グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第95回　Dremel：10年間の進化を振り返る（パート2）

私が編集支援しているCTC教育サービスのコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第95回　Dremel：10年間の進化を振り返る（パート2）」が公開されました。興味がある方はご覧ください。

＃＃＃

はじめに
　前回に続いて、2020年に公開された論文「Dremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale」を紹介していきます。論文のタイトルある「Dremel」は、Google社内のデータ分析ツールの名称で、Google Cloud Platformで提供されているBigQueryは、このDremelが元になっています。

Dremelのアーキテクチャーの特徴
　前回の記事でも触れたように、この論文では、2010年以降のDremelのアーキテクチャーの変化を紹介しており、現在のDremelの特徴を次の5つの観点から説明しています。

・ANSI準拠のSQL
・計算リソースとストレージリソースの分離
・In situ（イン・サイチュ）分析
・サーバーレスシステム
・カラム型ストレージ

　今回は、「In situ（イン・サイチュ）分析」と「サーバーレスシステム」の2つについて解説します。

In situ分析
　In situ分析というのは、分析専用のデータベースにデータをアップロードして分析するのではなく、他のアプリケーションが使用する既存のデータをそのままの形で分析するという考え方です。特にGoogle社内には、MapReduceなど、さまざまなデータ処理ツールがあります。たとえば、MapReduceが出力したデータをそのままの形で分析できれば、膨大なデータをアップロードする時間を節約することができます。

この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai295.html