丸山先生のOpenWorld Opening Keynoteまとめ

Fujio Maruyama @maruyama097

メニー・コア上での、Parallel Everuthingの技術は、明らかにOracle/Sunの技術的な競争力の中核として機能しうるだろう。また、共有化された巨大なメモリー空間を利用する技術も、彼等の技術の中核になるだろう。メモリー利用は、Memcaxhedだけではないのだ。

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今回発表された二つの製品、SPARC SuperClusterとExalyticsの狙いも明確なものだと思う。前者は、古いSun/Solarisのリソースの継承・置き換えを狙い、後者は、数テラのデータをメモリー上で瞬時にハンドルする新しいBig Data市場を視野に入れている。

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両者について、ちょっと野暮な突っ込みを。SPARC SuperClusterで、SPARCを存続する意味があるのだろうか？Exa*シリーズは、いずれもインテルチップベースである。まあ、ライバルのIBMの主力サーバでのPowerチップの利用も同じ問題なのだが。

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T4は、T3と比べると、クロックは倍になったがコア数は半分になった。ラリーはちらっとT5の話をしていたが、倍の性能と言っていたので、コア数は16に戻るのだろう。しかし、メニーコアの性能を引き出すのはいいが、コア数増大の製造技術・製造プロセスで、Oracleに強みはあるのだろうか?

Fujio Maruyama @maruyama097

もっとも、かつては中小企業だったARMの大躍進を見ていると、CPUの製造技術が、企業の技術のコアだと考えるようになるのも、やむを得ないことかもしれない。ただT4の40nmプロセスの技術は、Intel/ARMより一世代以上遅れていると思う。

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Exalyticsについて言うと、コスト・パフォーマンスは素晴らしいし、大きさもコンパクトだ。明日のデモが楽しみだ。ただ、それは、基本的には、人間がオペレートすることを想定しているように見える。それはそれで大事なことだ。

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ただ、Big Dataが恐ろしいのは、可能的にはその大きさには制限がないと言うこと。それは簡単にペタのオーダーを超えうる。ただし、Exalyticsには、そうしたScalabilityはない。もちろん、全ての企業で、そうしたオーダーの処理が必要だというわけではないのだが。

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もっとも基本的な問題は、キーノート冒頭で、ラリーが強調した、最高の性能を最低の価格で提供するというシステム設計の目標だと思う。これは正しくチャレンジングな目標だが、個別の企業のビジネスにとっては、矛盾をはらみうる。同じ目標を潜在的なライバル達も掲げうるのだから。

Fujio Maruyama @maruyama097

こうした問題については、別の機会に触れることにしよう。