ユニケージ開発手法によるビッグデータ解析事例

2016/01/28㈲ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所© USP Lab. 2016

1

1.会社紹介
ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所© USP Lab. 20162

１．会社紹介（企業概要）
■企業概要
会社名
本社所在地
電話番号
ＵＲＬ
設⽴
役員
事業内容

：
：
：
：
：
：
：

有限会社ユニバーサル・シェル・プログラミング研究所
東京都港区⻄新橋３－４－２ ＳＳビル３階
０３－３４３２－１１７４
http://www.usp-lab.com
２００５年４⽉
代表取締役所⻑當仲 寛哲
ユニケージライセンスの販売、教育・出版事業、ＳＩ事業■役員のご紹介代表取締役所⻑ ：略歴：

當仲 寛哲（とうなか のぶあき）
1966年 兵庫県⽣まれ、東京⼤学卒業
1992年 株式会社ダイエー⼊社
1996年 システム改善により社⻑賞受賞
2000年 流通科学⼤学⾮常勤講師（〜2002年）
ＩＰＡ助成事業実施主幹
2005年

執筆実績

：

ＵＳＰ研究所を設⽴

流通系雑誌「販売⾰新」「⾷品商業」「商業界」等、執筆
ＩＴ関連雑誌「Software Design」「⽇経Linux」等、執筆▼ ＵＳＰ研究所

ロゴの由来
つくばい

当研究所のロゴマークは、京都の⿓安寺にある蹲踞をモチーフとしています。
これは、⽔⼾⻩⾨こと徳川光圀が寄進したものと⾔われ、そこには「吾唯⾜知」（われただたるをしる）と刻まれています。
私たちＵＳＰ研究所は、「⾜るを知る者は貧しくても⼼は豊かであり、⾜るを知らぬ者は、豊かと⾔えども⼼は貧しい」という禅の精神を伝えたこの“⾔葉”を掲げ、知⾜の精神をもって、ＩＴ社会の適正な発展の⼀助を担いたいと願っています。

© USP Lab. 20163

１．会社紹介（企業目的・事業分野）
ＵＳＰ研究所はユニケージ開発手法の「研究・教育・普及」活動を通じて、高度情報化社会の発展に寄与することはもとより、「知足」の精神で思いやりのある、心身共に豊かな「人の社会」づくりに、貢献することを目的としています。

研究教

育普及

ユニケージ開発手法の技術深耕

次世代を担う技術者育成と企業のＩＴリテラシー向上

業界の垣根を越えた理解と活用の推進

・⾼い開発⽣産性を⽀えるユニケージコマンドとシェルスクリプトの開発
・⾼い処理効率を実現するシェルとＯＳの研究・各業界・業種における業務システムの研究
・プロジェクトマネジメント⼿法の研究

・講習会の実施による、⾼度な技術と優れた⼈間性を兼ね揃えた⼈材の育成
・勉強会・講演会を通じた、企業・公共機関へのＩＴ啓蒙活動

・書籍・雑誌の出版を通じた思想と技術の普及
・ユニケージ開発⼿法を⽤いたシステムの開発
および導⼊⽀援・企業・エンジニア・研究者向けのコミュニティ
運営© USP Lab. 20164

１．会社紹介（研究活動）
早稲⽥⼤学■早稲田大学理工学術院・山名早人教授とともに、大手流通企業様の協力のもと、同社のデータを移植、効率のよい稼動環境に関する共同研究を実施、論文「マルチコアプロセッサ上におけるシェルスプリクト高速化手法」を発表

ＮＥＤＯ■ＮＥＤＯ（独立行政法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構）「平成２１年度第２回イノベーション推進事業」として、「パイプライン計算機とユニケージによる高速情報処理技術の実用化」を研究

東京⼤学■東京大学大学院総合文化研究科 玉井研究室とシステム文化について共同研究■東京大学情報理工学系研究科 江﨑研究室が設立したTクラウド研究会に参画

慶応義塾⼤学

名古屋⼤学■名古屋大学大学院工学研究科 河口信夫研究室 震災時のデータ集約アプリケーション開発研究へ協力■名古屋大学と位置情報サービス研究機構（Lisra）の共同研究に参画

WIDEプロジェクト■WIDEプロジェクト

東京農⼯⼤学

MIT⾦沢⼤学© USP Lab. 2016

■慶応義塾大学環境情報学部 大岩研究室と日本語プログラミングの共同研究■慶応義塾大学環境情報学部 村井研究室ライフクラウド研究コンソーシアムに参画

2012夏期ボードメンバー合宿で「USP developing method」を発表■東京農工大学 石井一夫特任教授とシェルスクリプトによる生物化学用のデータ解析手法の開発
および生物化学用の データ解析システムの構築に関する共同研究■米国、マサチューセッツ工科大学（MIT）スローンマネジメントスクール
ユニケージ開発手法によるビッグデータ分析に関する共同研究■金沢大学

電子教材の開発運用手法を適用した、ユニケージ開発の展開方法に関する共同研究5

１．会社紹介（教育活動）■ユニケージ開発⼿法教育講座
ユニケージ開発⼿法を習得するための講座を定期的に開催しています。

1. 前提知識のフォローアップ講座
・ユニケージのためのＵＮＩＸ⼊⾨編
・ユニケージのためのｗｅｂ⼊⾨編

2. ユニケージ開発⼿法基礎技術講座
・コマンド学習編
・シェルスクリプト学習編（バッチ処理）
・シェルスクリプト学習編（ウェブアプリケーション処理）・ユニケージお作法編
・ユニケージ開発環境セットアップ編
・システム運⽤・管理編
・ＳＱＬからの移⾏編
・ユニケージにおける統計コマンド編

3. ユニケージ開発⼿法 技能検定
ユニケージエンジニアとしての知識量・問題解決能⼒を検定する試験です。

© USP Lab. 2016

３級

ユニケージで開発されたシステムをメンテナンスできる

２級

開発プロジェクトの⼀員として、データ処理のプログラムが記述できる

１級

開発プロジェクトの⼀員として、ウェブアプリケーションを開発できる特級

⼀⼈でシステム構築できる6

１．会社紹介（普及活動）■コミュニティ運営

・ＵＳＰ友の会：シェルスクリプトファンのためのコミュニティ活動
・ＴｅｃｈＬＩＯＮ：著名なエンジニアを招いたＩＴトークライブ
・ＮＰＯ法⼈ビジネスシステムイニシアティブ協会：ITユーザー企業事例研究会
・ＵＥＣ(usp engineersʼcommunity)：ユニケージエンジニア向けのサイト運営
・US.Peace FARM：農業体験会、野菜頒布会、シェフズテーブル等を実施■出版活動

・ソフトウェア開発の名著の復刊、及びユニケージ開発⼿法など、ＩＴ関連書籍の発⾏
⽉刊シェルスクリプトマガジンの発⾏■講演活動「プログラミング言語ＡＷＫ」の原著を復刊

ユニケージ開発手法の論文集「ユニケージ原論」

月刊雑誌「シェルスクリプトマガジン」

・ＭＩＴ（マサチューセッツ⼯科⼤学） において講演。（2013年7⽉）
・ソフトウエアジャパン2014にて講演(2014年1⽉）
・Big DATA Tech CON出展 (US Boston 2014年4⽉）
・Interrop Tokyo2013において講演（2013年6⽉）
・情報処理学会連続セミナーにおいて講演。（2012年6⽉）
・Agile Japan2011にて基調講演。（2011年4⽉）
・Google Tech Talksにおいて講演。（2010年11⽉）© USP Lab. 20167

2.ユニケージ開発手法とは© USP Lab. 20168

２．ユニケージ開発手法について
ユニケージ開発手法は「やすく、はやく、やわらく」情報システムを構築できる日本発のシステム開発手法です。
ユニケージ開発⼿法は、ＩＰＡ主催の「ソフトウェア・プロダクト・オブ・ザ・イヤー ２００８ 基盤ソフトウェア部⾨」を受賞■ユニケージ開発⼿法のメリット
開発コストが１／４・安価なＰＣサーバとＯＳ（Ｌｉｎｕｘ）
・データはテキスト、プログラムはシェルスクリプト、ミドルウェアは不要
・システム更新無し（ハードやＯＳが変わっても、ソフトとデータはそのまま）②早い・速い１／４の開発期間で１０倍以上の処理速度

・プログラムが⾮常に短い（ソースコードが１／５０）
400万ステップ ＞ 8万ステップ
・１⼈の技術者が設計〜開発〜運⽤をする多能⼯⽅式
・無駄な機能を削ぎ落とす＋ハード性能を最⼤に引き出す③柔らかい

１週間に１本のペースでアプリケーションを改善

・プログラムがシンプルでカスタマイズが容易
・ソフトの各機能が相互依存しておらず、簡単に変更が可能
・整理整頓されたデータから、アプリケーションに必要なデータを⽣成①安い・易しい■特徴
ＯＳ
アプリケーション
データ管理
開発順序
サーバ配置⽅針
セキュリティドキュメント© USP Lab. 2016

：：：
：
：
：
：

Ｌｉｎｕｘ（ＵＮＩＸ系）の機能をフル活⽤する
ユニケージコマンド（usp Tukubai）を使⽤したシェルスクリプトで記述する
ＲＤＢを使わず、テキストファイルを整理整頓する
データを整理整頓するシステムを構築してから、アプリケーションを開発する
業務特化したサーバ同⼠のファイルのやり取りで全体のシステムを実現する
システム内部は⾃由度が⾼く、外部とのやり取りは強固にガードする開発の為のドキュメントは少なく、理解の為のドキュメントは充実している
9

2．弊社のソリューション紹介
１．ユニケージ開発ソリューションの提供
ユニケージ開発手法を用いて開発する為の教育とシステム構築（SI,ｺﾝｻﾙﾃｰｼｮﾝ)のご支援①ユニケージの教育コース開催②ユニケージコマンド群（usp Tukubai）：使用ライセンスで提供(安価な価格で提供）③技術サポート：（システム構築支援（SI)・技術支援（コンサルテーション）等）
２．ビックデータ処理ソフトウエア（オプション）
ユニケージコマンドのみでも複数のCPU(マルチコア）を使って高速処理をしますが、サーバを数台から数千台並列に接続し、さらに超高速処理を可能とする
専用追加シェルスクリプトコマンド群がオプションとして用意されています。
製品名：usp BOA(usp Big Data Oriented Architecture)

３．統計解析ソフトウエア（オプション）
約８０種類の基本的な統計解析コマンド群がオプションとして用意されています。
製品名：usp Tukubai 統計コマンド© USP Lab. 201610

2．ユニケージの適用分野
ユニケージは下記の分野で使われています。

１．ビックデータ処理(大容量データ処理、集計、演算、ソート，検索）２．超高速ＥＴＬ
３．超高速ＢＩとビジネス指標分析
４．超高速ログ解析
５．超高速開発ソリューション
６．超高速バッチ処理
７．基幹系システム構築
８. その他© USP Lab. 201611

2．大容量・高速処理の紹介（usp BOA搭載の処理能力）
デモ① 10億件 トランザクション処理

マスタサーバ

CPU: Xeon E5-2687W 3.10GHz x2
Memory: 128GB
HDD: SATA 1TB

シェルスクリプトはここだけに記述

boam

Infini-band
Network

スレーブサーバ
５台
⼤量データの保持
実際の処理

boas0
01
20億件

boas002

20億件

boas003

boas0
04

20億件

boas005

20億件

適切なデータ配置設計を⾏います

デモ② 100億件BigData (分散 Text Files)©

USP Lab. 2016処理

20億件

CPU: Core i7-3960X
3.30GHz
Memory: 32GB
HDD: SATA 1TB

データ量の増加に合わせてスケールアウト可能
122．大容量・高速処理の紹介（トランザクション処理速度）
デモ① 10億件 トランザクション処理
処 理

内 容

概 要

説 明

処理速度

１．抽出

para-grep

１０億レコードから１０並列処理で１２３から始まるレコー
ドを抽出する３秒

２．ソート

clust-qsort

ランダムな１０億レコードを5台のスレーブサーバで４０並列処理で昇順ソートする

９７秒

３．集計

clust-sm2

ランダムな１０億レコードを５台のスレーブサーバで４０並列処理でキー毎にサムアップする

３５秒

４．演算

clust-awk

１０億レコードを５台のスレーブサーバで４０並列処理で項⽬間演算をする

２２秒

clust-lcalc

多倍⻑精度演算を⾏う

６７秒

５．結合

clust-join1

１０億レコードを５台のスレーブサーバで４０並列処理で結合処理を⾏う、マスターは⽐較的⼩さい

３７秒

６．複雑な処理

clust-shell

１０億レコードを５台のスレーブサーバにキーブロック単位に分割し、指定した処理（キーサムアップ、平均値、丸め、リテラル処理）を４０並列処理させる

１７秒

通常のコマンド（例：sm2)を複数台のサーバで処理させるにはclustを先頭に付けたコマンド（clust-sm2)で簡単にコーディングができます。＝＞パラレル化したシステムも簡単に構築できます。
© USP Lab. 201613

2．大容量・高速処理の紹介（ビックデータ処理(100億件)
デモ② 100億件BigData (分散 Text Files)
処 理 内 容１．ビックデータ抽出
apli-select２．ビックデータ更新(新規＋変更、削除、演算）

apli-update
apli-delete
apli-sumup
３．ビックデータ検索
apli-search© USP Lab. 2016

処理

概 要 説

明

処理速度

スレーブサーバに分散配置された100億レコードのデータに、1万トランザクションのマッチングセレクト（結合と排他）を⾏う

４.５秒

スレーブサーバに分散配置された100億レコードのデータに、1万トランザクションの更新（新規＋変更）、削除、演算を⾏う

５.５秒

スレーブサーバに分散配置された100億レコード １.２秒の会員データから、ランク、性別、出⾝地、年代、登録期間、最低平均スコアを指定して検索する

14

2.なぜビッグデータの高速解析が可能か© USP Lab. 201615

ユニケージ開発手法のビッグデータ処理ソリューション

ユニケージ開発手法
z コマンドＣ言語の高速ライブラリ）z パイプラインによる並列処理

さらに大規模・高速並列処理
クラスタ対応専用コマンド群

z ミドルウェアによるオーバーヘッドがゼロ
z ush（高速シェルを開発）
z Pompa テクノロジー（テキストファイルの分割とメモリ上のキャッシュコントロール）__ Lab. 2012
© USP

複雑な統計解析処理
usp Tukubai
統計コマンド16

usp Tukubai 統計コマンド
約８０種類の基本的な統計手法をユニケージ開発手法で使用できるようコマンド化。
Rと同等の統計解析をビッグデータでも高速実行。
ユニケージ開発手法

統計コマンドusp Tukubai

コマンド
データクレンジング

usp Tukubai

コマンド
レポーティング

統計解析

 大容量データの整理、分割
 データ形式の変換
 データの結合 異常値の検出
 単純集計 連続量から離散量への変換

 多変量解析 行列計算 ABC分析（重点分析）
 自己回帰分析
 自己回帰移動平均モデル

 データの整形 csv、XMLなどにデータ変換
 Excel、PDFなどに出力などなどなど__ Lab. 2012
© USP

17

3.ビッグデータ解析事例© USP Lab. 201618

3.ビッグデータ解析事例

事例企業

事例

目的

①某ぐるめサイト

検索ログデータ分析

広告への反応率向上のため、検索者ごとの検索ワードやページ移動履歴から、プッシュすべき情報を分析②某携帯キャリア

無線機器の設定値分
析

機器の設計制度の向上、設置・メンテナンス効率向上のため、無線機器の設定情報について設計値と実際の値を比較分析③某流通系研究所

データ分析サービス

分析のプロの様々なニーズに応えるため、多様な項目での分析が可能な分析システムを、拡張性・柔軟性を維持しながら開発© USP Lab. 201619

① 某ぐるめサイト（検索ログデータ分析）© USP Lab. 201620

③某グルメサイト

検索ログデータ分析
検索者ごとの検索ワードやページ移動履歴から、プッシュすべき情報を分析

Apacheログ 1か月分の集計（1日分のデータｘ31）
データ件数 約４７００万件（46,935,720件）
データサイズ 約１８ＧＢ（18,795,011,049byte）
ＳＱＬ （Netezza）
ステップ数：３４３

処理時間 ：３時間

1 SELECT
2 TO_CHAR(a.ACCESS_DATETIME, 'YYYY MM DD HH24 MI SS') AS date_time,
3 SERVER,
4 RegExp_replace(RegExp_replace(CLIENT_REQ, '^[^ ]+ ([^ ¥?]+).*', '¥1'), 'index¥..*', '') aspage,
5 'pv' as flg,
6 IP_ADDRESS || USER_AGENT as uniq_id,
7 CASE
8 -WHEN RegExp_like(REFERER, 'google.*(¥?|&)q=', 'i')
9 -THEN 'Google'
10
WHEN RegExp_like(REFERER, 'yahoo.*(¥?|&)p=', 'i')
11
THEN 'Yahoo'
12
WHEN RegExp_like(REFERER, 'biglobe¥.ne¥.jp.*(¥?|&)q=', 'i')13
THEN 'biglobe.ne.jp'
14
WHEN RegExp_like(REFERER, 'bing¥.com.*(¥?|&)q=', 'i')
15
THEN 'bing.com'
16
ELSE RegExp_replace(REFERER, '^http(s|):¥/¥/([^/]+).*', '¥2')
17
END AS domain,
18 CASE19
WHEN RegExp_like(REFERER, 'google.*(¥?|&)q=', 'i')20
THEN RegExp_replace(REFERER, '.*(¥?|&)q=([^&]+).*', '¥2')

ユニケージ （5台分散処理）
ステップ数：１９７

処理時間：１分２８．６２４秒

10 ####################################################################
11 # 正規表現テーブルからフィルタコマンドを生成
12 ####################################################################
13 # generate_ok_command <tag> <file>
14 generate_ok_command () {15 awk '{print "tagcond ¥047%'$1'~/"$1"/¥047"}' $2 | sed '2,$s/$/|/' | tac
16 }17 # generate_ng_command <tag> <file>
18 generate_ng_command () {19 awk '{print "tagcond ¥047%'$1'!~/"$1"/¥047"}' $2 | sed '2,$s/$/|/' | tac
20 }27#####################################################################
28 # pv データの作成
29 ####################################################################
30 #### WHERE 文の処理
31 fromcsv $data|
32 tee $tmp-data|
33 tagself ACCESS_DATETIME SERVER CLIENT_REQ IP_ADDRESS USER_AGENTREFERER|
34 tagcond '%ACCESS_DATETIME>="2013-0501_00:00:00"&&%ACCESS_DATETIME<="2013-05-31_23:59:59"' |タイムリーなプッシュ情報の提供 → 反応率が上がり広告収入アップ© USP Lab. 201621

② 某携帯キャリア（無線機器の設定値分析）© USP Lab. 201622

③某携帯キャリア（無線機器の設定値分析）
データ変換と比較
無線ネットワーク機器（３０万台）

設定
データ
(XML)

データ
変換

設定
データ
(実際の設定値)

1000項目/機種
日々現場で設定値を調整

データ比較

設定
データ
(設計値)

設計上の値差異をフィードバック
設計の精度を上げていく→現場での調整が減少

設計精度の向上 → 現場の調整作業効率がアップ
精度の高い新機器の開発© USP Lab. 201623

③ 某流通系研究所（データ分析サービス）© USP Lab. 201624

③某流通系研究所（データ分析サービス）

ユニケージ開発手法採用の背景
データ分析サービスの概要
ドラッグストア、コンビニ、総合スーパー等、様々な調査実験店舗から収集・蓄積する膨大なPOSデータ、レシートデータ、ID-POS（カード課員）データ等（直近4年で20億件）を、スピーディに検索、集計、分析するデータ検索分析ツール。
研究所の会員企業向けのサービス。各企業のデータ分析のプロが利用する。

z ユーザーの高度な分析ニーズに応えるため、ＳＡＳパッケージのカスタマイズを重ね、プログラムが複雑化。
システムの拡張性・柔軟性が失われ、サービスの追加・変更が困難に。
→ ユニケージコマンドの拡張性→ 大量データの高速処理に注目
z せまるサーバの保守切れ→ 短期間に現システムと同等の機能を開発できる生産性が求められる
z 高額のライセンス料© USP Lab. 201625

③某流通系研究所（データ分析サービス）

経緯
導入の流れ

２０１２年８月

研究所メンバーがイベントでセミナー受講。導
入検討開始。

２０１２年１２月

開発開始。
①１０種類のデータのうち、最も高度汎用性が高い分析メニューを、ＵＳＰエンジニア１名で開発。特殊な分析に対しては、コマンドを新規開発。
②ＮＴＴデータのエンジニアが、①から派生させて残り９種類のデータ分析を開発。

６ヶ月
成果© USP Lab. 2016

２０１３年５月

平行稼働開始、６月本稼働。

パフォーマンスの向上

・５倍程度の高速化。
・２０多重でも問題なしと評価。

新機能の追加内製化でユーザーの新たな分析ニーズにスピーディに応える。

データの活用度向上

従来機能の使い勝手を改良し、作業効率が上がることによって、ユーザーのデータの活用度が向上。
26

③某流通系研究所（データ分析サービス）

システム概要（1/2）
１０種類のデータ種類×８種類の分析メニュー○…分析可
分析メニュー

○

○
○
○

○
○
○

○

○

○
○
○

○

流研モデル

○

○
○
○

売価

○
○
○
○
○
○

バスケット

© USP Lab. 2016

○
○
○
○
○
○

購買スイッ チ

データ種類

1.POS
2.消費者情報
3.Q-カード会員購買データ
4.C-カード会員購買データ
5.ドラッグストア POS
6.ドラッグストア レシート
7.ドラッグストア カード会員購買デー
タ
8.ドラッグストア POS
9.コンビニ POS
10.コンビニ レシート

トライアル・リピート

ABC

購買者属性

売上

売上トレンド

処理速度アップのためにコマンドを新規開発

回帰分析コマンド（統計コマンド）を
新規開発
○
○
○

○

○
○

○

○
○
○
○
○
○

○

○

○

○

○
○
○

○
○
○

プログラムを応用して開発
USPエンジニアが開発プログラムを応用して開発

27

③某流通系研究所（データ分析サービス）

システム概要（2/2）
Ｗｅｂ画面
各種指標設定（売上ABC分析の場合）

CSVファイル出力© USP Lab. 201628

③某流通系研究所（データ分析サービス）評価■単性能性能評価
データ抽出条件
No.

パターン

実行時間

現行実行時間

期間

店舗

商品

会員

1 7日間

1分12秒

5分05秒

7日

2店舗

JICFS細分類1つ

全2 基本

4分44秒

7分36秒

4週

2店舗

JICFS細分類1つ

全3 全商品

4分35秒

16分31秒4週

2店舗全全4 全店舗

2分23秒

5分10秒

4週

全13店舗

JICFS細分類1つ

全5 3ヶ月

4分55秒

12分43秒

3ヶ月

2店舗

JICFS細分類1つ

全6 1年

6分27秒

60分7秒

1年

2店舗

JICFS細分類1つ

全1年

全13店舗

全全7 全部
ユニケージ

SASzサーバ構成

1．サービスサーバ CPU：Xeon（8コア／2.30㎓） MEM：64GB HDD：2.4TB
2．ストックサーバ CPU：Xeon（6コア／1.90㎓） MEM：48GB HDD：2.4TB

現在の20億件から日々増え続けるデータ量に対応（過去4年間分だけ→より長期の観測、新たな解析が可能に）

作業効率が上がり、ユーザーのデータ活用度が向上 → サービス性向上
ユーザーニーズにすばやく応え新機能開発 → サービス性向上© USP Lab. 201629

4.ビッグデータは「超」ビッグデータへ© USP Lab. 201630

5.データは爆発的に増え続ける• IoT デバイスの登場• 画像、動画情報の一般化• ネットワーク回線の広帯域化– 4Gから5Gへの移行で、データ量は2020年～2025年の10年で 2010年の1000倍に© USP Lab. 201631

「超」ビッグデータ時代のシステム
ビッグデータ時代

データ増加をハードウェアで解決
ハードウェア

ソフトウェアRDB
過去

単一CPUの処理速度の限界→スケールアップは高コスト→スケールアウトはできない

Map Reduce システム(Hadoop)
現在

並列化
高速通信

→汎用性を求めたためパフォー
マンスチューニングが難しい→習得が困難超ビッグデータ
時代

状況と目的にあったデータ構造と分散型のソフトウェアツールで解決© USP Lab. 2015

今後

ハードウェア分散
データ分散
処理分散→トータルなしくみ→シンプルで習得容易なことが必要
32

まとめ

IoT時代、データは爆発的に急増。
ビッグデータは「超」ビッグデータに。
データ分析/活用はデータの組み合わせが必須
しかも、データ項目は変化していく。

高コストなハードやDBのスケールアップは非現実的。
記述量が多く、理解が難しいソフトも同様。
スケールアウト＋簡易な記述の分散型ソフトウェアの時代
解析目的と活用センスと実行力を競う時代© USP Lab. 201533