自己記述型の構造データ

データ構造の記述の複雑さ

データ構造記述の動的性質

Webページからの情報コンテンツの抽出

構造処理 (テキストの語彙分割、品詞分析、曖昧さ処理を含む)

意味処理（エンティティ抽出、語彙相関分析、文章相関分析）

テキスト構築（ベクトル空間モデル、トピックモデルを含む）

Facebook のオープンソース ログ収集システム

構成

構成

Cloudera が提供する、分散型で信頼性が高く可用性の高い大規模なログの収集、集約、送信システムです。

収集モジュール

データ処理モジュール

データモジュール

深さ優先トラバース

幅優先トラバース

バックリンク数戦略

OPIC戦略

ビッグサイト重点戦略

ストレージ層

基本的な管理

アプリケーションインターフェイス層

アクセス層

高信頼性

効率

高い拡張性

高い耐障害性

低コスト

Linux プラットフォームでは何を実行しますか?

複数のプログラミング言語をサポート

Hadoop 分散ファイル システム (HDFS)

Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator) は、Hadoop のリソース管理およびジョブ スケジュール フレームワークです。

MapReduce は Hadoop のコンピューティング モデルであり、大規模なデータ セットの並列コンピューティングを処理するために使用されます。

Hive は、Hadoop に保存されたデータを処理および分析するための SQL のようなクエリ言語 (HiveQL) を提供するデータ ウェアハウス インフラストラクチャです。

Pig は大規模なデータ処理用のプラットフォームであり、Pig Latin と呼ばれるスクリプト言語を提供します。 Pig Latin 言語は、データ変換操作と分析プロセスを記述するために使用できるデータ フロー言語です。

HBase は、Hadoop の HDFS 上に構築された分散型列指向 NoSQL データベースです。高いスケーラビリティと信頼性を備えた大規模な構造化データへのリアルタイムの読み取りおよび書き込みアクセスを提供します。

Spark は、メモリ内で大規模なデータ セットの並列コンピューティングを実行できる、高速な汎用ビッグ データ処理エンジンです。

Sqoop は、Hadoop とリレーショナル データベースの間でデータを転送するためのツールです。分析のためにリレーショナル データベースから Hadoop にデータをインポートしたり、結果データを Hadoop からリレーショナル データベースにエクスポートしたりできます。

Flume は、さまざまなデータ ソース (ログ ファイル、センサー データなど) からデータを収集、集約し、Hadoop に移動するための信頼性が高く、スケーラブルなビッグ データ収集システムです。

システムログ分析

ユーザーの習慣分析

誠実さ

耐障害性

使いやすさ

無料でオープンソース

複数の言語をサポート

トポロジー

注ぎ口（データソース）

ボルト（加工部品）

ストリーム

Nimbus (マスターノード)

スーパーバイザー (ワーカーノード)

ZooKeeper（分散調整サービス）

情報フロー処理

連続計算

分散リモートプロシージャコール

迅速性

柔軟なスケーラビリティ

さまざまなコンピューティングモデル

多言語サポート

包括的な

ドライバーは Spark アプリケーションの主要コンポーネントであり、ドライバー プログラムは独立したプロセスで実行され、Spark アプリケーション全体の制御と調整を担当します。

クラスター マネージャーは、クラスター上の Spark アプリケーションのリソース スケジュールとタスク割り当てを管理します。

エグゼキュータは、クラスタ内のワーカー ノード上で実行されるプロセスであり、特定のタスクの実行を担当します。

RDD は、Spark のコアとなるデータ抽象化であり、分割して並列操作できる不変のデータ コレクションです。

DAG スケジューラは、Spark アプリケーションの操作を有向非巡回グラフ (DAG) に変換し、最適化してスケジュールする役割を果たします。

タスク スケジューラは、ステージ内のタスクを利用可能なエグゼキュータに割り当てて実行する役割を果たします。

Spark アプリケーションでは、データの再シャッフル (Shuffle) 操作が必要な場合、データはネットワーク転送され、異なる Executor 間で再配布されます。

Spark SQL は Spark の構造化クエリ モジュールであり、構造化データを処理するための高レベル API とクエリ言語を提供します。

Spark Streaming は、データ ストリームのリアルタイム処理と分析のための Spark のストリーム処理モジュールです。

MLlib は Spark の機械学習ライブラリであり、データ マイニング、予測分析、モデル トレーニングのための一連の機械学習アルゴリズムとツールを提供します。

GraphX は、大規模なグラフ データとグラフ アルゴリズムを処理するための Spark のグラフ コンピューティング ライブラリです。

SparkR は Spark の R 言語インターフェイスであり、R 言語ユーザーが大規模なデータ処理と分析に Spark を使用できるようにします。

特定のデータセットを複数回操作するためのアプリケーションシナリオ

大まかな更新ステータスのアプリケーション

データ量はそれほど多くありませんが、リアルタイムの統計解析が必要な用途に適しています。

Hadoop は、主にバッチ データの保存と分析に使用される、オフラインの大規模データ処理タスクに適しています。

Spark は、バッチ処理、リアルタイム ストリーム処理、対話型クエリ、機械学習などの複数のデータ処理モデルをサポートします。

Storm は、連続データ ストリームを処理するためのリアルタイム ストリーム処理フレームワークです。

Hadoop はディスク ストレージと MapReduce バッチ処理モデルを使用するため、大規模なオフライン データの処理に適していますが、リアルタイム要件が高いシナリオでは速度が遅くなる可能性があります。

Spark は、インメモリ コンピューティングと RDD ベースのデータ抽象化を使用します。これにより、反復計算のためにデータをメモリ内に保持でき、より高いパフォーマンスと対話性を必要とするデータ処理タスクに適しています。

Storm はリアルタイムのストリーム処理に重点を置いており、低遅延、高スループットの特徴があり、リアルタイム データの迅速な処理と分析に適しています。

Hadoop は、信頼性の高い分散ファイル システム (HDFS) と、大量のデータの保存とバッチ処理に適したスケーラブルな MapReduce コンピューティング モデルを提供します。優れた耐障害性とデータ信頼性を備えています

Spark は、より豊富なデータ処理機能を提供し、バッチ処理、リアルタイム ストリーム処理、対話型クエリ、機械学習などの複数のモデルをサポートします。また、ビッグ データの処理と分析の開発を簡素化するための高レベルの API とライブラリ (Spark SQL、Spark Streaming、MLlib など) も提供します。

Storm はリアルタイムのストリーム処理に焦点を当てており、信頼性の高いメッセージ パッシングとストリーム トポロジ処理モデルを提供します。大規模なデータ ストリームをリアルタイムで処理でき、複雑なストリーム処理ロジックをサポートします。

Hadoop には、より高度なデータ処理と分析のための広範なエコシステムと、Hive、Pig、HBase などの多数のツールとコンポーネントがあります。成熟したコミュニティと広範なサポートがある

Spark には、活発なオープンソース コミュニティと、さまざまなデータ処理や機械学習タスクをサポートする豊富なエコシステムもあります。 Hadoop エコシステムと緊密に統合されており、HDFS、Hive、その他の Hadoop コンポーネントとシームレスに連携できます。

Storm のエコシステムは比較的小規模で、主にリアルタイム ストリーム処理の分野に焦点を当てています。 Kafka や Cassandra などの他のツールやシステムと統合するためのいくつかのプラグインを提供します。

クラウド コンピューティングは、ネットワーク仮想化リソースをサービスとしてユーザーに提供する、動的に拡張されたコンピューティング モデルです。

ハイパースケール

仮想化

高信頼性

多用途性

高い拡張性

オンデマンドサービス

非常に安い

パブリック クラウドは、サードパーティのサービス プロバイダー (Amazon AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform など) によって構築および管理されるクラウド コンピューティング インフラストラクチャです。

プライベート クラウドは、内部のビジネス ニーズをサポートするために組織自体によって構築および管理されるクラウド コンピューティング インフラストラクチャです。

ハイブリッドクラウドとは、パブリッククラウドとプライベートクラウドを組み合わせたもので、この2つのクラウド環境を接続・統合することで、より柔軟で多様なソリューションを提供します。ハイブリッド クラウドでは、組織はニーズに応じてワークロードとアプリケーションをパブリック クラウドまたはプライベート クラウドに展開できます。

IaaS はクラウド コンピューティングの最も基本的なサービス モデルであり、仮想化されたコンピューティング リソース、ストレージ、ネットワーク、その他のインフラストラクチャを提供します。

一般的な IaaS プロバイダーには、Amazon AWS の EC2、Microsoft Azure の仮想マシン サービス、Google Cloud Platform の Compute Engine などがあります。

PaaS は、クラウド環境でアプリケーションを開発、実行、管理するためのプラットフォームを提供します

一般的な PaaS プロバイダーには、Microsoft Azure の App Service、Google Cloud Platform の App Engine および Heroku などが含まれます。

SaaS は、クラウド コンピューティングの最高レベルのサービス モデルで、ユーザーがインターネット経由で直接アクセスして使用できるフルマネージド アプリケーションを提供します。

一般的な SaaS アプリケーションには、電子メール サービス (Gmail など)、オンライン オフィス スイート (Microsoft 365 や Google Workspace など)、顧客関係管理 (CRM) システム (Salesforce など) が含まれます。

仮想化技術はサーバー仮想化、ストレージ仮想化、ネットワーク仮想化などを実現し、クラウドコンピューティングプラットフォームで柔軟なリソースの割り当てと管理を実現します。

ミドルウェア技術は、クラウド コンピューティングにおけるさまざまなコンポーネントやサービスを接続し、調整する役割を果たします。アプリケーションの展開、構成、実行を管理およびスケジュールするための一連のソフトウェア ツールとサービスを提供します。

ミドルウェア テクノロジーには、クラウド コンピューティング環境で高可用性、スケーラビリティ、柔軟性を提供するために使用される負荷分散、コンテナー テクノロジー、メッセージ キュー、サービス オーケストレーションなども含まれます。

クラウドストレージテクノロジーは、大規模なデータを保存および管理するために使用されるテクノロジーです

意思決定支援は、情報技術と管理科学を組み合わせて、意思決定者に意思決定に必要な情報、ツール、モデルを提供する方法です。

データの分析と解釈、意思決定モデルとアルゴリズムの提供、視覚化と対話型インターフェイスの提供により、意思決定者が意思決定を行うのを支援します。

構造化された意思決定

構造化されていない意思決定

半構造化された意思決定

問題を特定し、意思決定の目標を策定する

確率を使用して、各計画によってもたらされるさまざまな結果の可能性を定量的に説明します。

意思決定者はさまざまな成果を定量的に評価する

あらゆる情報を総合的に分析

データの管理と統合: 意思決定に関連するデータを収集、統合、管理します。

モデルとアルゴリズムのサポート: 分析と予測のためのさまざまな意思決定モデルとアルゴリズムを提供します。

視覚化と対話型インターフェイス: 視覚的な表示と対話型インターフェイスを通じて、意思決定者がデータを理解し、操作できるようにします。

シナリオのシミュレーションと最適化: さまざまな意思決定オプションのシミュレーションと最適化をサポートし、それらの潜在的な影響を評価します。

コラボレーションと共有: 意思決定チームのコラボレーションと情報共有をサポートし、集団的な意思決定プロセスを促進します。

イノベーション モデルとは、既存のビジネス モデルを革新し、変更するために使用される手法と戦略を指します。リソース、テクノロジー、市場洞察、ビジネス ロジックを創造的に使用することで、市場に新しい価値提案を提供し、競争上の優位性を獲得する方法に焦点を当てています。

全く新しい製品・サービスの提供と新たな産業分野の創造

そのビジネスモデルは少なくともいくつかの要素において他社とは異なります

良いパフォーマンスをする

収益モデルを変える

ビジネスモデルを変える

業界モデルを変える

変化するテクノロジーパラダイム

戦略的ポジショニングの革新

リソース能力の革新

ビジネス・エコロジー・環境イノベーション

ハイブリッド ビジネス モデルの革新