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
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- のぶのすけ ひめい
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1 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 All Rights Reserved
2 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
3 ビッグデータ活 に必要なプラットフォーム 3 Hortonworks Inc All Rights Reserved
4 本再興戦略 2016 第 4 次産業 命の実現 新たな有望成 市場の創 出では IoT ビッグデー タ AI ロボットなどによる第 4 次産業 命の実 現で 2020 年には 30 兆円の付加価値創出を 指して います 出所 : 第 27 回産業競争 会議 Hortonworks Inc All Rights Reserved
5 現 のシステムで受け められますか? 課題 データがアプリに固定化 新しいデータの受け れが困難 スケールするとコスト ビジネスの価値 新しいデータ新たなデータの多くは Internet of Anything としてシステムとデバイス間のやり取りとして誕 2020 年 40 Zeta bytes クリックストリーム Web データ Internet of Things ドキュメント メール 新しいデータ サーバーログ 声 画像 ERP CRM SCM 2013 年 4 Zettabytes 既存データ 5 Hortonworks Inc All Rights Reserved
6 ビッグデータの活 には新しいプラットフォームが必要 u 量 多種類データに対応する拡張性 u 静的 動的データの 元管理 u リアルタイム エッジ実装 u ガバナンス セキュリティ u オープンテクノロジー データ駆動型ビジネス Data in Motion 流れているデータ Data at Rest 蓄積されるデータ 6 Hortonworks Inc All Rights Reserved
7 企業の IT 投資動向 出典 : 7 Hortonworks Inc All Rights Reserved
8 次世代データアプリケーションを えるプラットフォーム 8 Hortonworks Inc All Rights Reserved
9 事例紹介 9 Hortonworks Inc All Rights Reserved
10 データ活 による新規ビジネスの展開 DATA DISCOVER Y Innovate Renovate Web Log Analysis Online Ad Placement 既存データの可視化 DATA DISCOVER Y ETL ONBOARD Sensor Data Ingest Usage-Based Insurance (UBI) PREDICTIVE ANALYTICS データ拡充新規基盤構築 Claims Notes Mining ACTIVE ARCHIVE DATA DISCOVER Y Individual Driving Histories 新規モデル作成 Safe Roads 新規サービス提供 運転傾向 の使 環境に基づいた柔軟な保険提案の実現 Ã Snapshot plug-in デバイスは運転の詳細を収集 Ã Progressive は 1000 万マイル以上の運転データを保存 ( 約 1600 万 Km) Ã Web アプリ経由で 顧客は の運転詳細を ることができ 安全向上に努めることが可能 Ã Snapshot と usage-based insurance は 2014 年には Progressive に 2.6 億ドルの貢献 ( 約 273 億円 ) 10 Hortonworks Inc All Rights Reserved
11 スマートメーター活 による新しいマーケティング 顧客サービスの導 Innovate Renovate 1.3 Million Smart Meters ACTIVE ARCHIVE EDW Offload Mobile App for Customer Sites DATA DISCOVER Y 既存環境の最適化 可視化 Product Cross-Sell ETL ONBOARD SINGLE VIEW Ingest 300 GB per Day DATA ENRICHMEN T PREDICTIVE ANALYTICS SINGLE VIEW On-site customer data capture データ拡充 Optimized engineering schedule 11 Hortonworks Inc All Rights Reserved Tailored servicing PREDICTIVE ANALYTICS 予測分析 Data Discovery SINGLE VIEW Customer sentiment Smart, Efficient Homes 新規サービス提供 データ活 による新しい電 提供サービス スマートメーターによるデータ量増加に対応した環境構築 年数回の顧客訪問 ( 検針 ) 13 万個のスマートメーター 数億円のデータウェアハウスのコスト最適化 11 時間かかっていた ETL 処理を 45 分に削減 個客に応じた新たなサービス 新的サービスを主体としたビジネモデルに変
12 システム統合プロジェクトに伴うデータ分析基盤の刷新 Hadoop の活 で住環境の 安 安全 快適 を 指す 導 背景 Ã Ã Ã 5 社システムの統合基幹システムと情報システムの連携住宅 IoTデータへの対応 導 効果 Ã 低コストで 容量システムを構築 Ã ITガバナンスの管理実 Ã 情報分析データ活 の検証 12 Hortonworks Inc All Rights Reserved
13 グループ全体のデータを横断的に活 する新たなエコシステムを構築 Hadoop 環境を刷新したことでパフォーマンス向上を実現 導 背景 Ã データ増 処理数増加によるパフォーマンスの劣化 Ã オープンソースの最新テクノロジーを有効活 できてない 導 効果 Ã Ã Ã 分散処理によりフォーマンスが向上 運 数 コストの低減オープン プラットフォームを活 した 材の開発 育成 13 Hortonworks Inc All Rights Reserved
14 Yahoo!JAPAN のデータ分析システムに Hortonworks Data Platform を採 ビッグデータをビジネスで安定的に活 できる基盤の構築へ 導 背景 Ã 加速度的に増え続ける膨 なデータ Ã 規模クラスタの運 が不安定 Ã 技術レベル向上の必要性 導 効果 Ã Ã Ã パフォーマンスの向上 3,000 台を超えるクラスタの安定運 社内技術者のレベル向上 14 Hortonworks Inc All Rights Reserved
15 ユースケース紹介 15 Hortonworks Inc All Rights Reserved
16 Solution #1a データウェアハウス最適化ソリューション データウェアハウス (DWH) とは 意思決定のために 基幹系などの複数システムから 必要なデータを収集し 的別に再構成して時系列に蓄積した統合データベース データウェアハウス領域 構造化データ ERP, CRM, SFA データの収集 変換 ロード 分析ツール 構造化データ ソーシャルデータ アクセスログ センサーデータ 画像 声 動画 構造化データ 構造化データ データの蓄積 加 変換 データの収集 変換 ロード 16 Hortonworks Inc All Rights Reserved
17 Hadoop を利 したデータウェアハウス最適化 負荷軽減 データウェアハウス 構造化データ ERP, CRM, SFA ETL ツール データの収集 変換 ロード 使 頻度が いデータの蓄積 古いデータ アクティブアーカイブ 分析ツール 構造化データ データの収集 変換 ロード 構造化データ 構造化データ 構造化データ Hadoop ソーシャルデータ アクセスログ センサーデータ 画像 声 動画 バイト単価 拡張コストの削減 量のデータの蓄積 加 変換 17 Hortonworks Inc All Rights Reserved 構造化データ
18 例 ) データウェアハウスの最適化による効果 更新 インサート系のワークロードが 90% 以上 20% 以上の CPU 利 率利 していないテーブルが 5TB 以上 Workload Assessment Data Usage Assessment Activity by Statement Type Type of Query Number % of Total CPU-Seconds % of CPU Time INSERT 2,163,136, % 240,812, % UPDATE 52,344, % 42,413, % SELECT 38,665, % 729,062, % DELETE 1,305, % 50,298, % COMMIT 3,439, % 138, % BEGIN TRANSACTION 1,915, % % END TRANSACTION % % DataBaseName TableName TotalSpace % of Total POS_stg_t WKLYSTDSLS_CY_TODTSLSM_WRK 986,852,299, % POS_stg_t WKLYSTDSLS_PY_TODTSLSM_WRK 906,358,553, % POS_stg_t RTLRLCTNUPC_PY_TODTSLSSUM_WRK 558,447,764, % POS_stg_t WKLYSTDINV_CY_TODTIVSM_WRK 540,368,327, % POS_stg_t WKLYSTDINV_PY_TODTINVM_WRK 484,821,922, % POS_stg_t RTLRLCTNUPC_CY_TODTINVSUM_WRK 101,472,976, % POS_stg_t RTLRLCTNUPC_PY_TODTINVSUM_WRK 91,157,211, % POS_stg_t GC_RTLCTUPC_CY_TODTSLSM_WRK 85,373,838, % POS stg t GC DLYSTDSLS CY TODTSLSM WRK 72,633,830, % ETL バッチ処理を Hadoop にオフロード 利 していないテーブルを Hadoop に移動 2 億 3 億のコスト削減効果 18 Hortonworks Inc All Rights Reserved
19 Solution #1b データウェアハウス最適化ソリューション ETL ツール Hadoop Virtual Cube の全てをパッケージした次世代ソリューション EDW/ Legacy DMX Data Funnel HIVE (Batch and Interactive SQL) AtScale virtual cube Inbound MULTITENANT PROCESSING: YARN (syncsort, llap, spark, tez) DMX-h Engine HDFS (Based Data and Aggregates Stored in ORC) 19 Hortonworks Inc All Rights Reserved
20 Solution #2 データサイエンティスト向け 20 Hortonworks Inc All Rights Reserved
21 Solution #3 ストリーミングデータのリアルタイム分析 21 Hortonworks Inc All Rights Reserved
22 22 Hortonworks Inc All Rights Reserved
23 23 Hortonworks Inc All Rights Reserved
24 クラウドでの利 Hortonworks Data Cloud for AWS Microsofot Azure HDInsight Data Science & Exploration (Spark, Zeppelin) Analytics & Reporting (Hive2 w/llap, Zeppelin) Data Prep and SQL Query (Pig, Hive) Advanced Machine Learning (R Server on Spark) ETL & Data Preparation (Hive, Spark) Iterative In-Memory (Spark) NoSQL Big Tables (HBase) Real-Time Event Processing (Storm) 24 Hortonworks Inc All Rights Reserved
25 組み合わせ例 データの収集 データの蓄積 分析 ストリーミングデータの分析 エッジデータ ストリーミングデータ ( クラウド ) 4 流れてくるデータを予測モデルでスコアリング警告 アクションを出す 5 緊急性の いデータをリアルタイムに加 格納 3 予測モデル 閾値の 成 実装 蓄積データの分析 EDW データレイク ( オンプレミス ) Hadoop 頻度データは EDW に格納 Hadoop 環境にて全データを格納 2 過去データを使 したパターン 分類 予測モデルの作成 データ収集 1 定期的にデータをアップロード ( 例 :Weekly / Monthly etc) 25 Hortonworks Inc All Rights Reserved
26 Hortonworks の紹介 26 Hortonworks Inc All Rights Reserved
27 ホートンワークスはオープンテクノロジーをベースとしたビッグデータ関連ソリューションを提供します ONLY Apache 100 open source TM % Community Technology Founded in 2011 HADOOP 1 ST provider to go public IPO Fall 2014 (NASDAQ: HDP) subscription customers employees across technology partners Fastest Growing Software Company in History* countries 30+ employees in Asia 27 Hortonworks Inc All Rights Reserved *Revenues of $100m within in 4 years (Barrows Research )
28 Apache Hadoop エコシステムへの貢献 コミッター数 約 30% Hortonworks Hortonworks Cloudera Yahoo! Microsoft Twitter Intel Facebook Huawei LinkedIn uber InMobi NTT DATA コントリビュートしたコード数 出典 : を元に作成 (2017/03/02) 出典 : 28 Hortonworks Inc All Rights Reserved
29 ホートンワークスジャパン株式会社 Ã 設 2014 Q3 Ã オフィス 東京都千代 区永 町 王パークタワー 3F Ã 社員数 14 名 (as of 2016/09) Apache Spark HBase の書籍執筆者も在籍 本初の Apache NiFi コミッタも在籍 Ã ビジネスモデル サブスクリプション ( サポート ) プロフェッショナルサービス トレーニング Ã パートナー 拡 するエコシステムパートナー Ã お客様 融 保険 動 売 卸売 通信 サービスをはじめとした先進的なお客様 29 Hortonworks Inc All Rights Reserved
30 次世代データアプリケーションを えるプラットフォーム 30 Hortonworks Inc All Rights Reserved
31 コミュニティ - Future Of Data Tokyo à メンバー数 : 1,000 à ミートアップ Apache データ関連プロジェクト ストリームデータ バッチ処理関連 à Hands-on / Workshop Apache Hadoop / Apache Spark / Apache NiFi 31 Hortonworks Inc All Rights Reserved
32 Hortonworks を始める為の 5 ステップ 1. Hortonworks サンドボックスを試す hortonworks.com/sandbox 2. チュートリアルを試す hortonworks.com/tutorials 3. Future of Data 勉強会に参加する futureofdata.connpass.com 4. Hortonworks Community Connect (HCC) に参加する hortonworks.com/community 5. サポートサービスを検討する 32 Hortonworks Inc All Rights Reserved
Hortonworks Kitase
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 Hortonworks 2 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
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
Dell EMC および Hortonworks の委託により独自に実施した Technology Adoption Profile 2016 年 9 月 Hadoop によるエンタープライズデータウェアハウスの最適化 スタート FORRESTER.COM
スタート エンタープライズデータウェアハウス (EDW) テクノロジーは 10 年以上にわたり 組織にとって信頼できるリソースになっています EDW は ビジネス上の意志決定や成果を促進するインサイトをタイムリーかつ実用的なかたちでビジネス部門に提供します とは言え EDW とそれを管理するチームは データ量の急増とさらに細かいアナリティクスへの要求というプレッシャーを受けています こうした要求を満たすため
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
新しい 自律型データ ウェアハウス
AUTONOMOUSDATA WAREHOUSE CLOUD 新しい自律型データウェアハウス Warehouse Cloudとは製品ツアー使用する理由まとめ始めましょう おもな機能クラウド同じ 接続 Warehouse Cloud は Oracle Database の市場をリードするパフォーマンスを備え データウェアハウスのワークロードに合わせて最適化された 完全に管理されたオラクルのデータベースです
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/
Server and Cloud Platform template
利用形態に合わせたクラウド利用 クラウドプラットフォーム 利用形態に合わせたクラウド利用 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 仮想マシン Windows Server Hyper-V Microsoft
s130417_03
第 29 期事業説明会 株式会社 ACCESS 2013 年 4 月 17 日 2013 ACCESS CO., LTD. All rights reserved. 目次 1. 市場動向 2. 今後の戦略 3. サービス ソリューションご紹介 2013 ACCESS Co., Ltd. All rights reserved. 2 1. 市場動向 2013 ACCESS Co., Ltd. All
Big Data ウェビナー シリーズ CiscoのHadoopリセールについて
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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
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
FY14Q4 SMB Magalog December - APJ Version
Business Windows Server 2003? Microsoft Windows Server 2012 2012 R2 Dell Dell.co.jp Windows Server 2003 Dell.co.jp/win2003eos Windows Server 2012 E-mail : Microsoft_Solutions@dell.com 212-8589 580 20F
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
CouchbaseLiveTokyo2015 講演資料
Couchbase Live Tokyo 2015 SQL アクセスとトランザクション処理で切り開く Couchbase Server の新しい活用法 2015-08-31 NEC ソリューションイノベータ 今日の流れ 私たちについて私たちの考えるCouchbase Serverの特徴 Couchbase Server 利用時の考慮事項 Couchbase Serverとトランザクションについて活用例まとめ
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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
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MATLAB における並列 分散コンピューティング ~ Parallel Computing Toolbox & MATLAB Distributed Computing Server ~ MathWorks Japan Application Engineering Group Takashi Yoshida 2016 The MathWorks, Inc. 1 System Configuration
最終版 _IBMストレージ_講演_西村様
AKB48 の映像編集を える 速システム基盤 IBM SDS+All Flash Storage アジェンダ 1. 会社紹介 2. 業務紹介 3. 課題 4. 解決 法 5. 導 結果 6. 今後の展望 2 1. 会社紹介 3 会社紹介 社名 株式会社ヴィジュアルノーツ (VISUALNOTES Inc.) 所在地 東京都千代 区外神 6-1-8 思い出ビル 7F 代表者 代表取締役 原 潤 創
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サンプル株式会社 御中 システム導入のご提案
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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
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
ビッグデータ時代に求められるデータアーキテクチャ DWH からビッグデータ さらにビジネスインテリジェンス (BI) というように データ活用のステージが変化してきている この流れの中で求められているデータアーキテクチャの方向性として Syncsort の日本法人であるシンクソート ジャパン 代表の
単なる ETL では限界 ビッグデータ活用の最初の難関 データ統合 をどうする? ビッグデータ活用の最初の難関 データ統合 をどうする? 真のデータドリブン経営の実現には レガシーシステムを含めたデータ統合が必要になる だが品質を確保するには従来の ETL ツールでは限界がある どうするか ビッグデータ活用が叫ばれて久しいが データウェアハウス ( 以下 DWH) 構築やデータ統合を考えるとき 置き去りにされがちなのが
オープンソース・ソリューション・テクノロジ株式会社 代表取締役 チーフアーキテクト 小田切耕司
OpenAM 案件の傾向と対策 Out-of-the-box OpenAM アプリケーションの特性ごとにOSSTech 製 OpenAMで対応したユースケースのご紹介 オープンソース ソリューション テクノロジ株式会社 代表取締役チーフアーキテクト小田切耕司 Copyright 2015 Open Source Solution Technology Corporation All Rights Reserved.
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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
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new_emc_panf_Hyoushi_0818
EMC NAS 2015 2015 8 EMC 151-0053 2-1-1 http://japan.emc.com http://japan.emc.com/contact/ Copyright 2015 EMC Corporation. All rights reserved. EMC EMC 2 EMCInsightIQ OneFS SmartConnect SmartLock SmartPools
OTデータとITデータの双方を統合的に分析可能な社会・産業インフラ分野向けのデータ分析基盤を提供開始
2018 年 3 月 29 日 株式会社日立製作所 データと IT データの双方を統合的に分析可能な社会 産業インフラ分野向けのデータ分析基盤を提供開始 分析基盤を活用し 事前準備から分析までをトータルに支援するサービスを提供 株式会社日立製作所 ( 執行役社長兼 CEO: 東原敏昭 / 以下 日立 ) は このたび 機器やセンサーから得た多種多様な現場データ ( *1 データ ) のほか 各種業務システムなどのデータ
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ICT Project on Hyper-connected Cloud to Embrace Megatrends in ICT 飯田一朗 あらまし ICT SI ICT Abstract With significant changes occurring on a daily basis, the information and communications technology (ICT)
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Oracle SQL Developerの移行機能を使用したOracle Databaseへの移行
< ここに画像を挿入 > Oracle SQL Developer の移行機能を使用した Oracle Database への移行 以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです また 情報提供を唯一の目的とするものであり いかなる契約にも組み込むことはできません 以下の事項は マテリアルやコード 機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため 購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい
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Elastic stack Jun Ohtani 2017/12/06 @johtani 1 about Me, Jun Ohtani / Technical Advocate lucene-gosen ElasticSearch Server http://blog.johtani.info Elasticsearch, founded in 2012 Products: Elasticsearch,
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Ver.3 ~ クラウド時代の ID 連携を支援する ~ オープンソース ソリューション テクノロジ株式会社 http://www.osstech.co.jp/ Copyright 2016 Open Source Solution Technology, Corp. 1 クラウド時代の ID 管理 1. 管理対象の分散化 オンプレミスとクラウドサービスの混在 システムごとの ID 管理 2. 3.
2019年4月版_標準価格表_DSS4.2SP1用
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MicroWebServer(for ios) のご紹介 ~ スマートフォン / スマートデバイスをビジネスで本格的に活用するための開発 実行基盤を提供します! 株式会社ソフトウェア パートナー 162-0065 東京都新宿区住吉町 2-11 Tel: 03-3359-2028( 代表 ) Fax: 03-3359-2027 Mail: 寺田 /terada@sp-inc.co.jp 天井 /amai@sp-inc.co.jp
自己紹介 名前 : 野口絵理 (Eri Noguchi) 所属 :NTT Communications ネットワークサービス部販売推進部門 グローバルネットワークマーケティング担当 経歴 : NTT Com Asia( 香港 ) 現地法人における日系企業 外資企業向けのデータセンタ / クラウドサー
クラウドへのセキュアなアクセス マルチクラウドコネクトのご利用事例 をご紹介 2018年10月5日 NTTコミュニケーションズ株式会社 ネットワークサービス部 野口絵理 Copyright NTT Communications Corporation. All rights reserved. 自己紹介 名前 : 野口絵理 (Eri Noguchi) 所属 :NTT Communications ネットワークサービス部販売推進部門
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データ保護ソフト Veeam ONE 株式会社 クライム www.climb.co.jp Veeam Softwareについて 日本国内はクライムが総代理店として販売 保守を担当 世界中に拠点を置くグローバルカンパニー Climb 創業 2006年 本社 スイス バール メインオフィス アメリカ オハイオ州 コロンビア EMEA フランス パリ APAC オーストラリア シドニー 従業員数 1,600
スピーカースライド作成前の確認シート例
IoT に AI を組み込む ~ 最新技術と実践方法解説 AI08 IoTの開発 運用コストは AIの活用で回収する AI = Big Data Big Data from IoT Edges AI Create Excellent Value IoT は 膨大なデバイスと膨大なデータを扱う Azure で IoT+AI を実践するときの基本骨格 IoT で使われる AI 要素 IoT のスケール感
セットアップカード
R3.4 セットアップカード - 第 1.01 版 - Copyright NEC Corporation 2003-2016. All rights reserved. 商標について LogCollector は日本電気株式会社の登録商標です Microsoft Windows Windows Server Windows Vista Internet Explorer および SQL Server
Software-Defined Storage ware Virtual SAN ware Virtual SAN
ware Virtual SAN 6.0 ware v1.0 / 2015 2 ...3 1.1 Software-Defined Storage...3 1.1.1...4 1.1.2...4 1.2 ware Virtual SAN...5 1.3...6 1.4...7 1.5 ware Virtual SAN 6.0...8 1.6...8 1.7...9 1.8...13 1.8.1 vsphere...13
Oracle Database 12c
免責事項 以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです また 情報提供を唯一の目的とするものであり いかなる契約にも組み込むことはできません 以下の事項は マテリアルやコード 機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため 購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい オラクル製品に関して記載されている機能の開発 リリースおよび時期については 弊社の裁量により決定されます
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
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10 年後の企業情報システムの インフラはどうなるのか? その時インフラエンジニアは? マジセミ代表寺 雄 質問 インフラエンジニア / 運 エンジニアの アプリケーションエンジニアの それ以外の 2/29 中学 校時代 ( 出所 )http://www.cqpub.co.jp/column/books/2001a/34311tlcs900/img/list1_1.gif ( 出所 )http://www.sharpmz.org/mz-700/first700.htm
本資料の関連資料は下記をクリックして PDF 一覧からお入り下さい IT ライブラリー (pdf 100 冊 ) 目次番号 454 番 880 番他 2
IT ライブラリー (pdf 100 冊 ) http://www.geocities.jp/ittaizen/itlib1/ ビッグデータと Windows Azure 一般社団法人 情報処理学会 正会員 腰山 信一 ftks7856@ybb.ne.jp 本資料の関連資料は下記をクリックして PDF 一覧からお入り下さい IT ライブラリー (pdf 100 冊 ) http://www.geocities.jp/ittaizen/itlib1/
Enterprise Cloud ＋ 紹介資料
Oracle Exadata の AWS 移行事例のご紹介 Oracle Exadata の移行 アジェンダ お客様の声 PoC フェーズ 移行診断 環境構築 データ移行 チューニング 移行フェーズ 業務 / データ整理 運用管理 まとめ 2 お客様の声 性能改修規模コスト移行方式運用環境 移行しても現状のデータベースと同等のパフォーマンスを出せるのか利用システムは どの程度改修が必要なのかコスト
OneDrive for Businessのご紹介
ntt.com 社内外の情報共有をよりスムーズに! OneDrive for Business の活用術 NTT コミュニケーションズ株式会社 Transform your business, transcend expectations with our technologically advanced solutions. Copyright NTTCommunications Corporation.
HPE Integrity NonStop NS2300 サーバー
HPE Integrity NonStop サーバー HPE Integrity NonStop NS2300 サーバー 製品の画像は 実際の製品と異なることがあります 概要 HPE Integrity NonStop NS2300 サーバーは J シリーズ OS を稼働する 番新しいエントリークラスのサーバーです このサーバーは HPE Integrity NonStop 製品ファミリーに新たに加わり
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
データベースの近代化：シンプルなクロスプラットフォーム、最小のダウンタイムで実現するクラウド移行
AWS Database Migration Service ダウンタイムを最小限に抑えたデータベースモダナイゼーション John Winford Sr. Technical Program Manager May 31, 2017 2017, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. アジェンダ クラウドはどのように役立つか?
Oracle Un お問合せ : Oracle Data Integrator 11g: データ統合設定と管理 期間 ( 標準日数 ):5 コースの概要 Oracle Data Integratorは すべてのデータ統合要件 ( 大量の高パフォーマンス バッチ ローブンの統合プロセスおよ
Oracle Un お問合せ : 0120- Oracle Data Integrator 11g: データ統合設定と管理 期間 ( 標準日数 ):5 コースの概要 Oracle Data Integratorは すべてのデータ統合要件 ( 大量の高パフォーマンス バッチ ローブンの統合プロセスおよびSOA 対応データ サービスへ ) を網羅する総合的なデータ統合プラットフォームです Oracle
FUJITSU Cloud Service A5 for Microsoft Azure サービス仕様書
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Presentation Template Koji Komatsu
OpenStack Day 2013 Panel Discussion 2013-03-12 ヴイエムウェア株式会社テクニカルアライアンスマネージャ小松康二 アジェンダ VMware のクラウドソリューション VMware と OpenStack クラウド時代の IT エンジニア - 2 - VMware のクラウドソリューション SDDC ( = Software-Defined Datacenter
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Copyright 2010 by Future Architect, Inc. Japan Copyright 2010 by Future Architect, Inc. Japan -2- Copyright 2010 by Future Architect, Inc. Japan Copyright 2010 by Future Architect, Inc. Japan Copyright
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CRM システムとデジタルマーケティングの融合 そのあり方 SAS CI360~ あらゆるチャネルを超えた最適な CX の実現 SAS Institute Japan 株式会社 2016/11/4 SAS の全体像と CI360 のポジショニング CI360 機能詳細 2 SAS 全体像 360 のアクションを ひとり に最適化する司令塔 オフラインデータ カスタマージャーニー シンクロナイゼーション
ライセンスの注意事項 サーババンドル版のライセンスについてサーババンドル版では 通常のサーバライセンスおよび 4 コアライセンスを ベースライセンス 追加サーバライセンスおよび追加 2 コアライセンスを 追加ライセンス と呼びます 1 台の物理サーバに対してベースライセンスは 1 つしか購入すること
SQL Server 2016 Microsoft SQL Server 2016 は 以下の製品群で構成されています データベース サーバ SQL Server 2016 Enterprise Edition SQL Server 2016 Enterprise Edition は ミッションクリティカルなシステムおよびデータウェアハウスの構築に適したエディションです 高可用性 災害対策 負荷分散を同時に実現できる
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Copyright Corporation Japan, 2006. All rights reserved. 3 Business Intelligence Enterprise Semantic Model vs. BI BI BAM Insight Driven Actions Copyright Corporation Japan, 2006. All
Congress Deep Dive
Congress Deep Dive NTT 室井雅仁 2016 NTT Software Innovation Center 自己紹介 室井雅仁 ( むろいまさひと ) 所属 : NTT OpenStack を利用した OSS クラウドのアーキテクトを担当 社内向け OpenStack 環境の運用 コミュニティへフィードバック OpenStack Congress Core Reviewer https://wiki.openstack.org/wiki/congress
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オープン PaaS OpenShift を使ってみよう オープンソースカンファレンス 2011 Nagoya 2011/8/21 株式会社日立ソリューションズ OSS ソリューションビジネス推進センタ山本慎悟 Contents 1. 自己紹介 2. OpenShift 概要 3. OpenShiftを使ってみよう 4. デモ 5. おさらい 1. 自己紹介 1-1 自己紹介 自己紹介 名前 : 山本慎悟勤務先
クラウド時代における アプリケーションモダナイゼーション クレイグ ムジラ副社長兼ゼネラルマネージャーミドルウェア事業部門 1
クラウド時代における アプリケーションモダナイゼーション クレイグ ムジラ副社長兼ゼネラルマネージャーミドルウェア事業部門 1 2 今後 5 年間において多くの企業は 自社のアプリケーションの変更に迫られるであろう CIO の評価 あなたの IT 部門は ビジネス側のタイムリーな要望に対して どれくらい頻繁にアプリケーションを変更しますか? あなたは あなたのビジネスパートナーがあなたの IT 部門をどのように評価していると思いますか?
FileMaker Server 9 Getting Started Guide
FileMaker Server 10 2007-2009 FileMaker, Inc. All rights reserved. FileMaker, Inc. 5201 Patrick Henry Drive Santa Clara, California 95054 FileMaker Bento Bento FileMaker, Inc. Mac Mac Apple Inc. FileMaker
データ発生源から利用対象のデータを抽出して 欠損値処理や名寄せ等の加工を行い 蓄積用のストレージに格納する 2 蓄積 統合データが利用されるまでの間 保管する 必要に応じて複数のデータを利用目的に応じた形へ統合 結合する 3 分析 活用蓄積されたデータに対し BIや統計解析 データマイニングなどのツ
特集 ビッグデータの利活用 ビッグデータの要素技術の動向 森井 章夫 概要 クラウドコンピューティングやネットワークの高トラフィック化 スマートフォンなどのデバイスの普及を背景にして SNSや動画共有サイトなどのソーシャルメディアや 位置情報 リアル店舗 eコマース等の商取引情報 IoT M2Mセンサーなど 多種多様な ビッグデータ が 日々 膨大に生成されている ビッグデータを利用することで 既存のビジネスの改善や成長に活用し
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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
Oracle Database 10g Release 2を使用したデータベース・パフォーマンス
Oracle Database 10g Release 2 2005 9 Oracle Database 10g Release 2... 3... 3... 3 Automatic Workload Repository AWR... 3 Automatic Database Diagnostic Monitor ADDM... 4 Automatic SQL Tuning SQL... 4 SQL
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コロケーション クラウドを 在に接続する SD-Exchange 2017 年 10 5 NTTコミュニケーションズ株式会社クラウドサービス部主査 中史明 世界 No.1 データセンター 世界トップレベルのデータセンター ビジネス年間成 率 世界 No.1 30% 20% 10% 0% NTT Equinix NTTグループのデータセンター Digital Realty 出展 : 調査会社シナジーリサーチ調べ
APEX Spreadsheet ATP HOL JA - Read-Only
Oracle APEX ハンズオン ラボ スプレッドシートからアプリケーションを作成 Oracle Autonomous Cloud Service 用 2019 年 7 月 (v19.1.3) Copyright 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 2 概要 このラボでは スプレッドシートを Oracle データベース表にアップロードし
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
サーババンドル版ライセンス NX7700x シリーズ Express5800 シリーズのサーバと同時に購入することで パッケージ製品よりも安価 に導入することのできるライセンスも提供しています ライセンスの注意事項 サーババンドル版のライセンスについてサーババンドル版では 通常のサーバライセンスおよ
SQL Server 2014 Microsoft SQL Server 2014 は 以下の製品群で構成されています データベース サーバ SQL Server 2014 Enterprise Edition SQL Server 2014 Enterprise Edition は ミッションクリティカルなシステムおよびデータウェアハウスの構築に適したエディションです Business Intelligence
OpenAMトレーニング
のご紹介 2014 年 7 月 9 日株式会社野村総合研究所オープンソースソリューション推進室 株式会社野村総合研究所オープンソースソリューション推進室 Mail : ossc@nri.co.jp Web: http://openstandia.jp/ 1. とは dia/ss&i とは OpenAM, OpenI, OpenDJ など ForgeRock 社の認証ソフトウェア群を中心に NRI の独自モジュールやサービスなどを含めた認証ソリューション
IBM Cognos 10 Upgrade FAQ
IBM Cognos 10 へのアップグレード FAQ 目次 IBM Cognos 10 へのアップグレード 2 Q1. Cognos 8 から IBM Cognos 10 へのアップグレード パスを教えてください 2 Q2. IBM Cognos 10 へのアップグレード プロセスは Cognos 8 のものとは異なりますか 2 Q3. これはアップグレードですか それともマイグレーションですか
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
コネクテッドビルディングの レシピ 壁に語らせる コネクテッドビルディング ソリューションとそのユースケース Thomas Jakob, ボッシュソフトウェアイノベーション アジア太平洋地域代表 2 Bosch Software Innovations GmbH INST June-July 201
コネクテッドビルディングのレシピ パート 1. 壁に語らせる : コネクテッドビルディングソリューションとそのユースケース Thomas Jakob ボッシュソフトウェアイノベーション アジア太平洋地域代表 Bosch Software Innovations GmbH INST June-July 2018 1 IoT Hotpot Roadshow Bosch Software Innovations
Automation for Everyone ＜デモ で実感できる、組織全体で活用できるAnsible Tower＞
Mixed-OSS における PostgreSQL の活用 2018 年 8 月 24 日三菱総研 DCS 株式会社 三菱総研 DCS の会社概要 IT コンサルティングからシステムの設計 開発 運用 処理まで すべての局面でサービスを提供できる IT トータルソリューションを実現しています 東京本社 ( 品川 ) 千葉情報センター 東京ビジネスセンター ( 木場 ) 商号設立資本金代表取締役社長株主
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マイクロセグメンテーションの考え方とその実装 ~ セキュリティリスクの現状把握 ポリシーの策定 実装を実現するには?~ パロアルトネットワークス株式会社 SE Manager 井上高範 マイクロセグメンテーション 2 2016, Palo Alto Networks. Confidential and Proprietary. 年金機構のセキュリティ対策の課題 東京オフィス インターネットの入り口にセキュリティ対策を強化
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ROOM G Web 開発者のためのクラウド活用 ~ Windows Azure 基本の " き " 日本マイクロソフト株式会社デベロッパー & プラットフォーム統括本部エバンジェリスト大森彩子 http://blogs.msdn.com/bluesky Azure 青い空 http://itpro.nikkeibp.co.jp Azure 基礎 Agenda Windows Azure Web サイトの概要
IBM Rational Software Delivery Platform v7.0 What's
IBM Rational Software Delivery Platform V7.0 デスクトップ製品 V7.0 リリースの全体像および製品共通の新機能 2006 年 12 月 15 日 当資料は 2006/12/15 時点の情報に基づいて作成されていますが 事前の予告なく変更される場合があります IBM Tivoli WebSphere ClearCase ClearQuest Rational
Transforming Data Management
クラウド時代におけるデータベースの歩みと急速な技術進化の方向性 Transforming Data Management With Oracle Database 12c Release 2 オラクル コーポレーションデータベースサーバー技術担当エグゼクティブ バイスプレジデントアンディ メンデルソン March 8, 2017 以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです
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NTT データがお客様と共に描く デジタルトランスフォーメーションへの道 a ~ AWS を活用した高速なサービス開発事例紹介 ~ 2018/5/30 ニュースリリース 1. 開発標準フレームワークと開発環境の AWS 対応 (TERASOLUNA Altemista) 2. AWS への Lift & Shift に関するクラウドコンサル技法の確立 3. AWS クラウド人材の育成全社横断のナレッジ
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はじめての DataMagic セゾン情報システムズ HULFT 事業部 目的と学習内容 この動画では次の内容をご紹介していきます DataMagicとは システムデータ連携の課題と解決ポイント DataMagicの機能一覧のご紹介 DataMagicの導入事例 DataMagic 技術コラムのご紹介 All Rights Reserved SAISON INFORMATION SYSTEMS CO.,LTD.
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