コンテンツ情報
公開日 |
2017/01/19 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
技術文書・技術解説 |
ページ数・視聴時間 |
10ページ |
ファイルサイズ |
1.14MB
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要約
ビッグデータ時代の分析モデルとして、多くの企業でデータ主導型ビジネスへの移行が進んでいる。この流れの中、ビッグデータ処理に最適な分析基盤として「Apache Hadoop」が注目されているが、そのオンプレミス導入には技術的・経済的に大きな負担が伴う。
特に社内での分析需要の一時的な増加に対して、オンプレミスではHadoopクラスタの容量を迅速に拡張できないことが、イノベーションや成長の阻害要因となりつつある。そこで、ニーズに応じたハードウェアの拡張や未使用時のシャットダウンが可能なクラウドでのHadoopの実行が検討されるようになった。
しかし、長期実行や常時稼働を想定したユースケースではオンプレミス型のメリットも大きいことから、今後はオンプレミスとクラウドの両方から分析結果を得るハイブリッド型がより一般的になると考えられる。そこで、本コンテンツでは、4つのユースケースを交えつつ、Hadoopをより有効なビッグデータ分析基盤にする方法を探る。