、OpenStackのストレージとしての利用が可能に
・MapR Data Science Refineryを搭載
MapR Data Science Refineryとは、MapRクライアントとデータ分析ツールキット（ETL／機械学習／レポーティング）がパッケージされ、Dockerコンテナで提供されるユーザツール。データ利用者はこの環境をオンプレミス、クラウドに関係なくデプロイすることにより、データ準備、データ探索、可視化、機械学習モデル構築、レポートといった一連の作業をインタラクティブに実行可能となる。
