1．は　じ　め　に

　ビッグデータとは何か？　単に巨大なデータだけがビッグデータではない．ビッグデータの特徴として3V若しくは5Vがよく知られている．3Vとは，

 ・ Volume（データの量）

 ・ Variety（データの多様性）

 ・ Velocity（データの速度）

のことである．例えば，データ量がペタ，エクサバイト級に大きいこと．数値，テキスト，画像などデータの型や性質が多様であること．ものすごい速度で生成されるデータを低遅延で処理しなければならないことを意味している．5Vについては人によって定義がやや異なるが，

 ・ Variability（データの変動性，ばらつき）

 ・ Veracity（データの正確性）

などが追加されている．実際，データの質，量，特徴は時々刻々と変化するし，データや処理結果には精度が要求される．ここで要求される5Vの度合いはアプリケーションによってまちまちであり，そのためのシステムも実に多様である．本稿ではビッグデータ処理における特徴的な基盤システム（通常はハードウェア，OS，ミドルウェアなどを指す）の例として，データ処理，データストア，計算基盤について現状の課題と動向を紹介する．

2．基盤システムの現状と課題

 （１） データ処理の現状と課題

　ビッグデータ，とりわけVolumeが大きなデータ処理のためにMapReduceが普及している．MapReduceはデータの各要素に対して与えられた操作を行うMapステップとその結果を集約するReduceステップから構成される．MapステップとReduceステップそれぞれにおいて並列化が可能であることからビッグデータを多数の計算機を用いてバッチ処理する際に有効である．実際，MapReduceフレームワークのオープンソースソフトウェアであるApache Hadoopはバッチ処理のデファクトスタンダードとなっている．ただし，Hadoopは速度（Velocity）が要求されるようなストリーム処理には最適化されているとは言えない．3.ではVolumeとVelocityを両立するためのアーキテクチャを紹介する．