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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

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

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

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

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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

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

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

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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

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

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

ビッグデータアナリティクス - 第3回: 分散処理とApache Spark

3 : Apache Spark 2017 10 20 2017 10 20 1 / 32 2011 1.8ZB 2020 35ZB 1ZB = 10 21 = 1,000,000,000,000 GB Word Excel XML CSV JSON text... 2017 10 20 2 / 32 CPU SPECfp Pentium G3420 77.6 8,946 Xeon Gold 6128

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

Whitepaper - Why CM7

WHITEPAPER WHY CM7 ONYX CRM WHITEPAPER ONYX CRM 2 ONYX CRM Silverlight UI UI ONYX CRM 7 CTI SNS UCW SQLGen WHITEPAPER ONYX CRM 3 iphone ipad Android Onyx Mobile for iphone WHITEPAPER ONYX CRM 4 ONYX CRM

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

蒋逸峰 (Yifeng Jiang) Solutions Engineer, Hortonworks Apache HBase 本の作者 本に来て10 年経ちました 趣味は 登り Page 2

Hadoopの今とこれから Yifeng Jiang Solutions Engineer, Hortonworks 蒋逸峰 (Yifeng Jiang) Solutions Engineer, Hortonworks Apache HBase 本の作者 本に来て10 年経ちました 趣味は 登り Twitter: @uprush Page 2 Page 3 Hadoop http://ajisakaa.blogspot.jp

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

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ProjectLA バックエンドの技術解説 RDF を使った三つ組みデータの格納 2013/03/14 クラウド テクノロジー研究部会リーダー荒本道隆 ( アドソル日進株式会社 ) 何故 RDF か? 断片的なデータを相互につなぎたい RDFは主語 述語 目的語の三つ組構造で表現 目的語と主語に同じ値を設定して それぞれをつなぐ 属性を事前に決定できない RDFはスキーマレスなので 柔軟に対応できる

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

Apache Arrow 須藤功平株式会社クリアコード RubyData Tokyo Meetup Apache Arrow Powered by Rabbit 2.2.2

Apache Arrow 須藤功平株式会社クリアコード RubyData Tokyo Meetup 2018-11-17 Apache Arrow 各種言語で使えるインメモリーデータ処理プラットフォーム 提供するもの 高速なデータフォーマット 高速なデータ処理ロジック 各プロダクトで個別に実装するより一緒にいいものを実装して共有しよう! 効率的なデータ交換処理... 利用例 Apache Arrow

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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

相続支払い対策ポイント

150423HC相続資産圧縮対策のポイント

データマネジメントを取り巻く IT の課題 大規模データの実践的活用に向けて レッドハット株式会社 Senior Solution Architect and Cloud Evangelist 中井悦司 2012/04/13 version1.0

データマネジメントを取り巻く IT の課題 大規模データの実践的活用に向けて レッドハット株式会社 Senior Solution Architect and Cloud Evangelist 中井悦司 2012/04/13 version1.0 はじめに あなたには何色が見えますか 2 Contents 3 ビジネスにおけるデータの役割 企業データの構造変化とデータマネジメントの課題 これからのビジネスを支える新しいデータ構造

ハピタス のコピー.pages

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Copyright 2008 All Rights Reserved 2

Copyright 2008 All Rights Reserved 1 Copyright 2008 All Rights Reserved 2 Copyright 2008 All Rights Reserved 3 Copyright 2008 All Rights Reserved 4 Copyright 2008 All Rights Reserved 5 Copyright 2008 All

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

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

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

HIGIS 3/ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾃｰｼｮﾝ資料/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

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

いま本文ー校了データ0822.indd

CONTENTS 02 04 06 page 02 1 2 54.0% 38.0% 35.4% 24.2% 71.8% 98.8% 38.1% 23.4% 21.2% 14.5% 56.7% 1 2 10.8% 18.6% 14.5% 18.2% 37.0% 73.281.5 44.729.5 24.336.7 14.733.9 26.622.8 19.824.6 36.6% 30.9% 25.0%

1000 Copyright(C)2009 All Rights Reserved - 2 -

1000 Copyright(C)2009 All Rights Reserved - 1 - 1000 Copyright(C)2009 All Rights Reserved - 2 - 1000 Copyright(C)2009 All Rights Reserved - 3 - 1000 Copyright(C)2009 All Rights Reserved - 4 - 1000 Copyright(C)2009

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

勉強会の流れ Google API の概要 デモ curl で実際に体験 Copyright 2010 SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved. 2

Google API 勉強会 SRA OSS, Inc. 日本支社山本博之 2010 年 12 月 13 日 勉強会の流れ Google API の概要 デモ curl で実際に体験 Copyright 2010 SRA OSS, Inc. Japan All rights reserved. 2 Sylpheed Pro 2.0 Sylpheed + Sylpheed Pro アドオンメール全文検索スケジューラ

OpenStack Data Prosessing as a Service(DPaaS) Saharaを試す

OpenStack Juno Sahara(Hadoop-as-a-Service) の概要 日本ヒューレット パッカード株式会社テクノロジーコンサルティング事業統括本部オープンソース部 自己紹介 : 大矢俊夫 ( おおやとしお ) 所属 日本ヒューレット パッカード株式会社テクノロジーコンサルティング事業統括本部サービス統括本部オープンソース部 職務領域 OSS および Java 製品関連に全般に関する技術支援

Magicians Meeting Tokyo, Japan October 2018

Magicians Meeting Tokyo, Japan October 24. 2018 Magic xpi による連携ソリューションマジックソフトウェア ジャパン株式会社マーケティング部渡辺剛 ~ 日経 BP コンサルティング調べ データ連携に関するアンケート調査 ~ 2018 年 7 月 18 日 Agenda Magic xpi とは New! AWS アダプタ ペーパーレスソリューションに自動化をプラス

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.

tokyo_t3.pdf

既存アプリを気軽にインテリジェント化 intra-mart の AI 基盤 IM-AI 新登場! IM-AI 基盤のご紹介 NTT データイントラマート デジタルビジネス事業推進室 高松大輔 2 アジェンダ 1 2 3 4 5 intra-martのai 基盤ご紹介 KNIMEについて活用例のご紹介今後の取り組みまとめ 3 1 intra-mart の AI 基盤ご紹介 4 intra-mart の

NetSkate

NetSkateVisualizer v2.1 Cyber Solutions Inc. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Cyber Solutions Inc. i NetSkateVisualizer jsnmp(tm) Enterprise Copyright (c) 1997-2001 OutBack Resource Group, Inc. All rights reserved

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

組織変更ライブラリ

2003 6 1...1 2...2 3...4 3.1...4 3.2...5 3.3...6 3.4...6 4...7 4.1...7 4.2...9 4.3...9 4.4...10 4.5...10 5 Web...11 5.1 WebUI...11 5.2Oracle 9iFS WebUI...12 6Oracle9i AS...13 6.1OiD...13 6.2 SSO...13 7...14

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http://www.riskdatabank.co.jp The of Japan, Ltd. All rights reserved. 2 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 3 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 4 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 5 The

過去と現在を分析して未来を予測

HP Vertica Analytics Platform /...2...2 HP Vertica Analytics Platform...3 HP Vertica SQL:SQL-99 SQL...3 HP Vertica SQL:Vertica SQL...5 HP Vertica...6 HP Vertica Analytics Platform...7...8 :...9...9...9...10...10

オラクルのバックアップとリカバリの必須要件

WHITE PAPER 1 WHITE PAPER...3...3...4 NetBackup Oracle...6...7 VERITAS NetBackup Oracle Agent...7 VERITAS NetBackup Oracle Agent...8 VERITAS NetBackup Oracle...8...9 GUI RMAN...9 VERITAS NetBackup Oracle

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41 42 43 44 45 46 47 48 9,527 1,012 331 58 84 90 126 84 106 133 1,012 531 87 82 122 132 108 531 2,037 123 236 935 529 104 110 2,037 498 1,359 417 100 106 78 92 66 133 110 167 423 84 1,359 109 98 150 60

初心者にもできるアメブロカスタマイズ新2016.pages

Copyright All Rights Reserved. 41 Copyright All Rights Reserved. 60 68 70 6 78 80 Copyright All Rights Reserved. FC2 97 Copyright All Rights Reserved. Copyright All Rights Reserved. Copyright All Rights

- 2 Copyright (C) 2006. All Rights Reserved.

- 2 Copyright (C) 2006. All Rights Reserved. 2-3 Copyright (C) 2006. All Rights Reserved. 70-4 Copyright (C) 2006. All Rights Reserved. ...1...3...7...8 1...9...14...16 2...18...20...21 3...22...23...23...24

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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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

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

(c) 2013 TOYOTA DIGITAL CRUISE, INC. All Rights Reserved.

(c) 2013 TOYOTA DIGITAL CRUISE, INC. All Rights Reserved. (c) 2013 TOYOTA DIGITAL CRUISE, INC. All Rights Reserved. (c) 2013 TOYOTA DIGITAL CRUISE, INC. All Rights Reserved. (c) 2013 TOYOTA DIGITAL CRUISE,

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

クラウドサービスプラットフォーム Cosminexus

http://www.hitachi.co.jp/cosminexus/ http://www.hitachi.co.jp/soft/ask/ CA-974U 2018.5 Hitachi, Ltd. 2018. All rights reserved. スピーディーなサービスをすばやく提供するITプラットフォームで ビジネスをリードする スマートフォンが普及し 自動車や家電などさまざまな機器がインターネットにつながる時代

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http://ameblo.jp/admarketing/ Copyright All Rights Reserved. -2 -! Copyright All Rights Reserved. -3- Copyright All Rights Reserved. -4- Copyright All Rights Reserved. -5 - Copyright All Rights Reserved.

製品概要

InterScan Web Security as a Service (IWSaaS) ご提案書 トレンドマイクロ株式会社 製品概要 ネット利用状況の変化 Employees 多種多様な Web アプリケーション Web メール オンラインショッピング オンライントレード 業務系ソフト etc 私的な SNS サイトを利用したいユーザと 仕事に関係のある SNS のみを許可したい管理者 Web 2.0

FirePass Edge Client TM Edge Client LAN Edge Client 7.0 Edge Client Edge Client Edge Client Edge Client Edge Client Edge Client LAN Edge Client VPN Wi

Security FirePass SSL VPN FirePass SSL VPN Virtual Edition VE) 1 Web E 11 12 icontrol SSL VPN API 12 FirePass FirePass Edge Client TM Edge Client LAN Edge Client 7.0 Edge Client Edge Client Edge Client

Releases080909

Copyright Qetic Inc. All Rights Reserved. 2

Copyright Qetic Inc. All Rights Reserved. 2 Copyright Qetic Inc. All Rights Reserved. 4 35% Copyright Qetic Inc. All Rights Reserved. 9 Copyright Qetic Inc. All Rights Reserved. 11 Copyright Qetic

IPA:セキュアなインターネットサーバー構築に関する調査

Copyright 2003 IPA, All Rights Reserved. Copyright 2003 IPA, All Rights Reserved. Copyright 2003 IPA, All Rights Reserved. Copyright 2003 IPA, All Rights Reserved. Copyright 2003 IPA, All Rights Reserved.

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

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Office365 を快適 安全に BIG-IP 活用術 F5 ネットワークスジャパン合同会社 2016 年 8 月 Office365 導入時の課題と検討事項 1 トラフィックの増加 メール ポータル等の利用がインターネット経由になり インターネット向けのトラフィックが膨大に増え インターネットアクセスの帯域が不足する 回線増強 パフォーマンス改善を検討 2 セッション数の増加 Office365

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?

Microsoft Word - 最終版　バックせどりismマニュアル .docx

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PowerPoint プレゼンテーション

LSI Web Copyright 2005 e-trees.japan, Inc. all rights reserved. 2000 Web Web 300 Copyright 2005 e-trees.japan, Inc. all rights reserved. 2 LSI LSI ASIC Application Specific IC LSI 1 FPGA Field Programmable

非構造化データの世界と構造化データの世界を繋ぐ！

非構造化データの世界と構造化データの世界を繋ぐ! - ビッグデータのためのオラクル製品と技術 - 製品戦略統括本部戦略製品ソリューション本部下道高志 1 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 2 Copyright 2012, Oracle and/or its affiliates. All rights

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FACT SHEET SAS ENTERPRISE MINER 7.1 SAS SAS Enterprise Miner SAS SAS????? SAS Enterprise Miner SAS Analytics SAS SAS Enterprise Miner GUI SAS Enterprise Miner PFD SAS Rapid Predictive Modeler & SAS SEMMA

FileMaker Server Getting Started Guide

FileMaker Server 13 2007-2013 FileMaker, Inc. All Rights Reserved. FileMaker, Inc. 5201 Patrick Henry Drive Santa Clara, California 95054 FileMaker Bento FileMaker, Inc. FileMaker WebDirect Bento FileMaker,

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Copyright 2012 Red Hat K.K. All rights reserved. データ仮想化からアプローチするエンタープライズデータマネージメント レッドハット株式会社 JBoss サービス本部ソリューションアーキテクト河野恭之

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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

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MS SQL の Point-in-Time リストア A - - v6.5 Update4 以降サポート Active Directory 詳細レベルリストア A A A v5 Update2 以降サポート 小さいパーティションへのBMR A A A v5 Update2 以降サポート リモートレ

Windows エージェント : バックアップ & リストア & 災対 継続増分バックアップ A A A ローカルディスク / 共有フォルダへのバックアップ A A A フル / 増分運用 ( 復旧セット ) バックアップ A A A ローカルディスク / 共有フォルダへバックアップ時 RPS へのバックアップ ( 重複排除有効 ) A A A v6.0 以降 : デフォルトブロックサイズを 4KB

How to Use the PowerPoint Template

Customer Success Stories 2017 クラウド時代のアイデンティティ アクセス管理 - Oracle Identity Cloud Service のご紹介と導入のアプローチ - 日本オラクル株式会社クラウド テクノロジー事業統括 Fusion Middleware 事業本部 プリンシパル セールスコンサルタント井坂源樹 Copyright Copyright 2014 Oracle

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資料 4-4 データの利活 公開に有 なツール集 2016.03.10 般社団法 事務局 データの利活 公開に有 なツール集の VLED 2015 年度第 2 回技術委員会資料 2-3 を 部修正 想定する読者 官庁の職員 治体職員 シビックテック 地域の地元企業の社員 データの作成 加 データ公開 内容 オープンデータの利活 公開に有 なツール群や 地 創 に寄与するツール群をまとめる ツールの利

Dockerの商用サービスでの利用事例紹介

1 Docker maebashi@iij.ad.jp Docker 2015 Internet Initiative Japan Inc. http://www.iij.ad.jp/biz/storage/ 2015 Internet Initiative Japan Inc. IIJ GIO & REST API(AWS S3 ) + Hadoop/Hive 2015 Internet Initiative

高度な標的型攻撃：包括的な保護

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DB12.2 CoreTech Seminar Overview

Transforming Data Management with Oracle Database 12c Release 2 2016 年 10 月日本オラクル株式会社クラウド テクノロジー事業統括 Database & Exadata プロダクトマネジメント本部ビジネス推進部桑内崇志 Safe Harbor Statement The following is intended to outline

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ドキュメント型 NoSQL による Agile なモデリング開発 北野弘治, 河村康爾 atware, Inc スピーカ紹介 北野 Nick 弘治 横浜の会社 アットウェア の福社長をしています 福井県生まれ Agile, TDD, NoSQL, Server side Java, Android, AWS, LeanStartup ロードレース, フルマラソン, 旅行 スピーカ紹介 河村 Sebastian

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Logstash Filebeat ETL February 23rd, 2018 Kosho Owa, Principal Solution Architect Jun Ohtani, Developer Evangelist The Elastic Stack RESTFul Elasticsearch Elastic Stack Filebeat Beats The Beats family

意外と簡単！？ Oracle Database 11g -バックアップ・リカバリ編-

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データ仮想化と NOSQL データ ストア

ホワイトペーパー データ仮想化と NOSQL データストア はじめに データ管理やデータストレージの分野には 従来の SQL ベースのリレーショナルデータベースよりも優れた手法を模索する動きがあります こうした傾向は 2009 年に始まり NoSQL( no SQL を意味する ) と呼ばれていましたが その表記はその後 NOSQL( not only SQL を意味する ) に変わりました 残念ながらいずれの表記も

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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

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