2012年03月23日
Hadoopに対するデータの統合、ストリーミングそしてクレンジングに向けた幅広い機能を提供
米国カリフォルニア州ロスアルトス--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- グローバルなオープンソースソフトウェアのリーダーとして広く認知されるTalendと、業界で最も先進的なApache Hadoop提供プロバイダであるMapR Technologies, Inc.は、3月21日、業界を牽引するオープンソースのビッグデータ統合ソリューションであるTalend Open Studio for Big Dataと、企業のHadoopユーザにハイパフォーマンスでスケーラブルな統合オプションを提供するMapRのHadoop Distributionの連携が確認されたことを発表しました。
Apache Software License（ソフトウェアライセンス）のもとで提供されたTalend Open Studio for Big Dataは、Apache Hadoopをネイティブにサポートする、強力で幅広い用途を持つビッグデータ統合のためのオープンソース ソリューションです。Talend Open Studio for Big Dataでは、高度な分散データ処理に向けたApache HadoopのMapReduceアーキテクチャを活用することで、ネイティブなHadoopコードを生成し、最大の拡張性を実現するためにHadoop内部で直接データ変換を実行します。操作性の高いグラフィカルな開発環境がデータ統合作業のデザインの効率を劇的に向上させます。
フォレスタリサーチ（Forrester Research）の最新のレポートでは、次のように述べています。
「ビッグデータは、非常に巨大な構造化、非構造化、半構造化データの高速な処理や分析すべてに関係します。Hadoopは分析を目的とする巨大なデータ処理のための拡張性あるデータプラットフォームを提供しますが、データをHadoopプラットフォームに向け変換することは、多くの場合容易ではありません。ほとんどの主要ETLベンダーは、データベースやデータウェアハウスから膨大なデータをオフロードするために、Hadoopと自社のソリューションを統合する拡張を行なっています。」1
1 Forrester Research, "The Forrester Wave(TM): Enterprise ETL, Q1 2012”, February 27, 2012.
Talend Open Studio for Big Dataは、現在、市場で利用可能な（Hadoopおよび他の多くのデータプラットフォームとITシステムの双方に有効な）幅広いコネクターによって、Hadoopとその他の情報システムの間のギャップを埋めます。Hadoopコネクターは、Talend Open Studio for Big Dataに含まれており、MapRのHadoop Distributionとの併用が認証された以下の機能を持ちます。
-- バッチまたは、ストリーミングモードでのHadoopからのデータロード、抽出のためのHadoop Distributed File System (HDFS)
-- MapRのハイパフォーマンス標準ファイルベースアクセスを使用したデータロード、抽出、そして変換のためのNFS
-- Hadoopのカラム指向データベースへのデータロード、抽出、そして変換のためのHBase
-- MapRクラスターのパワーを活用したインプレースでのHadoopデータ処理のための、Pig (Pig Latin生成)およびHive (HiveQL生成)
-- Hadoopからデータベースへのダイレクトなリンクをコーディング不要で構築するSqoop
また、MapRのDistributionは、EMC Greenplum MR EditionおよびCisco UCSに対しても利用可能となっています。
他の情報システムに対するHadoopの接続性確保に向け、Talend Open Studio for Big Dataでは、下記のシステムに対する比類ないコネクター群を提供しています。
-- Oracle、MS SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、Teradata、Vertica、EMC Greenplum、 Infobright等のデータベース
-- SAP、MS Dynamics、Salesforce.com等のERP/CRMシステム
-- Amazon Web Services、NetSuite、Marketo、Google、Twitter等を含むSaaS、クラウド、ソーシャルプラットフォーム
-- 構造化、多構造化、半構造化、フラット、XML等のファイル
-- メインフレームおよびミッドレンジシステム、COBOLファイル等
「私達は、MapRのDistributionに対するTalendテクノロジの適合確認を発表できることに大変興奮しています。組織は、収益性と競合優位性の改善に向け、ビッグデータを利用するために、Hadoopとその他の情報システムを統合することができなければなりません。Talendはそのための機能を提供します」とMapR社ビジネス開発担当シニアディレクターのAlan Gearyは話します。
Talend Open Studio for Big Dataは、Talend Platform for Big Dataのコアコンポーネントです。組織は、本コンポーネントが提供するビッグデータソリューションを導入することで、その生産性を数週間〜数ヶ月間から、数時間以内に向上することができるようになります。Talend Open Studio for Big Dataは、構造化、半構造化、非構造化などすべてのタイプのデータを容易に統合することができ、ビッグデータに関わるツールやテクノロジにおける技術的な複雑さを抽象化して、組織におけるリソースを最大限に活用できるようにします。The Talend Platform for Big Dataは、すべてのApache Hadoopディストリビューションと互換性を持っています。
Talendの最高執行責任者(COO)兼共同設立者のファブリス・ボナンは、「MapRは主要なHadoopディトリビューションのひとつを提供しています。私達は彼らと協業できることを非常に嬉しく思っています。Talend Open Studio for Big Dataは、組織がビッグデータから意味ある洞察を集めるための支援を行い、Hadoopの配備を促進します。Talendは、Hadoopの主要な実装に向け保証された支援を提供することで、Hadoopをよりアクセスし易くし、企業内での統合を促進し、ビッグデータの管理や分析のための拡張性あるオプションを提供します」と話します。
MapR Technologiesについて
MapRは、Hadoopを前提に、より多くのビジネスユーザーに向け、ビッグデータ管理および分析機能を提供します。受賞歴のあるMapR Distributionは、データ保護、事業継続性と共に、かつてない信頼性、スピード、そして使い易さをHadoopにもたらし、顧客がビッグデータの分析力を活用できるようにします。MapRは、カリフォルニア州のSan Joseに本社を構えます。Lightspeed Venture Partners、NEA、そしてRedpoint Venturesなどが投資を行なっています。最新のMapR Distribution for Apache Hadoopをダウンロードする場合は、http://www.mapr.com/products/downloadをご参照ください。
Talendで “ビジネスつなぐ” コミュニティ
-- Talendのすべてが分かるビジネスコミュニティがオープン！最新情報の確認やメンバー間でのコミュニケーションに是非ご活用ください。
「Talendビジネスコミュニティ」の登録については、こちらをご覧ください。
https://www.talend-bc.jp/static/about_regist.html
Talend について（http://jp.talend.com）
Talendはオープンソース・ミドルウェアソリューションのマーケットリーダーです。eBay、Virgin Mobile、ソニー・オンラインエンタテインメント、ドイツポスト、アリアンツなど、世界中で3,500以上のお客様が、Talendソリューションとサービスを導入し、最小限のコストでデータ統合−ETL、データクオリティ、マスタデータ管理−およびアプリケーション統合の価値を最大に高めることに成功しています。1,500万回以上製品がダウンロードされていることからもわかるように、Talendのソリューションは、最も世界で広く普及し本番で使われているソリューションであると言えます。Talendは、北米、ヨーロッパ、アジア、日本の各国にオフィスがあり、さらに技術パートナー、サービスパートナーから成るグローバルネットワークを持っています。昨年度だけで、Talendは、注目すべきオープンソースカンパニーとNetwork World誌に命名され、AlwaysOn Global 250、Red Herring Top 100 Europe、VAR Guy’s Open Source 50およびInfoWorldのBossie賞などを受賞するなど、最高の名誉を得ています。
詳細な内容につきましては、http://jp.talend.com をご覧ください。
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