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ビッグデータの今後とストリーミング--AkkaプロジェクトのJ・ボナー氏に聞く - (page 2)

Matt Asay (Special to TechRepublic) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2015-07-14 06:30

 私は3つ目の波(既に姿を現し始めています)が、「Data in Motion」という考え方を完全に包含し、(ほとんどのユースケースやデータ規模において)従来からあるバッチ指向のアーキテクチャに背を向け、純粋なストリーム処理アーキテクチャに向かっていくものだと確信しています。

 この波に乗るには新たなツールとテクニックが必要であり、ハードウェアコストの増大を招く場合もしばしばあります。しかし、ツールは既に存在しており、出来上がったシステムは即応性や適応性、耐障害性、弾力性に優れているうえ、複雑さが低減されているため、維持や理解が容易になるというメリットがもたらされます。私に言わせると、今日のような競争の激しい分野ではこのようなメリットが勝負を分ける重要な鍵となり、コストの増大を招いたとしても、たいていの場合には十分見返りのあるものとなります(しかもハードウェアコストが年々安くなってきているという状況もあります)。

 近年に見られるもう1つの大きな変化は、アプリケーション自体にストリーミングデータのパイプ入出力を取り扱わせる必要性が出てきたというところにあります。われわれがTypesafeというオープンソース企業を立ち上げ、そのプラットフォームで取り組みを進めているのは、そこに機会を見出したためです。つまり、ストリーミングアーキテクチャによって、アプリケーションを真にリアクティブなものにするという目標を持っているわけです。

 今日において、アプリケーション内でストリーミングを取り扱おうとした場合、コンテンション(競合状態)や、単一障害点、システムのオーバーロード、パフォーマンス保証に対する予測不能性を考慮する必要があるため、リアクティブという考え方が重要になるのです。

——アプリケーション層がストリーミングアーキテクチャから得られる最大のメリットは何でしょうか?

 われわれは既に、ユーザーパターンの変化やアプリケーションの使われ方の変化に即座に対応できるようなツールを実際に手にしています。

 ストリームは業務上の基幹データの場合もありますが、アプリケーションが負荷にどのように対処できているのかを判断するための、システムの運用状況を把握するストリームの場合もあり得ます。このようなストリームは宝の山であり、それらのデータすべてを直接元のシステムに流し込み、継続的なフィードバックループを形成してやれば、そのシステムはユーザーパターンの変化やパフォーマンスパターンの変化に適応できるようになるのです。

 データの大きさに、それほどの重要性はありません。ビッグデータのビッグの部分はそれほど興味深くないのです。そうではなく、ユーザーや業務、パフォーマンスデータの変化に対してシステムを迅速に反応させ、適応させることが大事なのです。

——「Akka Streams」について、そしてTypesafeがアプリケーション内で異質なデータストリームの管理を簡潔化するために遂げた進歩について聞かせて下さい。

 Akka Streamsによって開発者は、ストリーム処理のためのグラフ構造を、ステージ化された計算処理、言わば「青写真」として定義できるようになります。これらは格納や合成、再利用が可能なオブジェクトなのです。

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