分散型インメモリ データベースを開発する企業 Exasol が、GPU と半構造化データのサポートを謳う最新アップグレードをリリースしました。
Dell やスポーツ用品大手の Adidas が使用しているこの分析データベースは、長年にわたり TPC 価格/パフォーマンス ベンチマークでトップを走り続けており、特に超並列コンピューティングを活用するために設計されました。
データベースではすでに統計スクリプト言語 R のほか、Python、Java、Scala、Julia が有効になっていますが、Exasol V7 ではオンプレミスでもクラウド システムでも機械学習のパフォーマンスを向上するために GPU を直接サポートしています。
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このドイツ企業のデータベースはプロプライエタリですが、オープンソースフレームワークをサポートしており、機械学習環境Apache SparkやKafkaストリーム処理へのコネクタを含む拡張機能を実現しています。GPUのサポートは準ベータプログラムに含まれています。Exasolはまた、GitHubで公開されているTensorFlow感情分析プロジェクトを紹介しました。このプロジェクトでは、10年分のAmazonレビューにおいて、Nvidia V100と32コアCPUのパフォーマンスを比較し、GPUの方が8.4倍高速であることが示されました。
Exasolデータベースアップデートの2つ目の追加機能として、同社はJSON関数をネイティブに統合し、ユーザー定義関数（UDF）を必要とせずにデータベースで直接サポートすることで、非構造化データおよび半構造化データを分析に組み込むことが容易になったと発表しました。同社は、これらのネイティブ関数により、ユーザーは複雑な変換・ロード関数や事前のモデリングなしで、これらのデータタイプを分析できると主張しています。
Exasol の CTO である Mathias Golombek 氏はThe Registerに対し、両方の開発の目的は、分析ツールや視覚化スイートを含む機械学習製品スタックの一部に Exasol を確実に組み込むことだと語った。
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「私たちはこれらのツールを置き換えるつもりはありません。人々は引き続きSparksやR、あるいはMicrosoftやGoogleのツールを使ってモデルの作成とトレーニングを行うでしょう。Exasolは、データウェアハウスの世界でこれらのモデルを運用可能にし、BIユーザーがそれらにアクセスできるようにする機会を提供します。」
「統計モデルは、業務プロセスのどこかに組み込む必要があるコード片に過ぎません。Exasolを使えば、データがクリーンで、データガバナンスとアクセス制御が確立されたデータウェアハウスにそれをアップロードできます。そして、例えばCFOにTableauのBIレポートへのアクセス権を与えることも可能です。これは、統計モデルを含むSQLビューを呼び出すもので、CFOはそれを理解する必要すらありません。これは、BIとAIという2つの世界を統合する新しい方法です」と彼は述べた。
IDCの欧州ソフトウェアリサーチ担当AVP、フィリップ・カーネリー氏は、ExasolはBIとアナリティクスの高速化を実感しているユーザーから高く評価されていると述べた。GPUと非構造化・半構造化データへの対応は、この技術にとって自然な進化だとカーネリー氏は述べた。「データサイエンスは組織においてますます一般的になり、サポートを必要とするモデルが生まれています。これは、Exasolが市場でのプレゼンスを維持するために行っている取り組みの自然な進化と言えるでしょう。」
「彼らの仕事にとって、パフォーマンスは間違いなくセールスポイントなので、GPU をサポートしないのはちょっとした弱点になるだろう」と氏は語った。
Exasol製品への3つ目の追加機能は、オープンスタンダードのデータモデリング技術であるData Vault 2.0のサポートです。これにより、データソースの変更、列の追加、属性の追加をより迅速に行うことができます。Exasolでは、すべてのData Vaultキーがハッシュ形式で保存されるため、ハッシュデータ型も作成しました。これにより、複数のテーブルやスキーマからのデータの結合や比較をより迅速に行うことができるとExasolは述べています。
2000年9月にドイツのニュルンベルクで設立されたエクサソルは、今年5月にフランクフルト証券取引所に上場し、8,750万ユーロを調達しました。「当社は有機的に成長しており、これは過去20年間で初めての大規模な資金調達ラウンドです」とCTOのゴロンベック氏は述べています。®
