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マイクロフォーカス、大規模で厳しい要件に柔軟に対応する分析プラットフォームVertica 10を発表

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～マルチクラウドとハイブリッド環境にまたがるデータサイロを統合し、非常に大規模なスケールでより優れた洞察を引き出す先進の分析データウェアハウス、TensorFlowとPythonの高度な統合によって大規模な機械学習の運用を可能に～

2020年3月31日　米国カリフォルニア州サンタクララ
Micro Focus（LSE: MCRO; NYSE: MFGP、マイクロフォーカス）【https://www.microfocus.com/ja-jp/home】は本日、Vertica Analytics Platform（以下Vertica）の最新版「Vertica 10」を発表しました。
今回のリリースには、機械学習の大規模な運用を強化にするほか、Eonモード*での導入オプションを拡張して、主要クラウドとオンプレミスのデータセンターを通じて最も集中する様々なワークロードへの対応を実現するなど、大幅なアップデートが含まれます。Vertica 10によって、企業はデータサイロを統一、現在および将来的に意味のある展開モデルを活用し、指数関数的に増加するデータを収益化して、リアルタイムのビジネスチャンスを獲得できるようになります。

マイクロフォーカスのVertica担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、コリン・マホーニー（Colin Mahony）は次のように述べています。「多くの企業は長年にわたり大量のデータを取り込んできましたが、ここにきてデータドリブンな組織に変革するために必要なビジネスインサイトを得るという課題に直面しています。さらに、クラウドアーキテクチャーを活用してコンピューティングとストレージを切り離したいという市場の要求と、クラウドオンリーのデータウェアハウスにすることで増大するコストやリスクとのバランスを取る必要があり、一方で膨大な可能性を秘めた機械学習プロジェクトについては、これまでなかなか本番環境に移行できずにいます。Vertica 10は統合分析戦略の選択肢を広げ、拡大するデータサイロやクラウド、オンプレミス、ハイブリッドが混在する環境、大規模なスケールで機械学習を運用可能にするという差し迫ったニーズに対応します」

Vertica 10は、Python とTensorFlow*の統合を深め、PMML （Predictive Model Markup Language）標準モデルフォーマットを提供してクロスプラットフォームでの互換性を実現します。人気の高い言語やツールとの統合を提供することで、データサイエンティストは引き続きPythonやTensorFlowを使用しながらより大量のデータや並列化されたパフォーマンスの利点を活かして精度や再現性を向上していくことができます。

Vertica 10は、Eonモードでの導入や共用ストレージのオプションを拡張します。Vertica Eonモードで共用ストレージとしてのGoogle Cloud Platform（GCP）やApache Hadoop HDFSへのサポートが拡大されたことで、企業にはインフラコストの最適化や運用の簡素化のために、より多くの選択肢が与えられます。VerticaのEon
モードをオンプレミス環境で使用する場合、Pure Storage FlashBladeのサポートに続いて、HDFSやMinIO向けのサポートも追加されました。また、クラウド環境においては、S3オブジェクトストアを使用した動的ワークロードの管理のために、より多くの選択肢が加わりました。従来のAWSに加えて今回GCPでも利用可能になったVeriticaのEonモードの拡張により、動的なワークロードを管理するためのパブリッククラウドの選択肢が広がります。

Vertica 10のその他の特長と機能強化は次のとおりです。
・新アーキテクチャ Eonモードへシームレスな移行：移行のための新たな機能によって、VerticaのエンタープライズモードからEonモードにシームレスに移行して、オンプレミス、ハイブリッド、クラウドでの展開に向けてコンピューティングとストレージを分離する次世代のデータアーキテクチャを採用できます。

・次世代の自動チューニング　Vertica Database Designer：Vertica Database Designerがアップデートされて、操作性や使いやすさが大幅に改善し、リソース使用量を桁違いに削減すると同時に、プロジェクション設計を改善して、クエリを一貫して高速化できるようになりました。

・幅広いセキュリティ強化：Vertica 10には、TLS証明書の管理プロセスの簡素化、LDAP Linkによるユーザー認証とパーミッション管理の改善、vertica-python用ケルベロス認証、新たなパーミッションシステムテーブル、新しい統合機能を備えたデータ形式を維持するVoltageの匿名化/暗号化製品のサポートの改善など、幅広いセキュリティ強化機能が搭載されています。

・PMMLとTensorFlowの統合で大規模なデータで機械学習：Vertica 10では、他のプラットフォームに搭載されたモデルやSpark、Python、SPSSなどの言語で構築されたモデルもPMML形式でインポートできるようになりました。PMMLモデルでエクスポートすることで、Verticaに搭載されたモデルもエクスポートでき、IoTが活用されるエッジノードなど、他のシステムでのスコアリングを行うことができます。また、ホットデータの予測や再現性のためのアーカイブを行うために、事前学習済みのTensorFlowモデルをVerticaにインポートして、ニューラルネットワークやカスタムの機械学習モデルを本番環境に導入することができます。

・幅広いデータフォーマットをサポート：Vertica 10では、S3やHDFS上のMap型、Array型からParquetのStruct型まで、複雑なデータタイプの分析が可能になり、SQLベースの分析を新たなユースケースに開放します。

詳細情報
Vertica 10 は今後数週間以内に世界各国のお客様向けのトライアルおよび販売を開始する予定です。
Vertica 10はライセンス持込み（BYOL：Bring Your Own License）のオプションとしてGoogle Cloud Platformでの導入が可能です。将来的にはGoogle Marketplaceで時間単位での提供も開始する予定です。この新たなソリューションをマイクロフォーカスのほかのソリューションと併せて活用することで、新規、既存のいずれのお客様も膨大な価値を実現できるようになります。
Verticaの詳細については、日本のWebサイト、【https://www.vertica.com/ja-jp/】あるいは、グローバルのWebサイト【https://www.vertica.com/】をご覧ください。
Verticaの最新情報については、Twitterの@VerticaBigData およびLinkedIn【https://www.linkedin.com/showcase/vertica-co/】をフォローしてください。
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