Agile Cat — in the cloud

AWS S3 にストアされる Object が [ 1兆 ] を超えた

Posted in .Selected, Amazon, Research, Storage by Agile Cat on July 12, 2012

AWS now stores 1 trillion objects in S3
http://wp.me/pwo1E-4qo
By
Derrick Harris Jun. 12, 2012
http://gigaom.com/cloud/aws-now-stores-1-trillion-objects-in-s3/

image

Amazon Web Services’ Simple Storage Service (S3) now hosts more than a trillion — yes, a trillion — objects for its cloud computing customers, proving once again that AWS is the king of the cloud.

Amazon Web Services の Simple Storage Service Service(S3)だが、ホストとしているオブジェクトの数が、ついに1兆を超えた。 Yes、1 Trillion である。 それらのオブジェクトは、そのクラウド・ユーザーたちからのものであり、AWS が Cloud King であることが、あらためて証明された。

To get a concept of how big a trillion is, Amazon’s Jeff Barr in a blog post announcing the new peak calls on the following examples: “That’s 142 objects for every person on Planet Earth or 3.3 objects for every star in our Galaxy. If you could count one object per second it would take you 31,710 years to count them all.” I recently heard TED founder Richard Saul Wurman discuss the national debt by noting that in order to reach a trillion-dollar debt, you’d have to lose $1 million a day every day for about 2,739 years.

1兆という規模を把握しやすくするために、Amazon の Jeff Barr はブログ・ポストを介して、以下の事例における新しい Peak Call を説明している。「それは、地球上のすべての人々が、142 オブジェクトを所有するに等しく、また、銀河の星々で数えると、1つの星あたり 3.3 オブジェクトとなる。 もし、1つのオブジェクトを数えるために 1秒を要するなら、すべてを数え終えるまでに 31,710年を必要とする」。 つい先日、TED の Founder である Richard Saul Wurman が、国家の負債が 1兆ドルに達すると注意を促していたが、1日あたり 100万ドルを浪費しても、1兆ドルに至るには 2,739年もかかる。

So, yeah, Amazon S3 is a wildly successful cloud storage service attached to a wildly successful cloud computing platform overall. As more big data services use S3 as the storage layer — off the top of my head, I can think of several Hadoop services alone that do  – it’s just going to keep growing beyond the degree to which web applications alone would force it to scale. Although, S3 does

そう、つまり、Amazon S3 とは、とんでもなく成功したクラウド・コンピューティング・プラットフォームにアタッチされた、やたら大成功を収めたたクラウド・ストレージ・サービスなのである。 さらに、Big Data サービスがストレージ・レイヤーとして S3 を使うにつれて(あまり深く考えることなく、いくつかの Hadoop サービスを思い浮かべてしまうが) 、単なる Web アプリケーションがスケールしていくレベルを超えて、このストレージは成長し続けるだろう。

For a bit of perspective on its rate of growth, consider the following: As of October, it was hosting 566 billion objects, growing to 762 billion in January and 905 billion in April. According to Barr, “Lately, we’ve seen the object count grow by up to 3.5 billion objects in a single day (that’s over 40,000 new objects per second).”

その成長率に関して、ちょっとだけ、以下のように考えて欲しい。 つまり、昨年 10月の段階で、5660億のオブジェクトがホストされていた。 それが、1月には 7620億になり、4月には 9050億へと成長してきた。 Barr は、「 先日に確認したことだが、1日あたり 35億オブジェクト(毎秒 40,000 のオブジェクト)が増えている計算になる」と、説明している。  

How soon until we hit the quadrillion mark?

1000兆に達するのに、どれほどの時間を要するのだろう?

Feature image courtesy of Shutterstock user Slavoljub Pantelic.

Related research and analysis from GigaOM Pro:

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image以下の<関連>を見て頂ければ分かりますが、これまでも Amazon は、その規模を説明するツールとして、S3 にストアされる Object の数を用いてきました。 二番手に来るはずの Rackspace とは、どのくらいの差があるのでしょう? その他 もろろもろのクラウドとは、どのような比率になるのでしょう? でも、Amazon が、この手法を用いる限り、他のクラウドは、この数字を絶対に公表しないだろうと、最近は、そのように思えてきました。 ーーー image

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<関連>

Amazon S3 にストアされる Object が [1兆 ] に近づいている
Amazon S3 にストアされるオブジェクトは、4490 億を数える
Amazon S3 のオブジェクト数が 2620 億個に!
Amazon S3 は 1000億のオブジェクトをホストする
Amazon S3 は 1年で3倍に成長
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Amazon AWS は、いったい どれくらい儲かっているのか?

 

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次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _2

Posted in API, DaaP, Government, Research by Agile Cat on July 12, 2012

The next generation business: Data is the new platform
http://wp.me/pwo1E-4qf

By Ken Oestreich, The Fountainhead Blog Jul. 5, 2012
http://gigaom.com/cloud/the-next-generation-business-data-is-the-new-platform/

_ Gigaom

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次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _1
次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _2
次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _3

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Some business model examples

To illustrate what I’ve seen so far, here are a few snippets:

これまでに、私が見てきたことを例示するために、いくつかの断片的な情報を以下に示す:

  • An academic textbook renter/distributor is aggregating knowledge about which textbooks are being used by which students at which schools — much the way a commodity exchange monitors prices, demand, and volume. This company is capturing more data about this than any single publisher or distributor could. And, it is essentially disintermediating such traditional players. The value here is to understand the needs of students, academic instructors, plus demand for specific authors and content. Clearly money is to be made from the core business, but the company’s extended value may not be as much its online platform as it is the data it amasses about content, demand, and pricing. This data would be useful to anyone seeking to create derivative content products for students.
  • 教科書の提供者/配布者たちは、それぞれの教科書が、どの学校で、どの学生たちに、使われているかという知識を集めている。 つまり、きわめて一般的で多様な情報交換により、価格/需要/物量をモニタリングしている。 それらの企業は、単一の出版社やディストリビュータが行う以上に、大量のデータをキャプチャしている。 そして、従来からの出版プレーヤーたちを、その本質から排除している。 ここでの価値は、学生およびインストラクターのニーズを理解し、また、特定の著者やコンテンツに対する要求を把握することである。 明らかに、そのコア・ビジネスから利益が生じるはずだが、それらの会社が拡張してく価値は、内容/需要/価格を寄せ集めたデータに見合うだけの、オンライン・プラットフォームになっていないのかもしれない。このデータは、学生のための派生コンテント・プロダクトを促進しようとする、大半の人々にとって有用になるだろう。
  • The New York Stock Exchange has amassed a data mart of every stock market tick dating back years, and has located it within a special-purpose compute cloud. This allows would-be computer trading algorithms (from third-parties) to trial-run effectiveness before going live on-line. NYSE makes money from access to the data, from use of its cloud, and from the additional trading transactions it encourages. Such fast and complete access to historic data is immeasurably valuable for trading analytics, and creates a data gravity effect of attracting even more third parties to the combined data and compute platform.
  • New York Stock Exchange は、何年も前からの日々の株価データを販売するために蓄積し、また、それらのデータを特殊な目的のクラウド内に配置している。 それにより、各種サービスがオンラインに接続される前に、これからのコンピュータ・トレーディング・アルゴリズム(サードパーティーによる)の試験が、効果的に実施されていく。 NYSE は、クラウドを利用するデータ・アクセスから利益を確保し、また、新たなトレーディング・トランザクションを推奨することで収益を上げている。 このような、ヒストリー・データに対する高速かつ完全なアクセスが、トレーディング解析のために、きわめて重要となる。 そして、さらに、データへ向けた求心力を作り出し、データとコンピュート・プラットフォームを組み合わせるサードパーティを、より以上の魅力で惹きつけていく。
  • Grocery and/or consumer retailers keep massive records on purchasing habits of customers, overtly for affinity programs and for making targeted offers. However, this data could be federated with other complementary retailers to establish (geographic, temporal, or correlative) purchasing patterns to increase overall sales per customer. For example, Neilson recently signed an agreement with Walmart where Neilson gets to perform point-of-sale analysis with Walmart data, and (presumably) cross-correlate it with other retailers.
  • 食品や雑貨などの小売り業者たちは、顧客の消費行動や、明らかに親和性のあるイベント、そして、目標を定めたオファーなどについて、膨大な記録を保持している。 しかし、他の小売業者たちと連携して、一連のデータを活用することで、それぞれの顧客に対する販売を強化する、購買パターン(地理・時間・相関)の確立が可能である。たとえば、最近になって Neilson は Walmart と契約を交わしている。それにより、Walmart のデータを用いた POS 解析が実施されているが、おそらく、他の小売業者との相互解析も進んでいるはずである。
  • Real estate and geographic data such as from Zillow or Factual can provide core accretion of data value for complementary data-based services. Indeed, such data is available to be crossed and mashed-up for use in healthcare, local government, retail marketing/sales, leisure services, and much more. Consider the value for developing assessing detailed demographics, localized services, etc. However, these business models, both with Zillow and Factual, are of pure data services, rather than a derivative from a “legacy” core business.
  • ZillowFactualなどによる、不動産とロケーションのデータは、補足的なデータベース・サービスにおいてコアとなる、価値のあるデータの蓄積を実現するだろう。 実際のところ、それらのデータを交換し、マッシュアップすることで、医療/行政/マーケティング/販売/レジャーなどのサービスに活用できる。 詳細な人口統計や、ローカライズされたサービスなどを取り入れた、価値がもたらされることを考えるべきだ。 しかし、Zillow と Factual のビジネス・モデルは、レガシーなコア・ビジネスからの派生というより、ピュアなデータ・サービスとなっている。

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次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _1
次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _2
次世代ビジネスとして、Data as a Platform に注目する _3

 

 

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image日本の POS 技術も大変なものだと思うのですが、ここで指摘されているのは、そこから得られる統計データを、もっと異業種間で共有していくべき、という話のようです。 文中の事例として紹介されている Neilson ですが、調べてみたらイギリスの旅行会社でした。 日本でいうと、イトーヨーカドーと中国の旅行会社が提携した、みたいな話なんでしょうね。 それと、最初の事例も興味深いです。 出版社を中抜したナレッジベースがポイントのようですが、それは、電子出版全体に対しても言えることです。言い換えれば、デバイスやフォーマットにではなく、顧客データを活用した業界の再編/新設に本質があるのです。 これは、Amazon を見れば、誰もが納得できることだと思います。明日は最終回で、データの属性に関する話です。 ーーー image

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