A11: Keynote Being the father of data warehouse Bill Inmon ※ 本セッションは、UDX 4F Theaterでの開催となります。 A12: Oracle B12: InfoFrame DataBooster C12: Oracle D12: Oracle / Flash E12: Hadoop oRCAle World: Root Cause Analysis カラムストアデータベースの技術と活用 法 [ユーザ事例] レプリケーション技術を利用した基幹システ ムデータのミニマムダウンタイム移行の実現 データベース環境における検証結果から理解する 失敗しないフラッシュ活用法 第二章 ∼オールフ ラッシュ検証結果から今時のデザインを考える∼ DBユーザーのためのHadoop徹底入門 日本電気株式会社 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 株式会社インサイトテクノロジー ネットアップ株式会社 ネットワンシステムズ株式会社 株式会社NTTデータ Daniel Morgan (Oracle ACE Director) 田村 稔 宮本 浩伸 森田 俊哉 岩本 知博 竹林 諒 A13: Oracle B13: SQL Server C13: MySQL D13: Hardware / Flash E13: Riak Why use OVM for Oracle Database Faster than Speed of Bullet! 今から備えるMySQL最新バージョン5.7 PCIe フラッシュで、 高可用性高性能データベースシステム？！ Riak: 分散データベースにおける 可用性と整合性の考え方 GMOメディア株式会社 株式会社HGSTジャパン Bashoジャパン株式会社 Francisco Munoz Alvarez (Oracle ACE Director) Luan Moreno Medeiros Maciel (Microsoft MVP) 田中 翼 (yoku0825) 大黒 義裕 A14: Actian Matrix B14: MariaDB / Galera Cluster C14: IT Infrastructure D14: MongoDB E14: Riak Amazon Redshiftの元となったスケール アウト型カラムナーDB徹底解説 その名は 'Matrix' MariaDB: What's new in 10.1 + Galera Cluster [ユーザ事例] 30万のユーザ部門を抱える日立、 情シスの「理想と現実」 [ユーザセッション] MongoDBとビジネス 結果整合性だけじゃない！ Riakの強整合性オプション 株式会社インサイトテクノロジー MariaDB Corporation 株式会社日立製作所 Emotion Intelligence株式会社 平間 大輔 Colin Charles 桐越 信一 石川 太一 磯部 有司 Bashoジャパン株式会社 金子 崇之 佐藤 貴彦 上西 康太 A15: Oracle B15: PostgreSQL C15: MySQL D15: MySQL / Flash E15: Hadoop Tips and Best Practices for DBAs [ユーザセッション] 最新PostgreSQLはCPUパフォーマンスが飛躍 的に向上する！ ？-PostgreSQLのCPUスケーラビ リティについて [ユーザセッション] DevOps MySQL in カカクコム∼ OSSによる可用 性担保とリアルタイムパフォーマンス可視化 ∼ ioMemoryで実現するAtomic writeって なに？その秘密をIIJが徹底解剖 Hadoop大量データ処理技術と日立匿名 化技術によるプライバシー保護とデータ 活用 株式会社カカクコム 株式会社インターネットイニシアティブ サンディスク株式会社 株式会社日立ソリューションズ Francisco Munoz Alvarez (Oracle ACE Director) NTT OSSセンタ 渡邉 洋平 山田 達朗 正原 竜太 高木 健誠 A16: SQL Server B16: PostgreSQL C16: Oracle D16: Vertica SQL Server execution plans ‒ hidden and tricky optimizations 最新版PostgreSQLのパフォーマンスを 引き出すためのポイント [ユーザ事例] Oracle Disaster Recovery at New Zealand stock exchange マイケルストーンブレーカー発の超高速 データベースで実現する分析基盤の簡単 構築・運用ステップ PostgreSQL エンタープライズ・コンソーシアム Dbvisit Software Limited. Fabiano Amorin (Microsoft MVP) 川畠 輝聖 Mike Donovan 株式会社インサイトテクノロジー 日本ヒューレット・パッカード株式会社 岩永 匡希 E16: Hadoop 大薗 純平 分散クラスターの現在∼特にStrong Consistencyを巡って ずいぶんとダサい 「ACID」 トランザクションを使っているのね 株式会社ノーチラス・テクノロジーズ 神林 飛志 大橋 美幸 A17: BigData B17: PostgreSQL C17: MySQL Cluster D17: MySQL / Flash E17: Apache Spark What is Big Data? Achieving Business value with Big Data PostgreSQLで動的にスケールアウト可能 な負荷分散DBクラスタを作ろう！ [ユーザ事例] MySQL Cluster ユーザー事例紹介 ∼ＪＲ東日本情報システム様における導 入事例∼ サバフェス上位入賞者にみる ioMemory×MySQL最新チューニング 教えます わかった気になる Apache Spark の いまとこれから 株式会社IDCフロンティア サンディスク株式会社 株式会社NTTデータ Bill Inmon SRA OSS, Inc. 日本支社 長田 悠吾 日本ヒューレット・パッカード株式会社 高橋 智雄 藤城 拓哉 山本 哲也 猿田 浩輔 A21: Panel Discussion [RDB, NoSQL, Hadoopを整理しよう: RDBエバンジェリスト編] RDBの牙城は揺るがない！ ！ ファシリテーター： 生熊 清司(ITR) パネラー： 原 憲宏(日立製作所), 後藤 宏(日本ヒューレット・パッカード), 一志 達也(日本IBM), 北川 剛(日本マイクロソフト), 大本 修嗣(SAPジャパン), 小幡 一郎(インサイトテクノロジー), A22: BigData B22: Oracle C22: Hadoop / Apache Hive D22: SAP HANA E22: NoSQL Big Data ‒ the Great Divide ‒ repetitive data/non repetitive data Oracle In-Memory はじめの一歩 Apache Hiveの今とこれから インメモリープラットホーム SAP HANAのご紹介と最新情報 NoSQLの必要性と主要プロダクト比較 Bill Inmon 株式会社インサイトテクノロジー 内山 義夫 Hortonworks, Inc. 蒋 逸峰 SAPジャパン株式会社 花木 敏久 株式会社野村総合研究所 渡部 徹太郎 A23: Oracle B23: Vortex/SQL on Hadoop C23: Oracle D23: MySQL E23: Couchbase A Smart Optimizer Gets Even Smarter: New Histograms in Oracle 12cR1 High Performance SQL Analytics Technology [ユーザセッション] Oracle運用監視＠セントラル短資FX MySQLはドキュメントデータベースにな り、HTTPもしゃべる - MySQL Labs [ユーザ事例] Couchbase × Stormを使った リアルタイム解析基盤 on クラウド Actian Corporation セントラル短資ＦＸ株式会社 日本オラクル株式会社 MySQL GBU NTTコミュニケーションズ株式会社 Couchbase Japan株式会社 Jim Czuprynski (Oracle ACE Director) Murray Armfield 清水 純 梶山 隆輔 A24: Oracle B24: NonStop SQL C24: MapR D24: Oracle E24: Hadoop Oracle Database Performance Tuning: The NoSQL Option 最高峰の可用性 ∼NonStop SQLが止まらない理由∼ ポストRDBの時代:RDBだけではない! 事例から見るNoSQLの使い方 Oracleを障害から守る、転ばぬ先の杖 Presto in Treasure Data 日本ヒューレット・パッカード株式会社 マップアール・テクノロジーズ株式会社 株式会社インサイトテクノロジー トレジャーデータ株式会社 Daniel Morgan (Oracle ACE Director) 山本 呈 梅川 真人 宮地 敬史 松田 徹也 河村 康爾 駒津 美都紀 A25: SQL Server B25: Actian C25: NonStop SQL D25: Oracle E25: Apache Drill SQL Server Data Page Structure Deep Dive [ユーザ事例] 米国企業のデータ分析基盤活用事例 HP NonStop SQLはなぜグローバルに分 散DBを構築できるのか、データの整合性 を保てるのか The difference between logical and physical replication on Oracle Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる Actian Corporation 日本ヒューレット・パッカード株式会社 小澤 真之 (Microsoft MVP for SQL) Murray Armfield 原 敏光 (ロジカルレプリケーションとフィジカルレプリケー ションを使いこなす) Dbvisit Software Limited. マップアール・テクノロジーズ株式会社 草薙 昭彦 Mike Donovan A26: PostgreSQL B26: SQL Server C26: BigData D26: MongoDB E26: Couchbase 内部犯行による漏えいを防ぐPostgreSQL の透過的暗号化機能に関する実装と利用 方法 DBA CheckList, what/how should I look at? [ユーザ事例] Business Value and Call Centers クラスタ間のレプリケーションを 実現する方法 Couchbaseの最新情報／JBoss Data Virtualizationで仮想データベース統合を 実現 日本電気株式会社 黒澤 彰 Fabiano Amorin Bill Inmon Emotion Intelligence株式会社 窪田 博昭 SCSK株式会社 富杉 正広 (Microsoft MVP) A27: NoSQL B27: SAP HANA C27: MySQL D27: Vortex / SQL on Hadoop E27: Neo4j ポストRDB: RDBエンジニアの為の NOSQL, 今どうしてNOSQLなのか？ インメモリーDBとスケールアップマシンによりBig Dataの課題を解決するーインメモリープラット ホームSAP HANAとスケールアップ型高性能サー バーHP Integriry Superdoom Xによる高性能デー タ分析(HPDA)への取り組み [ユーザセッション] 楽天MySQL Backup Structure みんなが気になるVector Hadoop SQL Editionの仕組みとパフォーマンス Neo4jグラフデータベース 株式会社インサイトテクノロジー クリエーションライン株式会社 DATASTAX Inc. 原沢 滋 SAPジャパン株式会社 花木 敏久 楽天株式会社 粟田 啓介 新久保 浩二 Lee Changhwan (李 昌桓) A31: Panel Discussion [RDB, NoSQL, Hadoopを整理しよう: NoSQLエバンジェリスト編] 敵はRDB？？ ファシリテーター： 生熊 清司(ITR) パネラー： 上西 康太(Bashoジャパン), 河村 康爾(Couchbase Japan), 原沢 滋(DATASTAX), 土田 正士(日立製作所), 野間 愛一郎(日本IBM), 草薙 昭彦(マップアール・テクノロジーズ), 渡部 徹太郎(野村総合研究所), 神林 飛志(ノーチラス・テクノロジーズ) A32: Amazon Redshift B32: DB2 Amazon Redshift Deep Dive Create indexがエラー？いやいや、 それがいい んです！ ！今、 改めてITじゃないLOBの方でも簡 単に使える分析基盤として注目されるインメ モリカラム型DB BLUとは？ アマゾン データ サービス ジャパン株式会社 八木橋 徹平 日本アイ・ビー・エム株式会社 A33: Amazon DynamoDB B33: Cloudant C32: KVS アマゾン データ サービス ジャパン株式会社 日本アイ・ビー・エム株式会社 株式会社日立製作所 野間 愛一郎 E32: MySQL HP Presents : インメモリDBを見据えた、 スケー ルアップへの回帰 その1: HPの全方位インメ モリDB化に向けた取り組みとSAP HANAイン メモリDB の効果を、 SAP社とともに読み解く [JPOUG Presents] 新機能! レプリケーション!! クラスター!!! 気軽に試せるMySQLツールのススメ 和田 洋祐 苧阪 浩輔 DevOpsの究極の形!?、Managed Service で始めるドキュメント・データベース。 「Cloudant(くらうだんと)」 Amazon DynamoDB Deep Dive 「データ一貫性にこだわる日立のインメモ リ分散KVS∼こだわりの理由と実現方法と は∼」 D32: In-Memory / SAP HANA 日本ヒューレット・パッカード株式会社 小森 博之 日本オラクル株式会社 Firebird日本ユーザ会 C33: BigData D33: SQL Server E33: Oracle ビッグデータ・IoT時代のキーテクノロ ジー、CEPの「今」 を掴む！ HP Presents : インメモリDBを見据えた、 スケー ルアップへの回帰 その2: Superdome X 上 の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と SQL Server vNext 最新情報 [JPOUG Presents] デスクトップアナリティクスの奨め ∼ use R! ∼ 株式会社日立製作所 入江 純 森 祐孝 日本オラクル株式会社 日本マイクロソフト株式会社 木村 明治 内村 友亮 熊澤 幸生 A34: Amazon Aurora B34: Hadoop C34: General D34: In-Memory E34: Oracle Amazon Aurora Deep Dive データの仮想化を具体化する IBMのロジカルデータウェアハウス DBママが教えるインデックスのしつけ方 HP Presents : インメモリDBを見据えた、 スケー ルアップへの回帰 その3: In-Database Analyticsが実現する圧倒的なデータ分析パ フォーマンス [JPOUG Presents] Oracle Database の隠されている様々な 謎を解くセッション 「なーんでだ？」再び 日本アイ・ビー・エム株式会社 株式会社日立製作所 日本ヒューレット・パッカード株式会社 Japan Oracle User Group (JPOUG) アマゾン データ サービス ジャパン株式会社 一志 達也 白木 晶子 星野 豊 横川 雅聡 小森 博之 A35: Oracle B35: SQL Server C35: Oracle D35: InfoFrame Relational Store E35: Cassandra The Best of Both Worlds: Leveraging In-Memory Column Store Features in Oracle Database 12.1.0.2 最新データプラットフォーム、 SQL Server 2016 の概要 [ユーザセッション] 目指せExadata!! Oracle DB高速化を目指した構成 高トランザクションを実現するスケーラブ ルRDBMS技術 ポストRDB: Web, IoT, モバイル時代の データベース、Apache Cassandraを学ぼう ヤフー株式会社 日本電気株式会社 DATASTAX Inc. Jim Czuprynski (Oracle ACE Director) 日本マイクロソフト株式会社 北川 剛 宇佐美 茂正 A36: SQL Server B36: HADB C36: Cassandra DBA vs. Hacker Security Best Practices Hitachi Advanced Data Binder 実践SQLチューニング方法 [ユーザセッション] RDB完全脱却!OracleからCassandra, Sparkへのリプレース実践例 Luan Moreno Medeiros Maciel (Microsoft MVP) 株式会社日立製作所 山口 健一 株式会社ワークスアプリケーションズ D36: PostgreSQL 堤 勇人 A37: MySQL Cluster B37: SAP HANA / AWS / Clustering C37: Hardware MySQL Cluster 7.4で楽しむスケールアウト オンプレミスからAWS上のSAP HANA まで高信頼DBシステム構築にHAクラスタ リング技術を活用しよう DBAが知っておくべき最新テクノロジー: フラッシュ, ストレージ, クラウド 日本オラクル株式会社 日本電気株式会社 株式会社インサイトテクノロジー 奥野 幹也 船田 泰伸 並木 悠太 E36: Hadoop / Hive 「OSS-DB Gold対応 PostgreSQLパ フォーマンスチューニング実例セミナー (前半)」 NTTソフトウェア株式会社 河原 翔 D37: PostgreSQL 石川 雅也 Hivemall: Machine Learning Made Easy with SQL トレジャーデータ株式会社 油井 誠 E37: Hadoop 「OSS-DB Gold対応 PostgreSQLパ フォーマンスチューニング実例セミナー (後半)」 NTTソフトウェア株式会社 原沢 滋 河原 翔 データベース・エンジニアのための Hadoop活用術 日本オラクル株式会社 能仁 信亮
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