The Doppler Quarterly (日本語) 春 2017 - Page 28

Martin Fowler は、自身のブログで多言語の永続性について次のように明言しています。 「新たな戦略的エンタープライズアプリケーションを開始するなら、今後永続性がリレーショ ナルであると仮定すべきではないのは間違いありません。リレーショナルの選択は正しい選 択かもしれませんが、その他の代替にも真剣に目を向けるべきです」。 特定のワークロードをそのワークロードに応じた実行エンジンに一致させる必要があります。 データウェアハウス、または NoSQL MongoDB クラスターであっても全文検索を実行でき ますが、そうしたアプローチは ElasticSearch Engine のパフォーマンスを凌ぐことはでき ません。次のようなアプリケーションが支える企業の環境を想像してください。データレイク をバックに持つ Hadoop Distributed File System (HDFS)、条件が厳しく結合が集中する クエリを大量に並列処理できるデータウェアハウスアプライアンス、 LLAP を使用してバッチ SQL クエリを処理する Apache Hive on Tez、ストリーム分析と機械学習アクティビティ向け Apache Spark、検索ベースの分析を行う ElasticSearch クラスター、 MongoDB ベースの製 品カタログなどです。 そうした多様なテクノロジーを基盤にしたり支援したりするインフラストラクチャ、プロセス、 スキルには、根本からの戦略的転換、および長期にわたるそうした転換への取り組みと予算 の確保が必要です。 オンプレミスからクラウドへ • ビジネスユーザーが価値を最大に得られる広範囲のワークロードをサポートするには、分 析インフラストラクチャをどのようにモダナイズすればよいでしょうか。 • IT 部門はどうすればセルフサービスを有効にし、イノベーションを完了できますか。 • どうすれば最良の経済性でこれらを実現できるでしょうか。 企業は、分析ワークロードをクラウドに移行することを真剣に検討する必要があります。これ により、複数のクラスターを使用し、自己回復型で自動拡張できるインフラストラクチャで、さ まざまなツールとワークロードをサポートし、セルフサービスを分析することが可能になりま す。また、クラウドは、優れたパフォーマンスと高いセキュリティにより、きわめて効果的なダ ウンタイムの短縮と TCO の削減を実現します。 CTP では、こうした過程を、分析アプリケーションポートフォリオを慎重に評価したり、クラウ ドの経済性による恩恵に着目した TCO モデルを確立することにより、複数の企業で開始し ています。 モダナイゼーションの重要な検討事項 データ、分析、レポートへの複雑で多様なニーズを Og ώ_ "zC +ώW # /'ڷ2WZ/ K3ggn_? /+_g w_+3 ? +  ߎώBGG  ' 8+ " KrRg /O 3S_*o_ /4+7 H+/g Zg7"VjZW/ K2gKg(؁Q!=AA1H܃Ӛb>