日本IBM（社長：マーティン・イェッター）は、IBMのビッグデータ処理に特化した統合プラットフォーム「IBM(R)PureData System」へのラインアップの追加および拡張を発表します。テキストや画像などの非構造データを大量かつ効率的に扱うHadoop基盤を提供する 「IBM PureData System for Hadoop H１００１」、ならびにNetezzaテクノロジーを実装したハイ・パフォーマンス・ アナリティクス基盤のエントリー・モデル「IBM PureData System for Analytics N２００２－００２」の提供を新たに開 始します。いずれの製品も本日よりIBMおよびIBMパートナー経由で販売を開始し、「IBM PureData System for Hadoop H１００１」は本日より、「IBM PureData System for Analytics N２００２－００２」は１０月１８日より出荷を開始し ます。
なかでも、ビッグデータの処理に特化して最適化された垂直統合型システムである「IBM PureData System」のラインアップにおいては、高 速データ入出力処理（データベース）向けの「IBM PureData System for Transactions」、大容量データの高速分析処理 （データウェアハウス）向けの「IBM PureData System for Analytics」、次々に取引される業務処理データを蓄積データと 照合するといった即時的な分析処理向けの「IBM PureData System for Operational Analytics」を展開してい ます。
本日新たに「IBM PureData System」ラインアップに追加される「IBM PureData System for Hadoop」は、テキストや画像など蓄積された大容量の非構造化データの並列分散処理や解析を実行するHadoop環境の構築・運用に特化した 統合型システムです。Hadoop環境の構築に必要なハードウェア、ストレージ、ソフトウェアを統合して最適化した状態で出荷されるため、システム稼働ま での手間と時間を大幅に短縮することができます。
「IBM PureData System for Hadoop」は、IBMの Hadoop基盤ソフトウェア「IBM InfoSphere BigInsights」を採用しており、ANSI（＊１）に準拠したSQLで Hadoop上のデータを扱えるBigSQL、プログラミングなしにデータを可視化し編集できるスプレッドシート形式のBigSheets、ハードウェア も含めてWebブラウザ経由で監視と管理ができる統合管理ツールなどを備えており、Hadoopを用いたビッグデータの容易な活用を実現するとともに、シ ステムの運用にかかるコストの最適化にも貢献します。さらに、IBMのデータウェアハウス・システムとの連携ソリューション「IBM InfoSphere Optim EasyArchive for PureData Hadoop」によって、「IBM PureData System for Analytics」上のデータをインポート／エクスポートすることが可能となり、システムの拡張性や冗長性を高めます。
本日より販売を開始する「IBM PureData System for Hadoop H１００１」は、Hadoop環境を迅速かつ確実に構築したい お客様に最適な、エンタープライズ向けの統合型システムです。IBMのx８６サーバー・テクノロジーをベースに、１８台のデータノードと冗長化された２台 のマスターノード、１０ギガビットと４０ギガビットのイーサネットを最適に組み合わせたネットワークから構成されています。データノードの内蔵ディスクは HDFS（Hadoop Distributed File System；Hadoop分散ファイルシステム）でフォーマットされており、また、データ は圧縮して格納されるため、およそ１ペタバイトを格納することが可能です（＊２）。また、数日で初期設定を完了できるよう統合された状態で出荷されるた め、迅速かつ容易にHadoop環境の活用を開始することができます。
また本日、Netezzaテクノロジーを採用した、高速でのビッ グデータ分析に特化した統合型システム「IBM PureData System for Analytics」に、エントリー・モデルとなる「IBM PureData System for Analytics N２００２－００２」を新たに追加します。これは、２０１３年２月より提供を開始してい る、ハイパフォーマンス・モデルの小規模構成版として位置づけられます。Netezzaテクノロジーの特長である超並列処理のシステム設計はそのままに、 データ処理を行うブレードやディスクの本数を抑えることで、エントリー・クラスに求められる性能と価格を実現しています。ビッグデータの高度な活用への需 要がますます広がっていくなかで、中堅中小企業や部門単位、拠点単位での導入など、幅広いニーズにこたえる製品です。
