レポート
日本アイ・ビー・エム株式会社
Hadoop/Sparkと相性の良い製品は? ビッグデータ分析基盤の正しい選び方
分散処理を支援するHadoopやSparkといったフレームワークの登場で、さまざまな業界でビッグデータ分析が活用されるようになってきた。その背景から実例、そして成功に不可欠なインフラ製品の「正しい選択」について解説する。
コンテンツ情報
公開日 |
2016/11/28 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
レポート |
ページ数・視聴時間 |
5ページ |
ファイルサイズ |
4.43MB
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要約
大規模な分散処理も低コストに実現するフレームワーク「Apache Hadoop」により、分散処理によるビッグデータ分析が本格的に普及し始めた。銀行におけるきめ細かな顧客コミュニケーションや、運転データのリアルタイム分析による事故防止サービス、生活者の価値観などに基づくマーケティング支援サービスなど、既にHadoopを活用したさまざまななサービスが登場している。
また、Hadoopには遅延が大きいという課題もあったが、「Apache Spark」というエコシステムが解決してくれる。このように分散処理や機械学習の活用は急速に身近になり、多くの企業がその導入を検討し始めている。
ただしHadoopやSparkの性能を十分に発揮させるには、それらのワークロードと相性の良いプラットフォームが必要となる。その選定を一から行うには、時間と手間が大いにかかってしまうだろう。本コンテンツでの解説が、効果的なデータ分析を行いたい企業にとっての助けとなるはずだ。