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多次元的なスケーラビリティにおける8つのコアとなる次元

クラウドファーストの世界でのスケーラビリティには、単に大規模なクエリを実行する以上のものが必要です。パフォーマンスを損なうことなく拡張する方法を説明します。

概要

私たちは今、データが豊富な時代にいます。そして、これまでにないほど多くのデータソースと種類があります。多くの企業は、分析のためにデータを取得することに注力しています。そのためには、多次元的なスケーラビリティを備えた接続されたデータ分析エコシステムが必要です。

粒度の高い詳細レベルでの分析の実行

プロジェクトが開始されると、通常は特定のユースケースを想定して設計されます。しかし、単一のユースケースと1つのデータ製品を同時に扱うアプローチでは、拡張性に欠けます。必要とされているのは、 エンタープライズ・アナリティクスのためのコネクテッド・マルチクラウド・データプラットフォーム であり、あらゆるユーザーのあらゆるデータに対して、どんな質問にもいつでも答えられるように拡張することです。

多次元的なスケーラビリティ（拡張性）を備えたプラットフォームは、他のドメインに悪影響を及ぼすことなく、8つのコア次元の能力を同時に向上させます。このレベルでのスケーリングにより、企業は毎日毎秒、何兆ものインタラクションに対して何百万ものモデルを実行できるようになり、 未来の企業のニーズに応える高度な機能を実現することができます。この種のスケーラビリティにより、企業は、顧客、サービス、金額どの詳細なレベルで分析を行うことができます。

データ分析の複雑さを克服する

多くのテクノロジーは、ますます増大する大量のデータに対する複雑なクエリを同時に処理することができません。テクノロジーがこのような複雑さに対応できない場合は、別の次元での近道や妥協点を探します。

同時実行クエリの大幅な増加に対処するために、これらのテクノロジーは、次の操作をユーザーに強いることになります。

  • クエリの複雑さを減らす

  • 別のプラットフォームの導入

  • 新しいクラウドクラスターの追加

  • ユーザーの制限

  • 特定のクエリを高度に調整する

これらのアクションは、価値を制限し、複雑さを増し、アジリティを低下させ、コストを増加させます。また、将来のアジリティを制限し、部門を超えたビジネス上の質問をする能力を制限し、いつでもどんな質問でもできるユーザーの柔軟性を制限します。そのため、エンタープライズ・アナリティクスのためのコネクテッド・マルチクラウド・データプラットフォームは ハイパースケールな機能を備えていなければなりません。

クラウドファーストの世界でスケーラビリティを実現するための5つの要件

クラウドファーストの世界で拡張を実現するためには、企業は次の5つの要件をサポートする最新のクラウド ・データ・アナリティクス・アーキテクチャが必要です。

  1. コンピューティングとストレージの独立した弾力的なスケーリング

    この最新の機能は、過剰な未使用の容量を持たずに、データとユーザーの両方の要求に対応します。この弾力性により、ユーザーはITの介入なしに、リソースを動的に拡大、縮小したり、開始、停止したりすることができます。

  2. ファーストパーティーのクラウドサービスとの統合

    Amazon Web Services 、Microsoft Azure、Google Cloudなどのサービスと強固に統合することで、データ分析エコシステムソリューションの展開を加速できます。

  3. 最新のデータソースの取り込み

    複数のデータタイプを1つのシステムでサポートすることで、データの統合、データやプロセスの冗長性の排除、高度な分析のサポートが可能になります。

  4. 統合されたデータ管理とスケーラブルな分析

    データ・アナリティクス・プラットフォームでは、アナリティクスとデータ管理を統合し、使いやすい単一の環境で大規模なデータ探索、モデリング、スコアリングを可能にし、データ管理機能を自動化する必要があります。

  5. 動的なリソース割り当てとワークロードの管理

    プラットフォームは、システムリソースやユーザーのワークロードを動的に管理する機能が必要です。

コアとなる8次元での多次元スケーラビリティ

多くのベンダーは、スケーラブルなプラットフォームを、複数のクエリを実行し、将来のデータ増加ニーズに対応できるものと定義しています。しかし、その定義は十分にではありません。スケーラビリティに関しては、レイテンシー、パフォーマンス、信頼性、可用性、総所有コストなどの重要な要素も考慮する必要があります。

スケーラビリティには、次の8つの次元が必要です。

  1. データ量

    ペタバイト級のデータをネイティブおよびオブジェクトストレージに効率的に保存および処理します。これにより、深いインサイトを得るために必要なすべてのデータに簡単にアクセスすることができます。

  2. クエリの同時実行

    大量のクエリを同時に処理することで、より多くの作業を迅速にこなすことができます。サービス・レベル・アグリーメント （SLA） を維持しながら、複雑で多くのリソースを必要とする多数のクエリを最適化し、バランスを取ることができます。

  3. クエリの複雑さ

    マルチジョインクエリを含む、複雑で価値の高いクエリをサポートします。様々なビジネス機能にまたがるビジネスクエスチョンマを問いかけ、新たなインサイトを発見することができます。

  4. 洗練されたスキーマ

    拡張性と柔軟性に優れたデータスキーマは、あらゆるビジネス要件をサポートし、実現します。この柔軟性は、正規化されたスキーマ、半構造化されたスキーマ、またはスキーマなしのスキーマをサポートします。

  5. クエリデータ量

    人手を介さずに、単一のクエリで迅速かつ効率的に処理できるデータの量のことです。適切なプラットフォームがあれば、すべてのデータを考慮できるため、ビジネスユーザーのクエリを制限する必要はありません。

  6. クエリ応答時間

    厳格なSLAに準拠した高速で安定した応答時間を提供します。

  7. データレイテンシー

    クエリワークロードをサポートしながら、ほぼリアルタイムでデータを読み込み、更新します。ユーザーはビジネスプロセスと同期しながら、最新のデータを使って分析に対応することができます。

  8. 混合ワークロード

    SLAが大きく異なる複数のアプリケーションやユーザーを単一の環境でサポートすることで、ワークロードの管理を簡素化し、SLAの保証とリソースの最大化をサポートします。

これらの拡張性により、企業は目標を達成するために、すべてのデータに対して高度で新しいビジネスクエスチョンをすることができます。たとえば、Royal Bank of Canadaのような企業は、多次元的なスケーラビリティによって、 最新のデータ分析を利用することができます。多次元スケーラビリティは、あなたにもメリットをもたらします。

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