仮想化不要－スモールコアサーバーの衝撃

日経コンピューター　２０１２年２月１６日号　７８ページの記事

スモールコアサーバーの衝撃
仮想化不要、超高集積を実現

によると(以下太字は上記サイトより引用）


モバイル機器向けのプロセッサ（モバイルチップ）を搭載した
「スモールコアサーバー」の実用化が目前に迫っている。
消費電力や設置スペースを１ケタ減らせる点が特徴だ。
現在主流の仮想化技術は用いず、数百台のサーバーを
同時に動かす。

なんだって。興味津々。これから、記事読む

福島県の定時降下物環境放射能測定結果を、Crystal Ballで判断する（その１）

モンテカルロ・シミュレーションを使って、いろんな予測をする場合、

株価や販売予測を行う手順
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/0db4704b9d0c5337c898249c8cf6d8e2

で、手順は、

●予測の元（入力）となる不確定なデータを発生させる
●不確定なデータをもちいて、予測したいデータ(出力）を導くモデルを
●予測したいデータ（出力）を設定
●シミュレーション実行
●結果の表示

と書きました。

このとき、不確定データを発生させる方法として、


・分布がわかっている
　　　その分布をもとに、乱数を発生させる
　　　（Crystal Ballでは：分布を設定する）

・分布がわからない
　　　時系列の場合　　（Crystal Ballでは：CB Predictor）
　　　そうでない場合　（Crystal Ballでは：バッチフィット、分布の推定）

と書いて、

「その分布をもとに、乱数を発生させる」のは、

Crystal Ballを使って、プロジェクトの完了日等を、シミュレーションで確率的に求める方法
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/6175dee452be73cde2687439238de76f


で、

・分布がわからない
　　　時系列の場合　　（Crystal Ballでは：CB Predictor）

については、

株価予測（時系列）シミュレーションをCrystal Ballで行うには
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/7d3d2f918cf9b442084f484a99a02c16


で書いたので、今日は、

・分布がわからない
　　　そうでない場合　（Crystal Ballでは：バッチフィット、分布の推定）

について、書きます。

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■お題

　福島県では、「定時降下物環境放射能測定結果」というのを出しています。
　２月１２日は、
　　　セシウム１３４　98.2
　　　セシウム１３７　139
　だそうです。この値が、異常値かどうか、

　普通は、統計で調べるのですが、今日はシミュレーションをつかって、
出現率から判断しましょう。

なお、このデータは毎日出ています。
２０１１／１２／２７～のデータを入手するため、

http://radioactivity.mext.go.jp/ja/1285/2012/02/1285_020218.pdf
http://radioactivity.mext.go.jp/ja/1285/2012/02/1285_021318.pdf

の２つを使いました。

そのままの分布だと、ぜんぜん適合しないので、対数をとり、検出できないのが０だと、
対数とれないので、最低の値よりも低い、
セシウム１３４の場合、１．４、セシウム１３７の場合１．３を使いました。

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■「分布の適合」を使う

　「分布の適合」を使う方法を説明します。

　まず、一番左の緑の「仮定の定義」をクリック

　「分布の適合」をクリック

　「実測データの範囲」をいれるのですが、範囲を文字入力しても
　いいですけど、入力範囲の横にあるセルっぽいボタンをクリックして

範囲を選んでもいいです。

ＯＫをクリックして実行させると、

なかんじで分布と適合度合いがでます。「適用」をクリックすると

なかんじで分布が選ばれ、ＯＫをクリックすると確定します。

緑になって、乱数が発生できそうです。

そこで、今度は、結果のほうを定義します。
乱数で発生する値が、今日の観測値９８．２よりも大きかったら１、小さかったら０とします
そうすると、この平均が、１の回数、つまり９８．２より大きかった数になります。

これを実行すると

なかんじで

なかんじ・・・

平均０．０４＝４％　　
うーん、微妙・・・５％以下？

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長くなったので、ちょっとここできります。

「ビッグデータ」の市場より、「ビッグ”じゃない”データ」の市場のほうが、大きくないか？

　「ＮＥＣ、ビッグデータ関連事業売上高を3年間で倍増に」というニュースとか、ビッグデータって、今話題ですけど、そもそも、「ビッグデータ」の市場より、「ビッグ”じゃない”データ」の市場のほうが、大きいんじゃないでしょうか？

　ビッグデータに力入れてると、意外とそっちの、大きな市場がおろそかになってしまうんじゃないかと思います。

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　まず、そのニュース

ＮＥＣ、ビッグデータ関連事業売上高を3年間で倍増に
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20120213-00000036-reut-bus_all


ここでいう、「大量データ」が問題なんだけど、たぶん、テラ以上の単位だよね。
それを処理するということだよね。

いや、ＴＢレベルを「格納する」ってだけなら、秋葉原行って、ＴＢレベルの
ハードディスク買ってくれば済むことだし・・・
処理するという点で、ビッグデータの価値がある。
数百ＧＢｙｔｅだったら、ＲＤＢで十分だし・・・


　で、そういうＴＢレベルのデータを処理している会社って、もう何かはいっている
場合が多いわけなんですよね。テラデータにビジネスオブジェクツとか・・・
　そうなってくると、それに追加とかリプレースとか、そういう話になってくる。
　なので、新規ってわけじゃない。

　つまり、新規顧客をガンガン開拓できるわけじゃないので、
　売上的に急上昇っていうのは・・・どうなんでしょうねえ？

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　むしろ、ビッグデータじゃない市場のほうが、大きいのかも・・・

　ひとつは、データサイズが小さく（ＧＢレベル）、まだ、統計的な解析とかをやっていない市場
　もうひとつは、(ビッグデータというと、統計処理だけど、そうでなく）統計以外の手法（シミュレーションなど）を使って、処理を行う市場。

　こっちの市場が立ち上がった場合、ビッグデータばかりに力を入れていると、出遅れる可能性は・・・ないのかな？