多様なデータから“価値”を引き出す先鋭ビッグデータソリューションの全容：「企業の現実にマッチした仕組み」のために（2/5 ページ）
ビッグデータから真に役立つビジネス価値を引き出すためには、企業の基幹データや大量の非定型データといった多様なデータを容易に組み合わせて分析できる環境が必要だ。そして好機を逃さぬよう、分析結果はスピーディに得られなくてはならない──こうしたコンセプトの下、企業のビッグデータ活用をトータルに支援すべく設計されているのが、オラクルのビッグデータソリューションである。[ビッグデータ][Engineered System]
ビッグデータ活用の全ライフサイクルをサポート。HadoopとOracle Databaseをスムーズに連携
先述のように、オラクルのビッグデータソリューションでは、「ストリーム」「取得」「体系化」「分析」、さらには「決定」というビッグデータ活用の各プロセスに最適な製品が用意されている。各製品の概略をまとめると下表のようになる。
| プロセス | 技術／製品名 | 概略 | Engineered Systems（垂直統合システム） |
|---|---|---|---|
| ストリーム | Oracle Event Processing | センサーなど、各種デバイスが生成するデータをリアルタイムに処理するプラットフォーム | Oracle Exalogic、Oracle Exadata |
| Apache Flume | 各種ログ情報などを収集するためのオープンソースソフトウェア | ||
| Oracle GoldenGate | 異種システム間のデータ連携を可能にするデータレプリケーションソフトウェア | ||
| 取得 | Cloudera Hadoop | 並列分散データ処理のためのオープンソースベースのフレームワーク | Oracle Big Data Appliance |
| Oracle No-SQL Database | 大規模データのハンドリングに適したスケーラブルなキー／バリュー型データベース | ||
| Oracle R Advanced Analytics for Hadoop（Oracle Big Data Connectors） | HDFS上のデータに対してR言語による処理を可能にするコンポーネント | ||
| Oracle Big Data SQL | Hadoop上の全てのデータをOracle DatabaseからSQLによって検索可能にするソフトウェア | ||
| 体系化 | Oracle Big Data Connectors | HadoopとOracle Databaseの連携を実現するソフトウェア群 | |
| Oracle Data Integrator（ for Application Adapter for Hadoop） | HadoopからOracle Databaseへのデータ変換形式を定義するためのGUI環境 | ||
| 分析 | Oracle Database | 業界最大シェアを誇るRDBMS | Oracle Exadata |
| Oracle Advanced Analytics | Oracle R Enterprise、Oracle Data Miningという2つの主要コンポーネントにより、Oracle Databaseを高度な分析プラットフォームへと拡張するオプションソフトウェア | ||
| Oracle Spaitial ＆ Graph | 空間データや地図データ、ソーシャルグラフなどのデータを用いた分析と、その視覚化を実現するプラットフォーム | ||
| 決定（意思決定） | Oracle Real-Time Decisions | ルールと自己学習型予測分析により、リアルタイムな意思決定を支援するソフトウェアプラットフォーム | Oracle Exalytics |
| Oracle Endeca Information Discovery | データディスカバリーという新たなコンセプトに基づくデータ探索ツール |
このうち、「取得」「体系化」「分析」の処理を担うシステム基盤「Oracle Big Data Appliance」と「Oracle Exadata」は、ともに業界標準のソフトウェアをベースにしながら、その処理性能とコストパフォーマンスを極限まで高めたEngineered Systemsだ。
例えば、Oracle Big Data Applianceは、Hadoopの実行環境として最高のパフォーマンスを発揮するよう最適化されている。「そのため、ユーザーが自ら汎用コンポーネントを組み合わせてシステムを構築するDIY（Do IT Yourself）方式と比べて、システムの導入コストを約21％、導入工数を約30％削減することができます※1」と大橋氏は説明する。
※1 Oracle Big Data Applianceの18ノード構成と、DIY方式で構築した同等性能のシステムを比較した場合。米調査会社エンタープライズストラテジーグループの2014年公表資料「Getting Real About Big Data: Build Versus Buy」より。
提供：日本オラクル株式会社
アイティメディア営業企画／制作：＠IT 編集部／掲載内容有効期限：2014年8月27日
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
