ブラックホールを観測するため、世界中に分散する電波望遠鏡が生み出すデータの記録と保存に採用されたのは、クラウドではなく従来型の手法だった。プロジェクトチームが最も合理的だと判断した解とは。
2019年4月10日、巨大ブラックホールの観測を目指したプロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」(EHT)の観測チームが、初めて観測に成功したブラックホールの画像を公開した。高度なITを結集させることで歴史に残る記録的な成果を生み出した。
EHTの電波望遠鏡(光ではなく電波を観測する望遠鏡)は、南極を含む世界8カ所に分散して設置されている。それぞれの電波望遠鏡で記録された膨大な量の電波信号のデータは、米マサチューセッツ州ウェストフォードにあるマサチューセッツ工科大学(MIT)ヘイスタック観測所と、ドイツのボンにあるマックス・プランク電波天文学研究所に送られる。
一躍有名になったこのブラックホールの画像は、2017年に5300万光年以上離れた銀河「M87」で捉えたデータだ。ストレージのデータ量は約3.5P(ペタ)Bを要し、データを関連付けて画像を形成するまでに2年かかった。
EHTのエンジニアは、この天文学研究で扱うデータを「天文学的」とはならないコストで保存する手段を見つける必要があった。
通常であれば、世界に分散した観測拠点から、長期にわたって得られるデータを集約するストレージとしては、クラウドが有望な選択肢となる。EHTのデータサイエンティスト、リンディ・ブラックバーン氏は「電波望遠鏡から生み出されるデータの保存先として、クラウドは優れた選択肢ではなかった」と語る。それはなぜだったのか。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
生成AIブームで盛り上がる半導体業界で、Intelの不振が目立っている。業績不振が続き、大規模な人員削減が進められている。同社に何が起きているのか。
生成AIをはじめとしたAI技術の進化と活用拡大で、SSDやHDDといったストレージの重要性はますます高まっている。そんなAI時代のストレージには、SSD、HDDどちらを選べばよいのだろうか。
企業がAIプロジェクトを進める際、その成功にはさまざまな要因が絡んでくる。インフラの導入/運用、予算や人材の配分、計画立案などだ。では、どうすればAIプロジェクトを破綻なく成功させることができるのか、その勘所とは。
「2025年の崖」として不安視されたレガシーシステムや人材不足の問題は、2025年を迎えた今、解消に向かいつつあるという。その理由とともに、次のチェックポイントとなるだろう2027年に向けて取り組みたいAI活用のポイントを解説する。
AIなどによるデータドリブンなアプローチが主流となり、データ基盤にはコンテナネイティブな環境への対応が求められている。こうした中、コンテナ基盤を最短4時間で構築でき、大幅なコスト削減も期待できる、次世代データ基盤が登場した。
なぜクラウド全盛の今「メインフレーム」が再び脚光を浴びるのか
メインフレームを支える人材の高齢化が進み、企業の基幹IT運用に大きなリスクが迫っている。一方で、メインフレームは再評価の時を迎えている。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」&「A/Bテスト」ツール売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、パーソナライゼーション製品と「A/Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...