リアルタイムの処理
リアルタイム処理とは
リアルタイム処理とは、ほぼ瞬時にデータを処理する方式で、リアルタイムインサイトを維持するためにはデータの取り込みと出力の定常的なフローが必要です。
リアルタイムデータとは
リアルタイムデータは、インサイトをリアルタイムで生み出すようにデータを分析するプロセスで使用されます。rawデータが得られたら、ほぼ瞬時に意思決定できるようにするためそのデータは即座に処理されます。データを格納しておくのではなく、できるだけ速くインサイトとして使用できるようにして、組織の収益性、効率性を高め、ビジネス成果を達成します。
リアルタイムデータが重要である理由
リアルタイムで処理されているデータセットからはインサイトが大量に得られるため、企業にとってリアルタイムデータは極めて重要です。エンタープライズ組織には、リアルタイムデータから驚くほどのメリットがもたらされています。生み出されたインサイトにより実現できる具体的なメリットには、運用の改善、ITアーキテクチャーの可視性とモニタリングの強化、ビジネス成果の最適化、さらにはカスタマー・エクスペリエンス全体の改善があります。
バッチデータ処理とは
バッチデータ処理はリアルタイムでは実行されません。データを収集し、大きなボリュームになるまで格納してから、一度に処理します。リアルタイムデータ処理と比較すると、このアプローチは即時性を犠牲にして、複雑な分析をより徹底して実行します。
リアルタイム処理の利用例
リアルタイム処理は、現在のマーケットにおいてあらゆる業種にメリットをもたらします。ビッグデータに注目が集まる中で、インサイトの処理と獲得を実行するこのシステムにより、企業が達成する成果を新しいレベルに導くことができます。
リアルタイム処理の実際の利用例は、バンキングシステム、データストリーミング、顧客サービス構造、雨雲レーダーなどがあります。リアルタイム処理がないと、これらの業種はそもそも成立しないか、精度が著しく低下するでしょう。
たとえば、雨雲レーダーは、このシステムのデータ処理から得られたリアルタイムインサイトに大きく依存しています。天気の相互作用や予測を研究するためにスーパーコンピューターで収集されているデータのボリュームが膨大であることを考えると、リアルタイム処理はデータの正確な解釈に不可欠であるといえます。
バッチデータ処理の利用例
リアルタイム処理とは大きく異なり、バッチデータ処理では、大きなボリュームのデータをトランザクションに基づいてグループに分割し、時間をかけて収集してからインサイトを取り出します。リアルタイムで実行するのではなく、インサイトを生み出すために、データは一定のタイムラインの範囲内で定期的にバッチ処理されます。
バッチ処理はワークロードがあるときだけ発生するため、リアルタイム処理における迅速で連続的なデータの取り込み/出力のシステムとは異なります。さらに、バッチでの処理はコストを抑えられるため、コンピュートを効率的に使用できます。同様のジョブがあればグループにまとめるためにソートされ、同時に処理されます。このスタイルの処理機能は測定データに応じて実行されますが、アクションに応じて実行されるリアルタイム処理とは好対照です。
バッチデータ処理のよくある例には、クレジットカードやデビットのトランザクションとその後の請求システムがあります。財務会計がこのデータ処理アーキテクチャーから得られるメリットには、指定タイムライン、たとえば1日の営業時間の終わりにすべてのトランザクションを終了処理して閉じた後に、レポートを作成できる点があります。これによりシステムフローは効率的で高度に編成された方式に維持され、リアルタイム処理アーキテクチャーでの高速なすばやい即時の応答は必要ありません。
データ処理の3種類の方式
データ処理には機械式、手動式、電子式という3種類の方式があります。それぞれの方式は適用される例において必要で効果的であり、システムに応じてメリットは変わります。
機械式データ処理
機械式データ処理は計算機、印刷機、タイプライターなどの機械的に動作するマシンを通じて実行されます。この方式のメリットはエラーを最小化できることにありますが、データを取り巻く現在の環境では、ほとんど現実的ではありません。膨大なボリュームのデータを適切なペースで取得、調査、処理する合理的な方式はありません。複雑を増しているデータボリュームが増えているため、この方式はシンプルで小さなボリュームでの利用に適しています。
手動式データ処理
手動式データ処理は手動でデータを取得し、人間が直接ソートします。厳密に論理的に実行することが必要で、自動化システムやソフトウェアは何も使用しません。この方式は経済的で、小規模企業または新興企業では魅力的な選択肢ですが、人間が実行するためミスが続出することになりかねません。
電子的データ処理
電子的データ処理は最新のテクノロジーと処理プログラムを活用します。効果的なデータアーキテクチャーの構築に必要なすべてのテクノロジーを調達するため、必要となる初期費用は最も高額です。基本的に、ソフトウェアはすべての処理タスクをオンデマンドで実行し、対応するインサイトを生み出します。データ処理の精度は、この形式が最も高くなります。
HPEとリアルタイム処理
HPEのハイパフォーマンスコンピューティングソリューション、専門知識、およびグローバルパートナーエコシステムを活用することで、最も複雑な問題を解決し、最大級の課題の回答が得られます。HPEのスーパーコンピューティングのパワーにより、エンタープライズ組織はオンプレミスやクラウドでスケールアップやスケールアウトを行って、専用ストレージとソフトウェアで実行し、イノベーションを促進できます。すべてのワークロードは、予算に合わせて実行できます。
HPE GreenLake for HPCにより、すべての従量制プロジェクトに対して、短時間で簡単に展開できます。その後も全体を管理し運用できます。リアルタイムインサイトに対する要求の高まりを受けて、HPE Crayエクサスケールスーパーコンピューターには、データモデリング、シミュレーション、AI、分析ワークロードの統合に対応する専用機能があります。実行できないワークロードはありません。
HPCクラウドテクノロジーにより、驚くほどのアジャイルさ、シンプルさ、そして優れた経済性を実感していただけます。ディープラーニングおよびAI機能とともに、優れたビジネスモデルを促進する高性能のデータ分析機能があるため、デジタル進化を加速し、最強の競合他社にも勝利することができます。
最大規模のワークロード向けに設計されたモデルであるHPE GreenLake for Dataにより、すべてがas a serviceとして提供され、ビジネス成果をすばやく達成できます。自己のデジタル環境内で真のイノベーションを推進するエンドツーエンドソリューションを構築します。企業がビッグデータを活用してリアルタイムインサイトを獲得し、高い競争力を得るため優れた意思決定を促進するなかで、HPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォームを導入することにより展開の複雑さも費用も軽減されます。Apache Hadoopの複雑なインフラストラクチャなどの環境を、すべて同時に簡素化します。