データライフサイクル管理
データライフサイクル管理とは
データライフサイクル管理 (DLM) とは、データの生成から最終的な削除に至るまでを管理するポリシー主導型のアプローチです。今日の企業は驚異的なペースで情報を生成しており、2年で2倍以上のボリュームになっています。そのデータを有意義に利用するためには、データの収集、維持、保護、応用のそれぞれの目的に特化して周到に設計されたプロセスが必要です。効果的なDLMによりビジネス情報を構造化し、整理することができるため、スペースを消費するだけのデータからビジネス目標を確実にサポートするデータに変えることができます。
データライフサイクル管理のフェーズ
私たちは、スマートフォン、クラウド、エッジ、およびモノのインターネット (IoT) の間で用途を見つけるより先にデータを生成しています。目的をもって管理されたデータは、明確に定義されたライフサイクルを持ち、企業が効果的にデータにアクセスして活用できるようポリシーによって管理された機能フェーズが備わっている必要があります。データライフサイクル管理のフェーズは組織によって異なる可能性がありますが、通常は、次の一般的なフレームワークに当てはまります。
フェーズ1: 作成と収集
データライフサイクルはデータが作成された時点から始まります。データソースは豊富にありますが、すべてのディテールに記録する価値があるわけではありません。データのキャプチャーを開始する前に、その潜在的な価値やビジネスへの関連性を明確に理解することが重要です。いつ、どこで、どのように、何のために生成されたデータなのかがわかるようにするなど、データの有用性が維持されるようにデータを収集するルールを確立してください。
フェーズ2: 保存と管理
データは、その起源、潜在的な用途、ビジネス上の優先順位に適した安定した環境で保存、維持されなければなりません。収集する価値のあるデータは保護する価値があり、信頼性、冗長性、ディザスタリカバリのためのポリシーを必要とします。機密情報は、セキュリティのため、あるいは政府および業界の規制を遵守するために暗号化する必要がある場合があります。
フェーズ3: 使用と共有
データは、正当なビジネス目的のために認可ユーザーに提供できる場合にのみ価値があります。ユーザーは、必要に応じてデータを検索し、アクセスし、修正し、作成することができる必要があります。どのユーザーを認可し、情報をいつ、どのように使用できるかを判別するためのポリシーを確立する必要があります。
フェーズ4: アーカイブ
ある時点で、データは日常のアプリケーションやワークフローには重要でなくなりますが、将来的に関連性を持ったり必要とされたりする可能性があるため、引き続き十分な価値を保持しています。整理や保護は引き続き必要ですが、即時アクセスが可能なことはそれほど重要ではなくなります。法律上または規制上の目的で保管しなければならない記録などがこれに当たります。非アクティブなデータは、ネットワーク上やネットワーク外の様々な媒体にアーカイブし、必要に応じてアクティブな状態に戻すことができます。
フェーズ5: 廃棄
ほぼ例外なく、データは無期限に保持してはいけません。企業は絶えず膨大な量のデータを生成しており、データストレージのコストもかさみます。古いデータの保存にかかる費用が予想される価値を超える前に、データベースやアーカイブからデータをパージする必要があります。まず、どのようなデータをキャプチャーするかを決めることが重要であったように、耐用年数が終了するデータを認識することも重要です。
HPEとデータライフサイクル管理
HPEでは、組織が効果的なDLMストラテジを計画し、実施できるよう、さまざまなソリューションとサービスを提供しています。HPE GreenLake for Storageは、エッジ、コア、クラウド運用にまたがるアプリケーション情報とビジネス情報を扱う、包括的なデータ管理サービススイートを提供します。
- HPE GreenLake for Block Storageは、シンプルな見積りと注文に加え、インテントベースのプロビジョニングにより、あらゆるサービスレベルアグリーメントをセルフサービスのアジリティで満たし、新しいアプリケーション、サービス、イニシアチブの開発を促進します。
- HPE DataOps Managementは、新しいデータインフラストラクチャをオンデマンドで、数分で展開することができます。新しいシステムは自動的に検出され、簡単に構成できます。管理者は、実質的にあらゆるデバイスからクラウドネイティブなインフラストラクチャを管理および監視することができます。
- HPE GreenLake for HCIは、クラウドベースの管理とセルフサービスのアジリティにより、オンプレミス、クラウド、およびエッジ環境全体にわたるセルフサービスクラウドをオンデマンドで構築できます。
- HPE Backup and Recovery Serviceは、クラウド間でのデータ運用をモダナイズし保護するために設計されており、スナップショットにより、一元的な管理を通じた迅速なリストア、リカバリ、クラウドバックアップを提供します。
- HPE InfoSightは、高度なAIを活用して、エッジからクラウドまで自己管理、自己修復、自己最適化のAI Opsを提供し、アプリケーションの常時稼動、常時高速動作を確保できます。
- HPE CloudPhysicsは、異種システム全体の継続的な監視とデータ主導型の即時分析により、エッジからクラウドまでのワークロードとインフラストラクチャのプランニングを簡素化し、利益を創出するまでの期間を最大限短縮し、投資収益率を最大化します。