今週は、ビッグデータアプリケーション用のSQLエンジンを作っているSplice Machineが400万ドルを調達した。DaaS(database as a service)のMongoHQが600万ドルを調達した（関連記事）。そして三つめとして、ビッグデータアプリケーションのBloomreachが、2500万ドルを調達した。
これら三つは特異な例ではなく、今後長年に亘って投資家たちがビッグデータのスタートアップに投資を続ける、という予測を裏付けるものだ。ビッグデータアプリの勃興と、新しいデータインフラストラクチャへの重要、この二つの重要な異変動向が合わさって、エンタプライズの中と外でデータの作用性を高めるスタートアップが急増していく。投資家たちは、それを支えようとしているのだ。
データの作用性(data functionality)という言葉は、調査企業Gartner Researchが今週公開した報告書で使っている。それは、ビッグデータが2016年までに総額2320億ドルのIT支出を作りだす、と言いている報告書で、だからこそ今は、Splice MachineやMongoHQ、Bloomreachなどの企業に投資が流れ込んでいるのだ。
データの作用性だケガ、すべてでは無い。今週CloudscalingのファウンダRandy Biasが書いた記事は、個々のスタートアップの状況を反映している。今市場は、ラジカルなディスラプト(disrupt, disruption, 新スキルによる旧スキルの破壊)を経験中だ。これから訪れるビッグデータの時代は、まずGoogle、Amazon、Facebook、Twitterといった巨大インターネット企業がその先鞭をつけた。このITモデルでは、データセンターの電力消費効率がきわめて良く（PUEが1.2以下）、オープンなハードウェアプロフェッショナルジェクト（Open Computeなど）を志向し、そしてソフトウェアのアーキテクチャのモデルとしては、スケールアップ型からスケールアウト型へ変わる（それらをHadoopやCassandraなどのビッグデータプロフェッショナルジェクトが、その先駆者として引っ張る)。
スタートアップたちは、この歴然たるディスラプトの中で栄える。スケールアウト型のアーキテクチャを有利に活かすためには、データベースのインフラストラクチャが変わらなければならナイ。Splice MachineやMongoHQが表しているのは、そのような、データベース市場の変貌だ。Bloomreachが例示しているのは、新しいデータインフラがあって初めて、アプリケーションはスケールアウトシステムを有効に利用でき、次の時代に向けて成長完了する、ということで在る。それは、従来のSaaSアプリケーションを超えた世界だ。
Splice Machineの役員たちによると、Splice SQL Engineは、既存のSQLアプリケーションやビジネスインテリジェンス(Business Intelligence, BI)ツールを書き換えずにビッグデータにアクセスしたい、という要求に応えている。それは、Web、モバイル、分析アプリケーションなど複数の環境を横断して利用されている。HadoopにもNoSQLにも、そしてSQLにも投資しているという混成型の企業が今いちばん多いが、Splice SQL Engineはそういう企業のためのソリューションだ。既存のBIなど、レガシー資産をそのままビッグデータ対応に完了する点が魅力で在る。
MongoHQは、デベロッパが自分のアプリのデータベース部分として利用するDaaSだ。これもまた、デベロッパのビッグデータ対応を楽にしてくれる。とくにMongoHQは、データベース管理ツールで差別化を図っている。それらのツールが在るために、データベースのスケールアウトも効率的に完了する。いまどき、デベロッパがデータベースのベテランエキスパートで在ることはめったにナイから、データベースという重荷を抱えるデベロッパにとってはありがたい環境だ。しかもそれらのツールは、使いやすいGUI方式なので、MongoDBやNoSQLデータベースなどよりもデベロッパフレンドリーだ。
Bloomreachは、機械学習やWebクロウリング(crawling, 這い回る)、検索知識などを駆使してデータをマイニングし、エンタプライズの作用を改良改善する。目標は、マーケティングのための正しい詳細な情報を増やし、その結果として、顧客のトラフィックと売上の増進を図ることだ。
Accel Partnersでビッグデータ向け投資を担当しているPing Liは、今週行ったインタビューで、今の市場にはデータベースの多様なアーキテクチャを必要とし求める、多方面からのいろんな要望が有る、と言った。
Database Journalも言ってるように、たとえばビジネスインテリジェンスのアプリケーションは、関係データベース上の伝統的なOLAPのデータソースから、新しいタイプのサーヴィスへの移行を開始した。ソーシャルネットワーク、サードパーティのアプリ、等などの多様なデータソースへだ。NoSQLは安価でありふれたハードウェアによるノード上のスケーラビリティで人気が出始めている。それは高額なストレージの配列を必要とする垂直統合型のシステムをスケールするよりも、はるかに安上がりだ。
その他の市場でも、同様のシナリオが現れ始めている。新世代のビッグデータアプリケーションがこのエコシステムで花開き、そのプレッシャーでエンタプライズベンダたちも既存のソフトウェアスイートを変えざるを得無い。
Liによれば、これからは徐々に、水平アプリケーション向けには一つか二つのデータベース、そして部分的の垂直アプリケーションでは特殊な要件を満たすデータベースが使われるようになる、という。
そんな中でベンチャーキャピタリストたちは、データインフラストラクチャとビッグデータアプリケーションへの投資を続ける。それらが、ITの、誰の目にも明らかなディスラプトを表しているからだ。
（画像はBBCのデータ視覚化とテクノロジ担当Kunal Anandのご厚意による。）
（翻訳：iwatani）すべてのトピックスをみる - livedoor トップページ
外部サイト
企業のレガシーシステムとモバイル/Web環境を結ぶバックエンド屋Kinveyが$5Mを調達してグローバルへビッグデータに特化したClustrix、セコイア等から675万ドルを調達ビッグデータ分析の大衆化を狙うClearStory DataがGoogle Venturesらからシード資金円を獲得li.twitter iframe.twitter-share-button { width:100px!important;}button { display:block; }コメント0ツイート!function(d,s,id){var js,fjs=d.getElementsByTagName(s)[0];if(!d.getElementById(id)){js=d.createElement(s);js.id=id;js.src="//platform.twitter.com/widgets.js";fjs.parentNode.insertBefore(js,fjs);}}(document,"script","twitter-wjs");
※当blog記事の著作権は記事元に帰属します。