≡ メモリ型ＤＢＭＳ推進機構 ≡

【 本サイトの目的 】

◆何時まで待てばＩＴは「愛される」道具になれるのでしょうか 　とうとう、事業体、組織の内部にまで、「ビッグデータ」 が進入して来ましたが、ＣＰＵはこの３０年で「１００万倍」の高速性能を獲得しているのです。 　　それでも　・・・・　欧米、大手のＩＴ事業者は、それでもなお、「軽快に走るバイク」を求めに来たお客さんに【高価な重戦車】を売りつける姿勢を変えようとしません。 　今こそ、「シンプルで、安価で、軽快な　・・・、本当に使えるＩＴ」　が必要なのです。 　本サイトでは、「真のＩＴ」の一つと評価されている「メモリデータベース」技術の動向をご紹介いたします。 メモリデータベース製品の狙いは　---------- ◇　大手ＩＴベンダ 　・・　１トランザクション処理で検索できるデータ量の拡大化 ◇　日本のベンチャ 　・・　バッチ処理でしか出来ない大量データ加工のオンディマンド＆リアルタイム処理化。 ＜補足＞ 　メモリデータベース技術は「大量トランザクション処理」には関係しません。 　大量トランザクション処理に対応にするは、サーバのダウン回避策　（複数サーバによる並行処理など）　を重点に、ジャーナルのハードディスク記録の機会を極力抑えることしかないのです。

【 メモリＤＢ関連・主な話題 】

　・2011.11.24> 2012年に注目すべき戦略的テクノロジー10選
　・2011.11.22> 国内初！アルペン、インメモリ型DB「高速機関」をグループ全店舗へ
　・2011.6.7> シンプレクス・コンサルティング、金融商品取引システムのクラウド版を提供開始
　・［参考］ 2010.9.10時点> NECが提供する「DCMSTOREシリーズ」
  ・2010.3.10> 大阪証券取引所 FX市場を創設、処理スピードは2ミリ秒
　・2009.8.11> 日経ITpro：オンメモリーデータベース　・・　超高速データ処理技術
　・2009.4.21> 日経ビジネスオンライン　特集１　未来を司るイノベーティブな技術　厳選４０
　・2008.5.12> 第１３回DWH&CRM EXPにて高速機関５、CoreSaverの技術を紹介
　・［番外］2008.3.20> SaaS・ＡＳＰとは何なのでしょうか
　・2008.3.3> ＮＥＣグループ、流通情報システム総合展「リテールテック・ジャパン 2008」に出展
　・2008.2.3> リテールテック・ジャパン 2008で、高速屋の技術紹介
　・2007.10.12>　ライフ／衣料品の発注業務改革
　・2007.10.10>　ＮＥＣ、メモリデータベースを利用した流通業向けソリューション事業を強化　
　・2007.8.17>　流通・サービス業で導入続くオンメモリーＤＢ
　・2007.7.30>　ソフトバンク、ＰＣ操作履歴の検索システム導入
　・2007.7.15>　インメモリＤＢＭＳ市場は、２００６年度市場規模が倍増、トップは高速屋
　・2006.12.4>　メモリＤＢの実力査定？ 「メモリデータベース研究会」開催
　・2006.9.20＞　富士通ＢＳＣ、「Oh Pa 1/3 High Speed OLAPソリューション」を発売
　・2006.6.28>　高速屋、高速機関をエンジンにした「兆速」を発表
　・2006.5.15>　「高速機関R5」(高速屋がOEM提供)を組み込んだツール「絞り.com Enterprise版」
　・2006.3.2>　データベース性能の限界を超える

【 本サイトのご案内 】

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　◆【１】「性能」関連実態調査

　　　　　　　・　省庁、自治体システム関連
　　　　　　　　　　　　・・・　＜省庁システムの性能設計状況＞
　　　　　　　・　一般システム関連
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ユーザ現場の性能改善事例＞　・・・　準備中

　◆【２】＜データ爆発対応技術＞

　　　　　　　　　　　　・・・　情報ディジタル化、情報収集自動化
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜準備中＞
　　　　　　　　　　　　・・・　大容量高速通信技術
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜準備中＞
　　　　　　　　　　　　・・・　大容量蓄積技術
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ＮＡＳ＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ＳＡＮ＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜データ圧縮技術＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜運用自動化技術＞
　　　　　　　　　　　　・・・　超高速ＤＢ技術
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜オンメモリ処理技術＞　★★
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜オンメモリ処理技術（組込型）＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜分散データベース＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜専用ハードＤＢＭＳ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　超高速演算加工技術
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜グリッドコンピューティング＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ＣＳＰ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　データ分析・解析技術
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜検索エンジン＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ＤＷＨ＞　ＤＷＨ：データ・ウェアハウス
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ＢＩツール＞　ＢＩ：ビジネスインテリジェンス
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ログ解析ツール＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜情報整理・廃棄技術＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜情報の規制＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜情報の整理＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜発生源データ主義＞　・・・　準備中

　◆【３】＜「データ爆発」の予兆＞

　　　　　　　　　　　　・・・　＜業界等の見方とその動向＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜研究動向＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜オンメモリ処理市場＆動向＞　★★
　　　　　　　　　　　　・・・　＜検索エンジン市場＆動向＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ＢＩ市場＆動向＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ログ解析ツール市場＆動向＞

　◆【４】＜オンメモリ処理技術＞　★★

　　　　　　　・　＜【すぐ解かる】オンメモリ処理技術＞
　　　　　　　・　＜各社のオンメモリ処理技術＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ＣｏｒｅＳａｖｅｒ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜高速機関＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ザ・ターボ、Ｏｈ－Ｐａ１／３＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ＴｉｍｅｓＴｅｎ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ｘｄｂ（ＸｍｅＬＤＡＰ）＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ｋａｉｒｏｓ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ｄｒ．Ｓｕｍ＞
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　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ｋａｒｅａｒｅａ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ＳＡＰ　ＨＡＮＡ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ＳＡＳ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜ＶＭｗａｒｅ＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜その他のオンメモリ処理技術＞

　◆【５】＜〝メモリ型ＤＢＭＳ〟はコロンブスの卵！＞　を出版いたしました！

　　　　　　　　　　　　・・・　＜序　日本社会の活性素は？＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ⅰ章　メモリ型ＤＢＭＳの威力＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜各社のメモリ型ＤＢＭＳ＞
　　　　　　　　　　　　　　　　　・・・・・　＜ＰＣハードウェアの進化＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ⅱ章　性能問題を乗り越える＞
　　　　　　　　　　　　・・・　＜Ⅲ章　ＩＴベンダの選び方＞

　◆【番外】＜・・近ごろ妖怪たちは・・＞

2012.5.30> オープンソースベースのインメモリデータグリッドソフト「AcroMUSASHI DataGrid」

　Acroquest Technology株式会社は30日、Javaを用いたKey Value型のインメモリデータグリッドソフト「AcroMUSASHI DataGrid」を販売開始すると発表。
　AcroMUSASHI DataGridは、オープンソースソフトのデータグリッドプラットフォームであるInfinispanをベースに開発されたインメモリデータグリッドソフト。複数のサーバーで仮想的なメモリ空間を作りだし、システムで利用するデータをそこにキャッシュすることで、高速な読み書きを実現する。・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/20120530_536499.html

2012.5.30> 東大と日立、「超高速DBエンジン」で従来比100倍の処理性能を達成

　東京大学と日立製作所は2011年6月2日、共同開発中の「超高速データベース（DB）エンジン」のプロトタイプ実験において、従来比で約100倍の処理性能を達成したと発表。「非順序型実行原理」と呼ぶ処理方式を用いたことが特徴。
　約100倍の処理性能は、数種類のデータ解析要求について、従来型のDBエンジンと比較した結果。開発中の超高速DBエンジンは、非順序型実行原理に基づいて動く。大量の非同期入出力を発行するとともに、要求順序とは無関係な順序でデータを処理することで、大幅な性能向上を図る。・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20110602/360987/?ST=bigdata

クラウド時代のデータ処理を支える分散KVSの可能性

　“クラウド”や“ビッグデータ”が普及期に入り、高速データ処理のニーズは確実に高まっている。その主流はインメモリ型のデータ処理だが、別のアプローチとして注目を集めているのが「分散KVS」。

　概要は下記をご覧下さい。
　http://www.atmarkit.co.jp/fdb/single/kvs/01.html

NECとSASがビッグデータ領域で協業、業種向けテンプレートの開発や共同推進体制の確立などを実施

　日本電気会社（NEC）とSAS Institute Japan株式会社（SAS）は22日、ビッグデータ領域で協業すると発表。
　NECによれば、自社の超高速DWHアプライアンス「InfoFrame DWH Appliance」とSASのBAソリューションを連携させることにより、ほかのプラットフォームと比べて分析処理を10倍以上高速化できるとのことで、顧客が分析のトライ＆エラーを迅速に行えるようになることから、データ活用のPDCAサイクルを加速できるとした。・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/20120522_534390.html

2012.5.16> ヴイエムウェア、クラウドアプリケーションの開発/実行環境を発表

　ヴイエムウェアは5月16日、クラウド環境に最適化されたアプリケーションの開発/実行環境「VMware vFabric Suite 5.1」を発表。
　新機能として、アプリケーションの展開を自動化する「vFabric Application Director」と、アプリケーションパフォーマンスを管理する「vFabric Application Performance Manager」を追加。分散型インメモリ SQLデータベース「VMware vFabric SQLFire」を採用し、大量データを扱う最新のアプリケーションに対応する。・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://news.mynavi.jp/news/2012/05/17/020/

2012.5.16> SAS Institute Japanがインメモリー型分析に注力

　SAS Institute Japanは2012年5月16日、インメモリー分析エンジン「SAS LASR Analytic Server」を今後の主力製品に位置づけ、SASの業務別・業種別ソリューションに対応させると発表。
　LASR Analytic Serverはブレードサーバー上で動作し、容易にスケールアウトできることが特徴。大量データの高速処理が必要になる「ビッグデータ」の活用に向け、インメモリー型を強く押し出す。・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://www.typepad.com/site/blogs/6a0120a6304fbc970b0120a6304fd5970b/post/compose

2012.5.9> SAPジャパンがDB市場に本格参入 サイベースとのシナジー効果を

　SAPジャパンは5月9日、データベース事業に関する戦略説明会を開催した。インメモリデータベースソフトウェア製品「SAP HANA」と、昨年夏に買収完了したSybaseのデータベース製品群を組み合わせた新たなデータベース基盤を武器に、データベース市場に本格参入していく。
　「ビッグデータの時代と言われるが、今やデータベースそのものが巨大で複雑化している。データベースをいかに簡素化して、リアルタイム経営を実現していくかが重要」・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1205/09/news106.html

インメモリデータベースはエンタープライズの主流になるか？ オラクルに聞いた

　通常のOracle Databaseでも、キャッシュメモリ上にすべてのデータを乗せれば高速にデータベース処理が行える。このとき、インメモリデータベースとはどのような違い？
　通常のデータベースでは、データが全部メモリに入っているかどうかは状態をつねにチェックしならない。TimesTenであれば、データが全部メモリに乗っていることは明らか。メモリ上のデータに対するデータベース処理を最適化できるため、通常のデータベースでキャッシュメモリにデータが乗っている状態よりもさらに高速に処理が行える。・・

　概要は下記をご覧下さい。
　http://www.publickey1.jp/blog/12/post_201.html?utm_source=dlvr.it&utm_medium=tumblr