大量データを瞬時に分析できれば、企業戦略は大きく変わる
実世界で生み出されるデータ量は爆発的に増加している。ソーシャルメディアが生み出すテキストメッセージなどの増加は言うに及ばず、無線デバイスやGPS機器、次世代の電力システム、そのほか環境・産業・交通システムなどの刷新が進めば進むほど、生成・流通するデータ量は膨らんでいく。企業が競争力を維持・強化するには、これらの大量データから有益な情報をいかに早く取り出し、活用するかが、事業展開を優位に進めていく鍵になっていく。
日立製作所はこれからのITシステムには“大量のデータを瞬時に分析し、価値ある情報を提供する瞬発力”＝反射神経系処理が求められると考え、それを実現する「uCosminexus Stream Data Platform」を提供している。
ストリームデータ処理の特長は、大きく次の通り。
- データを発生と同時にメモリで処理することで、従来のDBMSに対し２桁以上高速
- 分析済みデータを蓄積しないことでメモリ消費量を大幅に削減、データを高速処理
- データ発生時刻の概念を持つためログやセンサといった時系列データの処理に最適
ルールではなく、シナリオに！
ストリームデータ処理が実現する分析シナリオ
反射神経処理を実現するストリームデータ処理基盤で見えてくるものとは何か。
まず、時系列データの状態変化やパターン検知により、特定の状態を正確に認識することができる。そのうえで、統計学的手法によるリアルタイム分析で、「いつも（正常時）と違う」変化を素早く検知することができる。
「いつもと違う」変化を検知
これらのストリームデータ処理の特長を活かし、実システムに適用する際のポイントを次に示す。
- システムを流れているデータを瞬時に分析し、変化や状態を検知し、リアルタイムなアクションに繋げる
- 既存のデータを活用するため、、現行システムに影響を与えることなくアドオンで導入可能
- データ入出力アプリケーションや分析シナリオのカスタマイズにより、独自ソリューションを構築可能
例えば、データセンターの稼動監視に応用した場合、「いつもと違う」些細な状態の変化を障害発生の「予兆」として検知可能だ。そのほか、Webシステムの稼動監視や、SQL稼動分析、交通状況モニタリングにも強みを発揮するだろう。
データの活用範囲を飛躍的に拡大させ、新たな価値を創出する日立のストリームデータ処理について、ホワイトペーパーにて、さらなる詳細をご覧頂きたい。
