Google Cloud Platform Japan Blog
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[GCP] Cloud Dataflow SDK for Java をオープンソース公開
2015年1月9日金曜日
データの持つ「価値」は、その分析を通じて得られるインテリジェンスにあります。しかし、データセットの巨大化や、多様なストレージ システムへのデータの分散の影響で、データからインテリジェンスを導くことは容易ではありません。さらにリアルタイム分析のニーズの増加など、いまエンジニアはさまざまな課題に直面しています。
Google は 2014 年 7 月、データ処理のためのまったく新しいマネージド サービス、
Google Cloud Dataflow
のアルファ版を発表しました。このサービスは、ビッグデータ処理基盤の運用の負荷を大きく引き下げ、エンジニアが開発のみに集中できる環境を提供します。データサイエンティストやデータアナリスト、そしてデータ処理に関わるエンジニアが、データを今以上に簡単に、より広い範囲で扱えるようにするものです。用途や使い方を問わず、分散システムを扱うための労力を不要とし、シンプルで直感的なプログラミング コンセプトを用いたデータからのインテリジェンスの抽出を可能とします。
今回 Google では、
Google Cloud Dataflow
の導入を促し、またさまざまなプログラミング言語や実行環境へポーティングできる土台を提供すべく、同サービスにアクセスするためのライブラリである「Cloud Dataflow SDK」をオープンソース化しました。
Gooole Cloud Dataflow は、Google 社内で用いられてきた
FlumeJava
と呼ばれるプログラミング モデルをベースとしています。FlumeJava の導入の過程で、データをインテリジェンスへ転換する上での多くの知見を得られました。この知見を基盤に、Cloud Dataflow SDK をオープンソースとして共有することで、次の 3 点で開発者コミュニティによるさらなる発展を促します。
ストリーム処理とバッチ処理の統合によるイノベーション
:Cloud Dataflow SDK では、バッチ処理とストリーム処理の両方を統合したモデルを導入します。この統合がもたらす再利用可能なプログラミング パターンが、開発効率の向上を実現するカギとなります。また、時間軸でのデータ集約のための
豊富なウィンドウ関数
を提供し、バッチとストリーム両方の種類のデータソースに対して同じ処理を適用できます。
さまざまなプログラミング言語による Dataflow プログラミング モデルのサポート
:Dataflow がサポートするプログラミング言語とプログラミング パターンは、今後も増加していきます。Dataflow をより多くのアプリケーションから使えるように、現在 Python 3 版 SDK の開発が進められています。
サードパーティのサービス環境での Dataflow の実行
:現在のIT開発、とりわけクラウド分野おいては、多種多様なサービスをいかにして組み合わせ構成するかが重要なポイントとなります。Cloud Dataflow は、大規模にスケール可能で、高い信頼性と一貫性を備えるマネージド サービスとして構築されていますが、一方で外部サービスへのポータビリティも重視されています。例えば Apache Storm や Spark、 Hadoop 製品ファミリーは引き続きは発展を続けているものの、それにともなうプログラミングモデルの分裂が開発者にとっての課題となります。大規模データ処理の実行環境やサービス環境のポータビリティを確保することで、そうした苦労をなるべくなくし、デプロイ先プラットフォームの選択肢を広げます。
バックグラウンドのさまざまに異なる開発者が分散データ処理を行えるシステムを、皆さんと協力して構築していけることが楽しみです。 GitHub の
Dataflow SDK for Java
リポジトリを通じたコミュニティへの参加をお待ちしています。
Cloud Dataflow コミュニティには、以下の方法で参加できます。
- Google Cloud Dataflow の
利用申し込み
-
ドキュメント
(英)による詳細の確認
- StackOverflow での議論への参加 [タグ:
google-cloud-dataflow
]
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