クラウドコンピューティングを前提とした大規模データ技術が利用可能となってきています。Big Dataが一過性のブームで終わるかどうかにかかわらず、スケーラブルな分散アーキテクチャーの基盤はデータベース技術に主導されつつあります。RDBとORM主体のエンタープライズシステムは、HadoopやNoSQLとの組み合わせにより複合的なデータモデルに発展しました。こうしたアーキテクチャーの革新を最適化し、複雑さを隠ぺいするためにデータタイプやデータモデルを導入する新たな動きが起こっています。また、Hadoopの多方面への発展の軸を見ることで、大規模データ技術の発展の方向性を占うことが可能です。
Microsoftスタックを用いてHadoopを試したり、それらをもちいてどのような事が可能になるのか知りたくはないだろうか？その手助けとなるいくつかの資料に関して解説する。
Amazonは、AWS Elastic Beanstalkでの.NETサポートとAWSでホストされる.NET/SQL Serverアプリの管理性を改善する新しいRDS service for SQL Serverを発表した。
Rich Hickey氏とRelevanceチームが2010年から開発しているDatomicは、データベースアーキテクチャに新しいアプローチを取り入れている。クラウドやストレージの最近トレンドを活用し、強力なトランザクション、リッチなクエリAPI、リードのスケーリングを備えている。
NServiceBus のバージョン 3.0 が先日リリースされた。InfoQ ではこの最新リリースに追加された新機能について，開発者である Udi Dahan 氏に話を聞いた。RavenDb との統合機能はそのひとつだ。RavenDb は Oren Eini (Ayende Rahien) 氏が開発した，.NET で記述された比較的新しいデータストア実装だ。InfoQ は氏から NServiceBus との統合について，さらには氏自身の Rhino Service Bus との関係についても聞くことができた。
Java ベースのキャッシュとクラスタ，そしてデータ配信のソリューションである Hazelcast のバージョン2.0 が先日リリースされた。今回のリリースでは営利企業用の Enterprise Edition とオープンソースコミュニティ用でフリーの Community Edition の２つが提供される。
グラフデータベースについて、Peter Neubauer氏がRDBMSとの比較、NOSQLムーブメントにおける位置付けを紹介する。また、Javaによるグラフデータベース、Neo4jの使用例を示す。
この記事では低レベルのサービス・レイヤやリポジトリ・レイヤを肥大化させることなく、フェッチング・ストラテジによってモジュール化された方法でバックエンドにあるシステムからデータを取得する処理を最適化する方法について説明します。
Web開発者がプログラミング・モデルに与えられる制約をWeb開発者が理解し、システム・アーキテクトと開発者が必要なデータ一貫性を確保しつつ最も効果的な分離レベルを選択するための議論を行うのを助けるため、分離レベルをリスト・アップしました。
Andreas Kaltenbach氏は、アップグレードの過程を容易にするために、バージョン間における相違を交渉することで、MSDSがどのようにしてソフトウェアプログラムの後方互換性の問題を解決するのかを、説明している。
この記事では、二つの似た製品、AdobeのLiveCycle Data Services(LCDS)とOpen Source Blaze Data Serviceの二つを比較し、ユーザがこの二つのどちらかを選択することを手助けします。
