SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 81
2011-12-16


クラウドの衝撃
★ キー・バリュー型データ
 ストア:Google App Engine
★ 激変するIT市場



                           1
自己紹介
島根大学 総合理工学部
  数理・情報システム学科 教授
  田中章司郎
 http://www.linkedin.com/in/shojirotanaka
 http://www.shojiro-tanaka.net

- 情報処理学会情報規格調査会
            SC32/WG4 SQL/MM委員
- 元情報処理学会中国支部長
- 元情報処理学会代表会員



                                            2
Sober researcher … (1/2)




                           3
Sober researcher … (2/2)




                           4
はじめに少しお断り …

• 非公開技術情報が多く,製品市場
  も激しく変化しているため,この
  講演の内容は推測を含みます

• スライドの多くはインターネット
  で集めました。引用先の
  原著作権を尊重ください

                    5
Agenda (1/2)
★キー・バリュー型データストア:
 Google App Engine
• ホワイトハウスOpen for Questions:
        700 queries/sec.
• 圧倒的なコスト差
• どこまでもスケールアウトさせるテクノロジ
• ACIDからBASEへ
• アンドロイド端末組込DBとの連携


                               6
Agenda (2/2)
★ 激変するIT市場
• コンテナ利用データセンターに見える
        Googleの戦略
• KVSが日米の業界で騒がれ始めた時は…
• Google KVSの基礎となる論文は2004年!
• 日本のテクニカルライタの目は比較的確か
• 旧電電ファミリー,他社の動向
• KVS再考
• Googleの文化と今後の技術展開

                              7
第1部

★キー・バリュー型
 データストア:
 Google App Engine


                     8
Open for Questions, 3/24/2009




                           9
Open for Questions, 3/24/2009
 • テレビと連動した初めての試みでアクセス予測不可能
 • ピークは1秒当たり700問合せ
 • 全投票数は180(360?)万件,問合せ10万件
 • ホワイトハウス側の技術者がオープンソースの
   Google Moderatorをベースにチューニング
 • (App Engineで運用中だった45,000のアプリに
   影響なし)
 • ホワイトハウスの開発期間と支払った金額は不明
   [推定1ヶ月,数百万円程度か?]
 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20090702/333140/



                                                               10
2ケタ安?!
• GClue社 http://www.gclue.com/
  月3,000万PV → 月額3万円程度(US $360)

• X社
   400万件,約11GBのデータをApp Engineに移行
   → 月額US $4

(日経BP,DVD,佐藤一憲
   (ペンネーム吉川和巳 )氏)




                                   11
無償分を超えると有償に




 (日経BP,DVD,佐藤一憲 氏)   12
いまITで何が起きているか?




http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20101101/353684/




                                                              13
いまITで何が起きているか?




http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20101101/353684/


KVSによる分散巨大                               Super Big Data!
データ管理                                                         14
基本技術:ハッシュの応用




(日経BP,「クラウドマガジン Vol.1」,p.57   15
RDBはスケールしない?




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                       16
どこまでもスケールアウト
技術
             App Engine Stack

                       Bigtable




                                  17
(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
Google App Engineとは




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                        18
Google App EngineのAPI




                        19
 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
App Server




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)   20
App Serverのスケールアウト




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)

                        21
どこまでもスケールアウト
技術
             App Engine Stack

                       Bigtable




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)              22
分散KVS (Bigtable)




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                        23
分散KVS (Bigtable)




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                        24
ACID Atomicity, Consistency, Isolation, Durability
処理1:母親がA君の口座へ振り込む                 処理2:A君が口座からお金を引き出す
                       1:Select
ント
 ラ                                2:Select
 ン
 ザ
 ク
 シ                            DB
 ョ
     3:Update&Commit


                              4:Update&Commit




                                                      25
ACID特性
処理1:母親がA君の口座へ振り込む                 処理2:A君が口座からお金を引き出す
                       1:Select


                  2:Lock


                                                   待機
                                        5:Select
             3:Update         DB
    4:Commit&UnLock
                                    6:Lock




                                  7:Update

                      8:Commit&UnLock                   26
楽観的なロック




http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20101101/353684/




                                                              27
ACIDからBASEへ




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)

                        28
Bigtableとは




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)


                        29
Bigtable




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)

                        30
Bigtable




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                        31
どこまでもスケールアウト
技術
             App Engine Stack

                       Bigtable




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)              32
Datastoreサービスとは




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                        33
Datastoreサービスとは




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)

                        34
Datastoreクエリ




 (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)
                        35
いまITで何が起きているか?




http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20101101/353684/


KVSによる分散巨大                               Super Big Data!
データ管理                                                         36
Datastoreクエリ




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)



                       37
Datastoreクエリ




  (日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)   38
先にJoinした表設計にする




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)   39
どこまでもスケールアウト
技術
              App Engine Stack

                       Bigtable




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)              40
端末DBとの連携 (GET/POST)




                                                              41
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20111130/375391/
!

(第2部へ)




         42
第2部

★激変するIT市場




            43
米国・世界の情報収集




             44
コンテナ型データセンター記事
eWeek (08/03/2007) Preimesberger, Chris
Researchers at IBM, Hewlett-Packard, Sun Microsystems, and undoubtedly other
companies are exploring technologies that might lead to data centers that require
no cooling equipment, which would lower power usage dramatically.

EE Times (02/13/2009) Merritt, Rick
University of California, Berkeley professor Randy Katz says future computers
need to be designed to meet the energy efficiency needs of data centers, and
the power grid needs to adapt and become more like the Internet.




                                                                            45
コンテナ型データセンター実際




                                                           46
 http://tsugawa.tv/2009/04/10/google_unveil_datacenters/
KVSが騒がれ始める(2008年~)




http://hadoop.apache.org/

                            47
KVSが騒がれ始める(2008年~)




http://www.dbms2.com/2008/09/04/mike-stonebraker-mapreduce/   48
KVSが騒がれ始める(2008年~)




http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/OPINION/20090226/325527/?ST=cloud&P=1
                                                                            49
KVSが騒がれ始める(2008年~)




(情報処理 Vol. 50, No. 11, 2009)   50
KVSが騒がれ始める(2008年~)




                                                               51
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20100427/347564/
Google論文:実は… 2004年




                 52
Google KVS 実装プロジェクト




http://nutch.apache.org/

                           53
KVSが騒がれ始める(2008年~)




http://hadoop.apache.org/

                            54
Microsoft – Windows Azure




http://codezine.jp/article/detail/3970   55
Microsoft – SQL Azure DB




http://msdn.microsoft.com/ja-jp/magazine/ee321567.aspx
                                                         56
SQL Azure:スケールアウトに限界




 http://msdn.microsoft.com/ja-jp/windowsazure/gg465295


 (1GBytes, 10GBytes容量制限有り)
 http://www.atmarkit.co.jp/fdotnet/dnfuture/intvwdavidchappell_01/intvwdavidchappell_01_03.html




                                                                                           57
Azure DBとAzure Table Storage




  http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20101101/353684/

                                                                58
ついにGoogle Cloud SQL!
Google、App EngineにSQLデータベース追加
2011/10/07
(鈴木 英子=ニューズフロント)
  米Googleは米国時間2011年10月6日、Webアプリケー
ション開発/実行環境「Google App Engine」にクラウ
ドベースのリレーショナルデータベース管理システム
「Google Cloud SQL」を追加すると発表した。当面、
限定的なプレビュー版として提供する。・・・
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20111007/370326/?ST=print




                                                                     59
KVSクラウドビジネス選択肢
• Google App Engine For Business
• Amazon SimpleDB
• [salesforce.com]
• 上記の組合せ

• Microsoft Azure
• IBM WebSphere eXtreme Scale
     (ホスティング/自社センタ)
• 自社開発/オープンソース
(Cassandra)
                                   60
各社の対応(三菱電機)




http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1007/21/news037.html   61
各社の対応(沖電気)




http://www.oki.com/jp/press/2010/11/z10090.html

                                                  62
各社の対応(NEC)




    http://www.nec.co.jp/outsourcing/riacube-v/index.html
※



                (2011年7月6日)
    http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1107/11/news021.html
                                                                        63
各社の対応(日立製作所)




http://cloud.watch.impress.co.jp/epw/docs/news/20100527_369810.html
                                                                      64
各社の対応(富士通)




http://jp.fujitsu.com/solutions/cloud/concept/global.html
                                                            65
各社の対応(NTTデータ)




http://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/20101122_408777.html
                                                                  66
各社の対応(NTTデータ)




http://www.asp-navi.jp/news/122010/nttaig.html
                                                 67
各社の対応(IIJ:KVS対応予定)




 http://www.atmarkit.co.jp/news/201109/05/mogok.html
                                                       68
各社の対応(NTT docomo)




                                                      69
http://www.atmarkit.co.jp/news/201109/05/mogok.html
各社の対応(IBM?)



http://www-935.ibm.com/services/jp/igs/cloud-development/




http://www-06.ibm.com/software/jp/websphere/apptransaction/virtualization.html
                                                                        70
各社の対応(IBM)




                                                                       71
http://www.ibm.com/developerworks/jp/websphere/category/wxd/wxs.html
各社の対応(IBM!)




http://www-06.ibm.com/systems/jp/z/hardware/z196/
                                                    72
Revisit KVS




  http://thinkit.co.jp/story/2011/03/18/2053?page=0,0
                                                        73
Revisit KVS




http://thinkit.co.jp/story/2011/03/18/2053?page=0,0

                                                      74
Revisit KVS




http://thinkit.co.jp/story/2011/03/18/2053?page=0,0



                                                      75
各社の対応(Oracle)




http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20110523/360550/   76
どこまでもスケールアウト
技術
              App Engine Stack

                       Bigtable




(日経BP,DVD,佐藤一憲,2010)              77
Google’s quirky culture, TGIF
http://www.zdnet.com/videos/events/obamas-google-moderator-stats/285246




                                                                     78
Google’s quirky culture…
Larry Page(創業者,1998年)は,自分のいたスタン
フォード大学の計算機科学の教授を5人を相談役
として雇う。 その教授のネットワークで
「これは天才だ」という学生を見つける。その全ての
学生にFedExで,スタンフォード大学の教授の手紙
とファーストクラスの往復チケットを送る。
「是非あなたの研究について話して欲しい。
パロアルトに来て話してくれませんか?」
http://jp.blogs.com/2009/10/googlerecruiting.html

Sergey Brin(創業者,1998年)
Eric E. Schmidt(2001年)
http://yokudeki.com/business/google_story/

                                                    79
Google’s 20% rule
グーグルは社員のビジョンを重視し、社員は社内で
過ごす時間の20%を、自分が担当している業務以外
の分野に使うことが義務づけられている
Workers are asked to spend 20% of their time on
something that interests them, away from their main jobs.

Googleは8割のパワーで「持続的イノベーション」を開
発し,2割のパワーで「破壊的イノベーション」を創造
している。
http://blogs.itmedia.co.jp/saito/2009/12/google20-9d35.html




                                                            80
Google’s TGIF
 TGIF(Thank God! It’s Friday! 今日で今週も終わりだ!
花の金曜日だ!の意)ミーティングは物理的なインフラ
である。マウンテンビュー本社敷地内の1,000名程度収容
のホールで行われる。いわゆるフルタイムで雇用される
従業員は全員参加できる。
 創業以来続けられているこのミーティングの特徴は「
一切タブーなし」というのが基本ルールだそうで,情報
共有の原点といわれている。お楽しみ半分,業務目的半
分の会である。
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Watcher/20070125/259618/




                                                               81

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション
1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション
1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーションNVIDIA Japan
 
OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)
OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)
OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)NTT DATA OSS Professional Services
 
第 1 回 Jetson ユーザー勉強会
第 1 回 Jetson ユーザー勉強会第 1 回 Jetson ユーザー勉強会
第 1 回 Jetson ユーザー勉強会NVIDIA Japan
 
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育NVIDIA Japan
 
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep LearningWatsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep LearningAtsumori Sasaki
 
オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)
オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)
オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育NVIDIA Japan
 
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにJetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにNVIDIA Japan
 
JavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jp
JavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jpJavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jp
JavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jpYuji Kubota
 
DIGITSによるディープラーニング画像分類
DIGITSによるディープラーニング画像分類DIGITSによるディープラーニング画像分類
DIGITSによるディープラーニング画像分類NVIDIA Japan
 
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニング
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニングNGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニング
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニングNVIDIA Japan
 
20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final
20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final
20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 finalNVIDIA Japan
 
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIAGPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIANVIDIA Japan
 
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learnedエンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons LearnedDaiki Kawanuma
 
GPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティングGPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティングNVIDIA Japan
 
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi UmedaInsight Technology, Inc.
 
「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...
「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...
「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...NTT DATA Technology & Innovation
 
Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)
Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)
Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)NVIDIA Japan
 

La actualidad más candente (20)

1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション
1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション
1090: NVIDIA プロフェッショナルビジュアリゼーション
 
OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)
OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)
OpenJDKは使い物になるか?OpenJDKの実際と今後 (NTTデータ オープンソースDAY 2015 Autumn 講演資料)
 
第 1 回 Jetson ユーザー勉強会
第 1 回 Jetson ユーザー勉強会第 1 回 Jetson ユーザー勉強会
第 1 回 Jetson ユーザー勉強会
 
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
2020年10月29日 Jetson活用によるAI教育
 
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep LearningWatsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
Watsonをささえる ハイパフォーマンスクラウドで はじめるDeep Learning
 
オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)
オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)
オススメのJavaログ管理手法 ~コンテナ編~(Open Source Conference 2022 Online/Spring 発表資料)
 
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
2020年10月29日 Jetson Nano 2GBで始めるAI x Robotics教育
 
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジにJetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
Jetson Xavier NX クラウドネイティブをエッジに
 
JavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jp
JavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jpJavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jp
JavaOne 2016 Java SE Feedback #jjug #j1jp
 
DIGITSによるディープラーニング画像分類
DIGITSによるディープラーニング画像分類DIGITSによるディープラーニング画像分類
DIGITSによるディープラーニング画像分類
 
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニング
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニングNGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニング
NGC でインフラ環境整備の時間短縮!素早く始めるディープラーニング
 
20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final
20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final
20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final
 
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIAGPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
GPU と PYTHON と、それから最近の NVIDIA
 
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learnedエンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
 
GPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティングGPU クラウド コンピューティング
GPU クラウド コンピューティング
 
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda
[C16] インメモリ分散KVSの弱点。一貫性が崩れる原因と、それを克服する技術とは? by Taichi Umeda
 
10大ニュースで振り返るPGCon2015
10大ニュースで振り返るPGCon201510大ニュースで振り返るPGCon2015
10大ニュースで振り返るPGCon2015
 
pg_dbms_statsの紹介
pg_dbms_statsの紹介pg_dbms_statsの紹介
pg_dbms_statsの紹介
 
「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...
「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...
「量子コンピュータ」は今のコンピュータに取って代わってしまうのか? ~現状のアプリケーションから将来像を考える~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス...
 
Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)
Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)
Final 20200326 jetson edge comuputing digital seminar 1 final (1)
 

Similar a Cloud impact on IT industry (in Japanese)

Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用
Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用
Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用Yukio Kumazawa
 
【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント
【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント
【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイントgriddb
 
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...griddb
 
猿でもわかる DevOps
猿でもわかる DevOps猿でもわかる DevOps
猿でもわかる DevOpsTsuyoshi Miyake
 
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会Dai Utsui
 
Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020
Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020
Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020Hirofumi Iwasaki
 
20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf
20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf
20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdfMasaki Yamakawa
 
サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密
サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密
サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密ShuheiUda
 
ETロボコン2020 競技会場システムのおはなし
ETロボコン2020 競技会場システムのおはなしETロボコン2020 競技会場システムのおはなし
ETロボコン2020 競技会場システムのおはなしTetsuya Odashima
 
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...Insight Technology, Inc.
 
Microservices and Servcie Mesh on Azure
Microservices and Servcie Mesh on AzureMicroservices and Servcie Mesh on Azure
Microservices and Servcie Mesh on AzureTsukasa Kato
 
実践!DBベンチマークツールの使い方
実践!DBベンチマークツールの使い方実践!DBベンチマークツールの使い方
実践!DBベンチマークツールの使い方Fujishiro Takuya
 
JAMstackは眠らない
JAMstackは眠らないJAMstackは眠らない
JAMstackは眠らないKuniyoshi Tone
 
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回Keiji Kamebuchi
 
OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」
OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」
OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」Nobuyuki Tamaoki
 
データが覗いたOpenStack Summit Vancouver
データが覗いたOpenStack Summit Vancouverデータが覗いたOpenStack Summit Vancouver
データが覗いたOpenStack Summit VancouverKentaro Takeda
 
IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~
IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~ IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~
IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~ griddb
 
熊本クラウド語ろう会 - Azure開発入門
熊本クラウド語ろう会 -  Azure開発入門熊本クラウド語ろう会 -  Azure開発入門
熊本クラウド語ろう会 - Azure開発入門Daiyu Hatakeyama
 
マイクロサービスとは.pptx
マイクロサービスとは.pptxマイクロサービスとは.pptx
マイクロサービスとは.pptxssuserdd7ea9
 
Build Windows ラップアップ
Build Windows ラップアップBuild Windows ラップアップ
Build Windows ラップアップSunao Tomita
 

Similar a Cloud impact on IT industry (in Japanese) (20)

Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用
Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用
Share pointを支えるsql server2014最新情報 tokyo_公開用
 
【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント
【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント
【GridDB入門】 IoT、そしてサイバー・フィジカル・システムを支える オープンソースデータベース GridDB ~ こだわりの理由と実現方法のポイント
 
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
 
猿でもわかる DevOps
猿でもわかる DevOps猿でもわかる DevOps
猿でもわかる DevOps
 
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
Gmo media.inc 第9回西日本ossの普及を考える会
 
Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020
Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020
Jakarta EEとMicroprofileの上手な付き合い方と使い方 - JakartaOne Livestream Japan 2020
 
20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf
20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf
20231111_YugabyteDB-on-k8s.pdf
 
サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密
サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密
サポート エンジニアが語る、Microsoft Azure を支えるインフラの秘密
 
ETロボコン2020 競技会場システムのおはなし
ETロボコン2020 競技会場システムのおはなしETロボコン2020 競技会場システムのおはなし
ETロボコン2020 競技会場システムのおはなし
 
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...
 
Microservices and Servcie Mesh on Azure
Microservices and Servcie Mesh on AzureMicroservices and Servcie Mesh on Azure
Microservices and Servcie Mesh on Azure
 
実践!DBベンチマークツールの使い方
実践!DBベンチマークツールの使い方実践!DBベンチマークツールの使い方
実践!DBベンチマークツールの使い方
 
JAMstackは眠らない
JAMstackは眠らないJAMstackは眠らない
JAMstackは眠らない
 
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
20150704 MS Azure最新 - innovation egg 第4回
 
OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」
OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」
OpenStack最新動向と構築のポイント - EMC様セミナー 「あなたのビジネスを高速化! OpenStackが実現する戦略的なクラウドインフラ」
 
データが覗いたOpenStack Summit Vancouver
データが覗いたOpenStack Summit Vancouverデータが覗いたOpenStack Summit Vancouver
データが覗いたOpenStack Summit Vancouver
 
IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~
IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~ IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~
IoT時代を迎えて、あなたのシステムは今までのDBで充分ですか?~ GridDBとその適用事例紹介 ~
 
熊本クラウド語ろう会 - Azure開発入門
熊本クラウド語ろう会 -  Azure開発入門熊本クラウド語ろう会 -  Azure開発入門
熊本クラウド語ろう会 - Azure開発入門
 
マイクロサービスとは.pptx
マイクロサービスとは.pptxマイクロサービスとは.pptx
マイクロサービスとは.pptx
 
Build Windows ラップアップ
Build Windows ラップアップBuild Windows ラップアップ
Build Windows ラップアップ
 

Último

Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイスCRI Japan, Inc.
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)Hiroshi Tomioka
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルCRI Japan, Inc.
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 

Último (7)

Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 

Cloud impact on IT industry (in Japanese)