顧客データや購買履歴などビッグデータの分析はあらゆる分野で注目を集めています．インターネット上の集合知を形成する上でも大規模データ分析は必須の技術となっていますが，その実現には様々なアプローチが存在しています．本研究では，京都産業大学河合研究室で研究を進めている「Webページ間およびWeb閲覧者間のネットワークにおけるリアルタイムランキング」というアプリケーションに注目し，既存の大規模分散処理ミドルウェアについて性能を比較し，その利用方法について調査を進めています（図1参照）．現在は，従来からHPC (High Performance Computing) の分野で利用されてきた並列計算ミドルウェア（MPI, OpenMP, OpenCL 等を用いたミドルウェア）と，大規模データ処理用に登場したMapReduceフレームワークによるバッチ処理ミドルウェア（Hadoop等）について， ランキング計算を行う上での性能，機能比較を進めています．以前は大きく違っていた2つの技術ですが，HPCにおける大規模データ処理の必要性，大規模データ処理分野における高速計算の必要性から，互いに共通する要求が増えてきています．これらの技術の理解を深めることで，さらに効果的に技術間の連携が 実現できる可能性があります．