データアクセス

データアクセスとは

AIシステムの効率、精度、信頼性には、複数の要因が大きな影響を与える可能性があります。具体的には次のとおりです。 

• データソースによって形式や構造 (構造化および非構造化) が異なる場合があり、データをシームレスに統合して処理することが困難になります。
• AIシステムは機密データを活用する必要があり、厳格なガイドラインに従って保護する必要があります。
• 生成された大量のデータを準備すると、データのクリーニング、処理、分析に課題が生じる可能性があります。
• 一部のAIシステムおよびアプリケーションでは、データへのリアルタイムアクセスが必要ですが、レイテンシやネットワークの問題が発生する分散環境では、これが困難になる可能性があります。

ハイブリッド データソースは、今日のダイナミックなビジネス環境においてAIが効果的、効率的、かつスケーラブルになるために必要な基礎データレイヤーを提供します。 

• AIはトレーニングと推論にさまざまなデータタイプを活用する必要があります。ハイブリッド環境では、柔軟なリソース割り当てが可能になり、多様なワークロードを効率的に処理できます。
• AIでは機密データを取り扱うことがよくあります。ハイブリッド環境は、データガバナンスとプライバシー標準を維持するためのフレームワークを提供します。
• 多くの組織では、オンプレミスシステムに大量のデータを保有しています。ハイブリッド環境により、既存のシステム上のデータをAIイニシアチブに統合できるようになります。
• ハイブリッドデータ環境により、さまざまな種類のデータへのアクセスが可能になり、AIモデルが現実世界の成果を反映した有益な情報を提供できるようにします。

データアクセスゲートウェイとは、異なる場所やフォーマットで保存されたデータへのセキュアかつ制御されたアクセスポイントを提供するソフトウェアまたはハードウェアコンポーネントのことで、データソースとエンドユーザー、アプリケーションの間の中継として機能し、異なる環境間での安全なデータのアクセス、処理、共有を可能にします。

データアクセスゲートウェイは、オンプレミスデータセンター、パブリック/プライベートクラウド、SaaSアプリケーションに保存されているデータへのアクセスに使用できます。また、データが複数の場所に分散しているハイブリッドマルチクラウド環境でもよく使用されます。

データアクセスゲートウェイは通常、データ暗号化、認証および承認、データの変換とフィルタリング、データキャッシュなど、さまざまな機能を提供します。これらの機能を使用することで、社内ユーザー、外部パートナー、サードパーティアプリケーションに対して、データへのセキュアかつ制御されたアクセスを提供できます。

データアクセスゲートウェイの一般的な使用事例として、次のようなものがあります。

• パブリッククラウドやリモート拠点からオンプレミスデータへのセキュアなアクセスの提供
• 分散環境でのリアルタイムデータのストリーミングと処理が可能。
• SaaSアプリケーションやAPIへのセキュアなアクセスの提供。
• パートナーと顧客間の安全なデータ共有が可能。

データアクセスゲートウェイは、さまざまな場所やフォーマットで保存されているデータへのセキュアかつ制御されたアクセスを可能にする重要な要素で、組織が柔軟かつスケーラブルな方法でデータ資産にアクセスし、活用できるようにします。