ビッグデータ時代の展開モデルの進化

大きなデータの出現により、データ管理のための展開モデルが変化しています。従来のデータウェアハウスは、通常、データセンター内の単一の大規模システムに実装されています。このモデルのコストにより、組織はこれらの倉庫を最適化し、管理対象のデータの範囲とサイズを制限しています。

しかし、大規模なデータソースによって生成される大量の情報を活用したい場合、従来のモデルの限界はもはや機能しません。したがって、データウェアハウス・アプライアンスは、新しい情報管理への移行をサポートする最適化された環境を作成する実用的な方法になっています。

<！大きなデータアプライアンスモデル

企業がデータウェアハウス構造とビッグデータを結合する必要がある場合、アプライアンスモデルはスケーリングの問題に対する1つの答えとなります。通常、アプライアンスはデータストレージと管理用に最適化されたハードウェア（通常はラック内）を組み込んだ統合システムです。

これらは自己完結しているため、アプライアンスは比較的簡単で実装が簡単で、運用コストやメンテナンスコストが低くて済みます。したがって、システムにはリレーショナルデータベース、Hadoopフレームワーク、MapReduce、およびさまざまなソースからのデータの取り込みと整理に役立つツールの多くです。

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分析エンジンとツールを組み込んで、複数のソースからのデータ分析プロセスを簡素化します。したがって、アプライアンスは、通常、既存のデータウェアハウスへの接続を容易にするインタフェースを含む単一目的のシステムです。

大きなデータクラウドモデル

クラウドは大きなデータを管理する強力なプラットフォームとなり、オンプレミス環境のハイブリッド環境で使用できます。データの読み込みと転送における新しい革新のいくつかは、既に大きなデータウェアハウジングプラットフォームとしてのクラウドの潜在的可能性を変えています。

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たとえば、ネットワーク間の高速データ転送を専門とするAspera社は、Amazonと提携しています。クラウドのデータ管理サービスを提供しています。 FileCatalystやData Expeditionなどの他のベンダーもこの市場に注力しています。本質的には、この技術カテゴリはネットワークを活用し、レイテンシを短縮してファイルを移動する目的でネットワークを最適化します。

データ転送のこのような待ち時間の問題は進化し続けているため、クラウドベースのデータウェアハウスまたはデータセンター内にあるウェアハウスと対話できる大規模なデータシステムをクラウドに格納することが一般的になります。