SHOEISHA iD

※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(メールアドレス&パスワード)でログインいただけます

EnterpriseZine(エンタープライズジン)編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

直近開催のイベントはこちら!

EnterpriseZine Day 2022

2022年6月28日(火)13:10

EnterpriseZine(エンタープライズジン)編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けの講座「EnterpriseZine Academy」や、すべてのITパーソンに向けた「新エバンジェリスト養成講座」などの講座を企画しています。EnterpriseZine編集部ならではの切り口・企画・講師セレクトで、明日を担うIT人材の育成をミッションに展開しております。

お申し込み受付中!

Interview

IBMのビッグデータ関連ソリューションの最後の1ピース「BigInsight」ってなんだ?

日本アイ・ビー・エム株式会社 ソフトウェア事業 インフォメーション・マネジメント事業部 マーケティング・マネージャー 中林紀彦氏

IBMのビッグデータ領域の製品ラインアップを埋める最後の1ピース「Infosphere BigInsight」が先日リリースされた。大量の非構造化データの処理基盤としてイベントなどでアナウンスされながらも、その詳細については長い間伏せられてきた同製品の 実態とはどのようなものだろうか。Information Managementブランドのマーケティング・マネージャーを務める日本アイ・ビー・エムの中林紀彦氏に話を聞いた。

IBMのビッグデータ領域の最後の1ピースBigInsightsとは?

日本アイ・ビー・エム株式会社ソフトウェア事業インフォメーション・マネジメント事業部マーケティング・マネージャー中林紀彦氏
日本アイ・ビー・エム株式会社
ソフトウェア事業 インフォメーション・マネジメント事業部
マーケティング・マネージャー 中林紀彦 氏

―― 長らくInformation Managementブランドのイベントなどでビッグデータ関連製品の最後の1ピースとして紹介されてきたInfoSphere BigInsights(以下、BigInsights)がついに先日リリースされました。名前は聞いたことがあるが、詳細は知らないという方が多いと思います。まずは、その概要を教えてください。

 BigInsightsは、大規模分散処理を可能にするオープンソース「Hadoop」を企業の情報システムを開発する際に使いやすい形でカスタマイズしたものです。もともと、IBMはビッグデータ時代が到来するという認識を持っています。大量の情報を短時間に分析することによって、従来は得られなかったような知見を引き出す。

―― 例えば、センサーやリアルタイムデータ処理技術を使って地球規模の問題を解決するSmarter Planetもそうですよね。

 まさにそのとおりです。で、ビッグデータをもう少し詳しく見ていくと、その内訳に占める非構造化データの割合が非常に大きいことが分かるんですね。つまり、これまでのようにデータベースに正規化された形で納まるキレイなデータではなく、センサーから寄せられる波形データや、ソーシャルメディアに投稿された読者の日記、つぶやきのように構造化されていないデータが急速に増えています。

 従来のRDBMSは、構造化された少量のデータを高速かつ正確に処理することを目的としてきたものです。例えば、金融系の決済システムでの利用に堪えうるような可用性、信頼性の実現を至上の命題としてきた。ただし、これらの仕組みはペタバイト級の大量データを処理することを基本的に想定していません。従来の仕組みでビッグデータを処理しようとすると、業務では使い物にならないくらいに時間が掛かってしまいます。

 そこで、ビッグデータを処理するためにIBMは3つの技術を揃えました。従来のような構造化データについてはスケーラビリティを強化したDB2やNetezzaといったデータベース、DWH製品。こちらは「Infosphere Warehouse」というパッケージも提供しています。それから、リアルタイムで刻々と状態が変わる動的データについてはストリームデータ処理基盤「InfoSphere Streams」。さらに、今回、新たに加わったのが、大量の非構造化データを処理するための「InfoSphere BigInsights」です。

 

図1:ビッグデータは量だけではなく、発生頻度やデータの性質にも特徴がある
図1:ビッグデータは量だけではなく、発生頻度やデータの性質にも特徴がある

 

 

図2:BigInsightsは大量の非構造化データの処理を担当する
図2:IBM BigInsightsはビッグデータの中でも非構造化データの処理を担当する

 

 

次のページ
Hadoopを企業で利用するために必要なコンポーネントをパッケージング

この記事は参考になりましたか?

  • Facebook
  • Twitter
  • Pocket
  • note
Interview連載記事一覧

もっと読む

この記事の著者

緒方 啓吾(編集部)(オガタ ケイゴ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

この記事は参考になりましたか?

この記事をシェア

EnterpriseZine(エンタープライズジン)
https://enterprisezine.jp/article/detail/3303 2011/07/12 07:00

Job Board

PR

おすすめ

アクセスランキング

アクセスランキング

イベント

EnterpriseZine(エンタープライズジン)編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

2022年6月28日(火)13:10

新規会員登録無料のご案内

  • ・全ての過去記事が閲覧できます
  • ・会員限定メルマガを受信できます

メールバックナンバー

アクセスランキング

アクセスランキング