Microsoft Azureのサービスとしてビッグデータをか

マイクロソフトでは、研究者が学問分野の多様な範囲から非常に大規模なデータセットを分析するために、そのAzureクラウドプラットフォームを使用できるように設計された新しいソフトウェアツールおよびサービスを発表 - そしてそれは、プラットフォームを構えるためにライバルのGoogleからの借入技術ですAsus A32-N61。

ソフトウェアメーカーは、ワシントン州レドモンド、今週でその研究院のサミットでのプロジェクトデイトナとして知られている構想を、発表しました。サービスは、クラウドプラットフォーム向けの新しいアプリケーションを見つけることを目的としたMicrosoftの極端なコンピューティンググループのクラウド研究エンゲージメントプログラム、下に開発されました。
"デイトナは、科学者に1台のコンピュータまたはクラウドのプログラミングの詳しい知識を必要とするために拘束されることなく、クラウドを使用するより多くの方法を与える - 最終的に科学者が科学者であるせる、"ダンリード、マイクロソフトの技術政策グループのコーポレート副社長は語った。

ソートとクランチのデータに、デイトナは、大規模なデータセットを処理するため、GoogleのオープンライセンスMapReduceのプログラミングモデルのランタイムバージョンを使用しています。デイトナツール配備MapReduceの処理のためにさらに小さなチャンクに情報を細分化Windows Azureの仮想マシン、へAsus A32-N61。その後、データは出力用に再結合されている。
デイトナはヘルスケア、教育、環境科学、および研究者が必要とする他の分野の科学者を対象としています - が、常にへのアクセスがない - などの疾病媒介または気候の観測など、大規模なデータセットを、分析し、解釈するために強力なコンピューティングリソースを。サービスを通じて、ユーザーは、強力なコンピュータの高度な分散ネットワークを介して実行されるMicrosoftのAzureクラウド、に構築済みの研究のアルゴリズムをアップロードできます。

デイトナは、"うまくいけば、大規模なデータ分析機能の結果としてより大きな科学的洞察力につながる、"リードは言った。

雲と一緒に、それは容易に顧客のために大きなデータを保存し、分析できるツールの開発は、主要な技術ベンダーのための後期の優先事項となっている。このような製品の需要は、企業がモバイル機器や冷蔵庫から原子力発電所まで、すべてに貼られたスマートセンサーなど様々なソースから入ってくる情報の絶えず増大する量に直面しているという事実によって駆動されている。

IBMは、大きなデータを処理するためにNetezzaは、その技術を習得するために昨年18億ドルを費やしながら、Oracleは、プライベートクラウドで実行できるのExadataシステム、とテーブルに来ている。

マイクロソフトでは、非常に大規模なデータセットのための理想的なホストとしてのAzureは、パブリッククラウドを見ている。プロジェクトデイトナアーキテクチャはAsus A32-N61、並列処理のためのチャンクにデータを分割し、クラウド環境では、ユーザーが迅速かつ容易に必要な処理能力に応じて、仮想マシンの電源をオンおよびオフにすることができます。

アイデアは、実質的に、サービスとしてデータ分析を提供することです。 Microsoftは"、完成には程遠いです"プロジェクトデイトナは研究努力ままであることに留意し、それをサービスするための継続的な拡張を行う計画を明らかにした。プロジェクトデイトナツールは、サンプルコードや教材と一緒に、Microsoftの研究のサイトからダウンロードすることができます。