ミッションクリティカルな「データ活用」における課題
現在、多くの企業がDXに取り組んでいるが、その中核にあるのが「データ活用」だ。社内外のさまざまなデータを収集・分析して、既存のビジネスの変革やイノベーションにつなげる必要があるからだ。
たとえば、ECサイトでユーザーの行動を取得し、AIでリアルタイムに分析してレコメンドを出す。工場の製造ラインのセンサーデータを収集して、機器の故障予測に役立てる……などなど。データ活用の目的と、それに使用されるデータの量、処理方法はさまざまだ。
こうしたデータ活用のニーズに応じて各企業はその基盤を選択しているわけだが、特に求められる要件が厳しいのが、常に稼働しなければならない、ミッションクリティカルなシステムへの利用だ。たとえば、膨大なデータをミリセカンド単位で処理しなければならない金融取引や電子取引、物流や交通のリアルタイム監視・管理、天候の予測などは、それに該当するだろう。
こうしたミッションクリティカルなデータ処理を支えるには、言うまでもなく高性能・高信頼・高セキュリティのインフラが必要になる。ただし、もちろん青天井で予算が使えるわけではないだろう。高速・大容量のデータ処理を実現しながらも、コストを抑え、運用・保守の手間を削減したいというのが企業の本音のはずだ。では、どうすればその難題を解くことができるだろうか。
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