Teradataは10月18日、ユーザーコンファレンス「Teradata 2015 PARTNERS」で「Teradata Listener」を発表した。これは、センサデータなどのストリーミングデータをリアルタイムで収集し、「Teradata Database」やHadoopなどに連携させるソフトウェアである。
Listenerのベースとなっている技術は、リアルタイムにストリームデータを処理する、オープンソースソフトウェア（OSS）の「Apache Kafka」だ。OSSのクラスタ管理ソフトである「Apache Mesos」も採用している。正式リリースは2016年の第1四半期で、日本でのリリースはその後になる予定だという。
TeradataはListenerを「モノのインターネット（Internet of Things：IoT）の分析に優れたソフトウェア」としてアナウンスした。しかし、同社の最高技術責任者（CTO）を務めるStephen Brobst氏は、「ListenerはIoTだけに特化したものではない」と語る。
バズワードともなっているIoTだが、同分野におけるListenerの優位性は何なのか。Brobst氏は日本メディアのグループインタビューに応じ、その詳細を語った。
重要なのは拡張性
――Listenerは他社のIoTソリューションと比較し、何が優れているのか。
最初に明確にしておきたいのだが、ListenerはIoT専用のソフトウェアではない。扱うデータに（IoTデータの大半を占める）センサデータ“も”あると考えてほしい。例えば、金融のトランザクションやウェブでの行動履歴解析、さらにSNSなどのテキストデータなどもListenerの収集対象だ。
Listenerで収集対象となるデータリソース。センサデータはそれらのうちのひとつにすぎない
Teradata CTO Stephen Brobst氏。来日時はスーツを着ていたが、アロハシャツがトレードマークになっている
Listenerと同時にIoTに最適な分析ソリューションとして「Teradata Aster Analytics on Hadoop」を発表した。Asterはリアルタイムでのデータ分析に優れたものだが、IoT専用という意味ではない。IoTはホットトピックでありユーザーにも理解されやすいので、それに応じる形でIoTを前面に出していると理解してほしい。
ListenerやAster Analytics on Hadoopの優位性を挙げるなら、それは拡張性だ。IoTが普及すれば、センサデータなど（の非構造化データ）をリアルタイムに取り込むケースが増加する。そうした際に重要になるのが拡張性であり、われわれは顧客が求める拡張性に対して、十分に対応できると自負している。
――Teradataでは2013年より多様化するデータ構造を包括的に管理し、分析に活用していくためのアーキテクチャとして「UDA（Unified Data Architecture）」を提唱している。Listenerのリリースで、UDAは完成したと考えてよいのか。
ListenerはUDAのパーツの1つだと考えてほしい。われれは、さまざまなデータソースやソフトウェアを連携したり、組み合わせたりしながらUDAの完成を目指している。例えば、（2014年4月に発表した）「Teradata QueryGrid」が連携するデータベースは、Teradata Databaseや「Teradata Aster」などのほか、SASやHadoop、さらにOracle DatabaseやMongoDBなども含まれる。
今後もさまざまなデータベースにつなげられるよう、コネクタを提供していく。さらに2016年には、UDAをAWS（Amazon Web Service）やMicrosoft Azureといったクラウドにも展開する予定だ。
――ListenerはOSSで構成されている。OSSに対する取り組みを教えてほしい。
われわれの考え方は、オープンソースのコミュニティが開発したすでにあるソフトウェアを改良し、価値を高めるという“ハイブリッド”的な考え方だ。今回発表したListenerは、顧客であるLinkedInが開発したKafkaをベースとし、その上にわれわれの独自技術を追加している。（6月に発表したSQLクエリエンジン）OSSのPrestoは、Facebookと一緒に開発している。Prestoは今後、Facebookとのジョイントベンチャーとして発展させていく予定だ。
Listenerのデータフロー。KafkaやMesos、CassandraといったOSSが組み込まれている
