Agile Cat — in the cloud

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
http://wp.me/pwo1E-7HE

By Dick Weisinger – July 25, 2014
http://formtek.com/blog/data-cloudbig-data-google-introduces-dataflow-as-successor-to-mapreduce/

_ 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rapid speed that technology is changing and obsolescing is that if you miss one trend it’s not long before it’s been superseded by something else.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

ーーーーー

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!

ーーーーー

<関連>

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

Big Data and Hadoop: Will Hadoop Continue to Dominate?
http://wp.me/pwo1E-7Ba

By Dick Weisinger – June 19, 2014
http://formtek.com/blog/big-data-and-hadoop-will-hadoop-continue-to-dominate/

_ 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

ーーーーー

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。

ーーーーー

<関連>

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

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
http://wp.me/pwo1E-7eV

By Dick Weisinger – February 17th, 2014
http://formtek.com/blog/hadoop-and-big-data-businesses-frustrated-by-lack-of-reliable-user-friendly-and-secure-solutions/

_ 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。

ーーーーー

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

ーーーーー

<関連>

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?

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
http://wp.me/pwo1E-6MQ

Loek Essers, IDG News Service @loekessers – Oct 16, 2013
http://www.pcworld.com/article/2055140/apache-software-foundation-unveils-hadoop-2-replacing-mapreduce-with-yarn.html

image

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。

ーーーーー

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

ーーーーー

<関連>

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?

 

クラウドから特許を追放するって、ステキ すぎます Google 先生

Posted in .Selected, Big Data, Data Center Trends, Google, Patent by Agile Cat on October 2, 2013

Google donates 79 more patents to shield the cloud from lawsuits
http://wp.me/pwo1E-6J7
By Jeff John Roberts – AUG. 8, 2013
http://gigaom.com/2013/08/08/google-donates-79-more-patents-to-shield-cloud-from-lawsuits/

_ Gigaom

Summary: Google has taken an important new step in its effort to carve out a space where cloud computing innovators can work without fear of being sued.

Summary: Google は、クラウドにおけるイノベーションが訴訟により妨げられないよう、その空間を切り開くという試みへ向けて、きわめて重要な一歩を踏み出した。

ーーーーー

Google is ramping up its campaign to protect the cloud from the sort of nuisance patent lawsuits that have engulfed the smartphone and app-developer industries.

Google は、ある種の厄介な特許の問題から、つまりスマホとアプリの開発者や産業を巻こむ訴訟から、クラウドを保護するためのキャンペーンの手はずを整えている。

photo: alphaspirit

On Thursday, the company designated 79 more patents to be part of its “Open Patent Non-Assertion Pledge,” which amounts to a non-aggression pact under which anyone can use the technology described in the patents — anyone, that is, who doesn’t use patents to attack Google first.

木曜日(8/8)に同社は、Open Patent Non-Assertion Pledge(オープン特許非係争条項)一環として 79 種類以上の特許を指定し、それぞれの特許に記載されたテクノロジーを、誰もが利用できるという非訴訟協定のもとに置くとした。 ただし、Google を最初から攻撃しようとする者は、それらの特許を使用しないだろう。

The news, announced in a blog post, is significant because the patents relate to essential elements of “big data,” which is one the most important fields in technology right now. Google hopes the newly added patents, which it acquired from IBM and CA Technologies, expand the areas of cloud software in which developers can innovate without fear of being sued.

このブログ・ポストで発表されたニュースが重要なのは、それらの特許には Big Data が、つまり、現在のテクノロジーにおける最重要分野に関連する、本質的な要素も含まれるからだ。さらに Google は、IBM と CA Technologies から取得した特許も、ここに加えたいとしている。それによりデベロッパーは、訴訟を恐れることなく、クラウド·ソフトウェア領域におけるイノベーションを拡大できる。

When the company announced the non-aggression pact in March, the pledge applied to just 10 patents related to MapReduce and Hadoop programming models. The new patents, according to a source at Google, cover different areas related to data-center technologies. In particular, they cover methods for operating data centers efficiently and for so-called “alarm monitoring.”

今年の 3月に、同社が非訴訟協定を発表したときは、MapReduce と Hadoop のプログラミング・モデルに関連する、わずか 10 特許に対して、その誓約が適用されていた。Google 内の情報源によると、新たに追加された特許は、データセンター・テクノロジーに関連する、さまざまな分野をカバーするようだ。そして、効率よくデータセンターを運用するための方式や、いわゆる Alarm Monitoring などをカバーする点が、注目を集める。

As we’ve noted before, Google’s non-aggression pact is no magic bullet to stop nuisance cloud-based lawsuits, in part because it provides little deterrent to so-called trolls — shell companies, often backed by lawyers and private investors, that do nothing but acquire old patents in order to file lawsuits.

ただし、以前に指摘したように、Google の非訴訟協定は、厄介なクラウド訴訟を排除できるという特効薬ではなく、トロールと呼ばれる小さな荒らしをもたらす者は止められないだろう。それらのペーパー・カンパニーは、古い特許を取得する以外に何もしないが、弁護士や民間投資家に支えられながら、随所で訴訟を繰り返していく。

But overall, the expanded pact is good news because it promotes the idea of a technological open space in which anyone can use the basic building blocks of cloud computing. A similar open model, in the case of copyright, has already proved essential for developing a wide variety of common software; under the open GNU license model, developers contribute a common pool of code that anyone can use.

しかし、全体を見れば、誰もがクラウド·コンピューティングの基本的なビルディング·ブロックを使用できる、テクノロジー・オープンスペースのアイデアを促進するため、この拡張された協定は朗報である。類似のオープンモデルは(Copyright の範囲において)は、一般的なソフトウェアを幅広く開発するために、不可欠な存在であると、すでに証明されている。つまり、オープン な GNU ライセンス・モデルにしたがい、誰もが利用できるコードが、共有のための枠組みの中にコントリビュートされているのだ。

The Google initiative also coincides with a growing push by tech companies to push back against people who abuse the patent system. These abusers include lawyer Erich Spangenberg, who makes $25 million a year from patent trolling, and boasted to the New York Times about how he “goes thug” on companies that resist his demands.

この、Google の構想は、特許制度を乱用する人々を押し返そうという、ハイテク企業の成長を支える勢力とも一致している。これらの、特許を乱用すると言われる弁護士には、トローリングで $25 million/年を稼ぎ出す Erich Spangenberg も含まれる。なにせ、自身の要求に抵抗する企業を、どうやって脅すのかと、彼は New York Times に自慢しているのだ

In response to the trolling problem, cloud-computing provider Rackspace is putting its money on the line to fight a troll that claims to own basic mobile technology. And social media firm Twitter has created the “Innovator’s Patent Agreement” to assure its engineers that it won’t use their work for future patent trolling.

トローリングの問題に対応するため、クラウド・プロバイダーである Rackspace は、基本的なモバイル・テクノロジーを所有すると主張する、あるトロールと戦うために、すぐにでも使える現金を用意している。また、ソーシャル・メディアの Twitter は、自身のエンジニアたちに対して、彼らの作品を将来的にトローリングなどに使用しないと約束する、Innovator’s Patent Agreement を作成している。

Google says it hopes other companies will also contribute to the pool of patents that form the Open Patent Non-Assertion Pledge.

Google は、他の企業に対しても、Open Patent Non-Assertion Pledge に特許を提供するよう呼びかけている。

Related research

ーーーーー

google-55a

もう、2年前の話になりますが、Google が Motorola の買収へと至るプロセスの中で、Nortel の知的財産権を購入した企業グループは、このようなオープン化の動きを一番恐がっていたのだと思います。 ここで説明する必要もないですが、知的財産の保護は重要であり、また、イノベーションを停滞させるという副作用も持ちます。昨年の Java をめぐる係争で、Oracle の訴えをはねつけた米司法当局も、イノベーションを優先した、ということなのでしょうかね? __AC Stamp 2

ーーーーー

<関連>

Java と Android をめぐる Oracle と Google の争い : API の適正な用法とは?
Google が IBM からの特許取得を拡大 – Oracle への反撃は?
Google は IBM から、1030 個の特許を取得する!
Google Drive をめぐる特許問題と、その背景を考察する
Microsoft のパテント・トローリング戦略とは
Android 特急は、パテント攻撃により脱線してしまうのか?
アメリカ独占禁止法当局が、Nortel の特許売却を調査?
Apple と Google に妥協点はあるのか : Tim と Larry が水面下で協議を継続?
Microsoft と Oracle の提携 : その骨子が明らかになった!
モバイル特許の相関図は 込み入っていて、まるで地下鉄マップのようだ!

 

ついに、Hadoop for Windows がデビューするらしい

Posted in .Selected, Apache, Big Data, Hadoop, Microsoft by Agile Cat on February 26, 2013

Hortonworks and Microsoft bring open-source Hadoop to Windows
http://wp.me/pwo1E-5GD

By
Barb Darrow – Feb 25, 2013
http://gigaom.com/2013/02/25/hortonworks-and-microsoft-bring-open-source-hadoop-to-windows/

_ Gigaom

Summary: Hortonworks Data Platform for Windows, now in beta, brings Hadoop to Excel and SQL Server (and vice versa.)

Summary: Hortonworks Data Platform for Windows はベータの段階にあるが、Excel と SQL Server に Hadoop をもたらすものとなる(その逆の見方もある)。

ーーーーー

imageThere’s probably no better way to open up big data to the masses than making it accessible and manipulatable — if that’s a word — via Microsoft Excel. And that ability gets closer to reality Monday with the beta release of Hortonworks Data Platform for Windows. The product of a year-old collaboration between Hortonworks and Microsoft is now downloadable.  General availability will come later in the second quarter, said Shawn Connolly, Hortonworks’ VP of corporate strategy,  in an interview.

Big Data を大衆に広めるという話しなら、Microsoft Excel を介して、そこへのアクセスを容易にし、また、操作しやすくする以上に、良い方法は無い。 そして、月曜日の Hortonworks Data Platform for Windows ベータのリリースにより、その機能の実現に近づいた。 Hortonworks と Microsoft による、1年間のコラボレーションの結果が、すでにダウンロードできるようになっている。  その全体が利用可能になるのは、Q2 の広範囲なるだろうと、 Hortonworks の VP of Corporate Strategy である Shawn Connolly が、インタビューに答えている。

The combination should  make it easier to integrate data from SQL Server and Hadoop and to funnel all that into Excel for charting and pivoting and all the tasks Excel is good at, Connolly added.

この組み合わせにより、SQL Server と Hadoop からのデータを統合し、その結果を Excel に流しこむことが容易になる。 そして、Excel の得意とする、作図やピボットといった作業で、それらのデータを利用できる、と Connolly は付け加えている。

imageHe stressed that this means the very same Apache Hadoop distribution will run on Linux and Windows. An analogous Hortonworks Data Platform for Windows Azure is still in the works.

さらに、彼は、同じ Apache Hadoop ディストリビューションが 、Linux と Windows で走ることになると強調している。 それと同様に、Hortonworks Data Platform for Windows Azure  が、開発の途上にある。

Microsoft opted to work with Hortonworks rather than to continue its own “Dryad” project, as GigaOM’s Derrick Harris reported a year ago. Those with long memories will recall this isn’t the first time that Microsoft relied on outside expertise for database work. The guts of early SQL Server came to the company via Sybase.

GigaOM の Derrick Harris が 1年前にレポートしたように、Microsoft は独自の「Dryad」プロジェクトを継続するより、Hortonworks と協調する道を選んだ。 昔のことを知っている人々は、社外のデータベース・エキスパートに Microsoft が依存することは、決して初めてのことではないと、思い出すだろう。 初期の SQL Server は、その内容を、Sybase に依存していたのだ。

The intersection of structured SQL and  unstructured Hadoop universes is indeed a hotspot, as Derrick Harris reported last week, with companies including Hadoop rivals Cloudera and EMC Greenplum all working that fertile terrain. That means Hortonworks/Microsoft face stiff competition. This topic, along with real-time data tracking, will be discussed at GigaOM’s Structure Data conference in New York on March 20-21.

Derrick Harris が先週に取り上げたように、構造化された SQL と、非構造の Hadoop が交わる点は、ほんとうの意味でホット・スポットである。そして、Hadoop のライバルである、Cloudera や EMC Greenplum などが、その興味深い領域に取り組んでいる。 それは、Hortonworks / Microsoft 連合軍が、厳しい戦いに直面することも意味する。 このトピックおよび、リアルタイム・データ・トラッキングは、3月 20-21日に New York で開催される、GigaOM Structure Data カンファレンスで解説される。

Upcoming: Structure:Data, Mar. 20-21, 2013, New York, Register by March 1 and save $200! More upcoming conferences.

Related research

ーーーーー

TAG indexこの Hortonwoks の Hadoop ですが、どのような形で Microsoft がまとめ上げるのか、とても気になっていました。Windows Azure の一部として、クラウドだけに特化するのであれば、Windows へのポーティングは不要です。 しかし、オンプレミスを前提とした、パッケージ化を考えるなら、Windows 版の Hadoop が不可欠です。 まぁ、どちらかをハッキリさせてというより、中庸をめざして、まずは、パッケージ化を進めていくという判断なのでしょう。いずれにせよ、OSS とは言え、Google の頭脳から生まれた Hadoop を、へんな拘りをもたずに、Microsoft が使うというのは、とても良いことだと思います。ac-stamp-232

ーーーーー

<関連>

Microsoft が発表した、OSS ベースのクラウド・サービスとは?
Google Maps は Big Data を使いこなすが、Apple Maps には それが出来ない
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?
Hadoop 王国は、戦国時代へと 突入する?

 

Google Maps は Big Data を使いこなすが、Apple Maps には それが出来ない

Posted in .Selected, Apple, Big Data, Google, Hadoop, MapReduce by Agile Cat on October 23, 2012

Apple’s ‘Mapocalypse’ Highlights Big Data Battle
http://wp.me/pwo1E-54a
October 3, 2012 –
Mike Barton
http://www.wired.com/insights/2012/10/mapocalypse-big-data-battle/

WIRED

The new Maps feature in Apple’s iOS 6 (launched with iPhone 5) has caused Apple a headache, and even led to its CEO apologizing. But more important than Apple’s ego is what the “mapocalypse” means in its bigger battle with Google and its Android platform. Forbes’ Dave Einstein writes in “Google vs. Apple Maps: Big-Data Battle, Cloudy Clash”:

Apple の iOS 6 における、新しい Maps 機能(iPhone 5で導入された)は同社にとって頭痛のタネとなり、また、CEO が謝罪するという事態をもたらした。 しかし Apple にとって、自身のエゴよりも重要なことは、この Mapocalypse が意味するものが、Google および Android プラットフォームとのバトルだという点だ。Forbes の Dave Einstein は、“Google vs. Apple Maps: Big-Data Battle, Cloudy Clash” で、以下のように書いている:

The battleground can be described in just two words: Big Data. Google has it; Apple is scrambling to catch up.

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。

G’day, North America! One example of the iOS 6 “mapocalypse.” Source: theamazingios6maps.tumblr.com

And it’s not just Maps, Einstein writes:

Einstein は、マップ以外についても、以下のように記述している:

Apple would seem to have the edge, but the more consumers use Siri, the more they may realize it’s a work in progress. Like Maps, it’s even being made fun of on TV. Android, meanwhile, has proven remarkably accurate at recognizing human speech and returning accurate answers.

Again, it’s all about Big Data. Speech recognition used to be a novelty for consumers, something to be used if you had Carpal Tunnel or another ailment that made it hard to use a computer.

…Google’s game changer used massive databases to store everything users said while voice-searching on their Android phones. Suddenly speech recognition became a data-driven, cloud service that trained itself. It compared the speech patterns of millions of users, correlated with the content and context of search queries.

Apple は、競争力を持っているように思われるだろうが、そして、多くのユーザーが Siri を使っているだろうが、それが開発途上にあることを知っているのかもしれない。 Maps と同様に、テレビでからかわれさえしている。 その一方で Android は、人間のj話し言葉を認識して、答えを返すことにおいて、驚くほど正確であると証明されている。

繰り返すが、それらすべてが、Big Data に関連する。 これまでの音声認識は、消費者に対するノベルティの類のものであり、もし Carpal Tunnel(手根管症候群)などの病気で、コンピュータを使うことが困難になったときに、使われる何かであった。

しかし、ゲーム・チェンジャーである Google は、Android Phone を使った音声検索の間に、ユザーが発するすべての言葉を、大規模なデータベースにストアするという手法を用いている。 突然に、音声認識がデータ駆動型になり、そのクラウド・サービスは、自身を洗練させ続ける。そこでは、何百万人というユーザのスピーチ・パターンが比較され、サーチ・クエリーの内容と脈略に関連づけられる。

Einstein writes: “Google’s advantage over Apple could easily continue to grow, because much of its product development ties right back into geo-location. From self-driving cars that know where they are to ‘augmented reality’ glasses right out of Philip K. Dick, the company is developing services based on location to help them improve things like Google Maps and Voice Search.”

さらに Einstein は、『 Apple に対する Google のアドバンテージは、そのプロダクト開発の大半が、ゲオ・ロケーションと緊密に結び付けられるため、容易に拡張し続けることが可能だ。 Philip K. Dick の小説にあるように、自身の位置を確認しながら自動操縦するクルマから、「複合現実感」のメガネにいたるまで、Google が開発するサービスは、自らを洗練させるためにロケーションをベースにする。そして、それは、Google Maps も、Voice Search も、同じことなのだ 』と記している

Google’s Android is the most popular mobile OS and growing like crazy, and you know the story online (read: big data collection in overdrive). This gives the company a growing jump on Apple.

Google の Android は、最も人気の高いモバイル OS であり、また、猛烈な勢いで成長している。そして、あなたはオンラインで、そのストーリーを探せる( 加速している Big Data での記事を読んでほしい)。 それにより、Google は Apple を飛び越せる。

Weigh in: Is Google’s cloud advantage playing out now with Maps and speech recognition? Is this jump on Big Data something Apple and others can ever match? Will Apple and others be forced to accept Google’s Big Data advantage and use Google tools such as Maps?

Weigh in:  Google Cloud のアドバンテージは、いまのところ、Maps と音声認識で展開しているのか? この、Big Data(のようなもの)へのジャンプにおいて、Apple などは、そもそも対抗できるのか? Apple などは、Google における Big Data のアドバンテージを受け入れ、また、Maps のような Google ツールを使うことを強いられるのか?

ーーーーー

imageいまの IT 業界に、イノベーション Big Four を見出すとしたら、Amazon/Apple/Facebook/Google なのだろうと思います。 そして、いわゆる Big Data で遅れを取っているのが Apple であり、それが Apple Maps で問題を起こしているというのは、とても興味深く、また、納得しやすい論点ですね。 image

ーーーーー

<関連>

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
Hadoop 王国は、戦国時代へと 突入する?
Facebook と Hadoop : どのように 100 Peta Byte ハンドリングするのか?
Twitter が提供する、MySQL 関連のオープンソースとは
Microsoft が発表した、OSS ベースのクラウド・サービスとは?

Microsoft が発表した、OSS ベースのクラウド・サービスとは?

Posted in .Selected, Big Data, Hadoop, James Hamilton, Microsoft by Agile Cat on October 14, 2011

Microsoft Announces Open Source based Cloud Service
Thursday, October 13, 2011
http://perspectives.mvdirona.com/2011/10/13/MicrosoftAnnouncesOpenSourceBasedCloudService.aspx

ーーーーー

image

We see press releases go by all the time and most of them deserve the yawn they get. But, one caught my interest yesterday. At the PASS Summit conference Microsoft Vice President Ted Kummert announced that Microsoft will be offering a big data solution based upon Hadoop as part of SQL Azure. From the Microsoft press release, “Kummert also announced new investments to help customers manage big data, including an Apache Hadoop-based distribution for Windows Server and Windows Azure and a strategic partnership with Hortonworks Inc.”

私たちが目にするプレス・リリースは、その大半が退屈なものである。 しかし、昨日のことだが、とても興味深いものを見つけた。 PaaS Summit カンファレンスで、Microsoft Vice President である Ted Kummertが、Hadoop ベースの Big Data ソリューションを、SQL Azure の一部として提供すると発表したのだ。 その、Microsoft のプレスリリースによると、「 Kummert のアナウンスには、Windows Server と Windows Azure での、Apache Hadoop ベース・ディストリビューションと、Hortonworks との戦略的パートナーシップが含まれており、Big Data を取り扱う顧客を支援するための、新たな投資が行われる」とされる。

Clearly this is a major win for the early startup Hortonworks. Hortonworks is a spin out of Yahoo! and includes many of the core contributors to the Apache Hadoop distribution: Hortonwoks Taking Hadoop to Next Level.

明らかなことは、スタートアップである Hortonworks に、大きな成功がもたらされることだ。 Hortonworks は Yahoo! からのスピンアウトであり、また、Apache Hadoop ディストリビューションにおけるコア・コントリビュータである: Hortonwoks Taking Hadoop to Next Level

imageThis announcement is also a big win for the MapReduce processing model. First invented at Google and published in MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. The Apache Hadoop distribution is an open source implementation of MapReduce. Hadoop is incredibly widely used with Yahoo! running more than 40,000 nodes of Hadoop with their biggest single cluster now at 4,500 servers. Facebook runs a 1,100 node cluster and a second 300 node cluster. Linked in runs many clusters including deployments of 1,200, 580, and 120 nodes. See the Hadoop Powered By Page for many more examples.

さらに、このアナウンスメントは、MapReduce プロセシング・モデルにとっての、大きな勝利を意味する。 最初に Google で考案され、そして MapReduce として提供された:Simplified Data Processing on Large Clusters 。 つまり、Apache Hadoop のディストリビューションは、MapReduce のオープンソース実装である。 Hadoop は、Yahoo! において、きわめて広範囲で利用されている。いまでは、40,000 以上のノードが実行され、最大のシングル・クラスタは 4,500 サーバーにまで至っている。 また、Facebook は、1,100 ノードのクラスタと、300 ノードクラスタを運用している。さらに、LinkedIn も、1,200/580/120 のノードのディプロイメントを含めて、多数のクラスタを実行している。その他の、多数の事例に関しては、Hadoop Powered By Page を参照して欲しい。

In the cloud, AWS began offering Elastic MapReduce back in early 2009 and has been expanding the features supported by this offering steadily over the last couple of years adding support for Reserved Instances, Spot Instances, and Cluster Compute instances (on a 10Gb non-oversubscribed network – MapReduces just loves high bandwidth inter-node connectivity)and support for more regions with EMR available in Northern Virginia, Northern California, Ireland, Singapore, and Tokyo.

クラウドにおいては、2009年の初頭より AWS が Elastic MapReduceの提供を開始し、この 2年の間に、着実に機能を拡張してきた。Reserved Instances や、Spot Instances、Cluster Compute Instances(on a 10Gb non-oversubscribed network – MapReduces just loves high bandwidth inter-node connectivity)を追加し、Northern Virginia/Northern California/Ireland/Singapore/Tokyo などのリージョンをサポートしている。

Microsoft expects to have a pre-production (what they refer to as a “community technology Preview”) version of a Hadoop service available by the “end of 2011”. This is interesting for a variety of reasons. First, its more evidence of the broad acceptance and applicability of the MapReduce model. What is even more surprising is that Microsoft has decided in this case to base their MapReduce offering upon open source Hadoop rather than the Microsoft internally developed MapReduce service called Cosmos which is used heavily by the Bing search and advertising teams. The What is Dryad blog entry provides a good description of Cosmos and some of the infrastructure build upon the Cosmos core including Dryad, DryadLINQ, and SCOPE.

Microsoft は「2011年の終わり」までに、Hadoop サービスのプリ・プロダクション・バージョン(彼らの言う “community technology Preview”)を持ちたいと望んでいる。  このことは、さまざまな点で興味深いものである。 第一に、MapReduce モデルが、広範囲で受け入れられ、その適用性が証明されたことになる。  さらに驚くべきことは、Microsoft による MapReduce 提供が、オープンソースである Hadoop ベースで行われることである。つまり、Microsoft が内製し、Bing サーチと広告チームで利用されている、Cosmos という MapReduce サービスを押しのけることになる。 What is Dryad ブログのエントリーには、Cosmos に関する丁寧な説明と、その上に構築された Dryad/DryadLINQ /SCOPE などの情報が提供されている。

As surprising as it is to see Microsoft planning to offer MapReduce based upon open source rather than upon the internally developed and heavily used Cosmos platform, it’s even more surprising that they hope to contribute changes back to the open source community saying “Microsoft will work closely with the Hadoop community and propose contributions back to the Apache Software Foundation and the Hadoop project.”

つまり、Microsoft 内部で開発され、各部門で利用されている Cosmos プラットフォームよりも、オープンソース・ベースのMapReduce の提供を計画している点は、驚くべきことである。そして、「Microsoft は Hadoop コミュニティと緊密に作業を進め、Apache Software Foundation と Hadoop Project に対してコントリビュートシていく」と言い、そこで得られた成果を、オープンソース・コミュニティに戻していきたいとしている点に、さらに驚かされる。

· Microsoft Press Release: Microsoft Expands Data Platform
· Hortonsworks Press Release: Hortonworks to Extend Apache Hadoop to Windows Users
· Hortonworks Blog Entry: Bringing Apache Hadoop to Windows

Past MapReduce postings on Perspectives:

· MapReduce in CACM
· MapReduce: A Minor Step Forward
· Hadoop Summit 2010
· Hadoop Summit 2008
· Hadoop Wins TeraSort
· Google MapReduce Wins TeraSort
· HadoopDB: MapReduce over Relational Data
· Hortonworks Taking Hadoop to Next Level

James Hamilton

e: jrh@mvdirona.com
w: http://www.mvdirona.com
b: http://blog.mvdirona.com / http://perspectives.mvdirona.com

ーーーーー

TAG index昨年の夏に Ray Ozzie が去り、秋には Bob Muglia を解任してしまい、大事な時期に空白の数カ月をもたらしてしまった Microsoft ですが、久々に良いニュースが聞けて嬉しいですね。 また、最初の Hadoop World が開催されてから( 3回目の Hadoop World NYC は11月)、わずか 2年で、Hadoop も重要なポジションを確立しましたね。そちらの側から見ても、とても嬉しいニュースです。 なお、文中でも参照している Hortonworks に関する記事は、<関連>の先頭にありますので、よろしければ、ご参照ください。ーーー __AC Stamp 2

ーーーーー

<関連>

Yahoo! から派生した Hortonworks が 次期 Hadoop を語る by J.H.
Big Data を探せ! アメリカの 5つの具体的な事例とは?
クラウドで Big Data をハンドリングする 6 社の事例
OpenFlow と Big Data の 深い関係について
HP が $10B で 買収する Autonomy は、Big Data のスペシャリスト?

 

%d bloggers like this: