2011 July « Agile Cat — in the cloud

July 27, 2011

アメリカ政府が取り組む、データセンターの大規模コンソリデーション

Filed under: Data Center Trends,Government — Agile Cat @ 8:18 am
Tags: Administration, Consolidation, Data Center, Data.gov, Defense Department, Departments of Agriculture, Departments of Justice, Obama

Feds Target 292 More Data Centers for Closure
July 21st, 2011 : Rich Miller
http://www.datacenterknowledge.com/archives/2011/07/21/feds-target-292-more-data-centers-for-closure/

The federal government has has identified an additional 292 data centers that it will close over the next 18 months as it continues its data center consolidation. The Obama administration published a list of 114 facilities it will close between now and the end of 2011, and 178 data centers targeted for closure in 2012.

アメリカ連邦政府は、データセンター･コンソリデーションを継続する中で、今後の 18ヶ月以内に閉鎖するデータセンターとして 292 ヶ所を選定した。 Obama 政権が公表したリストによると、2011年末までに 114ヶ所の、そして更に、2012年末までに 178ヶ所のデータセンターがクローズされることになる。

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A total of 81 data centers have already been closed in the massive consolidation that will hopes to shutter about 800 of the federal government’s 2,094 data centers by 2015. Federal CIO Vivek Kundra cites the huge number of data centers as the leading sign of inefficiency and duplication in the government’s IT operations. The White House says it expects the effort will save American taxpayers as much as $3 billion.

連邦政府が保有する 2,094ヶ所のデータセンターのうち、およそ 800ヶ所を 2015年末までに閉鎖するという、大規模なコンソリデーションの一環として、すでに 81ヶ所がクローズされている。連邦政府の CIO である Vivek Kundra は、政府の IT オペレーションにおいて非能率で重複する、莫大なデータセンターの存在について言及している。そして White House は、この試みにより、およそ $3 billion の税金が節約されると言う。

The Defense Department is closing the largest number of facilities, accounting for 114 of the 373 total data centers that have been closed or will be closed by the end of 2012. Defense is followed by the Departments of Agriculture (44 facilities) and Justice (36).

Defense Department がクローズするデータセンターは、2012年末までに閉鎖される 373ヶ所という総数のうち、114 ヶ所を数える。この Defence に続くのが、Departments of Agriculture （44）と、Justice（36）である。

The data centers added to the shutdown list this week are scattered across about 30 states and range from a 195,000 square foot Department of Homeland Security facility in Alabama to four Department of Agriculture data centers in the same zip code, each of which is less than 1,000 square feet.

今週のシャットダウン･リストに加えられたデータセンターは、およそ 30の州に点在するものであり、その規模としては、Alabama にる 195,000平方フィートの Department of Homeland Security ファシリティから、それぞれが 1,000平方フィート以下という、 Department of Agriculture の 4つのデータセンターにまで及ぶ。

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A full list of the data centers to be closed has been published on Data.gov, which allows you to filter by departments and closure date. It also enables users to view the facilities on a Google map, which we’ve embedded below. It can also be viewed directly on the Data.gov web site.

これらのクローズされるデータセンターの完全なリストが、Data.gov 上で発表されているが、部門や日付などでフィルタリングすることも可能だ。そして、右記に示すように、 Google Map 上に個々のファシリティを重ねあわせることができる。それらは、Data.gov Web サイト上でも確認できる。

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財政の逼迫という問題もありますが、本質的に必要なものと不要なものを切り分け、IT の進化に応じたコンソリデーションを実施していくという姿勢に拍手です。そして、情報を公開することで、民間レベルでも利用することが可能な、IT のリソース／コストに関する指標も出来上がっていきます。素晴らしい。ーーー

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クラウドは他の IT と比べて、４倍速で急成長していく – IDC

Filed under: Cloud Businesses,Research — Agile Cat @ 7:22 am
Tags: Cloud Computing, Formtek, Frank Gens, IDC, market, PaaS, Research, SaaS

Cloud Computing: Growing 4x Faster Than Other Segments of IT Market
By Dick Weisinger, on July 20th, 2011
http://www.formtek.com/blog/?p=2258

IDC is forecasting a scorching annual growth rate of 27.6 percent for Cloud Computing over the next four years. That means that today’s $21.5 billion Cloud Computing market will grow to $72.9 billion by 2015. That is four times faster than other segments of the worldwide IT market. The IDC study also finds that Cloud Computing is the central component of a revolution now occurring in IT.

IDC の予測によると、今後の 4年間にわたって Cloud Computing は、年率 27.6% という強烈な成長を果たすことになる。つまり、今日における $21.5 billion クラウド･コンピューティング･マーケットは、2015年までに $72.9 billion へと到達する。この成長率は、ワールドワイドな IT マーケットにおける、他の領域と比較して 4倍の速度となる。この IDC の調査によると、IT の世界で起こっている変革において、Cloud Computing が中心的な役割を果たすとも言われている。

Frank Gens, senior vice president and chief analyst at IDC, said that ”Cloud services are interconnected with and accelerated by other disruptive technologies, including mobile devices, wireless networks, big data analytics, and social networking. Together, these technologies are merging into the industry’s third major platform for long-term growth. As during the mainframe and PC eras, the new platform promises to radically expand the users and uses of information technology, leading to a wide and entirely new variety of intelligent industry solutions.”

IDC の上級副社長であり、またシニア･アナリストでもある Frank Gens は、『クラウド･サービスは、その他の破壊的なテクノロジーと結び付けられている。そして、それらのテクノロジーには、モバイル･デバイスおよび、ワイヤレス･ネットワーク、Big Data 分析、そしてシーシャル･ネットワークなどが含まれる。そして、これらのテクノロジーは、長期にわたり成長していく、この業界における 3番目のメジャー･プラットフォームへ向けて融合していく。メイン･フレームの時代および、PC の時代と同様に、この新しいプラットフォームはユーザー数と IT の利用を急速の増加させ、多様な知的産業のソリューションの間口と奥行きを広げていく』と発言している。

IDC identified five categories of cloud computing where they expect cloud computing to have the biggest impact: applications, application development and deployment, systems infrastructure software, basic storage, and servers. By 2015, IDC says that 46 percent of all new IT spending in these areas will be cloud based. And of the total money that will be spent on the cloud, 75 percent will be in the areas of Software as a Service (SaaS) and Platform as a Service (PaaS).

IDC は、クラウド･コンピューティングが、最大のインパクトを与えることになる 5つのカテゴリーとして、アプリケーションおよび、その開発とディプロイメント、システム･インフラストラクチャ･ソフトウェア、ストレージ、そしてサーバーを挙げている。 IDC によると、これらの領域における新規の IT 支出のうち 46% が、2015年までにクラウド･ベースなっていく。そして、クラウドに投入される全体的な資金のうち、75% がPaaS と SaaS に割り振られるとも発言している。

The trend to the cloud has implications for hardware vendors. Cloud providers will need to build out infrastructure to provide SaaS and PaaS services and that means they will need to buy large numbers of servers and storage. Hardware vendors will increasingly be selling bigger deals to smaller numbers of customers.

クラウドのトレンドは、ハードウェア･ベンダーとの密接な関わり合いを持っている。クラウド･プロバイダーたちは、SaaS と PaaS を提供するために、インフラストラクチャの構築を必要とし、また、大量のサーバーとストレージを購入することになる。そして、ハードウェア･ベンダーのセールスは、少数の顧客に対するる大口の取引へと向かっていくだろう。

The report also sees the US as leading the way into cloud computing. In 2015, the US will still account for more than half of Cloud market, but past 2015, IDC expects cloud computing to be adopted widely globally.

さらに、このレポートは、クラウド･コンピューティングへの移行において、アメリカがリーダーになると見ている。 2015年の段階において、アメリカがクラウド･マーケットの半分以上を占めるが、2015年以降は、クラウド･コンピューティングが世界的規模で採用されると、IDC は予測している。

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文中のリンクにある IDC のレポートですが、見ようと思ったら有償で、しかも $4,500 でした orz。・・・というわけで、ビンボーな Agile_Cat は、この Formtek のポストを読んで、あれこれと想像するしか無いのですが、この Formtek さんは、きちっとツボをおさえた、適切な情報を流してくれるので、とても助かっています。ーーー

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July 26, 2011

VMware による仮想化の実績を、インフォグラフで視覚化する

Filed under: VMware — Agile Cat @ 9:14 am
Tags: MNworld, virtualization, VMware, vSphere

VMware Virtualization is Everywhere [Infographic]
By John Paul Titlow / July 15, 2011 2:00 PM
http://www.readwriteweb.com/cloud/2011/07/infographic-vmware-infographic.php

Here on ReadWriteCloud, we routinely look and how and where virtualization is being used, both in our regular daily coverage and in white papers and case studies. While it’s not exactly breaking news that virtualization is widespread, there’s nothing look a good infographic to visually break down some of the key statistics.

この ReadWriteCloud においては、どこで、どのように、仮想化が利用されているのかを、一般のページおよび、ホワイト･ペーパーとケース･スタディで定期的に確認している。仮想化が広範囲におよぶという、正確なニュースを伝えるのは困難だが、いくつかのキーとなる戦略を示す infographic も無かった。

In particular, this infographic from VMWare looks at the adoption of their vSphere virtualization platform and breaks it down into some interesting stats.

とりわけ、この VMWare からの infographic は、vSphere 仮想プラットフォームの採用状況を確認するために、いくつかの興味深い統計値として、それらを分類している。

For example, if the 20 million VMs running on vSphere were physical machines and you lined them up, they would be twice the length of the Great Wall of China.

例えば、 vSphere 上で実行されている 2000万の VMが、もし物理マシンだったなら、そして、それらを横に並べると、Great Wall of China の 2倍の長さとなる。

Big Data を探せ！アメリカの 5つの具体的な事例とは？

Filed under: Big Data — Agile Cat @ 7:38 am
Tags: Benetech, Big Data, Bill James, CardioDX, Deepwater Horizon, Genomic, Hadoop, MapReduce, New York University, NIST, sabermetrics, Zero Intelligence Agents

5 real-world uses of big data
By David Smith Jul. 17, 2011, 9:00am PT
http://gigaom.com/cloud/5-real-world-uses-of-big-data/

In the past year, big data has emerged as one of the most closely watched trends in IT. Organizations today are generating more data in a single day than that the entire Internet was generated as recently as 2000. The explosion of “big data”–much of it in complex and unstructured formats–has presented companies with a tremendous opportunity to leverage their data for better business insights through analytics.

これまでの1年間において、Big Data は IT トレンドの中で、最も注目を浴びるものの 1つとなった。今日において、各種の組織が生成している 1日あたりのデータの量は、2000年までのインターネット全体が生成そたものよりも多い。 Big Data の爆発は、つまり、複雑で構造を持たないデータの爆発は、それらを分析することで、ビジネスを有利に展開する大きなチャンスを、それぞれの企業に提供している。

Toy soldiers line up for battle Wal-Mart was one of the early pioneers in this field, using predictive analytics to better identify customer preferences on a regional basis and stock their branch locations accordingly. It was an incredibly effective tactic that yielded strong ROI and allowed them to separate themselves from the retail pack. Other industries took notice of Wal-Mart’s tactics — and the success they gleaned from processing and analyzing their data — and began to employ the same tactics.

Wal-Mart は、この領域におけるパイオニアの 1社であり、それぞれの地域における顧客の好みを適切に識別し、それに応じて在庫を調整するために、予測と分析を用いている。それは、強力な ROI をもたらす、きわめて有効な戦略であり、また、リテール･パックからの分離を実現した。そして、他の業種も Wal-Mart の戦略に、つまり自身のデータに関する処理と分析から枝葉を拾い集める方式に注目し、それと同じ戦略をを使い始めた。

While data analytics was once considered a competitive advantage, it’s increasingly being seen as a necessity for enterprises–to the point that those that aren’t employing some kind of analytics are seen to be at a competitive disadvantage. Driven by the rise of modern statistical languages like R, there’s been a surge in enterprises hiring data analysts–which has in turn given rise to the larger data science movement. Data is a huge asset for enterprises, and they’re beginning to treat it accordingly.

データ分析が競合におけるアドバンテージだと認識されると、エンタープライズにおける必要性が、ますます増大してくるようにみえる。そして、何らかの分析手法を持たない企業は、競合において不利だと思われるところまで行き着いてしまう。たとえば、R のような最新の統計言語の登場により、データ･アナリストを雇っている企業は業績を伸ばし、また、大規模データ･サイエンスへ向けて、順番に進路を転換していった。データは、エンタープライズにおける重要な資産となり、また、こうした動向により、大切にされ始めた。

For all the talk about the need to effectively analyze your data, though, there’s been relatively little written about how organizations are using data to achieve actionable results. With that in mind, here are five use cases involving analyses of large data sets that brought about valuable new insight:

しかし、それらのデータを効果的に分析する、すべてのニーズについて言及するにしても、その結果を具体的な行動に結びつけるための、組織的な運用に方式に関する著述は少ない。それを前提として、価値のある最新の洞察をもたらすための、大規模データセットの分析に関連する、5つのユースケースを以下に紹介する：

NYU Ph.D. student conducts comprehensive analysis of Wikileaks data for greater insight into the Afghanistan conflict:

Drew Conway is a Ph.D. student at New York University who also runs the popular, data-centric Zero Intelligence Agents blog. Last year, he analyzed several terabytes worth of Wikileaks data to determine key trends around U.S. and coalition troop activity in Afghanistan. Conway used the R statistics language first to sort the overall flow of information in the five Afghanistan regions, categorized by type of activity (enemy, neutral, ally), and then to identify key patterns from the data. His findings gave credence to a number of popular theories on troop activity there–that there were seasonal spikes in conflict with the Taliban and most coalition activity stemmed from the “Ring Road” that surrounds the capitol, Kabul, to name a few. Through this work, Conway helped the public glean additional insight into the state of affairs for American troops in Afghanistan and the high degree of combat they experienced there.

Drew Conway は New York University に Ph.D. 課程の学生であり、また、Zero Intelligence Agents という、人気のデータ･セントリック･ブログを運営している。昨年のことだが、彼は、Afghanistan における U.S. 関連のトレンドと、連合軍のアクティビティを判断するために、テラ･バイト相当の Wikileaks データを分析した。 Conway は、統計言語である R を用いて、Afghanistan の 5つの地域に関する情報フローをソートし、アクティビティの種類（敵対／中立／連合）でカテゴライズを行い、それらのデータに基づいき主要パターンを識別していった。彼の調査結果は、その地域での軍事的アクティビティにおいて、支持を集めているセオリーに信用を与えた。つまり、二三の例を挙げると、たとえば Taliban との衝突には顕著なピークが見られ、大半の軍事的アクティビティは、首都 Kabul を囲む「環状道路」から生じていることが分かった。この作業を通じて Conway は、Afghanistan におけるアメリカ軍の情勢と、そこでの戦闘の戦闘体験を、高度なレベルで分析することで、洞察の収集に寄与した。

International non-profit organization uses data science to confirm Guatemalan genocide:

Benetech is a non-profit organization that has been contracted by the likes of Amnesty International and Human Rights Watch to address controversial geopolitical issues through data science. Several years ago, they were contracted to analyze a massive trove of secret files from Guatemala’s National Police that were discovered in an abandoned munitions depot. The documents, of which there were over 80 million, detailed state-sanctioned arrests and disappearances that occurred during the country’s decades-long civil conflict that occurred between 1960 and 1996. There had long been whispers of a genocide against the country’s Mayan population during that period, but no hard evidence had previously emerged to verify these claims. Benetech’s scientists set up a random sample of the data to analyze its content for details on missing victims from the decades-long conflict. After exhaustive analysis, Benetech was able to come to the grim conclusion that genocide had in fact occurred in Guatemala. In the process, they were able to give closure to grieving relatives that had wondered about the fate of their loved ones for decades.

Benetech は、データ･サイエンスを介して、紛争における地政学的な問題に対処するために、Amnesty International や Human Rights Watch などと連携する NPO である。そして、数年前に、Guatemala の National Police が軍用貯蔵庫で見つけた、大量の機密ファイルについて、その分析を請け負った。 8000万枚以上ものドキュメントは、1960年～1996年に起こった長い紛争における、同国の逮捕者と行方不明者を詳述している。そして、その期間において同国に居住するマヤ族に対して、大量虐殺が行われているというウワサがあったが、そうした申し立てを検証するための、確かな証拠は見つかっていなかった。 Benetech の科学者たちは、この数十年にもおよぶ長い紛争において、行方不明となった犠牲者の詳細を分析するために、そのデータからランダムにサンプリングしていく準備を整えた。そして、徹底的な分析の後に、Guatemala において現実に大量虐殺が起こっていたという厳しい結論に、 Benetech は到達することになった。そのプロセスにおいて、愛する家族の行方について、何十年にもわたり不思議に思い、また、深く悲しんでいる人々に、現実を伝えることができた。

Statistician develops innovative metrics tracking for baseball players, gains widespread recognition and a job with the Boston Red Sox:

Bill James (he of Moneyball fame) is a well-known figure in the world of both baseball and statistics at this point, but that has not always been the case. James, a classically trained statistician and avid baseball fan, began publishing research in the early 1970s that took a more quantitative approach to analyzing the performance of baseball players. His work focused on providing specific metrics that could empirically support or refute specific claims about players, be it the amount of runs they contributed to in a given season or how their defensive abilities contributed to or detracted from a team’s success. James’ approach became known as sabermetrics and has since expanded to incorporate a wide range of quantitative analyses for measuring baseball metrics. Over time, sabermetrics has gained wide recognition in baseball to the point that it’s now employed by all 30 Major League Baseball teams for tracking player metrics. In 2003, James was named Senior Advisor of Baseball Operations by the Boston Red Sox, a position he holds to this day.

Bill James（Moneyball で有名）は、いまでは野球と統計の世界で署名な人物となったが、それが容易な道のりだっというわけではない。 James は、従来からの統計学を学び、野球を愛していた。そして、野球選手の成績を分析するための、量的なアプローチを用いて、1970年代の初めに研究成果を公表し始めた。彼の作業は、基準の提供にフォーカスするものであった。それによりプレーヤーに対する評価を見直し、また、所定のシーズンにおける、走力と守備力に関する、チームへの貢献度を測定していった。 James のアプローチは、sabermetrics（野球に関するコンピュータ分析）として知られるようになり、また、野球に関するデータの測定において、広範囲におよぶ定量分析を取り込むために拡張されてきた。そして、長い期間を経て、プレーヤー立ちの力量を測るために、Major League Baseball の 30チームが作用するにいたるまで、この sabermetrics は野球界で広く認識されるようになった。 2003 年に James は、Boston Red Sox から Senior Advisor of Baseball Operations と命名され、今日に至るまで、そのポジションを維持している。

U.S. government uses R to coordinate disaster response to BP oil spill:

In the early days of last year’s Deepwater Horizon disaster, the flow of oil rate from the spill was of primary concern; estimating it accurately was key to coordinating the scale and scope of the U.S. government’s response to the emergency. The National Institute of Science and Technology (NIST) was charged with making sense of the varying estimates that existed from both BP and independent third-parties. To do so, NIST used the open source R language to run an uncertainty analysis that harmonized the estimates from various sources to come up with actionable intelligence around which disaster response efforts could be coordinated.

昨年の Deepwater Horizon 災害の初期において、その採油口から溢れる、石油の総量が関心事となっていた。つまり、それを正確に推測することが、アメリカ政府によるスケールとスコープの調整において、きわめて重要なポイントになった。 National Institute of Science and Technology（NIST）には、BP とサード･パーティーに存在する多様な見積もりを、理解するというプレッシャーがかかった。それに対応するために、NIST はオープンソース R language を用いて、各種のソースからの見積もりを調和させるという、不確実性の解析を行った。そして、この大惨事への対処法を調整して、実施が可能なプランをもたらしていった。

Medical diagnostics company analyzes millions of lines of data to develop first non-intrusive test for predicting coronary artery disease:

CardioDX is a relatively small, Palo Alto, Calif.-based company that performs genomic research. One of their major initiatives over the past several years was developing a predictive test that could identify coronary artery disease in its most nascent stages. To do so, researchers at the company analyzed over 100 million gene samples to ultimately identify the 23 primary predictive genes for coronary artery disease. The resulting test, known as the “Corus CAD Test,” was recognized as on of the “Top Ten Medical Breakthroughs of 2010” by TIME Magazine.

CardioDX はゲノム解析を行う、Palo Alto, Calif. ベースの小じんまりとした企業である。これまでの数年における、同社の主要な方向性の 1つとして、冠動脈疾患を早期に識別することが可能な、予測型テストの開発がある。それを実現するために、同社の研究者たちは 1億個以上の遺伝子サンプルを分析し、最終的に、冠動脈疾患をもたらす 23種類の遺伝子を突き止めた。この、「Corus CAD Test」と呼ばれるテスト結果は、TIME Magazine の “Top Ten Medical Breakthroughs of 2010” により、広く知られることになった。

These are but a few brief examples of the exciting work that’s being undertaken in the rapidly growing discipline of data science. More and more, data analysis is being relied on to provide context for critical business decisions, a trend that promises to increase as data sets grow larger and more complex and scientists continue to push the limits of statistical innovation.

これらは、数少ない事例であるが、データ･サイエンスにおける急成長している分野で、すでに着手されているエキサイティングな作業である。クリティカルなビジネスの判断では、その背景の提供に依存する、さらに多くのデータが分析されている。そして、データセットが成長し複雑になるというトレンドに対応するために、統計のイノベーションという領域における、科学者たちによる闘いが続いている。

David Smith is vice president of community at Revolution Analytics, a company founded in 2007 to foster R analytics by creating programs to make it easier for data scientists to analyze large amounts of data.