27年5兆円市場に リアルタイム分析、IoT普及で急拡大
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注目のコメント
AI、オープンリソース、クラウドがキーですね。
個人的にはボタンというものがなくなる可能性もあるのかなと思います。音声、が入力という動作のキーとなり、出力も音声となるのかなと。
そこにどんどんどんどん可視化とアルゴリズムが蓄積されていき、1to1で家電やその他製品がユーザーと時を共にして内蔵AIがその人の特徴を捉え、機能していくのでしょうか。
イメージをする事で新たな開発となり、またデメリットも今後ますます展開される中、製品もどんどん変化していくんでしょうね。日経でHazelCastの名前を見る事になるとは・・・
記事中の技術で現在一番影響力があるのは恐らくKafka。現在のリアルタイム分析の流行の中ではビッグデータが流行った時代のHadoopに相当する立ち位置。
元々はリアルタイムデータを詰めこんで他に伝搬する分散メッセージブローカーとして始まった技術で、イベント指向と呼ばれる近年トレンドのシステム設計の中で既存のデーターベースと対を成すシステム統合の中核技術として広く使われています。
ただ分析や機械学習の基盤としてはKafka(Confluent)単品ではまだ力不足で、Kafka+Sparkの様に他の技術と組み合わされることも多いです。
HazelCast、GirdGain(Apache Ignite)は基本的には複数マシンのメモリを繋いで使うメモリーグリッドで元々の定番用途はキャッシュ。Kafkaもそうですが、これらは元々はメッセージブローカーやメモリーグリッドだったのが、それらを基盤としてSQLやデータ処理が後付けで開発された経緯があります。
というわけで、一口でリアルタイム分析基盤とは言っても寄って立つ基盤技術が全く異なるため、現状ではそれぞれ用途を選ぶというのが現実です。「イベントの発生直後に反応できる」という点は非常に可能性を感じますね。
データ処理に要する時間・プロセスはお客様にとって見れば「待ち」以外の何物でもなく、企業としても付加価値が適用できない時間となります。
また、人間の感情は盛り上がりと落ち着きが絶え間なく訪れるため、「お客様の盛り上がっている気持ちそのまま」に訴えることが可能になる、という意味でもリアルタイム性の価値があると思います。
