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MBA用語集

カテゴリー:テクノベート(テクノロジー×イノベーション)

分散処理Distributed Processing

分散処理とは、単独のコンピューターでは負荷がかかりすぎる処理を実行するために、複数のコンピューターに負荷を分散して処理を行う方式のこと。単独のコンピューターで処理するよりも、処理速度を向上することが可能となり、加えて、一部がダウンしてもシステムの稼働が継続可能となるため、信頼性の向上にもつながる。


分散処理の方法には2種類ある。単独のコンピューターに複数のプロセッサ(CPU/MPU)を搭載して処理することを「並列処理(parallel processing)」、コンピューターが行う処理を複数のコンピューターに割り振ってそれぞれが独立して実行する「グリッドコンピューティング(grid computing)」という。


近年、各種センサーやインターネットの普及などで得られるビッグデータを元に、気象・災害予測や遺伝子解析、ユーザー行動解析などデータ活用が広がっている。またビッグデータを活用するためには、単独のコンピューターでは負荷がかかりすぎるため分散処理が欠かせない要素として注目されている。なおAIの開発でもっとも使用されているプログラミング言語「python」は、シンプルなコード構成のため、開発がしやすい一方で、処理が遅いというデメリットも抱えている。その処理の遅さを解決する手法としても分散処理が活用されている。


分散処理を行うためのフレームワークの代表格が「hadoop」と「Spark」であり、Apache Software Foundationが開発したオープンソースのフレームワークである。Facebookなどの多くのWebサービス企業で採用されている。

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