Agile Cat — in the cloud

Big Data と エボラ:医師たちは支援を必要としている

Posted in .Chronicle, .Selected, Big Data, Strategy by Agile Cat on October 28, 2014

Ebola And Big Data: A Call For Help
The Economist – Oct. 24, 2014

_ Business Insider

Mobile-phone records are an invaluable tool to combat Ebola. They should be made available to researchers.

モバイル・フォンの通話記録は、エボラに対抗するための貴重なツールになり得る。 研究者たちが、それらを利用できるようにする必要がある。


With at least 4,500 people dead, public-health authorities in west Africa and worldwide are struggling to contain Ebola. Borders have been closed, air passengers screened, schools suspended. But a promising tool for epidemiologists lies unused: mobile-phone data.

少なくとも 4500人が命を失い、西アフリカと世界における公衆衛生の権威は、エボラの封じ込めに苦慮している。国境は閉じられ、航空機の乗客は検査を受け、学校も休校している。しかし、疫学者のための有望なツールが、活用されないままになっている。 それは、モバイル・フォンのデータである。

Reuters/Andrea Comas

Juan Manuel Parra, a doctor who treated Spanish nurse Teresa Romero Ramos who contracted Ebola, talks on a mobile phone by the window of the isolation ward

When people make mobile-phone calls, the network generates a call data record (CDR) containing such information as the phone numbers of the caller and receiver, the time of the call and the tower that handled it–which gives a rough indication of the device’s location. This information provides researchers with an insight into mobility patterns. Indeed phone companies use these data to decide where to build base stations and thus improve their networks, and city planners use them to identify places to extend public transport.

人々がモバイル・フォンで電話をかけるとき、対象となるネットワークは、CDR(Call Data Record)を保存している。そして、この記録には、発信者と受信者の電話番号および、通話に費やした時間、それを処理した基地局などの情報が含まれているため、対象デバイスが使用された大まかな位置が分かる。つまり、この情報が研究者に提供されるなら、感染の可能性のある人々の、移動パターンを洞察することが可能になる。実際のところ、テレコムたちは、それらのデータを活用して、基地局の構築や、ネットワークの改善を行い、また、都市計画に携わる人々は、公共交通機関を拡張していく場所を特定している。

But perhaps the most exciting use of CDRs is in the field of epidemiology. Until recently the standard way to model the spread of a disease relied on extrapolating trends from census data and surveys. CDRs, by contrast, are empirical, immediate and updated in real time. You do not have to guess where people will flee to or move.

しかし、CDR の最も際立った用途は、流行疫学の分野にあるだろう。これまでの標準的な手法というと、国勢調査などのデータから推定される傾向に依存し、病気の広がりをモデル化するというものだった。それとは対照的に、CDR は即時的な実証データであり、また、リアルタイムに更新されていく。つまり、避難すべき場所や、移動すべき場所を、推測する必要がなくなる。

Researchers have used them to map malaria outbreaks in Kenya and Namibia and to monitor the public response to government health warnings during Mexico’s swine-flu epidemic in 2009. Models of population movements during a cholera outbreak in Haiti following the earthquake in 2010 used CDRs and provided the best estimates of where aid was most needed.

研究者たちは、Kenya と Namibia における、マラリアの流行範囲をマップするために、それらのデータを使用している。また、2009年の Mexico で、豚インフルエンザが流行したときにも、政府の公衆衛生に関する応答をモニタリングしていた。さらには、2010年の Haiti 地震の後に、コレラが流行した時には、人口移動のモデルを CDR を用いて構築し、最も支援が必要とされる場所について、最善の推測を提供していた。

Reuters/Susan Vera

Unidentified patients talk on the phone as they cover their heads and faces while leaning out of their windowsat an isolation ward on the fifth floor at Madrid’s Carlos III Hospital

Doing the same with Ebola would be hard: in west Africa most people do not own a phone. But CDRs are nevertheless better than simulations based on stale, unreliable statistics. If researchers could track population flows from an area where an outbreak had occurred, they could see where it would be likeliest to break out next–and therefore where they should deploy their limited resources.

エボラに対して、同じことを行うにしても困難が伴うだろう。 なぜなら、西アフリカの大半の人々が、モバイル・フォンを所有していないからだ。しかし、それにもかかわらず、古くさく信頼性の低い統計に基づいたシミュレーションよりも、CDR は優れている。エボラが発生していた地域から、移動していった人々を、研究者たちが追跡できるなら、次に発生しやすい地域を、彼らは見出すだろう。それが実現すれば、限られたリソースを、必要とされる場所へ配備できるはずだ。

Yet despite months of talks, and the efforts of the mobile-phone operators’ trade association and several smaller UN agencies, telecom operators have not let researchers use the data (see "Ebola and big data: Waiting on hold").

数ヶ月におよぶ議論にもかかわらず、また、モバイル通信事業者の業界団体と、国連の出先機関の努力にもかかわらず、テレコム事業者たちは、研究者にデータを使わせていない(参照:"Ebola and big data: Waiting on hold")。

One excuse is privacy, which is certainly a legitimate worry, particularly in countries fresh from civil war, or where tribal tensions exist. But the phone data can be anonymised and aggregated in a way that alleviates these concerns. A bigger problem is institutional inertia. Big data is a new field. The people who grasp the benefits of examining mobile-phone usage tend to be young, and lack the clout to free them for research use.

その根拠として、プライバシーの問題がある。たしかに、内戦が頻発する国や、部族に緊張が生じるか国では、正当な懸念である。しかし、モバイル・データを匿名化することで、こうした懸念を軽減する方法で、データを集めることができる。それよりも大きな問題は、慣性化してしまった制度である。Big Data は、新しい分野だ。しかし、モバイル・データを利用するメリットを理解できる人々は、若い世代に集約される傾向にあり、それらを研究用途のために解放させるだけの、影響力を欠いている。

It’s an old problem

This needs to change. Governments should require mobile operators to give approved researchers access to their CDRs. The data will obviously not by themselves prevent this outbreak from turning into a disaster. That will take an extraordinary combination of new drugs, careful prevention and patient care, among other things. But the health workers dealing with Ebola on the ground need all the help they can get.

まず、変化が必要だ。承認された研究者たちが、CDR にアクセスできるよう、政府はモバイル通信事業者に要求すべきだ。この種のデータが、彼らに対して明らかにされないなら、迫り来る大流行を防げない。様々なことが必要になるが、その中において、新薬の投入と、慎重な予防、患者のケアを、きわめて適切に組み合わせなければならない。現実のフィールドで、エボラに取り組む医療従事者は、彼らが手にすることが可能な、すべての助けを必要としている。

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昨日は、ついに日本でも、エボラの可能性のある人が出てしまいました。 なんでもなければ良いのですが、数多くの人々が国境をまたいで行き交う現代において、こうした疫病が世界中に広まるのは、時間の問題なのかもしれません。 文中にもあるように、命をかけてエボラと戦う医師たちには、ありとあらゆる支援が必要です。 その中でも、Big Data によるトラッキングは、 すべての国々で、早急に検討/準備されるべきことなのだと思えます。



Big data becomes tool in Ebola battle
Rules for returning Ebola health workers need coordination: US official
Two US states to quarantine health workers returning from Ebola zones
Ebola – stop the virus at its source
UK to boost funding for fight against Ebola
Doctor with Ebola in New York hospital after return from Guinea
First Ebola case hits New York: report


Google Maps は、あなたの行動を記録している:心配な人は Location History をチェックしよう!

Posted in Big Data, Google, Mobile by Agile Cat on August 15, 2014

Use This Trick To See A Map Of Everywhere Google Knows You’ve Been

Steven Tweedie – Aug. 12, 2014

_ Business Insider

If you have a Gmail account or use any of Google’s apps, there’s a good chance Google has some of your location data stored in its systems.

あなたが Gmail アカウントを持っている場合や、何らかの Google アプリを使用したとき、Google には、あなたのロケーション・データを貯めこむチャンスが生じている。

Business Insider

Google’s location data from my move to New York.

Luckily, there’s an easy way to see exactly what Google knows about where you’ve been, and you can even see a map of past locations you have visited.

ただし、幸いなことに、あなたの行動を、どのように Google が把握しているのかを、しっかりと確認するための、簡単な方法も提供されている。 つまり、過去にさかのぼって、あなた自身の移動履歴をマップの中で参照できるようになっているのだ。

This all depends on whether you have enabled two settings tied to your Google account: location reporting and location history. Of course Google lets you turn these settings off at any time, and it even offers step-by-step instructions.

この履歴であるが、あなたの Google アカウントに関連付けられる、Location Reporting と Location History という2つの設定が、有効になっているかどうかにより、その結果は異なるものになる。 もちろん Google は、これらの設定を、いつでも OFF にできるようにしている。 そして、必要があれば、Step-by-Step の説明も参照できる。

But you’re interested in seeing what has already been recorded. First, sign in to whichever Gmail or Google account you use the most. Then head on over to this little-known Google Maps website, where you’ll be greeted by a screen like this.

とは言え、あなたの行動が、どのように記録されいるのを知りたいだろう。 まず、いつも使っている Gmail もしくは Google のアカウントに Sign In する。 続いて、あまり知られていない、この Google Maps の Web サイトをオープンするのだが、そこへ行くと、[Location History]という表記が目に入ってくる。

Business Insider

You could see some data points pop up immediately, or you might see nothing; it all depends on if and when your phone recorded your location for apps like Google Maps.

いくつかの、あなたのデータ・ポイントが、直ちにポップアップ表示されるだろう。 もし、何も表示されないなら、先ほどの説明を思い出して欲しい。つまり、あなたのデバイスから、たとえば Google Maps のようなアプリに、ロケーションを記録しているのか、いつ記録したのか、という点に依存しているのだ。

The easiest way to thoroughly search your location history is to change the "Show" ticker from 1 Day to 30 Days, which will let you see all of your location data by the month. You can then work backward by the month until you start to see the red data points and lines pop up.

最も簡単に、あなたのロケーション履歴を、しっかりと把握したいなら、カレンダーの下に付いている[Show:表示]の設定を、1日から30日に変更してみて欲しい。 そうすれば、この1ヶ月間の、すべてのロケーション・データが表示される。カレンダーで月を特定して、その間の行動を確認することも可能である。 そこへカレンダーを移行させ、その内側をタップして反転表示させれば、その間のデータ・ポイントが赤く表示される。

Here, for example, you can see all the places I walked around my college campus this May. Because I used Google Maps during my move to New York, I can see my exact trip:

例として、この5月の個人的なデータをお見せする。 私の、キャンパス内の移動履歴である、すべてのロケーション・データが参照できるだろう。この時は、New York への移動があったので、Google Maps を使っていたのだ。 その結果として、自分の足取りを、正確に参照できるようになっている:

Business Insider

If you still can’t find anything, don’t worry — it just means that you probably haven’t authorized Google or any of its apps to report and record your location.

なにも表示されなくても、気にする必要はない。 おそらく、あなたが Google を承認していないか、ロケーションを記録/報告するアプリを承認していないだけである。

You’ll notice that Google offers a quick way to "Delete all history" or to "Delete history from this time period," so you can eliminate or alter your location history accordingly.

また、記録されていることが気になるなら、Google が提供している[Delete All History]と[Delete History From This Time Period]という機能を利用すればよい。 それにより、全履歴の削除もしくは、一定期間の履歴の削除が可能になる。

And remember, if you want to turn off location reporting and location history from your Google account and apps, you can follow the official instructions over here.

もう一度、確認しておくが、あなたの Google アカウントおよびアプリから、ロケーションの記録/報告を取り除くことが可能である。 その場合には、このオフィシャル・インストラクションを参照して欲しい。

NOW WATCH: If You Are Not Using These Google Maps Hacks, You Are Totally Lost


まいりました! 降参です! Agile_Cat も、しっかりと足取りを捕捉されていました。抜き足、差し足、忍び足、、、を是とするネコが、ここまでトラッキングされてしまうと、もう、面目まるつぶれです。 ちなみに、このマップ(クリックで拡大)は、この1月の OCP Summit の時のものですが、Hide さんが強引に誘うので会場をは早めに抜け出し、Apple Store で Tシャツとボールペンを買った時の足取りが、記録されてしまっています。 マズイです :) でも、まぁ、Google が何を知っているのかを、こうしてユーザーに知らせてくれるのは、とても良いことだと思いますし、プライバシーは自分で管理すべきと、しっかりと認識させてくれるのも、とても良いことです。 ただ、こうして BI の記事を読まないことには、何が記録されているのかを、具体的にイメージ出来ないというのは、ちょっと困りものです。 せっかく、Gmail のような通知手段があるのですから、月に一度くらいは、「いまの、あなたの設定だと、コレと、コレが、記録されています」という感じの、確認メールなどを送って欲しいものだと思います。



Google Maps は Big Data を使いこなすが、Apple Maps には それが出来ない
Google Maps の底力:膨大なデータを用いて、目的地までの時間を予測する!
Google への 忘れてほしいリクエスト:初日だけで 12000 件が集まる – from EU

Big Data の調査:Google の DataFlow は、MapReduce の正当な継承者になり得るのか?

Posted in Big Data, Google, Hadoop, MapReduce, On Monday by Agile Cat on July 28, 2014

Data Cloud/Big Data: Google Introduces DataFlow as Successor to MapReduce

By Dick Weisinger – July 25, 2014

_ formtek

Do you feel left behind when it comes to technologies like Hadoop and MapReduce?  The great thing about the rapid speed that technology is changing and obsolescing is that if you miss one trend it’s not long before it’s been superseded by something else.  That lets you leapfrog directly into the newer technology without having wasted time and resources on the older technology.  Although you’ve got to jump in sometime!

Hadoop や MapReduce といったテクノロジーの話になると、時代に取り残されていると感じるだろうか? そして、それらのテクノロジーにおける素晴らしいスピードは、それ自身を変化させ、また、旧式化させていく。 したがって、何らかのトレンドを見逃したとしても、それほど時間を置くことなく、それらに取って代わるものを見出すことができる。 つまり、古いテクノロジーに時間と資源を浪費することなく、新しいテクノロジーへ向けて、ダイレクトにジャンプすることが可能なのだ。 どんなタイミングでジャンプするのかという、課題は残されるのだけどね!

 Google announced in June that they’ve long ago dropped MapReduce technologies like Hadoop.  And in fact they’re even going to open up their ‘better way’ of analyzing Big Data sets to the public.  It’s part of the Google Cloud Platform.  And the components of the new Google technology called DataFlow have cool names like Flume and MillWheel.

Google が 6月に発表したのは、ずっと以前に MapReduce(Hadoop の原型)テクノロジーを廃止していたことである。実際のところ、Big Data の分析を開かれたものにするために、Google としての Better Way に取り組もうとしているのだ。それは、Google Cloud Platform の一部も構成する。この、Google における新しいテクノロジー・コンポーネントは、Flume MillWheel のようにクールな、DataFlow という名前を与えられている。

The limitation of MapReduce strategies are that they are run as batch jobs.  To use MapReduce and standard Hadoop, all the data needs to already exist and to have been collected before the job begins.

MapReduce ストラテジーにおける制約は、バッチ・ジョブとして実行される点にある。MapReduce や標準的な Hadoop を使用するには、そのジョブの開始する前に、存在すべき全データが揃っていなくてはならない。

Greg DeMichillie, Director of Product Management, wrote that ”a decade ago, Google invented MapReduce to process massive data sets using distributed computing.  Since then, more devices and information require more capable analytics pipelines—though they are difficult to create and maintain.  Cloud Dataflow makes it easy for you to get actionable insights from your data while lowering operational costs without the hassles of deploying, maintaining or scaling infrastructure. You can use Cloud Dataflow for use cases like ETL, batch data processing and streaming analytics, and it will automatically optimize, deploy and manage the code and resources required.”

Director of Product Management である Greg DeMichillie は、「 Google は 10年前に発明した MapReduce は、分散コンピューティングを用いて、大規模なデータセットを処理するためのものである。それ以来、より高機能な分析パイプラインが、数多くのデバイスと情報のために必要とされてきたが、それらを開発/維持していくのは困難なことであった。Cloud Dataflow を用いれば、それらのデータから、実用的な洞察を容易に得られるようになる。 その一方で、インフラストラクチャのディプロイ/メンテナンス/スケーリングに煩わされることもなく、運用コストを削減できる。この Cloud Dataflow は、ETL/バッチ・データ処理/ストリーミング分析のようなユースケースに対して、用いることが可能になっている。そして、必要とされるコードとリソースを、自動的に最適化し、展開し、管理していく」と述べている

Brian Goldfarb, Google Cloud Platform head of marketing, said that with Big Data that “the program models are different. The technologies are different. It requires developers to learn a lot and manage a lot to make it happen.  It [Google DataFlow] is a fully managed service that lets you create data pipelines for ingesting, transforming and analyzing arbitrary amounts of data in both batch or streaming mode, using the same programming model.”

Google Cloud Platform の Head of Marketing である Brian Goldfarb は、Big Data との対比について、「 プログラム·モデルが異なり、また、テクノロジーも異なる。それを実現するためには、デベロッパーが必要とするのは、より多くのことを学び、より多くのことを管理することである。Google DataFlow は、バッチとストリーミングのモードにおいて、同じプログラミング・モデルを用いて、大量のデータを洞察/変換/分析する、データ・パイプラインを作成するための完全なマネージド・サービスである」と発言している

Urs Hölzle, senior vice president of technical infrastructure Google, said that ”Cloud Dataflow is the result of over a decade of experience in analytics.  It will run faster and scale better than pretty much any other system out there.”

Google の Senior VP of Technical Infrastructure である Urs Hölzle は、「 Cloud Dataflow は、分析における、私たちの 10年以上にもおよぶ経験から生まれたものである。 それは、他のシステムと比べて、高速で動作し、スケーリングにも優れている」と、述べている


Todd Hoff さんの、「Google Instant では、リアルタイム検索のために MapReduce を排除!」というポストによると、Google が MapReduce を止めたのは 2010年ということになります。 それから、すでに、4年が経っているのですね。 Hoff さんは、「 Google の 3つの世代を振り返る – Batch, Warehouse, Instant 」という素晴らしい記事も書いています。 どちらも、読み応え 十分の記事ですが、よろしければ ど〜ぞ!



Cloud の調査:マイグレーションの期間は終わり、クラウド・ネイティブ・アプリの時代が始まる
SaaS and ECM の調査:クラウドは何も失わず、メリットだけを提供する
Cloud の調査: Docker によるアプリのパッケージ化は、大きな実績を残し始めている!
Cloud の調査: すべては Hybrid へと集約されていくのか?
Big Data の調査:未来においても Hadoop の支配は続くのか?

Big Data の調査:未来においても Hadoop の支配は続くのか?

Posted in Big Data, Hadoop, On Monday by Agile Cat on June 23, 2014

Big Data and Hadoop: Will Hadoop Continue to Dominate?

By Dick Weisinger – June 19, 2014

_ formtek

When people talk Big Data today, often they’re talking about Hadoop, a technology first created by Doug Cutting in 2005.  Forrester Research says that “Hadoop is unstoppable as its open source roots grow wildly and deeply into enterprises.”

現時点において、人々が Big Data について語るとき、大半の場合、Hadoop の話になる。そのテクノロジーは2005年に Doug Cutting により作り出されたものである。Forrester Research は、「 オープンソースをルーツに持つものが成長し、エンタープライズにも強引に入り込んでくるにつれて、Hadoop も止められないものになる」と発言している

The following are just some of the vendors have built solutions around Hadoop: Amazon Web Services (AWS), Cloudera, Hortonworks, IBM, Intel, MapR Technologies, Microsoft, Pivotal Software, and Teradata.

この流れに従う形で、いくつかのベンダーが、Hadoop に関連するソリューションを構築している。 具体的には、Amazon Web Services (AWS)/Cloudera/Hortonworks/IBM/Intel/MapR Technologies/Microsoft/Pivotal Software/Teradata などの名前が挙げられる。

Analysts like Allied Market Research estimate that the Hadoop market will grow from $2.0 billion in 2013 to $50 billion in 2020.  The forecast includes software, hardware and services.  Today services represent about half of the Hadoop market.  But how realistic are estimates for a product market-size five-years out?

Allied Market Research などのアナリストたちは、Hadoop のマーケットが、2013年の $2.0 billion から、2020年は $50 billion にまで成長すると推定している。

そして、この予測には、ソフトウェア/ハードウェア/サービスが含まれる。 今日の Hadoop マーケットにおいては、サービスの割合が、全体の約半分を占めている。しかし、このマーケットの規模に関する、5年の推定値はというと、どの程度まで現実的なのだろうか?

Forrester ticks off the following four reasons as to why Hadoop is so hot today:

Forrester は、いまの Hadoop がホットな理由として、以下の 4つの理由を挙げている:

  • Provides lower cost storage
  • Based on open source innovation
  • Scales well
  • Provides businesses a way to squeeze profits from their data

Allied Market Research attributes the growth in Hadoop to a strong interest in managing structured and unstructured data and big data analytics.

また、Allied Market Research は、構造化/非構造化データと Big Data 分析の運用において、Hadoop が強い関心を引き寄せているとしている。

But Hadoop is a platform and forecasts about how Hadoop will grow don’t or can’t factor in the appearance of new competing technologies.  Estimates for how technologies will play out six years hence are very difficult to predict.  Consider the effect of the iPad and the fact that the first iPad was sold less than five years ago.   Things can change quickly.  When Big Data is considered as an umbrella category of technologies, it is almost certain to see huge growth between now and 2020, but whether Hadoop will continue to be the center of Big Data in 2020 is less clear.

しかし、Hadoop はプラットフォームであり、また、Hadoop の成長を予測するにあたり、それと競合する新しいテクノロジーを、考慮することは困難である。つまり、これから 6年の間に、どのようなテクノロジーが登場するかと予測することは、きわめて難しいことなのだ。考えて欲しいのは、iPad の出現による変化と、最初に iPad が販売されてから、まだ 5年も経ていないという事実である。すべては、素早く変化していく。Big Data が、テクノロジーの傘下にあると考えた場合、いまから 2020年までの間に、ほぼ確実に大きな成長が見られるだろう。しかし、2020年においても、Hadoop が Big Data の中心に居続けるかというと、明確な根拠があるわけでもない。

James Kobelius, IBM Big Data evangelist, says that “Hadoop’s footprint will continue to grow for some time in the big data arena, especially as the core open-source technologies evolve and enterprises invest more heavily in the technology.  However, Hadoop will be neither the dominant platform nor the architectural centerpiece of most enterprise big data deployments. But that also applies to any other big data platforms, current or emerging, that you might name.”

IBM の Big Data evangelist である James Kobelius は、「 Hadoop の実績は、Big Data という分野において、しばらくの間は成長していくだろう。 とりわけ、コア・オープンソース・テクノロジーが進化し、エンタープライズがテクノロジーに多額の投資を行う世界で、それは顕著になる。しかし、大半のエンタープライズが Big Data をディプロイしていくとき、Hadoop は支配的なプラットフォームではなく、アーキテクチャ上の中心に座ることもないだろう。つまり、いまは名前もない、新しい Big Data プラットフォームの適用もありえるのだ」と、発言している


Hadoop といえば、その大元は Google の MapReduce になるのですが、Agile_Cat が敬愛する High Scalability の Todd Hoff さんが、「Google Instant では、リアルタイム検索のために MapReduce を排除!」という記事を、2010年 9月の時点で書いていました。 これは、Google がインクリメント・サーチを開始した時期と同じころの話であり、すでに違う世界でチャレンジしているのだなぁ・・・ と関心した記憶が蘇ってきました。 いまの Google 先生はというと、BigQuery というサービスを提供していますが、それと GCE 上の Hadoop の関係など、いったい、どうなっているのでしょうか? いろいろと、興味の尽きないフィールドですね。



IoT の調査: 依然として見えてこない、セキュリティとプライバシーの方向性
Digital Universe の調査: データの生成は、人間からマシンへ、そして先進国から途上国へ
Data Center の調査: 未来のデータセンターは、小型で手元に置かれるものになる
IoT の調査:ベンダーごとの呼び方があるが、やはり IoT は IoT だ!
Cloud Computing の調査:クラウドはオンプレミスを置き換えるものへとシフトしている

Big Data と 音楽:Google Play の Music Timeline が スゴイ!

Posted in Big Data, Entertainment, Google by Agile Cat on March 27, 2014

Google analyzed our MP3 libraries to visualize the evolution of music
By Derrick Harris – JAN. 16, 2014

_ Giga Om
Summary: Google knows a lot about what people listen to because its Play Music service knows what’s in users’ MP3 libraries. A new tool lets people investigate which albums, artists and genres are most popular over time.

Summary: Google は、人々が聴いている音楽について、たくさんのことを知っている。なぜなら、その Play Music サービスを介して、ユーザーの MP3 ライブラリの内容を調べられるからだ。新しいツールが提供されたことで、最も好まれてきたアルバム/アーティスト/ジャンルなどを、一定の時間軸の中で調べられるようになった。


Google Play knows a lot about what its users listen to, and on Thursday Google shared some of those insights via a new tool called Music Timeline. It’s an interactive feature that shows the popularity of genres over time, as well as the popularity of subgenres and artists within them. It’s also a great way to show off Google Play as a worthy competitor to more widely used streaming services such as Spotify or Pandora, or more popular MP3 stores such as iTunes.

Google Play は、人々が聴いている音楽について、たくさんのことを知っている。 そして、この木曜日(1/16)には、Music Timeline と呼ばれる新しいツールを用いて解析した、一部の情報を Google は開示している。それは、インタラクティブな機能を持ち、経過する時間の中で、人々に好まれているジャンルを示し、さらには、人気のサブ・ジャンルやアーティストなども示してくれる。それは、Spotify や Pandora などの著名なストリーミング・サービスに対して、さらに言えば、iTunes などの一般的な MP3 ストアに対して、Google Play を強力なライバルとして誇示する、素晴らしい方法でもある。

This type of knowledge is a big deal. As I explained earlier this month, the battle to become the world’s dominant streaming service is heating up as more listening goes digital. Google is a late-comer, but one with some serious potential.

この種のナレッジは、きわめて価値のあるものとなる。 今月の初めに説明したように、音楽のデジタル化が進むにつれて、この世界を支配しようとするストリーミング・サービス間での戦いが激化していく。 その意味で、Google は後発であるが、いくつかの、強力なポテンシャルを秘めたチャレンジャーである。

I don’t know how Google Play’s recommendation algorithms work, but it seems like Google could make a pretty good first hack at classifying someone’s taste just by comparing his or her MP3 library against the aggregate data it has gathered as a part of Timeline. If the Metal line on my graph is disproportionately thick, it probably says something about what I like to hear. Add to that information about what I stream, and the picture becomes clearer.

Google Play のリコメンデーション・アルゴリズムが、どのように動作しているのか、理解しているわけではない。しかし、Timeline の一部として収集されたデータと、自分の MP3 ライブラリを比較することで、好まれているものを分類するという点で、Google は最初から、かなり良い仕事をしているように思える。私のグラフにおいて、Metal の項目が不釣り合いに分厚いなら、おそらく、私が知りたいことについて、何かを言っていることになる。そして、私がストリーミングしている楽曲を追加するにつれて、それを示すチャートが鮮明になっていく。

Across all industries, companies are figuring out how to turn the data they’re collecting into better products. In fact, that’s one of the driving themes of our Structure Data conference in March.

あらゆる産業において、それぞれの企業は、収集してきたデータを、より良い形でプロダクトに転化する方式を考え出そうとしている。実際のところ、昨年の 3月に開催した Structure Data カンファレンスにおいても、それは重要なテーマであった。

Anyhow, here are some screenshots of Music Timeline to highlight the types of things it will let you dig into. Overall, rock and pop music are very popular.

以下に並べていくのは、各種の情報をハイライトで表示する、Music Timeline のスクリーン・ショットであり、そこから深堀りしていくことが可能になる。 全体的に見ると、Rock と Pop に、人気が集まっている。

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In thrash metal, one of my favorite genres, Metallica dominates.

私の、お気に入りジャンルである、Thrash Metal では Metallica が支配的である。

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Here’s the career arc of one of my favorite bands, Corrosion of Conformity. I must be the only one who bought its last album.

以下は、私の好きなバンドである、Corrosion of Conformity の勢力を示す曲線である。その最後のアルバムを買った1人として、私がいるはずだ。

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Of course, this is what a long, successful career looks like. I only wish Music Timeline featured relative comparisons, so we could compare the Rolling Stone to less-popular artists like, well, Corrosion of Conformity to see how they stack up. I suspect even Voodoo Lounge is much more popular overall than COC’s most-popular album. Guess there’s no accounting for taste.

もちろん、このチャートは、長期間における成功のキャリアを示すものである。私が Music Timeline に望むのは、相対的な比較のための機能である。したがって、メジャーな Rolling Stone と、マイナーな Corrosion of Conformity を、並べて比較してみた。私の疑念は、Voodoo Lounge の方が、COC で最も人気のアルバムよりも、売れているだろうというものだ。推測するに、好みに関する正確さというものは、存在しないのだ。

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Related research

How the consumer space battled licensing issues in the fourth-quarter 2013
How to compete with Facebook in 2013


TAG indexこの、MP3 の再生回数に関するチャートは、すでに いくつかのメディアで取り上げられていますが、やはり Google の Big Data は強いなぁ、、、と感じさせられますね。 そして、音楽ですが、最近の Youtube の充実ぶりは素晴らしく、それと、このような分析が加わると、iTunes もウカウカしてはいられなくなりそうです。 なんというか、この領域だけは、Google 先生には攻め込んでほしくないという気持ちもありますが、逆に iTnunes が更に充実という展開になるかもしれません。 いろいろな局面で起こっている AG 対決ですが、ここも注目ですね!image



YouTube が 30分もダウンした : しかし、世界は いつも通りだった
Google の 音楽ナレッジ・グラフが、YouTube や Google Now と連動し始めた!
iTunes の収益構造を解析する
Final Fantasy VI が、この秋には iOS に登場する!

Hadoop と Big Data の調査:企業ユーザーが指摘する問題点は、信頼性/使い易さ/ソリューションの欠落

Posted in Big Data, Hadoop, On Monday by Agile Cat on February 24, 2014

Hadoop and Big Data: Businesses Frustrated by Lack of Reliable, User-Friendly and Secure Solutions

By Dick Weisinger – February 17th, 2014

_ formtek

While Big Data technologies made big headlines in the tech press in 2013, by the end of the year, the adoption of Big Data technologies across many businesses was only relatively modest. A survey by the SandHill group of a cross-section of global businesses found that:

Big Data テクノロジーは、2013年のハイテク・プレスで大きな話題をさらい、その年末までヘッドラインを賑わしていたが、大多数の企業における Big Data の採用となると、比較的に控えめであった。グローバル・ビジネスを横断的に見ている、SandHill Group の調査では、以下のような論点が見出されている:

  • 44 percent said that they are still in the exploration and education phase of Big Data technologies
  • 16.3 percent are conducting proof of concept trials
  • 11.1 percent are developing their first Hadoop-based applications
  • 回答者の 44% は、Big Data テクノロジーについて、依然として探求と教育の段階にあると述べている
  • 16.3% は、POC(proof of concept)トライアルを実施していると言っている
  • 11.1% は、自身にとって初めての、Hadoop ベース・アプリケーションを開発していると述べている

Not only has adoption been relatively slow, the types of solutions created to date have tended to be relatively mundane — Matt Assay comments that “by far the biggest use of Hadoop to date has been as a poor person’s ETL”.

その採用が、相対的に見て遅れているだけではなく、これまでに開発されたソリューションのタイプも、ありきたりのものあった。 それについて、Matt Assay は、「 これまでの Hadoop の用途において、群を抜いて多いのは、貧しい人々のための ETL(Extract, Transform, Load)である」と述べている

While there is a strong interest in the potential of Big Data from the business side of organizations, many are frustrated by usability issues of the technology.  A survey of business executives taken by 1010data, for example,  found that a majority feel that they are locked out of Big Data technologies like Hadoop.  53 percent said that Big Data solutions aren’t addressing the needs of business users.  49 percent said that current Hadoop-based solutions are too complex and that they’d like to see solutions for Big Data that have “fewer moving parts”, and 62 percent said that in order for them to more effectively use Big Data technologies like Hadoop to solve business problems that they need to be better educated about how the technology works.

ビジネス・サイドの組織からは、Big Data の可能性に強い関心が示されているが、その中の多くが、このテクノロジーのユーザビリティに対して不満を感じている。 1010data が実施した 企業エクゼクティブに対する調査では、その大多数が、Hadoop のような Big Data テクノロジーを、閉鎖的なものだと捉えられていることが分かった。 また、53% は、ビジネス・ユーザーのニーズに取り組んでいる、Big Data ソリューションが存在していないと述べている。 49% は、現在の Hadoop ベース・ソリューションについて、あまりにも複雑すぎると考え、また、Fewer Moving Parts を有する Big Data ソリューションを探したいと言っている。 そして、62% は、ビジネス上の問題を解決するために、Hadoop のような Big Data テクノロジーを用いるには、このテクノロジーが機能する方式について、より適切な教育が必要だと述べている。

Specifically, the 1010data survey considered how the latest Hadoop 2.0 release can improve business solutions.  Hadoop 2.0 includes YARN which allows Hadoop resources to be managed for multiple jobs running across an array of servers.  But business executives aren’t yet convinced that the technology is ready for prime time.  45 percent of them are worried about reliability.  42 percent say that they have major concerns about costs, and 35 percent say that there is still too much low-level coding required to apply the technology to business solutions.  41 percent say that Hadoop is still too new and not yet as stable as other existing technologies.

具体的にいうと、1010data の調査は、Hadoop 2.0 という最新リリースにより、ビジネス·ソリューションを改善する方式を検討するために実施されている。Hadoop 2.0 には YARN が取り込まれているが、それにより、なんらかのサーバー・アレイを横断するかたちで実行される複数のジョブのために、Haddop リソースを管理できるようになる。 しかし、企業エクゼクティブたちは依然として、このテクノロジーが最盛期を迎えるための、準備を整えているとはと確信していない。 そのうちの、45% は信頼性について心配し、42% はコストを最大の懸念としている。 そして、35%は、このテクノロジーをビジネス・ソリューションに適用するには、依然として低レベルのコーディングが必要だと述べている。 さらに 41% は、Hadoop は新し過ぎて、その他の既存テクノロジーのように、安定していないと言っている。

But software developers and integrators are well aware of the problems.  It’s likely that 2014 will see a surge in Big Data product offerings and add-ons that specifically try to create an improved experience for users.

しかし、ソフトウェアのデベトッパーやインテグレーターは、この問題を、よく理解している。そして、2014年には、Big Data のプロダクトとアドオンが急増し、とりわけ、その利用者に対して、改良されたエクスペリエンスが提供されると思われる。


2009年10月に開催された、最初の Hadoop World NYC から、すでに 4年半の歳月が流れているのですね。 その頃は、もっと早く、Hadoop の事例が増えてくると思っていましたが、エンタープライズ・ユーザーにまで広がるには、まだまだ取り除かれるべき障壁が多いのだと、この記事を訳していて感じました。 いろいろな意味で、ちょっとガッカリする数字が並んではいますが、もう一息で、そのカベも乗り越えられるでしょう。 ガンバレ Hadoop & Big Data です! image



IoT の調査:ビジネスに革命をもたらすテクノロジーではあるが、まだまだ課題が山積みだ
Mobile の調査: 2014年の中小企業は、PC を捨て始めるかもしれない
Enterprise の調査:ここでもソーシャル・ネットワークが 急成長している
Cloud の調査:これからの2年間で、Top-100 プロバイダーの 25% が買収される
Open Data の調査:年間で 500兆円の 経済効果が 見いだせる?

Google Maps の底力:膨大なデータを用いて、目的地までの時間を予測する!

Posted in Big Data, Google, Mobile, Post-PC, Research by Agile Cat on January 8, 2014

Ex-Google Engineer Reveals How Google Maps Figures Out Destination Times
Paul Szoldra  Dec. 28, 2013

_ Business Insider

When you search for directions using Google Maps, there are a variety of factors at play in determining when you’ll actually arrive, according to a former Google engineer.

元 Google エンジニアの話によると、Google Maps を用いて行き先を検索するとき、実際に到着する時刻を判断するための、さまざまな機能が動き出すらしい。

In a post on Quora recently spotted by 9to5Mac, ex-Google engineer Richard Russell reveals more of what that is:

先日に、9to5Mac が見つけ出した Quora のポストにおいて、元 Google エンジニアの Richard Russell が、その詳細を明らかにしている:

"Like in similar products, Google maps ETAs are based on a variety of things, depending on the data available in a particular area. These things range from official speed limits and recommended speeds, likely speeds derived from road types, historical average speed data over certain time periods (sometimes just averages, sometimes at particular times of day), actual travel times from previous users, and real-time traffic information. They mix data from whichever sources they have, and come up with the best prediction they can make.

その他のプロダクトと同様に、Google がマッピングする ETA( Estimated Time of Arrival)は、特定のエリアで利用可能なデータに応じて、さまざまな機能を成り立たせる。それらの範囲は、法的な速度制限/推奨される速度/道路の種別に応じた速度/一定期間における平均速度データ(平均速度や、朝晩の速度など)/先を走るユーザーから得られる実際の移動時間、リアルタイムな交通情報などになる。そして、それらの情報源からのデータを混ぜ合わせることで、最も適切と思われる、予測値を導き出す。

Most companies who do live traffic compare their predictions against actual time in traffic to tune their algorithms and data sources. The likely result of this is that the companies who have access to the best usage data (ie those who are best able to compare their predictions against reality, which means those who have the most usage) are likely to end up with the best predictions in the medium to long term.”


In short, there’s a ton of data Google is calculating just to tell you that your destination may happen to be 10 minutes away. The company also revealed more on how crowdsourced traffic data helps make Maps even more accurate in 2009.

簡潔に言うと、目的地まで 10分の距離に、あなたが居ることを伝えるために、Google は膨大な量のデータを計算できるということだ。また、同社は、クラウドに集められたトラフィック・データが、より正確な Maps を作り出すことを、2009年の時点で明らかにしている。

"When we combine your speed with the speed of other phones on the road, across thousands of phones moving around a city at any given time, we can get a pretty good picture of live traffic conditions," wrote Dave Barth, product manager for Google Maps.

「 あなたの車速と、道路上を移動する他者スマホの速度を組み合わせると、その街の中を移動する数千のスマホに横串を指すかたちで、リアルタイムの交通状況の、きわめて正確な全体図が得られる」と、Google Maps の Product Manager である Dave Barth は述べている。

Of course, no matter how much data is involved, the time you get will likely never be perfect. As Russell writes, calculating ETAs "is a future-prediction problem, and traffic, while it follows certain patterns, is inherently unpredictable.”

もちろん、どれだけのデータ量があろうとも、予測される時間が完璧になることはあり得ないだろう。Russell が述べているように、「 将来予測の問題であり、トラフィックが特定パターンに従うとしても、本質的に予測が不可能 」なものが、ETA の計算なのである。


image月曜日の Engadget に、「Google、自動車のAndroid化を目指す団体 Open Automotive Alliance を結成。Audi・GM・ホンダ・現代・NVIDIA参加」という記事が出ていて、Agile_Cat の周辺には、それに注目する人が多かったように感じていました。この OAA の目的は、「 モバイル業界での Android の成功を自動車に持ち込み、オープンでカスタマイズでき、スケーラブルかつ安全なプラットフォームを通じて自動車のイノベーションを加速すること 」とされています。 しかし、Android はオープンでも、Google Maps はクローズドです。 そして、Google のビジネスは、スマホの時と同様に、ここにあるのです。__AC Stamp 2



Google Maps は Big Data を使いこなすが、Apple Maps には それが出来ない
速報: 新しい Google Maps が、Web と iPad で動き始めた!
新しい Google Maps が絶好調 : Android に続いて iOS にも提供!
Google Maps の広告が、Twitter に掲載される事情とは?
Google Maps が Apple アップ・ストアに登場した : 前より Good だ!

Hadoop 2 がリリースされた : MapReduce から YARN へ移行

Posted in .Selected, Apache, Big Data, Google, Hadoop, MapReduce by Agile Cat on October 17, 2013

Apache Software Foundation unveils Hadoop 2, replacing MapReduce with YARN

Loek Essers, IDG News Service @loekessers – Oct 16, 2013


The Apache Software Foundation unveiled its latest release of its open source data processing program, Hadoop 2. It runs multiple applications simultaneously to enable users to quickly and efficiently leverage data in multiple ways at supercomputing speed, Apache said Wednesday.

Apache Software Foundation が、そのオープンソース・データ処理プログラムである、Hadoop 2 の最新リリースを発表した。水曜日の Apache の説明によると、マルチ・アプリケーションの同時実行が達成されることで、ユーザーは各種の方式を用いて、しかもスーパー・コンピューターの速度で、そのデータを迅速かつ効率よく活用できるようになる。

Apache Hadoop is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It enables organizations to more efficiently and cost-effectively store, process, manage and analyze the growing volumes of data being created and collected every day.

Apache Hadoop は、シンプルなプログラミング·モデルを用いて、しかもコンピュータやクラスタを横断するかたちで、大規模データの分散処理を実現するフレームワークである。それにより、毎日のようにデータを収集/作成していく組織は、増え続ける情報の保存/処理/管理/分析を、効率よく低コストで達成していける。

Hadoop is deployed at enterprise organizations around the globe, including Amazon Web Services, AOL, Apple, eBay, Facebook, Netflix and Hewlett-Packard.

現時点において Hadoop は、Amazon Web Services/AOL/Apple/eBay/Facebook/Netflix/Hewlett-Packard といった、世界中のエンタープライズに展開されている。

The latest version of the platform, released Wednesday, has been more than four years in the making and has a number of new components. Most notable is the addition of YARN, (Yet Another Resource Negotiator), which is a successor to Hadoop’s MapReduce. The new version splits major functions into two separate daemons, with resource management in one, and job scheduling and monitoring in the other.

水曜日にリリースされた、このプラットフォームの最新バージョンは、その製作に 4年以上の歳月をかけ、また、いくつかの新しいコンポーネントを取り込むものとなる。その中でも、最も注目すべきは、Hadoop における MapReduce の後継者となる YARN(Yet Another Resource Negotiator)である。この新バージョンでは、主要な機能を、2つの Deamon に分割している。その 1つは、Resource Management であり、もう 1つは Job Scheduling and Monitoring となる。

Apache Software Foundation

YARN sits on top of the HDFS (Hadoop Distributed File System) and serves as a large-scale, distributed operating system for big data applications, enabling multiple applications to run simultaneously for more efficient support of data throughout its entire lifecycle, Apache said in a news release. Hadoop 2 and YARN gives users the ability to mix batch, interactive and real-time workloads within a stable foundational part of the Hadoop ecosystem, it said.

YARN は HDFS(Hadoop Distributed File System)の上に配置され、Big Data アプリケーションのための、大規模/分散オペレーティング・システムとして機能する。 それにより、ライフサイクル全体を通して、データを効率よくサポートとしていく、マルチ・アプリケーションの同時実行が可能となると、Apache はニュース・リリースで述べている。 そして、Hadoop 2 と YARN がユーザーに提供するものとして、バッチ/インタラクティブ/リアルタイムのワークロードなどを混在させる能力を、Hadoop エコシステムの安定した基盤を用いて実現することを挙げている。

Apache also refers to YARN as MapReduce Version 2. It retains API compatibility with the previous version, and applications written for MapReduce will run on YARN if recompiled, the foundation said.

また、Apache は YARN について、MapReduce の Version 2 だとしている。 つまり、これまでのバージョンとの API 互換を保持し、再コンパイルさえすれば、MapReduce 用のアプリケーションを YARN 上で実行できると、同ファンデーションは述べている。

More than a dozen Apache projects integrate with Hadoop, and ten more are about to follow, Apache said.

1ダース以上の Apache プロジェクトが Hadoop と統合されているが、その大半が、新たなプラットフォームに移行すると、Apache は述べている。

The General Availability (GA) release of Hadoop 2 follows a preview distribution that was released in June, that also included YARN. Apache Hadoop 2 will be released under the Apache License v2.0.

Hadoop 2 の General Availability (GA) リリースは、6月にリリースされたプレビューに、つまり YARN が含まれていたディストリビューションに従うものとなる。なお、Apache Hadoop 2 は、Apache License v2.0 の下でリリースされる。


image Hadoop に関するポストというと、かなり久々のことなのですが、当然のものとして、広く浸透していることの、証明なのかもしれません。 昨年の、Apple Maps 騒動のときに、Wired が 面白い記事をポストしていました。 そこには ーーー このバトルの背景は、たった 2つの言葉で説明できる。 つまり、Google は Big Data を使いこなし、その一方で Apple は、Big Data を急いで準備している段階にある。ーーー という、とても分かりやすい一文が記されていました。そして、Hadoop も、ついに新世代なのですね。 ほんと、期待大です!image



IDC:データ分析市場は、2016年までに $51 B ビジネスに成長する
Facebook と Hadoop : どのように 100 Peta Byte ハンドリングするのか?
Facebook にストアされた 100 PB イメージ・データは、写真にすると 6,660 億枚になる!
ついに、Hadoop for Windows がデビューするらしい
Hadoop 王国は、戦国時代へと 突入する?


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