ACMのPeopleセクション10月号では、1999年から分散システム、インデックスシステム、圧縮方式、メモリ管理、データ表現言語、RPCシステムの研究に取り組んできたGoogleのシステムアーキテクチャグループのフェロー、Sanjay Ghemawatのインタビューを掲載しています。 サンジェイは、ジェフ・ディーンとともに、2012年ACMインフォシス財団賞コンピュータサイエンス部門の共同受賞者です。
サンジェイ・ゲマワット独占インタビューで、サンジェイはグーグルの文化について興味深い側面を語っています。
グーグルはなぜグーグルなのか？
進歩は現代的な概念です。個人の進歩と行動によって、未来はより良くなるのです。この信念は何世紀にもわたって受け継がれてきました。
進歩の原動力は？挑戦。ユニークな発見は課題を克服します。多くの場合、人は何かをしたいと強く願うと、その問題を解決するために努力と思考と資金を注ぎ込みます。そしてその結果、何か新しい素晴らしいものが生まれることが多いのです。
グーグルでも同じです：
MapReduceについて：
MapReduceの動機は、Googleが遭遇した問題を解決する必要性から生まれました。
最先端のプロジェクトは、最も多くのイノベーションを生み出します。おそらくこれは、緊密な組織ではメンバーが互いに依存し合うことで、ポジティブなフィードバックが生まれ、より多くのイノベーションが生まれるからでしょう。多くの場合、オフィスのパーティションで仕切られていると、ポジティブなフィードバックが途絶えてしまいます。また、ほとんどの組織が何層にも積み重ねられた構造になっているのも奇妙なことで、これではポジティブ・フィードバックが生きる場所を失ってしまいます。
ビッグデータのキャリアアドバイス
困難に挑戦しながらも学び続けるには？
-実践による学習、学習システムの構築
-多くの会議や論文で見られる既知のシステムを学ぶことができます。
-迅速で簡単な実践から始め、さまざまなシステム設計で効率的にモデリングする方法を見つけます。
言語処理、コンピュータ・ビジョン、機械学習は、今日の多くの問題を解決するのに有効であり、ビッグデータ分野の次の課題です。大規模な学習クラスターは実現されていますが、価値のある結果を得るためには多くの計算が必要です。この分野でさらなる巨人が現れることを願っています。
