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>>13 > ◆ On Memory(一般にはIn Memory)という言葉に飛びついてはいけません。 > 学生が実験室で横のものを縦にして、ある特定の条件で性能が高くなると > いう事実を発見したからと言って、実業の分野ですぐ取り入れるのは、 > 余程の趣味人かその道の研究者でもない限りあり得ないでしょう。 > > ◆ On Memoryはターボデータの場合、縦に情報を捉えて、独自のデータ形式、 > 独自の集合のアルゴリズム(LFM技術)で処理しているので、習熟した > エンジニアで、かつ特定の条件でなければ期待するパーフォーマンス > は得られません。 このエンジニアの育成には半年以上掛かり、教育投資が > 必要になります。この製品を使いこなすコストは無視でない筈です。 > ターボデータのDayDa.Labooエンジンのユーザの約半数は、購入して導入した > ものの現在は使われていないです。 > > ◆ 真偽のほどは分かりませんが、SAPやSUNが富士通BSCの「Oh-Pa1/3」をISV > に認定したとターボデータは言っています。 しかしISVとは、SAPやSUNは > 一切責任を取らないという条件付きで、世の中には「こういうものもあり > ます」という紹介程度で、何のオブリゲーションも無いのものです。本当に > 優れて実用的なものであれば、明らかに自社製品に採用している筈ですが、 > 採用したという話は聞いていません。 > 富士通は、富士通BSCという子会社で販売していますが、本腰を入れたという > 訳ではないようですし、日立はRH-BOMという特定のアプリケーションで使用 > しただけ。日立もRH-BOMはビジネスにはなっていないようですし、Oracleや > Microsoftは今のところターボデータには見向きもしていないようです。 > > ◆ ターボデータの問題点 > 第一に使い難さが挙げられます。 プログラミングレス、マウス一つで > 出来るというのは? 実際に業務に組み込むことになれば、APIは難解。 > Object Orientedには程遠いものです。 CないしはC++の技術を持った > エンジニアが相当作り込まなければなりません。 > > 第二にDayDa.Labooは、例えばSQLのような技術は使えません。 > > 第三にLIFITというGUIは、プログラミングに相当するMacroのドキュメント性 > は全く考慮されていません。 > > 第四に、何よりも特定の条件(SORTなど)でしかパーフォーマンスがでません。 > > 第五には、製品品質の問題が挙げられます。 ターボデータの商品は、 > Student Codingと言われるほど製品品質が悪いようです。加えて製品の > 保守や教育のサポート体制は何もありませんし、業務で使うソフトウエア > としてはNGです。 > > 第六に、ターボデータが販売しているBI Tool Likeのパッケージの > 「ザ・ターボ」(DayDa.Laboo+Lifitのシングル・ユーズのWindowsベース > のパッケージ商品)は、クライアント・サーバ型でエンドユーザ・ > コンピューティングという昔流行ったコンピューティング・スタイル > ですが、これではクライアントに金ばかり掛かってしまいます。いささか > 時代遅れのコンピューティング・スタイルです。 > > 第七に、BI Tool のターボ製品について、例えば32ビットで1Gバイト > のメモリーを搭載したパソコンで20億行もの大量のデータをどんな人が > 必要としているのだろう? (64ビット4〜16GBでマルチCPU、メモリー > シェア対応のシングル・ユースのターボを開発中で1兆行まで可能だと > 発表しています。) またそれほどの大量のデータを扱うとすれば、セキュ > リティとか別の問題が出てきます。 > > ◆ 確かにOn Memory DBは、時代の流れであることは間違いないでしょう。 > これからもOn Memory DBは次々出てくるでしょう。この完成度の低い特殊な > エンジンがこのままで普及することは有り得ないのでは?と言うのが感想で > すが、他のOn Memory DBはどうなんでしょうか?
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