英国国家統計局を含め、早期の顧客採用やディープラーニングへの拡張が相次ぐ
2017年5月1日 米国カリフォルニア州パロアルト発 - 最新のオープンソーステクノロジーをベースに、データ管理と機械学習に向けた、最も高速で使い易くセキュアなプラットフォームを提供するCloudera(NYSE:CLDR)は、本日、データサイエンティストのためのセルフサービスツール、Cloudera Data Science Workbenchの一般提供を開始したことを発表しました。Strata+Hadoop World San Jose 2017でベータ版が発表されたこのワークベンチによって、導入企業は、高速かつ容易でセキュアなセルフサービスデータサイエンスを実現することができます。
Clouderaの製品担当シニアバイスプレジデントであるCharles Zedlewskiは、次のように述べています。
「現在、機械学習は最盛期に入りつつありますが、そこではデータが全ての中心となります。しかしデータサイエンティスト達は、新しい分析プロジェクト、特に大規模な導入ケースにおいて、望む速さでプロジェクトを立ち上げたり、テストを行ったりすることができない状況に頭を痛めています。セルフサービスツールであるData Science Workbenchを使用することで、非常に強力なテクノロジーを駆使した機械学習ソリューションの構築、スケール、本番環境への適用を加速させることができます。つまりデータサイエンティストが、自分や会社にとって最適な方法でデータを共有し、共同作業をし、管理をすることができるようになり、容易にそして素早く本番環境に適用することが可能となるのです」
Cloudera Data Science Workbenchは、Webブラウザで直接Python、R、Scalaを使うことで、セルフサービスデータサイエンスの体験を提供します。Workbenchでは、カスタマイズ可能なプロジェクト環境で、最新のライブラリやフレームワークをダウンロードして試すことができます。また、Cloudera Data Science Workbenchは、Hadoopの認証、認可、暗号化やガバナンスのサポートによって、セキュアでコンプライアンス対応が可能なものとなっています。
英国国家統計局 (ONS – The Office for National Statics) は、英国最大の独立政府系統計作成機関であり、Cloudera Data Science Workbenchを使用して、再現可能で、正確で、共有可能な長期的統計調査を行っています。同機関のCTO、Simon Stanford-Taylor氏は、次のように述べています。
「モデルの開発時間が短縮され、進捗状況や結果をより明確に把握できるようになりました。Cloudera Data Science Workbenchは、データの公開を前倒したり、ベストプラクティスをより簡単に共有できるようにするための可能性を秘めています」
ClouderaのData Science Workbenchは、Intelがオープンソースとして提供しているApache Spark向けディープラーニングフレームワークBigDLなどのディープラーニングフレームワークとの容易な連携が可能です。BigDLは、Spark/Hadoopの分散処理基盤上で動くように実装され、パフォーマンスはIntel(R) Math Kernel Libraryを使用することでIntel(R) Xeon(R) プロセッサ向けに最適化されています。BigDLはData Science Workbenchから直接使用することができます。
インテルのソフトウェアおよびサービスグループ、システムテクノロジーおよびオプティマイゼーション担当バイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーであるMichael Greene氏は、次のように述べています。
「企業のお客様は、大規模な分析ソリューションと投資効果を最大化できる包括的なプラットフォームを求めています。BigDLとApache Sparkをネイティブに連携させることで、Apache Sparkのエコシステムにディープラーニングの機能を取り込み、企業顧客に対して高い付加価値を提供することができます。彼らは、BigDLフレームワークを使用することで、Intel(R) アーキテクチャに向け最適化されたパフォーマンスの恩恵を得ながら、これまでの投資を有効活用した分析環境を構築することができます」
BigDLをData Science Workbenchに統合することで、ハードウェアの追加を懸念したり、サイロ化されたデータサイエンス環境を憂慮することなく、戦略的にCPUアーキテクチャの上でディープラーニングライブラリを利用することができます。この統合によって、Cloudera Data Science Workbench上でSparkによるデータサイエンスパイプラインをネイティブに組み立て、ディープラーニングライブラリ (BigDL) や他のSpark/Hadoopコンポーネントと連携させることが容易になります。
日本の公式ブログでも「深層学習フレームワークBigDL を CDHのSparkクラスタとCloudera Data Science Workbenchで動かす」と題して関連情報を提供しておりますので、ご参考ください。
ブログ： (リンク »)
Clouderaについて
Clouderaは、最新のオープンソーステクノロジーに立脚し、現代の顧客要件にマッチしたデータ管理と分析のためのプラットフォームを提供しています。世界有数の企業が、現在最も高速かつ取扱いが容易で、セキュアなデータプラットフォームであるCloudera Enterpriseを利用して、その困難なビジネスの課題の解決を図っています。Clouderaのお客様は、膨大な量のデータを効率的に取得、ストア、処理、分析できることで、迅速で柔軟な業務判断に必要な高度な分析や機械学習機能をこれまでには無い程の低コストで実現しています。Clouderaでは、お客様を確実に成功に導くことができるよう、総合的なサポートやトレーニング、プロフェッショナルサービスなどを提供しています。詳細については、 (リンク ») をご覧ください。
Clouderaに関する情報は、下記でご覧いただけます
Clouderaウェブサイト： (リンク »)
日本公式ブログ： (リンク »)
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Cloudera、Hueおよびその他の関連する商標はCloudera Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名および製品名は一般に各社の商標です。
【報道関係者の方からのお問い合わせ先】
Cloudera株式会社
マーケティング&PR：風間
press-jp@cloudera.com
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
2017年5月1日 米国カリフォルニア州パロアルト発 - 最新のオープンソーステクノロジーをベースに、データ管理と機械学習に向けた、最も高速で使い易くセキュアなプラットフォームを提供するCloudera(NYSE:CLDR)は、本日、データサイエンティストのためのセルフサービスツール、Cloudera Data Science Workbenchの一般提供を開始したことを発表しました。Strata+Hadoop World San Jose 2017でベータ版が発表されたこのワークベンチによって、導入企業は、高速かつ容易でセキュアなセルフサービスデータサイエンスを実現することができます。
Clouderaの製品担当シニアバイスプレジデントであるCharles Zedlewskiは、次のように述べています。
「現在、機械学習は最盛期に入りつつありますが、そこではデータが全ての中心となります。しかしデータサイエンティスト達は、新しい分析プロジェクト、特に大規模な導入ケースにおいて、望む速さでプロジェクトを立ち上げたり、テストを行ったりすることができない状況に頭を痛めています。セルフサービスツールであるData Science Workbenchを使用することで、非常に強力なテクノロジーを駆使した機械学習ソリューションの構築、スケール、本番環境への適用を加速させることができます。つまりデータサイエンティストが、自分や会社にとって最適な方法でデータを共有し、共同作業をし、管理をすることができるようになり、容易にそして素早く本番環境に適用することが可能となるのです」
Cloudera Data Science Workbenchは、Webブラウザで直接Python、R、Scalaを使うことで、セルフサービスデータサイエンスの体験を提供します。Workbenchでは、カスタマイズ可能なプロジェクト環境で、最新のライブラリやフレームワークをダウンロードして試すことができます。また、Cloudera Data Science Workbenchは、Hadoopの認証、認可、暗号化やガバナンスのサポートによって、セキュアでコンプライアンス対応が可能なものとなっています。
英国国家統計局 (ONS – The Office for National Statics) は、英国最大の独立政府系統計作成機関であり、Cloudera Data Science Workbenchを使用して、再現可能で、正確で、共有可能な長期的統計調査を行っています。同機関のCTO、Simon Stanford-Taylor氏は、次のように述べています。
「モデルの開発時間が短縮され、進捗状況や結果をより明確に把握できるようになりました。Cloudera Data Science Workbenchは、データの公開を前倒したり、ベストプラクティスをより簡単に共有できるようにするための可能性を秘めています」
ClouderaのData Science Workbenchは、Intelがオープンソースとして提供しているApache Spark向けディープラーニングフレームワークBigDLなどのディープラーニングフレームワークとの容易な連携が可能です。BigDLは、Spark/Hadoopの分散処理基盤上で動くように実装され、パフォーマンスはIntel(R) Math Kernel Libraryを使用することでIntel(R) Xeon(R) プロセッサ向けに最適化されています。BigDLはData Science Workbenchから直接使用することができます。
インテルのソフトウェアおよびサービスグループ、システムテクノロジーおよびオプティマイゼーション担当バイスプレジデント兼ジェネラルマネージャーであるMichael Greene氏は、次のように述べています。
「企業のお客様は、大規模な分析ソリューションと投資効果を最大化できる包括的なプラットフォームを求めています。BigDLとApache Sparkをネイティブに連携させることで、Apache Sparkのエコシステムにディープラーニングの機能を取り込み、企業顧客に対して高い付加価値を提供することができます。彼らは、BigDLフレームワークを使用することで、Intel(R) アーキテクチャに向け最適化されたパフォーマンスの恩恵を得ながら、これまでの投資を有効活用した分析環境を構築することができます」
BigDLをData Science Workbenchに統合することで、ハードウェアの追加を懸念したり、サイロ化されたデータサイエンス環境を憂慮することなく、戦略的にCPUアーキテクチャの上でディープラーニングライブラリを利用することができます。この統合によって、Cloudera Data Science Workbench上でSparkによるデータサイエンスパイプラインをネイティブに組み立て、ディープラーニングライブラリ (BigDL) や他のSpark/Hadoopコンポーネントと連携させることが容易になります。
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