Hortonworks Kitase

Size: px
Start display at page:

Download "Hortonworks Kitase"

Transcription

1 Data Platform エキスパートに聞く クラウドで実現するビッグデータ活 本マイクロソフト株式会社 本アイ ビー エム株式会社 ホートンワークスジャパン株式会社 佐藤 直 平 毅 北瀬 公彦

2 Hortonworks 2

3 アジェンダ メジャーなクラウドにおけるビッグデータ アナリティクス関連サービスについて確認 Azure のビッグデータ アナリティクス関連サービスについて IBM のビッグデータ アナリティクス関連サービスについて 3

4 本アイ ビー エム株式会社 IBMクラウド事業本部 コンサルティング アーキテクト 平 毅 本マイクロソフト株式会社 パートナー事業本部 エバンジェリスト 佐藤 直

5 クラウドサービスの紹介ビッグデータ アナリティクス 5 Category OSS AWS Azure IBM ETL NiFi, Sqoop, Flume, Data Pipeline Azure Data Factory Cloud DataPrep Data Connect etc Azure Data Catalog メッセージング Kafka Kinesis Azure Event Hub Cloud Pub/Sub IBM Message Hub システム ビッグデータ分散処理 Hadoop Spark EMR Azure HDInsight Cloud DataProc Cloud Dataflow BigInsights for Apache Hadoop リアルタイム Storm Kinesis Azure Stream Streaming Analytics データ処理 Analytics NoSQL Mongo, Couch, Dynamo Azure Cosmos Cloud Datastore IBM Cloudant HBase, Cassandra, etc Azure Time Series Insights Cloud BigTable データウェアハウス Hive / Druid Redshift Azure SQL Datawarehouse BigQuery IBM Db2 Warehouse on Cloud クエリエンジン Hive, Impala, Presto Athena Azure Data Lake Analytics BigQuery BigInsights for Apache Hadoop (Subscription) BI Superset, etc QuickSight PowerBI Data Studio Cognossなど UnmanagedなBI 製品 を利用 データサイエンス マシーンラーニング Zeppelin Jupyter Notebook 参考 : Machine Learning Machine Learning Azure Machine Learning Azure Machine Learning Cloud DataLab Cloud Machine Learning Services IBM Data Science Experience IBM Watson Machine Learning 注意 : カバーできていない他の OSS クラウドサービスもありますが 作成者の視点により主要サービスのみカバーしています

6 ビッグデータ分析のためのデータパイプライン ソース 収集蓄積処理分析 データ可視化 分析 機械学習 アドホッククエリー ストリームデータ転送 リアルタイム処理 NoSQL Business Intelligence バルクデータ転送 分散ファイルシステム 分散処理 データウェアハウス データサイエンス マシンラーニング 6

7 クラウドサービスの紹介 OSS ビッグデータ アナリティクス ソース 収集蓄積処理分析 データ可視化 分析 機械学習 Mongo Hive QL / LLAP ストリームデータ転送 NiFi, Kafka Storm, Spark Streaming Hbase, Cassandra Superset Sqoop HDFS Hadoop / Spark Hive / Druid Zeppelin バルクデータ転送 Spark MLlib などの機械学習ライブラリを使用して開発 7 注意 : カバーできていない他の OSS もありますが 作成者の視点により主要サービスのみカバーしています

8 クラウドサービスの紹介 AWS ビッグデータ アナリティクス ソース 収集蓄積処理分析 データ可視化 分析 機械学習 Athena ストリームデータ転送 Kinesis Dynamo Kinesis Analytics QuickSight Data Pipeline S3 EMR Redshift ML バルクデータ転送 ML 8 注意 : カバーできていないサービスもありますが 作成者の視点により主要サービスのみカバーしています

9 クラウドサービスの紹介 ビッグデータ アナリティクス ソース 収集蓄積処理分析 データ可視化 分析 機械学習 Datastore BigQuery ストリームデータ転送 Cloud Pub/Sub BigTable Cloud Dataflow Data Studio Cloud DataPrep Cloud Storage Cloud Dataproc BigQuery Cloud Datalab バルクデータ転送 Cloud ML 9 注意 : カバーできていないサービスもありますが 作成者の視点により主要サービスのみカバーしています

10 クラウドサービスの紹介 Azure ビッグデータ アナリティクス ソース 収集蓄積処理分析 データ可視化 分析 機械学習 Azure Data Lake Analytics ストリームデータ転送 Azure Event Hub Azure Cosmo Azure Streaming Analytics Azure PowerBI Azure Data Factory Azure Blob / ADLS Azure HDInsight Azure SQL Server Data warehouse Azure ML バルクデータ転送 Azure ML 10 注意 : カバーできていないサービスもありますが 作成者の視点により主要サービスのみカバーしています

11 クラウドサービスの紹介 IBM ビッグデータ アナリティクス ソース 収集蓄積処理分析 データ可視化 分析 機械学習 ストリームデータ転送 それぞれのサービスに付属 IBM Message Hub IBM Cloudant IBM Streaming Analytics Cognoss など Unmanaged な BI 製品を利用 IBM Data Connect IBM Object Storage BigInsights for Apache Hadoop IBM Db2 Warehouse on Cloud IBM Data Science Experience バルクデータ転送 IBM Watson Machine Learning 11 注意 : カバーできていないサービスもありますが 作成者の視点により主要サービスのみカバーしています

12 Data Platform エキスパートに聞く クラウドで実現するビッグデータ活 本マイクロソフト株式会社 本アイ ビー エム株式会社 ホートンワークスジャパン株式会社 佐藤 直 平 毅 北瀬 公彦

13

14 お問い合わせ先 E C 1 1/ ホートンワークスジャパン株式会社 TEL: 住所 : 東京都千代 区永 町 王パークタワー 3F info-jp@hortonworks.com

Joint Content Development Proposal Tech Docs and Curriculum

Joint Content Development Proposal Tech Docs and Curriculum 徹底解説!Hortonworks が提供する次世代データプラットフォーム 蒋逸峰 & 河村康爾 Hortonworks October 10, 2017 1 Hortonworks Inc. 2011 2016. All Rights Reserved 総合的な管理 セキュリティやガバナンス ON-PREMISES CLOUD EDGE MULTI-WORKLOADS MULTI-TYPE MULTI-TIER

More information

A bridge to the Cloud Damien Contreras ダミアン コントレラ Customer Engineer Specialist, Data Analytics, Google Cloud

A bridge to the Cloud Damien Contreras ダミアン コントレラ Customer Engineer Specialist, Data Analytics, Google Cloud A bridge to the Cloud Damien Contreras ダミアン コントレラ Customer Engineer Specialist, Data Analytics, Google Cloud アジェンダ 1 2 4 5 6 はじめに 移行する前の準備 DWH の移行について GCP と連動 データの表示 はじめに 01 移行する前に データウェアハウスの欠点 コスト データ増加

More information

Presentation Title Goes Here with a Maximum of Three Lines of Copy

Presentation Title Goes Here with a Maximum of Three Lines of Copy Hadoopと IBM Data Science Experience (DSX) を利用したビッグデータ活用 日本情報通信株式会社 ソリューションビジネス本部 ソフトウェア テクニカルセールス部先進テクノロジーグループ 梶原 克之 日本情報通信株式会社略称 :NI+C( エヌ アイ アンド シー ) 2 NI+C のビッグデータ アナリティクスソリューション 3 自己紹介名前 : 梶原克之 Katsuyuki_Kajiwara@NIandC.co.jp

More information

新たなる価値の創造:TwinCAT IoT & TwinCAT Analytics

新たなる価値の創造:TwinCAT IoT & TwinCAT Analytics TwinCAT IoT & TwinCAT Analytics IoT TwinCAT IoT TwinCAT Analytics : PC IoT TwinCAT IoT TwinCAT Analytics IoT 2 IoT TwinCAT IoT IoT + TwinCAT Analytics = 3 HMI IoT IT EtherCAT IT 4 TwinCAT PLC 5 IBM Watson

More information

ウェビナー資料

ウェビナー資料 Data Factory V2 新機能徹底活用入門 クラウドコンサルティング事業部 藤川佳祐 Copyright 2017-2020 System Support Inc. All rights reserved. 自己紹介 藤川佳祐 (Keisuke Fujikawa) 株式会社システムサポート所属 略歴 フリーペーパー編集営業 アプリケーションエンジニア (C#, Ruby) ソーシャルゲーム運営

More information

Big Data ウェビナー シリーズ CiscoのHadoopリセールについて

Big Data ウェビナー シリーズ CiscoのHadoopリセールについて Big Data ウェビナーシリーズ Cisco の Hadoop リセールについて シスコシステムズ合同会社 Agenda Big Data/Hadoop パートナー リセールするHadoopディストリビューションについて Hadoopパートナー概要 Hadoopサブスクリプションについて Hadoopに関するCiscoの商品 Big Data / Analytics パートナー Apache HBase

More information

アジェンダ Ã ビッグデータ活 に必要なプラットフォーム Ã 事例紹介 Ã ユースケース紹介 Ã Hortonworks の紹介 2 Hortonworks Inc All Rights Reserved

アジェンダ Ã ビッグデータ活 に必要なプラットフォーム Ã 事例紹介 Ã ユースケース紹介 Ã Hortonworks の紹介 2 Hortonworks Inc All Rights Reserved 今改めて知る Hadoop / Spark の活 法と国内外のビッグデータ活 事例 ホートンワークスジャパン株式会社マーケティングディレクター北瀬公彦 1 Hortonworks Inc. 2011 2016. All Rights Reserved アジェンダ Ã ビッグデータ活 に必要なプラットフォーム Ã 事例紹介 Ã ユースケース紹介 Ã Hortonworks の紹介 2 Hortonworks

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 第 15 回 PC クラスタシンポジウム Microsoft Azure for Researcher 日本マイクロソフト株式会社パブリックセクター統括本部 中田 寿穂 Agenda 1 Researcher 向けの Microsoft Azure の機能 2 ハイブリット HPC クラスタ環境を提供する HPC Pack 3 Linux も利用可能な Microsoft Azure 4 HPC 向けインスタンス

More information

Microsoft Azure Azure Microsoft Web Azure Microsoft Azure Azure IT Web (IoT) OS Docker Linux JavaScript Python.NET PHP Java Node.js Ruby ios Android W

Microsoft Azure Azure Microsoft Web Azure Microsoft Azure Azure IT Web (IoT) OS Docker Linux JavaScript Python.NET PHP Java Node.js Ruby ios Android W Microsoft Azure 2018 11 Microsoft Azure Azure Microsoft Web Azure Microsoft Azure Azure IT Web (IoT) OS Docker Linux JavaScript Python.NET PHP Java Node.js Ruby ios Android Windows IT IT Microsoft (EU)

More information

Microsoft Azure Azure

Microsoft Azure Azure Microsoft Azure Azure 2018 1 Microsoft Azure Azure Microsoft Web Azure Microsoft Azure Azure IT Web (IoT) OS Docker Linux JavaScript Python.NET PHP Java Node.js Ruby ios Android Windows IT IT Microsoft

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション Microsoft Azure for Researcher 日本マイクロソフト株式会社パブリックセクター統括本部テクノロジーソリューションセールス本部 平塚建一郎 Agenda 1 Researcher 向けの Microsoft Azure の機能 2 ハイブリット HPC クラスタ環境を提供する HPC Pack 3 Linux も利用可能な Microsoft Azure 4 HPC 向けインスタンス

More information

Microsoft Azure Microsoft Corporation Global Blackbelt Sales Japan OSS TSP Rio Fujita

Microsoft Azure Microsoft Corporation Global Blackbelt Sales Japan OSS TSP Rio Fujita Microsoft Azure Microsoft Corporation Global Blackbelt Sales Japan OSS TSP Rio Fujita Agenda Microsoft Azure Microsoft Azure Microsoft OSS 2 Microsoft Azure Promotion 3 https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/

More information

Azure で IoT を実現する Things Connec tivity Data Insight Action IoT Edge IoT Hub Data Factory Azure Storage Azure Data Lake Store SQL Database SQL Data War

Azure で IoT を実現する Things Connec tivity Data Insight Action IoT Edge IoT Hub Data Factory Azure Storage Azure Data Lake Store SQL Database SQL Data War Azure で IoT を実現する Things Connec tivity Data Insight Action IoT Edge IoT Hub Data Factory Azure Storage Azure Data Lake Store SQL Database SQL Data Warehouse Cosmos DB Stream Analytics Machine Learning

More information

HIGIS 3/プレゼンテーション資料/J_GrayA.ppt

HIGIS 3/プレゼンテーション資料/J_GrayA.ppt SQL on Hadoop のホントのところ Impala vs Hive on Tez vs Drill 217/9/9 株式会社日立製作所 OSS ソリューションセンタ 木下翔伍 講演者 木下翔伍 / Kinoshita Shogo エンタープライズ向けビッグデータ関連ソリューション検討 開発 Hadoop エコシステム (Spark, Hive 等 ) の技術検証含む 例えば スマートメーター

More information

FUJITSU Cloud Service A5 for Microsoft Azure サービス仕様書

FUJITSU Cloud Service A5 for Microsoft Azure サービス仕様書 FUJITSU Cloud Service A5 for Microsoft Azure サービス仕様書 2017 年 3 月 30 日 1. Microsoft Azure 機能サービス仕様本サービスは 契約者がインターネット経由で本プラットフォームにアクセスすることにより 契約者の保有するアプリケーションを実行させるための仮想化されたソフトウェア実行環境としてのコンピューティング機能 各種形式のデータを格納

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation クラウドを活用した自由自在なデータ分析 BigData Platform Conference 日本 IBM アナリティクス事業部インフォメーション アーキテクト野間愛一郎 様々な分析のニーズ コグニティブ 経験に基づきどう変化していくか? ビジネスルール どうすれば最高の結果を成し遂げられるのか? 予測分析 何が起こりえるのか? ダッシュボード BI レポート 何が起こっているのか? 可視化と検索

More information

Oracle GoldenGate for Big Data

Oracle GoldenGate for Big Data Oracle GoldenGate for Big Data Oracle GoldenGate for Big Data 12c 製品は ソース システムのパフォーマンスに影響を与えることなく トランザクション データをビッグ データ システムにリアルタイムにストリーミングします Apache Hadoop Apache HBase Apache Hive Apache Flume Apache

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation AWS ビッグデータサービス Deep Dive アマゾンデータサービスジャパンソリューションアーキテクト蒋逸峰 July 17, 2014 Session #TA-01 2014 Amazon.com, Inc. and its affiliates. All rights reserved. May not be copied, modified, or distributed in whole

More information

Slide 1

Slide 1 A NEW PLATFORM FOR A NEW ERA 2 データレイク構築と Pivotal ビッグデータ戦略 2014 年 8 月 1 日 Pivotal ジャパン株式会社二神敬輔 ENTERPRISE DATA CENTER ADVANCED 先進のセキュリティ SECURITY EMC グループ事業戦略 SOFTWARE DEFINED DATA CENTER PLATFORM AS A

More information

Power BI 最新情報と活用方法

Power BI 最新情報と活用方法 SNS スマートフォン GPS センサーモーション オープンデータ 小規模プロトタイプ 部門単位 全社規模 Hindsight ( 見える化 ) Insight ( 気づき ) Foresight ( 予測 ) 何が起きたかを定型レポートで表示 なぜ起きたかを様々な表現でアドホックに分析 今後何が起きるかを予測 現場の社員ビジネスのプロ 分析で使われていなかった + 得られる知見データに付加価値 RDBMS

More information

サンプル株式会社 御中 システム導入のご提案

サンプル株式会社 御中 システム導入のご提案 Hadoop Recommendation Machine Learning 本文中の会社名 製品名 サービスネームについて Amazon Web Services は Amazon.com, Inc. の商標または登録商標です Apache Hadoop は Apache Software Foundation の商標または登録商標です hybris は hybris AG の商標または登録商標です

More information

データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集・照会システムの設計

データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集・照会システムの設計 データセンターの効率的な 資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 株式会社ネットワーク応用通信研究所前田修吾 2014 年 11 月 20 日 本日のテーマ データセンターの効率的な資源活用のためのデータ収集 照会システムの設計 時系列データを効率的に扱うための設計 1 システムの目的 データセンター内の機器のセンサーなどからデータを取集し その情報を元に機器の制御を行うことで 電力消費量を抑制する

More information

Microsoft Azure

Microsoft Azure Microsoft Azure 2019 2 Microsoft Azure Microsoft Azure...2 Microsoft Azure... 2... 3...4 Web...5 Microsoft Azure...6 Azure... 6... 6 ( )... 6...7... 8... 9... 9... 10 SLA ( )... 12 SLA...12 SLA...12 Microsoft

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション AI/IoT の導入に適したビッグデータ分析プラットフォーム (Data Platform for Hadoop) とサービス 2017/10/10 NEC 辻篤史 山川聡 1 NEC Corporation 2017 講演者紹介 辻篤史 製品企画 ビッグデータプラットフォーム開発チーム 専門 : オペレーティングシステム インフラ運用 山川聡

More information

IBM DataWorks ソリューション ブリーフ IBM DataWorks クラウド上でシンプルかつ強力にデータの準備と移動を行う統合ソリューション 特長 ユーザーが技術者である場合もそうでない場合も 迅速かつ簡単にデータから価値を創出できます クラウド上でシンプルにデータの準備および移動を行

IBM DataWorks ソリューション ブリーフ IBM DataWorks クラウド上でシンプルかつ強力にデータの準備と移動を行う統合ソリューション 特長 ユーザーが技術者である場合もそうでない場合も 迅速かつ簡単にデータから価値を創出できます クラウド上でシンプルにデータの準備および移動を行 クラウド上でシンプルかつ強力にデータの準備と移動を行う統合ソリューション 特長 ユーザーが技術者である場合もそうでない場合も 迅速かつ簡単にデータから価値を創出できます クラウド上でシンプルにデータの準備および移動を行うサービスにより データの品質を向上できます 先進的なクラウド データ サービスと連携することで シームレスなデータ マネジメント プラットフォームを実現できます クラウド コンピューティング

More information

はじめに 本資料は 日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会にて ビッグデータ基盤を実現するオープンソースソフトウェアの動向を調査したものです 本調査は Web などから一般的に収集可能な情報を元に最近の傾向を把握する事を目的としています 本調査結果のみを元に各ソフトウェアの良し悪しを論じるもの

はじめに 本資料は 日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会にて ビッグデータ基盤を実現するオープンソースソフトウェアの動向を調査したものです 本調査は Web などから一般的に収集可能な情報を元に最近の傾向を把握する事を目的としています 本調査結果のみを元に各ソフトウェアの良し悪しを論じるもの 6 年度版 ビッグデータ関連ソフトウェアの動向調査 7 年 月 5 日日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会 発表者 : 富士通株式会社野山孝太郎 (noyama@jp.fujitsu.com) Copyright 7 Japan OSS Promotion Forum はじめに 本資料は 日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会にて ビッグデータ基盤を実現するオープンソースソフトウェアの動向を調査したものです

More information

Informatica Enterprise Data Catalog

Informatica Enterprise Data Catalog データシート Informatica Enterprise Data Catalog 利点 AI 搭載のカタログ機能で社内のあらゆるタイプのデータを自動的にカタログ化および分類 インテリジェントなキュレーションでドメインやエンティティを特定 管理されたクラウドソースの注釈を使用してデータ資産をエンリッチ化 Googleのようなパワフルなセマンティック検索でデータ資産を発見 リネージ 関係ビュー データプロファイリング

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション クラウド上に効率的な ビッグデータ処理基盤を構築するには ~データ特性に応じたシステム設計~ アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 下佐粉 昭 2016年6月3日 1 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Twitter で AWS Summit に参加しよう! 公式アカウント

More information

プロダクトシート Syncsort DMX-h ビッグデータの統合をシンプルに モダンデータアーキテクチャの目標 データウェアハウスおよびメインフレームは従来のデータアーキテクチャにおける中核であり 現在でも重要な役割を担っています しかし データ量の急増に対処したり 企業で分析が必要な多くの新しい

プロダクトシート Syncsort DMX-h ビッグデータの統合をシンプルに モダンデータアーキテクチャの目標 データウェアハウスおよびメインフレームは従来のデータアーキテクチャにおける中核であり 現在でも重要な役割を担っています しかし データ量の急増に対処したり 企業で分析が必要な多くの新しい プロダクトシート Syncsort DMX-h ビッグデータの統合をシンプルに モダンデータアーキテクチャの目標 データウェアハウスおよびメインフレームは従来のデータアーキテクチャにおける中核であり 現在でも重要な役割を担っています しかし データ量の急増に対処したり 企業で分析が必要な多くの新しい種類のデータソースを扱うために コストを抑えつつスケーリングできるようには設計されていません そのため

More information

マイクロソフトが提供するAI関連サービスとその最新事例

マイクロソフトが提供するAI関連サービスとその最新事例 Microsoft の AI 関連サービスと最新事例の紹介 本日のアジェンダ マイクロソフトの AI への取り組み マイクロソフトの AI 関連サービス お客様の導入事例 2019 Microsoft Corporation. All rights 2 Microsoft mission Empower every person and every organization on the planet

More information

Windows Azure Microsoft Azure 登 場 本 セッションはここ!! 2

Windows Azure Microsoft Azure 登 場 本 セッションはここ!! 2 プライベートクラウド 構 築 ツール ~ロードマップ~ Windows Azure Microsoft Azure 登 場 本 セッションはここ!! 2 1. Azure Pack の 今 2. Azure Stack の 前 に 最 近 の Azure 3. Azure Stack とは? 4. 今 のうちから 知 っておいてほしい 事 3 4 Microsoft Azure (パブリッククラウド)

More information

Machine Learning on AWS

Machine Learning on AWS Machine Learning on AWS アマゾンウェブサービス株式会社ソリューションアーキテクト志村誠 2017.06.01 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 志村誠 (Makoto Shimura) 所属 : アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 業務 : ソリューションアーキテクト

More information

はじめに 本資料は 日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会技術調査チームにて ビッグデータ基盤を実現するオープンソースソフトウェアの動向を調査したものです 本調査は Web などから一般的に収集可能な情報を元に最近の傾向を把握する為に実施しています 本調査結果のみを元に各ソフトウェアの良し悪し

はじめに 本資料は 日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会技術調査チームにて ビッグデータ基盤を実現するオープンソースソフトウェアの動向を調査したものです 本調査は Web などから一般的に収集可能な情報を元に最近の傾向を把握する為に実施しています 本調査結果のみを元に各ソフトウェアの良し悪し ビッグデータ関連ソフトウェアの動向調査 2016 年 2 月 3 日日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会 発表者 : 富士通株式会社野山孝太郎 (noyama@jp.fujitsu.com) はじめに 本資料は 日本 OSS 推進フォーラムビッグデータ部会技術調査チームにて ビッグデータ基盤を実現するオープンソースソフトウェアの動向を調査したものです 本調査は Web などから一般的に収集可能な情報を元に最近の傾向を把握する為に実施しています

More information

AWSSummitTokyo2018

AWSSummitTokyo2018 AWS Gunosy AWS Summit Tokyo 2018/06/01 自己紹介 - 米田 武 / Takeshi Yoneda / マスタケ - Github/Twitter: @mathetake - 2017/03/31: - MSc. in Mathematics at Osaka University - 2017/04/01~ - Machine learning engineer

More information

スライド 1

スライド 1 オンライン セミナー Bluemix いつでも Webinar シリーズ第 18 回 Cloudant & dashdb 日本アイ ビー エム株式会社 IBM アナリティクス事業部肥後智彦 Bluemix で使用できるデータベース サービス 2 2014 IBM Corporation Bluemix で使用できるデータベース サービス 3 2014 IBM Corporation 4 2013 IBM

More information

日本 IBM のソフトウェア発表 JP (2018 年 3 月 20 日付 ) Hortonworks Data Platform for Enterprise Data Lakes で 意思決定と技術革新を促す堅固なビッグデータ アナリティクスを実現できます 目次 1 概要 5 技術

日本 IBM のソフトウェア発表 JP (2018 年 3 月 20 日付 ) Hortonworks Data Platform for Enterprise Data Lakes で 意思決定と技術革新を促す堅固なビッグデータ アナリティクスを実現できます 目次 1 概要 5 技術 日本 IBM のソフトウェア発表 JP18-0216 (2018 年 3 月 20 日付 ) Hortonworks Data Platform for Enterprise Data Lakes で 意思決定と技術革新を促す堅固なビッグデータ アナリティクスを実現できます 目次 1 概要 5 技術情報 2 主要前提条件 6 発注情報 2 出荷開始予定日 7 契約条件 2 機能詳細 9 料金 4 プログラム番号

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Analytics on AWS Amazon Web Services Japan IoT/AI Solution Builder Team Mitsuaki Nakata 自己紹介 中田光昭 (Mitsuaki Nakata) nmitsu@amazon.co.jp IoT/AI Solution Builder Team Solutions Architect IoT/AI 関連プロジェクトのご支援など

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション CloudWeek2019@Hokkaido University マイクロソフトの R&D クラウド 教育 研究者のためのマイクロソフトクラウドのレシピ 日本マイクロソフト株式会社パブリックセクター事業本部クラウドアーキテクト 中田 寿穂 Case Studies What you can do with Microsoft Azure? バージニア工科大学の事例のビデオ https://www.youtube.com/watch?v=mgxfbtp7se4&t=28s

More information

https://www.facebook.com/dahatake/ https://twitter.com/dahatake/ https://github.com/dahatake/ https://daiyuhatakeyama.wordpress.com/ HDInsight は 本セッションでは扱いません 1. エンドユーザーの求めるレポートと分析内容を特定 2. 関連するデータベースのスキーマとクエリを定義

More information

Coedo_ 印刷用.pptx

Coedo_ 印刷用.pptx kvp OX huko B jkozx aofj ldo P T i.ebr Push Analytics Warehouse IoT pmlm cf tool Cloudant API - DevOps'' Services SQL DB Cloud Integration Salesforce Azure D xncz IBM SaaS Google Advanced Mobile Access

More information

スピーカースライド作成前の確認シート例

スピーカースライド作成前の確認シート例 OSS & PaaS で今すぐ始めるデータ解析 Microsoft Azure と OSS OSS を今すぐデプロイできる Marketplace DevOps Clients Management Applications PaaS & DevOps App Frameworks & Tools Databases & Middleware Infrastructure Azure Open Source

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション これまで = 敵無しの状態 同業他社を参考にリスクヘッジ ( 結果数年遅れも ) ベンダー & コストのコントロールが重要 これから = クラウドという競争相手の出現 比較しても遜色のないよう IT のサービス化は必然 IT 部門ではなく利用部門にとっての最適解を提示 ( 自社にとっての最適解をビジネス / 技術両面で理解 ) 3 管理 Azure: 短期間で次々に新サービスを発表 管理ポータル Key

More information

MapR on UCE : Hadoopはこう売ろう。難しくないHadoopの提案

MapR on UCE : Hadoopはこう売ろう。難しくないHadoopの提案 MapR on UCS:Hadoop はこう売ろう 難しくない Hadoop の提案 マップアール テクノロジーズ株式会社 アライアンス & プロダクトマーケティング 三原茂 MapR企業概要 ビッグデータ のコアに お客様の成長 と共に 700+ Customers Apache Open Source + Innovation MapR Technologies Inc. Founder John

More information

ZOZOTOWNのDWHをRedshiftからBigQueryにお 引越しした話とその後の話 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部 塩崎健弘 Copyright ZOZO Technologies, Inc.

ZOZOTOWNのDWHをRedshiftからBigQueryにお 引越しした話とその後の話 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部 塩崎健弘 Copyright ZOZO Technologies, Inc. ZOZOTOWNのDWHをRedshiftからBigQueryにお 引越しした話とその後の話 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部 塩崎健弘 Copyright 株式会社ZOZOテクノロジーズ 開発部 塩崎 健弘 新卒で(株)VASILYに入社後 M&Aを経てZOZOテクノロジー ズへ 最近のお仕事はデータ基盤の整理とか メール プッ シュ配信基盤の整理とか 毎日エビオス飲んでます 2 https://zozo.jp/

More information

Azure を利用した IoT データ分析

Azure を利用した IoT データ分析 ROOM A 4 Microsoft Azure IoT 関連サービス デバイスコネクティビティストレージ分析可視化 アクション Event Hubs SQL Database Machine Learning App Service Service Bus Table/Blob Storage Stream Analytics Notification Hubs IoT Hub (IoT Suite)

More information

win2linux_1022

win2linux_1022 Windows to Cloud With Red Hat 2003サポート終了 それはオープンなクラウドへ移行する チャンスです http://jp-redhat.com/migration/ お問い 合わせ セールスオペレーションセンター SOC TEL 0120-266-086 03-5798-8510 携帯電話からは 受付時間 10 00 17 00 土 日 祝除く E-mail sales-jp@redhat.com

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション Pega Tokyo Summit 2015 クラウドが 変 える 新 しいITの 常 識 アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株 式 会 社 エンタープライズ エバンジェリスト 渥 美 俊 英 自 己 紹 介 アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株 式 会 社 マーケティング 本 部 エンタープライズ エバンジェリスト 渥 美 俊 英 企 業 のマネジメントの 方 々 向 けに 業 務 システムのAWS

More information

マイクロソフトと大規模データ処理

マイクロソフトと大規模データ処理 マイクロソフトと 大 規 模 データ 処 理 2012 年 4 月 19 日 佐 々 木 邦 暢 (@ksasakims) 日 本 マイクロソフト 株 式 会 社 本 日 の 内 容 弊 社 内 での 大 規 模 データ 処 理 事 例 Windows 向 けの 調 整 と 機 能 追 加 を Apache へフィードバック WindowsでHadoopを 活 用 する 時 代 に 向 けて 変 わりゆくマイクロソフトと

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation MATLAB による 大規模フリートデータ解析 アプリケーションエンジニアリング部齊藤甲次朗 2015 The MathWorks, Inc. 1 アジェンダ はじめに ビッグデータ解析の課題 MATLAB を活用したフリートデータ解析事例 フリートデータ解析実践 デスクトップでの解析 クラスターへのスケールアウト MATLAB 解析のシステムへの統合 まとめ 2 25 GB / 1hour 4 フリートデータ解析を含むビッグデータ解析の課題

More information

Agenda Hadoop Sahara Kilo Q&A Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Page 2

Agenda Hadoop Sahara Kilo Q&A Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Page 2 OpenStack Sahara Road to Kilo www.miran(s.com/jp Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Agenda Hadoop Sahara Kilo Q&A Copyright 2015 Mirantis, Inc. All rights reserved Page 2 Hadoop Open-source

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション ビッグデータ 101 AWS で始めるビッグデータパイプラインの設計と実装 アマゾンウェブサービスジャパン株式会社ソリューションアーキテクト内海英一郎 2016 年 6 月 3 日 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Twitter で AWS Summit に参加しよう! 公式アカウント @awscloud_jp

More information

無料セミナー資料:ビッグデータ管理基盤ソフトウェアHadoop入門

無料セミナー資料:ビッグデータ管理基盤ソフトウェアHadoop入門 ビッグデータ管理基盤ソフトウェア Hadoop 入門 NEC ラーニングテクノロジー研修事業部 土井正宏 アジェンダ Hadoopとは? HDFSの概要 Map/Reduceのしくみ Hadoopのエコシステム ( 関連製品 ) Hadoop 0.23について Page 2 NEC Corporation 2010 Hadoop の概要 高スケーラブルな分散管理基盤 グリッドコンピューティング 2つのコア機能

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation DBaaS(DataBase as a Service) の衝撃 -IBM Cloud Data Services プレゼンター : Thomas O'Connell IBM Corporation IBM Analytics, Cloud Data Services, Vice President of CDS WW Field Operations ご説明内容 市場で何が発生しているのか? このようなビジネス

More information

(Microsoft PowerPoint _WAS 20_MQ25_\212\356\222\262\215u\211\211_Final.pptx)

(Microsoft PowerPoint _WAS 20_MQ25_\212\356\222\262\215u\211\211_Final.pptx) 基調講演 : 未来を拓くアプリケーション メッセージング基盤 WAS 20 年 MQ25 年の歴史とこれからの進化に迫る 日本アイ ビー エム株式会社取締役専務執 役員 IBM クラウド事業本部 三澤智光 2018 IBM Corporation IT 技術動向と アプリケーションプラットフォーム市場国内 / 海外シェア 分散システム /SOA No. 1 WAS の歩み * 出典 :IDC Japan

More information

数字で見る AWS 190 か国で 100 万を超えるアクティブなお客様日本で 2 万を超えるお客様 120 億ドルのビジネス規模 (2016 見込み ) 昨年度比で 58% の増加 16 地域に 42 のデータセンター群 2006 年のビジネス開始以降 60 回の値下げ 2016 年には約 1,0

数字で見る AWS 190 か国で 100 万を超えるアクティブなお客様日本で 2 万を超えるお客様 120 億ドルのビジネス規模 (2016 見込み ) 昨年度比で 58% の増加 16 地域に 42 のデータセンター群 2006 年のビジネス開始以降 60 回の値下げ 2016 年には約 1,0 資料 4 加速的に進化するクラウド関連技術とイノベーション 2017 年 2 月 アマゾンウェブサービスジャパン株式会社パートナーアライアンス本部今野芳弘 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 数字で見る AWS 190 か国で 100 万を超えるアクティブなお客様日本で 2 万を超えるお客様

More information

ネットアップクラウドデータサービス

ネットアップクラウドデータサービス ネットアップクラウドデータサービス ネットアップのクラウドデータサービス IT ネットアップのクラウドデータサービスによってもたらされる効果 ネットアップのクラウド戦略 INSPIRE Innovation with the Cloud クラウドに安定性と信頼性をもたらし お客様のクラウド活用を強力に支援 ネットアップのクラウドデータサービスの主なユースケース ファイルサービス DevOps バックアップとディザスタリカバリ

More information

最新アップデート AWS IoT Solution 〜 事例とサービスアップデート 〜

最新アップデート AWS IoT Solution 〜 事例とサービスアップデート 〜 AWS IoT Solution 事例とサービスアップデート Amazon Web Services Japan Takashi Koyanagawa Twitter で AWS Cloud Roadshow に参加しよう! #AWSRoadshow 皆さんのご意 聞かせてください! 公式アカウント @awscloud_jp 最新技術情報 イベント情報 お得なクーポン情報など 々更新中! 紹介 v

More information

AWS における ベストパートナーを見つける 7 つの方法 相澤恵奏アマゾンウェブサービスジャパンアライアンス技術本部テクニカルイネーブルメント部部長パートナーソリューションアーキテクト #AWSInnovate 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affi

AWS における ベストパートナーを見つける 7 つの方法 相澤恵奏アマゾンウェブサービスジャパンアライアンス技術本部テクニカルイネーブルメント部部長パートナーソリューションアーキテクト #AWSInnovate 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affi AWS における ベストパートナーを見つける 7 つの方法 相澤恵奏アマゾンウェブサービスジャパンアライアンス技術本部テクニカルイネーブルメント部部長パートナーソリューションアーキテクト #AWSInnovate Agenda APNパートナーとは? ベストパートナーを見つける7つの方法 まとめ お客様が AWS に感じるメリット 10+ 最も豊富な機能と最も急速に進むイノベーション 顧客とパートナーの最大のコミュニティ

More information

最新 IoT デザインパターン 〜AWS IoT と AWS Greengrass を用いた構築パターン〜

最新 IoT デザインパターン 〜AWS IoT と AWS Greengrass を用いた構築パターン〜 最新 IoT デザインパターン AWS IoT と AWS Greengrass を用いた構築パターン Amazon Web Services Japan Soution Architect Takashi KOYANAGAWA / Atushi FUKUI 2017/6/1 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights

More information

ビッグデータってデータウェアハウスじゃダメですか ?

ビッグデータってデータウェアハウスじゃダメですか ? ビッグデータ時代に ますます重要性を増す DBMS 2013 年 5 月 24 日翔泳社 DB オンラインチーフキュレーターブレインハーツ株式会社谷川耕一 自己紹介 SI 会社でエンジニア 担当は AI エキスパートシステムなど 出版社アスキーで月刊誌 UNIX MAGAZINE の編集担当 日本オラクルでマーケティング担当 データウェアハウス関連製品 エンタープライズ系 Oracle Database

More information

SINET の新基盤 - 広域データ収集基盤 モバイル機能の取り込み 研究プロジェクト毎に VPN を形成 急速に拡大する IoT 関連の研究や事業を 3 キャリアの電波を用いて支援 研究プロジェクト毎に VPN を形成してセキュアかつ高性能に各種処理環境に接続 セキュアなネットワーク環境 多様なデ

SINET の新基盤 - 広域データ収集基盤 モバイル機能の取り込み 研究プロジェクト毎に VPN を形成 急速に拡大する IoT 関連の研究や事業を 3 キャリアの電波を用いて支援 研究プロジェクト毎に VPN を形成してセキュアかつ高性能に各種処理環境に接続 セキュアなネットワーク環境 多様なデ SINET 広域データ収集基盤 民間の協力事業者各社が提供する データ処理環境 について 2018 年 12 月 27 日国立情報学研究所 SINET の新基盤 - 広域データ収集基盤 モバイル機能の取り込み 研究プロジェクト毎に VPN を形成 急速に拡大する IoT 関連の研究や事業を 3 キャリアの電波を用いて支援 研究プロジェクト毎に VPN を形成してセキュアかつ高性能に各種処理環境に接続

More information

3 4 SAP HANA 5 6 SAP HANA Xeon E7 v3 SAP HANA 6 8 OLTP OLAP 1 9 SAP S/4HANA SAP HANA Studio 13 14

3 4 SAP HANA 5 6 SAP HANA Xeon E7 v3 SAP HANA 6 8 OLTP OLAP 1 9 SAP S/4HANA SAP HANA Studio 13 14 SAP HANA SAP HANA SAP HANA SPS10 2015.07 3 4 SAP HANA 5 6 SAP HANA Xeon E7 v3 SAP HANA 6 8 OLTP OLAP 1 9 SAP S/4HANA 10 11 12 SAP HANA Studio 13 14 SAP Hasso Plattner SAP SAP HANA SAP HANASAP SAP HANA

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation AWS AWS AWS AWS AWS AWS AWS オンプレミス データセンター AWS Storage Gateway Amazon Kinesis Firehose EFS File Sync S3 Transfer Acceleration AWS Direct Connect Amazon Macie AWS QuickSight AWS Lambda AWS CloudFormation

More information

The Microsoft Conference 2014 ROOM E

The Microsoft Conference 2014 ROOM E The Microsoft Conference 2014 ROOM E 本セッションの目的とゴール 本セッションでは Contoso ドラッグ株式会社エリアマネージャ村松健の課題を解決するため 次のソリューションを紹介します Microsoft Azure を活用した営業支援モバイルアプリ 改善のための要件: エリア マネージャー 村松健の場合 Windows LOB アプリ マイクロソフトのソリューションとその効果

More information

自己紹介 株式会社ソラコム / テクノロジー エバンジェリスト 松下享平 ( まつしたこうへい ) max 静岡県民 新幹線通勤族 前職 : 東証二部ハードウェア メーカーで IoT 事業のコーディネート 好きなソラコムサービス SORACOM Air メタデータサービス SORACOM Funne

自己紹介 株式会社ソラコム / テクノロジー エバンジェリスト 松下享平 ( まつしたこうへい ) max 静岡県民 新幹線通勤族 前職 : 東証二部ハードウェア メーカーで IoT 事業のコーディネート 好きなソラコムサービス SORACOM Air メタデータサービス SORACOM Funne IoT を支える様々な通信技術と IoT 実践ハンズオン デバイスからクラウドまでを一気通貫で学ぶ SWEST20 / セッション s2d & s3d Aug. 31, 2018 株式会社ソラコム テクノロジー エバンジェリスト 松下享平 (max) 自己紹介 株式会社ソラコム / テクノロジー エバンジェリスト 松下享平 ( まつしたこうへい ) max 静岡県民 新幹線通勤族 前職 : 東証二部ハードウェア

More information

SAP のプラットフォームとして IBM Cloudを選択すべき理由徹底解説 :SAPをクラウドで活用する 3つのパターン 最善の選択肢は? ERP をクラウド化したいと考える場合 企業システムの中心を担うだけにその実現方法は慎重に検 討したい IBM が SAP システム向けに用意する 3 つのサ

SAP のプラットフォームとして IBM Cloudを選択すべき理由徹底解説 :SAPをクラウドで活用する 3つのパターン 最善の選択肢は? ERP をクラウド化したいと考える場合 企業システムの中心を担うだけにその実現方法は慎重に検 討したい IBM が SAP システム向けに用意する 3 つのサ SAP のプラットフォームとして IBM Cloudを選択すべき理由徹底解説 :SAPをクラウドで活用する 3つのパターン 最善の選択肢は? ERP をクラウド化したいと考える場合 企業システムの中心を担うだけにその実現方法は慎重に検 討したい IBM が SAP システム向けに用意する 3 つのサービスラインアップから ニーズに合わせた選 択肢を探る ERP ERP SAP IBM IBM 40

More information

FUJITSU Cloud Service for Microsoft Azure ご紹介資料

FUJITSU Cloud Service for Microsoft Azure ご紹介資料 FUJITSU Cloud Service for Microsoft Azure ご紹介 概要編 富士通株式会社 Copyright 2018 FUJITSU LIMITED 目 次 概要 提供機能 活用事例 サービス価格 当資料で記載されている製品名などの固有名詞は 各社の商標または登録商標です 本資料に掲載の情報は 2018 年 6 月現在の情報です サービスに関する情報など 随時変更されることがありますのでご了承ください

More information

Oracle Innovation Summit Tokyo 2018

Oracle Innovation Summit Tokyo 2018 Oracle Innovation Summit Tokyo 2018 Session A-4 南海トラフ 首都直下地震にそなえる クラウド データレイクで実現する 防災情報サービスプラットフォームとは 国立研究開発法人 防災科学技術研究所 レジリエント防災 減災研究推進センター 主幹研究員 鈴木 進吾 博士(情報学) 株式会社アクアシステムズ 執行役員 技術部長 川上 明久 氏 日本オラクル株式会社

More information

安心と安全の Microsoft Azure インフラストラクチャ入門 日本マイクロソフト株式会社クラウドソリューションアーキテクト 大川高志

安心と安全の Microsoft Azure インフラストラクチャ入門 日本マイクロソフト株式会社クラウドソリューションアーキテクト 大川高志 安心と安全の Microsoft Azure インフラストラクチャ入門 日本マイクロソフト株式会社クラウドソリューションアーキテクト 大川高志 本日のおしながき ここで前置き 世界最高クラスの SLA あったらコワイこんなこと 旧来の 落ちない サーバー 旧来の 落ちない サーバー クラウド時代の 落ちない サーバー ということは クラウドってけっこう落ちるんでしょ? https://azure.microsoft.com/ja-jp/support/legal/sla/

More information

Introduction

Introduction Introduction R&D More Than Web - - 3 R&D Vision Fusion Interaction Collaboration 3 6 Client Server Platform Client Server Platform Client Client Server Platform Server Client Server Platform Platform

More information

The Microsoft Conference 2014 アンケートにご協力ください ROOM F

The Microsoft Conference 2014 アンケートにご協力ください ROOM F The Microsoft Conference 2014 アンケートにご協力ください ROOM F The Microsoft Conference 2014 本セッションの資料について ROOM F 本セッションの資料と映像を後日オンラインにて公開予定です 掲載時期につきましては 追って事務局からのメールにてご案内させていただきます HPC Pack 2012 R2 本日は二部構成です Azure

More information

産業ロボット 2007 の 3% のコスト DNA 塩基配列決定法 2007 の 0.01% のコスト 3D プリンタ, $ の 1% のコスト ドローン, $ の 1% のコスト メディア通信小売と消費財金融サービス自動車ヘルスケア製造公的機関 太陽光 1983 の

産業ロボット 2007 の 3% のコスト DNA 塩基配列決定法 2007 の 0.01% のコスト 3D プリンタ, $ の 1% のコスト ドローン, $ の 1% のコスト メディア通信小売と消費財金融サービス自動車ヘルスケア製造公的機関 太陽光 1983 の 産業ロボット 2007 の 3% のコスト DNA 塩基配列決定法 2007 の 0.01% のコスト 3D プリンタ, $500 2007 の 1% のコスト ドローン, $700 2007 の 1% のコスト メディア通信小売と消費財金融サービス自動車ヘルスケア製造公的機関 太陽光 1983 の 0.5% のコスト センサー 2007 の 0.3% のコスト 仮想現実, $600 2007 の

More information

Microsoft PowerPoint - shudo-NoSQL-data-model ppt

Microsoft PowerPoint - shudo-NoSQL-data-model ppt 28 2009 12 17 NoSQL 1 NoSQL, key-value store, documentoriented DB, graph DB, memcached, Bigtable, Dynamo, Amazon SimpleDB, Cassandra, Voldemort, Ringo, VPork, MongoDB, CouchDB, Tokyo Cabinet/Tokyo Tyrant,

More information

内 容 IoT(Internet of Things)とは Internet of Your Things マイクロソフトのInternet of Things 技 術 アーキテクチャ Event Hub Call To Action まとめ

内 容 IoT(Internet of Things)とは Internet of Your Things マイクロソフトのInternet of Things 技 術 アーキテクチャ Event Hub Call To Action まとめ Session 3-2 IoT(Internet of Things)が 拓 く 新 たなクラウドソリューションの 展 望 と 設 計 アプローチ 日 本 マイクロソフト 株 式 会 社 デベロッパーエクスペリエンス&エバンジェリズム 統 括 本 部 エバンジェリスト 太 田 寛 内 容 IoT(Internet of Things)とは Internet of Your Things マイクロソフトのInternet

More information

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーション 第16回IPABシンポジウム IoT/クラウド時代のバイオデータ解析 日本マイクロソフト株式会社 パブリックセクター統括本部 クラウドアーキテクト 寿穂 @2016 Microsoft Corporation.中田 All rights reserved. 1 https://www.youtube.com/watch?v=tnhzqklchim 2 先端医科学研究センター バイオ医薬品の有害事象を機械学習で予測

More information

ビッグデータ / IoT 時代にデジタルトランスフォーメーションを実現する Dell Blueprint Dell Cloudera Apache Hadoop / Dell Validated Systems for SAP HANA ソリューションガイド デルの Hadoop / SAP HAN

ビッグデータ / IoT 時代にデジタルトランスフォーメーションを実現する Dell Blueprint Dell Cloudera Apache Hadoop / Dell Validated Systems for SAP HANA ソリューションガイド デルの Hadoop / SAP HAN ビッグデータ / IoT 時代にデジタルトランスフォーメーションを実現する Dell Cloudera Apache Hadoop / Dell Validated Systems for SAP HANA デルの Hadoop / SAP HANA ソリューションは インテル Xeon プロセッサーを搭載しています ご質問 ご購入のお問合せはこちらから 複雑さを増す IT インフラをシンプル化し

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation AWS による IoT 最新動向とデザインパターン 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Twitter で AWS Summit に参加しよう! 公式アカウント @awscloud_jp をフォローしたお客様に フリクションボールペンをプレゼント! 配布場所 ロビーや展示会場のコンパニオンが配布中!

More information

2 JSON., 2. JSON,, JSON Jaql [9] Spark Streaming [8], Spark [7].,, 2, 3 4, JSON [3], Jaql [9], Spark [7] Spark Streaming [8] JSON JSON [

2 JSON., 2. JSON,, JSON Jaql [9] Spark Streaming [8], Spark [7].,, 2, 3 4, JSON [3], Jaql [9], Spark [7] Spark Streaming [8] JSON JSON [ DEIM Forum 2016 G1-4,, 305 8573 1-1-1 305 8573 1-1-1 305 8573 1-1-1 E-mail: denam96@kde.cs.tsukuba.ac.jp, {shiokawa,kitagawa}@cs.tsukuba.ac.jp,,.,,,.,, (1), (2),.,, 1.,.,,.,,,,, Storm [2] STREAM [5], S4

More information

SORACOM - CSAJ

SORACOM - CSAJ IoT 通 信 プラットフォームSORACOM 株 式 会 社 ソラコム 概 要 商 号 株 式 会 社 ソラコム / SORACOM, INC. 代 表 取 締 役 社 長 玉 川 憲 本 社 東 京 都 世 田 谷 区 玉 川 4-5-6 資 本 金 31 億 3511 万 2523 円 ( 資 本 準 備 金 含 む) 社 員 数 20 名 弱 事 業 概 要 IoT/M2M 向 けの 通 信

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Introduction to Amazon Redshift Spectrum Michalis Petropoulos ミカリス ピタポリス Senior Software Development Manager Amazon Redshift July 5, 2017 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.

More information

企業 IT を支える AWS クラウドプラットフォームとre:Invent 2015 発表 新サービス・機能 update ~ここから始めるクラウド化、ベスト・プラクティスのご紹介~

企業 IT を支える AWS クラウドプラットフォームとre:Invent 2015 発表 新サービス・機能 update ~ここから始めるクラウド化、ベスト・プラクティスのご紹介~ 企業 IT を支える AWS クラウドプラットフォームと Re:Invent 2015 発表新サービス 機能 update ~ ここから始めるクラウド化 ベスト プラクティスのご紹介 ~ アマゾンウェブサービスジャパン株式会社事業開発本部佐々木博志 自己紹介 佐々木博志 アマゾンウェブサービスジャパン事業開発部 コンピュートサービス担当 インフラ系 :EC2, VPC, VPN, DX, AutoScale,

More information

yamamoto_hadoop.pptx

yamamoto_hadoop.pptx Hadoop Streaming 2011/2/16 H22 ? SaaS (So5ware as a Service) (,etc.) PaaS (Pla?orm as a Service) (Google App Engine,, Mixi Appli etc.) IaaS (Infrastructure as a Service) (Amazon EC2) VMWare ESX, Hyper-

More information

IIJ Technical WEEK Cloudbusting Machine(CBM)

IIJ Technical WEEK Cloudbusting Machine(CBM) Cloudbusting Machine CBM IIJ Project Gryfon PaaS Cloudbusting Machine CBM Project Gryfon PaaS http://www.gryfon.iij-ii.co.jp/ Key-Value Store KVS C GQL PHP-C MySQL 5.0.77 Cassandra 0.7.2 MongoDB 1.8.2

More information

マイクロソフトの IoT ビジョン ~Create the Internet of Your Things~

マイクロソフトの IoT ビジョン ~Create the Internet of Your Things~ ROOM A アジェンダ 250 7.2 兆ドル億個 2020 年の世界における 2020 年までに IoT ソリューションの市場規模 接続される " モノ " の数 IDC: Worldwide and Regional Internet of Things (IoT) 2014 2020 Forecast Gartner デバイスからクラウドまでカバーする包括的なソリューション Azure IoT

More information

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1 ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

More information

PPT Template

PPT Template Azure ストレージパートナーと実現する次世代 ハイブリッドクラウド データファブリックの世界 CI26 バックアップ DR( 災害対策 ) アーカイブ ソフトウェアデファインドストレージオンプレからクラウドをまたがって どんなシステムを描きますか? CI26 どんなシステムを描きますか? 1 億台のセンサーデバイス 20% インターネットでデータ送受信 80% 閉域ネットワークでデータ送受信 集めたデータで

More information

1. 目次 1. はじめに 2. OSS によるビッグデータシステムとそれらを構成する機能 3. 各 OSS の概要調査報告 4. 調査結果のまとめ 考察 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 1

1. 目次 1. はじめに 2. OSS によるビッグデータシステムとそれらを構成する機能 3. 各 OSS の概要調査報告 4. 調査結果のまとめ 考察 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 1 OSS によるビッグデータシステム ~ 動向調査と選択方針について ~ 2014 年 9 月 16 日 日本電気株式会社中島武史 株式会社日立製作所中島雅彦 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 1. 目次 1. はじめに 2. OSS によるビッグデータシステムとそれらを構成する機能 3. 各 OSS の概要調査報告 4. 調査結果のまとめ 考察 Copyright

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation AWS Black Belt Online Seminar AWSで構築するデータレイク基盤の アーキテクチャ アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト 丹羽勝久 2018.04.24 自己紹介 名前 : 丹羽勝久 ( にわかつひさ ) 所属 : アマゾンウェブサービスジャパン株式会社インダストリーソリューション部ソリューションアーキテクト担当 : 製造公益領域のお客様担当

More information

... 4 IoT IoT... 6 IoT G LTE... 8 Bluetooth... 8 LoRa... 8 GPS... 9 Mirai... 9 RFID... 9 SAS Analytics for IoT SAS Event Stre

... 4 IoT IoT... 6 IoT G LTE... 8 Bluetooth... 8 LoRa... 8 GPS... 9 Mirai... 9 RFID... 9 SAS Analytics for IoT SAS Event Stre IoT IoT Tamara Dull best practices T H O UGHT PROVOKING BUSINESS ... 4 IoT... 4... 5 IoT... 6 IoT 50... 8 4G LTE... 8 Bluetooth... 8 LoRa... 8 GPS... 9 Mirai... 9 RFID... 9 SAS Analytics for IoT... 10

More information

SPA ETL Option Ver はじめにお読みください

SPA ETL Option Ver はじめにお読みください SPA ETL Option Ver. 10.0 はじめにお読みください 目次 目次 目次... 2 はじめに... 3 製品構成について... 5 動作環境について... 13 インストールについて... 14 サンプルプロジェクトファイルについて... 16 問い合わせについて... 18 改訂履歴... 19 2 はじめに はじめに SPA ETL Option は 株式会社セゾン情報システムズの

More information

2014 QBR: Campaign Marketing

2014 QBR: Campaign Marketing と HULFT8 AWS ならできる 企業 IT のクラウド化 2014 年 11 月 7 日アマゾンデータサービスジャパン株式会社マーケティング本部長小島英揮 hidekio@amazon.co.jp クラウド = IT 利活用の新しいカタチ 数字が示す クラウド利用 への流れ IT 投資全体は横ばい ~ 減少傾向 2014 年国内 IT 市場規模は 14 兆 1,584 億円 前年比成長率 0%

More information

Windows Azure Platform: その全体像 David Chappell Chappell & Associates Copyright 2009 David Chappell

Windows Azure Platform: その全体像 David Chappell Chappell & Associates Copyright 2009 David Chappell Windows Azure Platform: その全体像 David Chappell Chappell & Associates Copyright 2009 David Chappell 内容 Windows Azure Platform とは何か Windows Azure Platform の典型的な使用シナリオ Windows Azure Platform とその他のクラウドプラットフォームの比較

More information

はじめに AWS Glueは現在Preview中のサービスです 本資料に記載した内容はGA 正式リリース ま でに予告なく変更される可能性があります Twitterのハッシュタグは です 2

はじめに AWS Glueは現在Preview中のサービスです 本資料に記載した内容はGA 正式リリース ま でに予告なく変更される可能性があります Twitterのハッシュタグは です 2 AWS Solution Days 2017 AWS DB Day ETL をサーバーレスで実現する新サービス AWS Glue のご紹介 2017年7月5日 アマゾン ウェブ サービス ジャパン ソリューションアーキテクト 下佐粉 昭 @simosako 1 はじめに AWS Glueは現在Preview中のサービスです 本資料に記載した内容はGA 正式リリース ま でに予告なく変更される可能性があります

More information

HPC on Azure

HPC on Azure HPC on Azure 1 アジェンダ Microsoft Azure のご紹介 Microsoft Azure における HPC HPC 運用モデル HPC 向けインスタンス Microsoft Azure を用いた HPC 利用シナリオ Azure が提供するサービスを利用した共同研究を加速させるシナリオ HPC 関連のドキュメント Microsoft Azure のご紹介 (2017年 11月

More information

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Microsoft Azure って何ですか?? IaaS PaaS 物理環境仮想化環境 IaaS PaaS SaaS クラウドプラットフォーム アプリケーション アプリケーション アプリケーション データ データ データ ランタイム ランタイム ミドルウエア ミドルウエア OS OS 仮想化 サーバー ストレージ ネットワーク Windows Server Microsoft Azure

More information

Big Data ウェビナー シリーズ Hadoopベーシック

Big Data ウェビナー シリーズ Hadoopベーシック Big Data ウェビナーシリーズ ビッグデータの中心的技術 Hadoop を知る Hadoop ベーシック シスコシステムズ合同会社 Big Data ウェビナーシリーズ 期間 : 2015 年 3 月 11 日 7 月 15 日毎週水曜日時間 : 基本夕方 30 分間 (16:00 17:00の間 ) 対象 : シスコパートナー様 シスコ製品ユーザ様スピーカー : シスコ社員 エコパートナー様

More information

目次 初めに... 3 実習用 PC... 3 USB ケーブル... 4 Visual Studio 2015 のインストール... 4.NET Micro Framework SDK のインストール... 6 Azure SDK のインストール... 9 補足 NET Micro F

目次 初めに... 3 実習用 PC... 3 USB ケーブル... 4 Visual Studio 2015 のインストール... 4.NET Micro Framework SDK のインストール... 6 Azure SDK のインストール... 9 補足 NET Micro F IOT ハンズオン実施の ための事前準備手順書 Azure サブスクリプション契約無し版 2016/2/9 版 日本マイクロソフト株式会社デベロッパーエバンジェリズム統括本部テクニカルエバンジェリスト太田寛 Twitter:@embedded_george Blog: http://blogs.msdn.com/hirosho 目次 初めに... 3 実習用 PC... 3 USB ケーブル...

More information

MATLAB®によるビッグデータ解析

MATLAB®によるビッグデータ解析 MATLAB によるビッグデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 アプリケーションエンジニア 吉田剛士 2013 The MathWorks, Inc. 1 ビッグデータ解析とその背景増え続けるデータ量 ビッグデータとは 100TB ~ 10PB 程度のデータ量 データが膨大になる理由 データソースの多様化と高性能化 スマートフォン位置情報監視カメラ検索情報

More information

SORACOM Beam-Funnel-Endorse

SORACOM Beam-Funnel-Endorse 本 セッションは SORACOM Beam セキュア 転 送 サービス SORACOM Endorse デバイス 認 証 サービス SORACOM Funnel クラウドアダプタサービス の 既 存 サービス 詳 細 説 明 セッションです 新 サービスについての 詳 細 は 他 セッションで 紹 介 い たします SORACOM アプリケーションサービス 紹 介 SORACOM Beam,Funnel,Endorse

More information