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第1回 データストアに入る中身であるところのビッグデータの話

edited by DB Online   2011/08/16 07:00

「クラウド時代のデータストア」ということで、何回かにわたってデータストアについて連載します。私は仕事でもプライベートでもAWSよりな人間なので、AWSがメインになってはしまうのですが、クラウド時代のデータストアという事について色々とお話していこうと思います。

はじめに

 DBonlineなのにデータベースではなくて、あえてデータストアなんて言い方をしています。大きく多量のデータを貯めて効率的に使うという点で見るとMySQLやOracle、SQL Serverのようないかにもなデータベースが必ずしも最適ではないこともあります。データの大きさや複雑さにより、リレーショナルデータベースが生かせる場所、NoSQL・KeyValueStoreが生かせる場所というのがそれぞれにあります。

いわゆるデータベースだけではなく、「データを貯めやすく、そしてそのデータを使いやすい」ということに目を向けていくと、最適な「データストア」がなんなのかがわかってくるはずです。

ビッグデータって

 今回は第1回ということで、まずは入れ物ではなくて、データストアに入る中身、「ビッグデータ」について話していきたいと思います。「ビッグデータ」という単語、最近ちらほら聞くようになってきましたけど、ビッグデータってそもそもなんなのかよくわかりませんよね。ビッグデータの定義はきっちり決まっているのかも怪しいところで、「既存の技術では管理できないほどにボリュームが増え、複雑化したデータ」と定義する人もいます 。

 確かにでっかくて複雑なデータはビッグデータという感じがします。一方、私の考えるビッグデータの定義は今あるデータが複雑だろうが、ボリュームがペタバイトクラスだろうが、キロバイトクラスであろうが関係なく、「単純なバッチ処理では追いつかないような速度で増え続けるデータ」だと思っています。処理の速度には複雑さも関係してきますが、「ものすごい速さでどんどん増えていくデータ」、それも処理する速度よりも速い速度で増えていくデータをビックデータと呼ぶことにしています。ということで、これから増え続けるデータをどう扱っていこうというテーマで話を進めていきましょう。

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著者プロフィール

  • 得上竜一(トクガミリュウイチ)

    株式会社マイニングブラウニー代表。 高校卒業後、電力会社の通信部門へ。社内にいくつもASがあるようなIP網やPDH,HDLCなどのL2以下のネットワークの保守を担当。その後パソコン・家電の激安店で価格調査と価格設定のシステムを開発。現在は進化させたそのシステムでインターネットの情報を集...

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