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

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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

2 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

3 1. はじめに Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 2

4 1-1. 調査の背景 ここ数年 ビックデータ Hadoop といったキーワードで盛り上がりをみせているが Hadoop は分散処理基盤であるためシステムとして単体で閉じるものではない Hadoop はビッグデータ処理の OS カーネル (Doug Cutting 氏講演 in Hadoop Conference Japan 2014) Hadoop の周辺にさまざまな OSS 商用製品が現れたり 連携したりしている ビッグデータシステムとして Hadoop 以外に何が必要なのか全体像を俯瞰し 整理する必要性がある Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 3

5 1-2. 調査の位置づけと目的 利用用途においてどのような OSS が必要かを洗い出し 整理するため ビッグデータサービス提供者や SE がシステムを構築する際に必要な機能やそれを実現するための OSS を選択する判断材料を提供するため 採用を検討している対象の OSS が 本当に使えるか? の判断材料を提供するため ビッグデータシステム企画時の OSS 使用の判断材料 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 4

6 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 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 5

7 2-1. OSS によるビッグデータシステム ビッグデータシステムをビッグデータ俯瞰図として整理 データの発生からそのデータがビジネス価値を生み出すまでの流れを表示 データがビジネス価値を生み出すまでの流れの中から必要な機能を洗い出す 各機能を実現する OSS を洗い出し その OSS の中から主要なものを抽出し ビッグデータ俯瞰図の機能の中にマッピングを行う OSS 抽出基準としては ビッグデータ分野での知名度 実績 注目度 システム構築上の要素となり得るもの サポートベンダーの有無などを総合的に判断のうえ抽出 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 6

8 2-2. ビッグデータ関連 OSS システム俯瞰図の全体像 ビッグデータからビジネス価値を生み出す流れ データソース Web データ 売上情報など 構造化データ ( 業務 RDB) センサデータ 非構造化データ データ収集 検知 Web データ収集 データ蓄積部分へのデータのロード 収集 CEP クローラ データロード 非構造化データの収集 発生したデータをリアルタイム処理 ビッグデータ蓄積 貯蔵 その他 データ蓄積ファイルシステム データ蓄積基盤 セキュリティ / 認証 データ蓄積基盤へのセキュリティ 認証 高速化キャッシュ / スケールアウトインメモリDG/ 分散 KVS NoSQL と呼ばれる領域 並列分散処理 並列分散処理基盤 準リアルタイムクエリ アドホッククエリ データロード データ蓄積基盤から RDB へのデータロード データ分析 機械学習 知識 ルールなどを導出 統計解析 データ集合に対して統計 分析 / 可視化ツール BI ツール 分析結果を可視化 分析用データ 定型業務 RDB リレーショナルデータベース 解析ツール インメモリDB メモリ上でのデータ管理 DWH マートレス DB 分析のためのデータ倉庫 システムログ音声画像 運用管理 監視 稼働監視 性能監視 ジョブ管理などの管理系機能 データ蓄積ファイルシステムに対するセキュリティ / 認証であるためビッグデータ蓄積 貯蔵 その他のカテゴリに分類 ビッグデータ関連 OSS システム俯瞰図は複数の機能コンポーネントが組み合わさっている Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 7

9 2-3. クローラ / データロード / 収集 概要 クローラ Web 上のデータを取得し そのデータを保存するツール データロード RDB などからデータロード ETL を行うツール 収集 ログデータなどの非構造化データをデータ保存領域に格納するツール 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS クローラ ManifoldCF Nutch Anemone wget データロード Sqoop Talend Apache Cocoon Enhydra Octopus 収集 Fluentd Flume Scribe Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 8

10 2-4. CEP 概要 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS 発生したデータをその場でリアルタイムに処理する技術領域 Storm Apache S4 Jubatus Esper Drools Fusion Jubatus は機械学習フレームワークであるがオンライン処理で実施するため CEP のカテゴリに分類 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 9

11 2-5. データ蓄積ファイルシステム / 並列分散処理 概要 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS データ蓄積ファイルシステム スケールアウト可能な分散ファイルシステムにより ビッグデータの保存領域として対応できるデータ蓄積基盤 並列分散処理 データ蓄積ファイルシステムを利用するなどして並列分散処理を提供する基盤 データ蓄積ファイルシステム Hadoop HDFS Lustre GlusterFS Ceph XtreemFS 並列分散処理 Hadoop MR Hadoop YARN Spark Tez Giraph OpenMPI Mesos Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 10

12 2-6. 準リアルタイムクエリ 概要 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS Hadoop に対して準リアルタイムクエリを提供し アドホックなクエリを可能にするソフトウェア Drill Hive(Stringer Initiative) Impala(Cloudera) Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 11

13 2-7. セキュリティ 認証 概要 セキュリティ 暗号化やアクセス制御関連のソフトウェア 認証 認証の基盤となるディレクトリサービスやそれらの管理ソフトウェア 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS セキュリティ MIT Kerberos OpenSSL OpenVPN SELinux Iptables 認証 OpenLDAP Apache Directory DS Fedora Directory Server LISM OpenDS Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 12

14 2-8. 高速化キャッシュ / スケールアウト分野 概要 一般的に NoSQL(Not only SQL) あるいは NewSQL と呼ばれる分野であり RDBMS 以外の幅広いデータストアを指す特に 2000 年代以降 多数の OSS が開発 / 公開され続けている キーバリュー型 (KVS) カラム指向型 ドキュメント指向型 など さまざまなタイプが存在し それぞれ特長や特性が異なる 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS Cassandra CouchDB HBase Hibari Hypertable Infinispan Memcached MongoDB Neo4j Redis Riak ROMA Tokyo Cabinet/Tyrant Voldemort Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 13

15 2-9. 機械学習 / 統計解析 概要 機械学習 データ集合から さまざまなアルゴリズムに基づいて 有用なルール 知識 判断基準などを導き出すソフトウェア 統計解析 ここでは統計解析プログラミング言語を調査対象とした 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS 機械学習 Apache Mahout KNIME Orange Rapid Miner scikit-learn Shogun toolbox Weka 統計解析 R Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 14

16 2-10.BI ツール 概要 データを分析し レポーティングやダッシュボード等の形式で可視化するためのソフトウェア 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS Eclipse BIRT Pentaho Jasper Reports SpagoBI Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 15

17 2-11. 定型業務 RDB/ インメモリ DB/DWH マートレス DB 概要 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS 定型業務 RDB 従前から存在するリレーショナルデータベースソフトウェアインメモリ DB データ管理を主にメモリ上で行うソフトウェア NoSQL の中にもインメモリ型が存在するが ここではインメモリ型のリレーショナルデータベースを対象とした DWH マートレス DB 大量の業務データを統合して格納し 様々な角度から分析するためのデータ倉庫として利用するソフトウェア 定型業務 RDB Apache Derby Firebird MariaDB MySQL PostgreSQL インメモリDB VoltDB DWH マートレスDB RDBが活用されることが多く 当該分野に特化したOSSは見つからなかった Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 16

18 2-12. 運用管理 監視 概要 システムの稼働監視 性能監視 ジョブ管理などを行い 業務システムを円滑に運用するためのソフトウェア 主な OSS 一覧 今回調査対象 OSS Ganglia Groundwork Monitor Hinemos MRTG Munin Nagios OpenNMS Zabbix Zenoss Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 17

19 2-13. ビッグデータ関連 OSS のシステム俯瞰図 対応する OSS をマッピングしたシステム俯瞰図 データソース Web データ 売上情報など 構造化データ ( 業務 RDB) センサデータ 非構造化データ システムログ音声画像 データ収集 検知 クローラ ManifoldCF Nutch データロード Sqoop Talend 収集 Fluentd Flume CEP Storm Apache S4 Jubatus Esper Drools Fusion ビッグデータ蓄積 貯蔵 その他 データ蓄積ファイルシステム Hadoop HDFS Lustre セキュリティ / 認証 MIT Kerberos OpenLDAP 高速化キャッシュ / スケールアウトインメモリDG/ 分散 KVS Cassandra MongoDB Infinispan GlusterFS Ceph 運用管理 監視 Hinemos Zabbix 並列分散処理 Hadoop MR Hadoop YARN Spark 準リアルタイムクエリ Drill Hive Impala Redis Riak HBase データロード Sqoop データ分析 機械学習 Mahout 統計解析 R 言語 分析 / 可視化ツール BIツール Pentaho JasperReports 分析用データ定型業務 RDB MySQL PostgreSQL 解析ツール インメモリDB VoltDB DWH マートレスDB OSSで著名なものはない 上記システム俯瞰図は商用 OSS ディストリビューションを除いて記載 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 18

20 3. 各 OSS の概要調査報告 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 19

21 3-1. 各 OSSの調査項目各 OSSの状況を把握するため以下の項目について調査 機能概要 開発主体 マイナーリリース回数 パッチリリース数 ドキュメントの充実度 ( 英語 ) ドキュメントの充実度 ( 日本語 ) 書籍の充実度 ( 英語 ) 書籍の充実度 ( 日本語 ) 実績 ユーザコミュニティ 開発者コミュニティ 歴史 商用ディストリビューションの有無 OSSライセンス Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 20

22 3-2. 各項目の調査内容の説明とその目的 機能概要 開発主体 開発主体となっている企業または団体 今後の開発の方向性の判断材料 実績のある企業や団体が開発主体になっているか否かで開発継続性の判断材料 マイナーリリース回数 2013 年 4 月 ~2014 年 3 月の間のマイナーリリース件数 開発の活発度や品質の判断材料 パッチリリース数 2013 年 4 月 ~2014 年 3 月の間のパッチリリース件数 開発の活発度や品質の判断材料 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 21

23 3-3. 各項目の調査内容の説明とその目的 ドキュメントの充実度 ( 英語 ) 存在する英語ドキュメントの種類 情報量の判断材料 ドキュメントの充実度 ( 日本語 ) 存在する日本語ドキュメントの種類 日本語情報量の判断材料 書籍の充実度 ( 英語 ) Amazonに登録されている英語の関連書籍数 (2014/5 月時点 ) 整理された情報量の判断材料 書籍の充実度 ( 日本語 ) Amazonに登録されている英語の関連書籍数 (2014/5 月時点 ) 整理された日本語情報量の判断材料 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 22

24 3-4. 各項目の調査内容の説明とその目的 実績 Linux Foundation SI Forum 2013 年度オープンソースソフトウェア活用動向調査 レポートにおける導入実績 品質や信頼性の判断材料 ユーザコミュニティ 2013 年 4 月 ~3 月にユーザコミュニティに投稿されたメール件数 ユーザコミュニティの活発度の判断材料 開発者コミュニティ 2013 年 4 月 ~3 月に開発者コミュニティに投稿されたメール件数 開発者コミュニティの活発度の判断材料 歴史 開発歴史や背景 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 23

25 3-5. 各項目の調査内容の説明とその目的 商用ディストリビューションの有無 品質や信頼性の判断材料 OSS ライセンス 使用 改版時の注意点 制限事項などの把握 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 24

26 3-7. 分野別考察 データ収集 検知 [ クローラ ] 大規模システムにおいて分散処理でクロールを行うのであれば Nutch の利用を検討 GUI ツールでクローラの作成を行いたいのであれば ManifoldCF の利用を検討 クロール規模があまり大きくなく プログラミングスキルがあれば自作クローラも有効な手段 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 25

27 3-7. 分野別考察 データ収集 検知 [ データロード ] Talend Sqoop ともにデータロードにおいて有効なツールであり 用途に応じて使用を判断すべき Talend Sqoop ともに商用サポートを行う企業が存在する 高い SLA が求められるシステムでは商用サポート導入検討 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 26

28 3-8. 分野別考察 データ収集 検知 [CEP] Drools Fusion Esper に関しては開発歴史があり 商用ディストリビューションもある 品質が安定していることが考えられる 問題発生時の問い合わせ先がある その他に関しては商用ディストリビューションがなく 0 系のバージョンである 商用導入を行う際には事前検証や使用範囲の限定が必要と考えられる Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 27

29 3-9. 分野別考察 データ収集 検知 [ 収集 ] Fluentd はプラグインが活発に公開 開発されている データ蓄積先とのコネクタが豊富 Fluentd は開発元から日本語ドキュメントが公開されている 日本語ドキュメントが用意されているため取り掛かりやすいメリットがある Flume は Hadoop の商用ディストリビューションに含まれているためデータ蓄積部分に Hadoop を使用する場合は使用検討 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 28

30 3-10. 分野別考察 ビッグデータ蓄積 貯蔵 その他 [ 並列分散処理 データ蓄積ファイルシステム ] 並列分散処理 分散処理基盤は YARN がメインになりつつある Spark など YARN 上で新たなフレームワークが台頭しつつある Spark については 1.0 がリリースされたが 商用で利用できる品質を目指す という位置づけ 商用導入できるレベルに安定化するまで動向観察する必要あり データ蓄積ファイルシステム どの分散ファイルシステムも開発歴史があり 商用サポートも存在する 適応領域や各 OSS の特性を比較し判断する Ceph に関しては最近急速に注目されてきている Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 29

31 3-11. 分野別考察 ビッグデータ蓄積 貯蔵 その他 [ 準リアルタイムクエリ ] Hive(Stinger Initiative) Impala Drill で開発競争を行っている分野 発展中の技術領域であり動向観察が必要 商用導入においては適応領域の検討 十分な事前検証が必要 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 30

32 3-12. 分野別考察 ビッグデータ蓄積 貯蔵 その他 [ セキュリティ / 認証 ] 開発歴史が古く 枯れた領域であると考えられる 導入によるリスクは少ないと考えられる マイナーリリース数やパッチリリース数から判断すると開発は安定して継続中 Kerberos は数多くの製品からライブラリとして利用実績がある Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 31

33 3-13. 分野別考察 高速化キャッシュ / スケールアウト [ インメモリ DG/ 分散 KVS] いわゆる NoSQL, NewSQL 分野は 群雄割拠 特性の異なるさまざまな OSS が活発に開発されている CAP 定理 -Consistency -Availability -Partition Tolerance RDBMS の代替にはならない 目的に応じた選択が重要 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 32

34 3-14. 分野別考察 データ分析 [ 機械学習 / 統計解析 ] Mahout, R がほぼデファクトスタンダード化 関連書籍は多数存在し 使い方 の情報源は豊富 何をどう分析して何を得るか を検討することが課題 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 33

35 3-15. 分野別考察 データ分析 [BI ツール ] この分野内での OSS としては JasperReports, Pentaho ともに知名度が高い 実質的に商用ディストリビューションベンダーが開発しているため 自社システムに必要なサービスレベルによっては 商用版利用も選択肢となるだろう Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 34

36 3-15. 分野別考察 分析用データストア [ 定型業務 RDB/ インメモリ DB/DWH] RDBMS については 歴史があり 開発コミュニティ状況も活発導入実績も豊富で サービスベンダーも多数存在するため 利用に特に問題はない ただし ビッグデータを取り扱う場合には 運用管理や性能の事前検証を行うことを推奨 インメモリ型の OSS DB は 比較的種類が少ない 一方 商用製品には著名インメモリ DB が存在 用途 コスト 信頼性 サポート力などを総合的に勘案して OSS の採否を検討すべき 本格的な DWH については 商用製品が先行している Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 35

37 3-16. 分野別考察 システム全体 [ 運用管理 監視 ] 検証フェーズを終え ビッグデータを業務システムで本格利用する段階では 運用管理が必要になる 運用監視ソフトウェアについては 監視方式やエージェントの有無など 様々なタイプの OSS が存在 既存システムとの 統合システム運用管理 の検討 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 36

38 3-17. ビッグデータ関連 OSS システム俯瞰図 商用ディストリビューションを追記したシステム俯瞰図 データソース データ収集 検知 ビッグデータ蓄積 貯蔵 その他 データ分析 Web データ 売上情報など ManifoldCF Nutch クローラ 並列分散処理 Hadoop MR(CDH,HDP) Hadoop YARN(CDH,HDP) Spark(CDH) 機械学習 Mahout(CDH, HDP) 統計解析 解析ツール 構造化データ ( 業務 RDB) データロード Sqoop(CDH,HDP) Talend(Talend Open Studio for Big Data) データ蓄積ファイルシステム Hadoop HDFS(CDH,HDP) Lustre(Intel Enterprise Edition for Lustre Software) GlusterFS(Red Hat Storage Server) Ceph(INKTANK CEPH ENTERPRISE) 準リアルタイムクエリ Drill Hive(CDH HDP) Impala(CDH) データロード R 言語 分析 / 可視化ツール BI ツール センサデータ システムログ音声画像 非構造化データ 収集 Fluentd Flume(CDH,HDP) CEP Storm Apache S4 Jubatus Esper Drools Fusion(JBoss BRMS) セキュリティ / 認証 MIT Kerberos OpenLDAP 高速化キャッシュ / スケールアウト インメモリ DG/ 分散 KVS Cassandra (DataStax Enterprise) MongoDB (MongoDB Enterprise) Infinispan (JBoss Data Grid) Redis Riak(Riak Enterprise) HBase(CDH, HDP) Sqoop(CDH HDP) 分析用データ Pentaho JasperReports 定型業務 RDB MySQL PostgreSQL (PowerGres, EnterpriseDB) インメモリ DB VoltDB DWH マートレス DB OSS で著名なものはない 運用管理 監視 Hinemos Zabbix(MIRACLE ZBX) 企業にて利用を検討する場合に重要な 商用ディストリビューション / サポートサービスの有無もマッピングした また ここには挙げないが各領域に商用製品も存在する 全て OSS でシステム構築するのが目的ではなく また現実的ではないだろう OSS/ 商用製品含め 全体を視野に入れながら自社業務に最適な選択肢を検討することを推奨したい Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 37

39 4. 調査結果のまとめ 考察 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 38

40 4-1. コミュニティ活発度と導入実績マップ 実績多 MySQL PostgreSQL Hinemos 導入実績多数 Esper Zabbix Hadoop OpenLDAP Jasper Reports HBase Ceph 導入実績あり MongoDB Cassandra Jubatus GlusterFS R 100 件 500 件 1000 件 ユーザコミュニティ活発度 ( 投稿件数 / 年 ) 不活発 検証多数 活発 検証実績あり Redis Talend Pentaho S4 VoltDB Infinispan ランク外 Lustre データ収集 検知ビックデータ蓄積 貯蔵 その他高速化キャッシュ / 分散 KVS データ分析運用管理 監視 Drill 少 掲載なし Spark MIT Kerberos Impala ManifoldCF Fluentd Drools Fusion Mahout Storm Nutch Sqoop Flume Hive Riak Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 39

41 4-1. コミュニティ活発度と導入実績マップ 実績多 MySQL PostgreSQL Hinemos 導入実績多数 Esper Zabbix Hadoop OpenLDAP Jasper Reports HBase Ceph 導入実績あり MongoDB Cassandra Jubatus GlusterFS R 100 件 500 件 1000 件 ユーザコミュニティ活発度 ( 投稿件数 / 年 ) 不活発 検証多数 普及 活発 検証実績あり Redis Talend Pentaho データ収集 検知ビックデータ蓄積 貯蔵 その他高速化キャッシュ / 分散 KVS データ分析運用管理 監視 S4 VoltDB Drill Infinispan ランク外 少 掲載なし Spark 進化 MIT Kerberos Impala ManifoldCF Fluentd Drools Fusion Lustre Mahout Storm Nutch Sqoop Flume Hive Riak Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 40

42 4-2. 考察 新技術ウォッチ領域 かつて Google 発の MapReduce 論文が Hadoop として実装され広まったように Web 企業発の新技術が OSS として出現する領域 (Drill, Giraph など ) Apache Incubator プロジェクトの動きをウォッチしておくのも一つの手段 先行検討 / アーリーアダプト領域 新技術として生まれた OSS が進化し 現在はビッグデータ関連 OSS の多くがこの領域に位置する 実績は少ないが その分 他社に先んじて活用すれば 自社ビジネスの差別化 / 競争力強化に繋がる可能性がある 開発は非常に活発で 新機能追加やアップデートも早い しかし一方で その進化のメリットを享受するには 動きにキャッチアップしていく体制や技術力も必要となる 商用ディストリビューションベンダーが存在するならば利用も選択肢のひとつ エンタープライズ適用領域 ほぼ安定して利用することが可能 ほとんどの OSS について 商用ディストリビューション / 商用サポートベンダーが存在するため コストや信頼性を勘案の上活用する Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 41

43 4-3. マイナーリリース回数マップと見解 0~3 回 4~6 回 7~12 回 13 回以上 Flume Talend Sqoop Nutch ManifoldCF Jubatus Fluentd Storm Esper Spark Hadoop Drools Fusion OpenLDAP Kerberos Impala Ceph GlusterFS Lustre Infinispan Riak Redis Cassandra Drill Hive R Jasper Reports PostgreSQL HBase MongoDB Pentaho Mahout Hinemos MySQL Zabbix VoltDB 少 マイナーリリース回数 多 エンハンスが少ないため安定して利用しやすい 開発が活発でないケース ( 生まれたばかりの OSS/ 枯れた OSS) 修正版発行までの期間が空く場合がある ベンダー開発主導のため意図的に安定版のみリリースしているケース エンハンスが活発であり 進化スピードが速い 開発速度にキャッチアップしていくには 活用の仕方や体制の準備が必要 不具合対策が速い 品質の善し悪しについて見極めが重要 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 42

44 4-4. まとめ OSS 自体の進化と それらが連携した ビッグデータシステム の進化 導入実績はまだ少ない状況 コミュニティは非常に活発 進化も早い 日本発 OSS は 世界的に見ると認知度, コミュニティ活性度ともに少ないことが課題 ビッグデータ領域 は OSS が切り拓く Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 43

45 4-5. ユーザへの提言 ビッグデータ関連 OSS の進化の速さは ユーザ企業にとってメリットとデメリットをもたらす 世界中の開発者の叡智を注ぎ込んだ OSS の進化を 自社 IT システムの適材適所に活用することで ビッグデータから新たなビジネス価値を生み出し 多くのメリットを得られるだろう 最先端に追従していくための 技術力 スピード が必要 - コミュニティ情報 Q&A 対応の活用 - コミュニティへの参画 - 事例収集 - ソース解析力 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 44

46 4-6. ベンダーへの提言 OSS 単体では ビックデータシステムは構築できない OSS 全体像とそれぞれの特長をつかむ 目利き力 お客様に対する適材適所の 提案力 お客様企業に対して適材適所の提案や構築 サポートサービスや付加価値を提供できる 技術力 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 45

47 Copyright 2014 Japan OSS Promotion Forum 46