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Hortonworks DataFlow (HDF™)

Hortonworks DataFlow(HDF

HDF によるストリーミング分析が速くて簡単な理由は、データ収集、キュレーション、分析、配信の高速化を、Apache NiFi、Kafka、Storm の統合ソリューションを通じてオンプレミスまたはクラウドでリアルタイムに行うためです。

Powering the Future of Data
サブスクリプションを開始

データソースにとらわれない、統合されたコレクションプラットフォーム

マシン、地理位置情報デバイス、クリックストリーム、ファイル、ソーシャルフィード、ログファイル、動画といった、違うフォーマット、スキーマ、プロトコル、スピード、サイズの動的で共通点がなく分散したソースから、データを取り出し統合します。

詳細:

  • データソースに依存しないリアルタイムのデータフロー管理により、データの移動が容易になります
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    もっと詳しく
高速、簡単、安全

ストリーミングデータへのリアルタイム応答

エッジ環境で腐敗しやすい洞察をリアルタイムで評価して関連性の有無を判断し、それに基づいてデータを送信、ドロップ、ローカルで保管するなどの決定を、リアルタイムの運用の可視性と制御を備えた視覚的ユーザインタフェースで必要に応じておこないます。コーディングやカスタムスクリプトのアプローチに固有の依存性や遅延を排除することにより、これまでにない運用効率を達成することができます。

詳細:

  • Apache NiFi のリアルタイムビジュアルユーザインタフェースで管理したストリーミングデータが運用効率を向上させます。
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リアルタイムの意思決定

リアルタイムのデータ追跡管理により送信元から送信先まで安全

個別のユーザー認証と、詳細かつリアルタイムの追跡管理とメタデータ(データの出所)で、送信元から送信先までセキュアなエンドツーエンドルーティング。小規模で JVM 対応のモノのインターネットのデータソースから、インターネットオブエニシングをサポートする大規模エンタープライズクラスタまで、同じようにセキュリティと暗号化をサポートする能力が、分析結果とその基礎となるデータの高い信頼性を確かにします。

詳細:

  • HDF によって高く信頼できるデータを可能にする方法をご覧ください。
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データへの信頼

リアルタイムビジネスは、移動中のデータから新鮮な洞察を得られるかどうかにかかっています。

HDF は、イベントデータの集約、分析のためのストリーム処理をサポートしており、動的にデータパターンを認識し、異常値を検出します。ストリーミングに対して即座にアクションとレスポンスを行うために、リアルタイムで実行される大量のイベント処理は、Apache NiFiMiNiFiKafkaStormによる統合エンタープライズサービスがサポートしています。

Apache NiFi および MiNiFi は、動的で設定可能なデータパイプラインを提供し、それを通じてあらゆるソース、システム、デスティネーションの通信が行われます。Kafka はデータの作成や配信の異なるレートに適応します。一方、Storm のリアルタイムストリーミング分析は、大規模スケールで洞察を即座に導き出します。

詳細:

ストリーム処理

選択したデータピースを安全にシェアすることによって新たな洞察を取得

HDF は、データの安全なアクセスとコントロールを提供し、情報に基づいたビジネス意思決定を可能にします。特定の情報の共有や、データサイロ全体に一括アクセスできる役割ベースのデータアクセスを削除できるようにすることで、HDF は、企業が選択した関連データの一部を、動的かつ安全に共有し、新たなビジネス洞察を可能にします。

詳細:

  • HDF はデータの民主化を実現すると同時にリスクを削減します
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ビッグデータのパワーをアンロック

エッジでコンテンツベースのルーティングを使用してログ分析を最適化

リアルタイムのエッジ分析により、Splunk、SumoLogic、Graylog、LogStash などのログ分析システムとの統合が容易になり、ログファイルのデータ取り込みが簡単、安全かつ包括的におこなえます。コンテンツベースのルーティングで収集したデータのボリュームを高いコスト効率で増加させることにより、企業は、利用可能なすべてのマシンデータを包括的な視点から、トラブルシューティングを迅速化し異常検出を向上させることができます。

詳細:

ログ分析の最適化

IoT を含めた IoAT のためのスケーラブルで拡張可能なプラットフォーム

HDF は、モノのインターネットを構成する小規模のデータソース上だけでなく、現代のエンタープライズデータセンターの大規模なクラスタ上でも実行できるように設計され、インターネットオブエニシングをサポートすることが可能です。HDF は、ソース、接続、送信先のニーズに動的に適応し、サイズ、形状、スピードに関わらず、必要に応じてどこからでも、どこへでもデータを移動できます。

詳細:

IoT(モノのインターネット)用に設計

暗号化とオンデマンドルーティング

HDF の視覚的なユーザーインターフェイスを使用してデータフローをドラッグ&ドロップし、暗号化したストリーミングデータを Kafka へルーティングし、バッファと輻輳管理を構成します。これにより、動的にデータ優先順位を決定して送信元から送信先へ安全に送信することができるため、エッジに付き物の、変動する状況に即座に対応することができます。

詳細:

  • ライブデータフローが数分で暗号化され、Kafka にルーティングされる方法をご覧ください
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暗号化と優先順位付け

HDF の新機能

視差スライド
  • 新しい UI:より直感的なインターフェイスが、データフローの作成や管理、リアルタイムデータフローのチューニングや制御を簡単にし、時間も節約
  • 生産性が向上:複数のアクターが、エンタープライズ全体で共有する 1 つのデータフローの異なる部分を管理し、コンポーネントレベルのきめ細かい制御でデータのサイロとチームを関連付け
  • エンタープライズの即応能力:NiFi、Kafka、Storm の配置および管理を、統合された Ambari インターフェイスおよび Ranger との統合による許可管理で容易に
  • MiNiFi:スケーラビリティを高める JVM の新アーキテクチャーである MiNiFi は、何百万ものエッジデバイス(IoT)が抱える、セキュアなファーストマイルの双方向通信に関する課題に、40 MB 未満のフットプリントで対処
  • NiFi     Kafka     Storm
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HDF が作られた理由とは?

あらゆる場所から安全かつ効率的に配信される移動中のデータにまつわる、実環境での課題
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HDF ユーザーガイド

HDF に関するリリースノートや、ユーザー、デベロッパー、初心者のためのガイドです。

Support

エンタープライズにおける Apache NiFi、Kafka、Storm に業界最高のサポートをご提供しています。弊社の専門家チームがあなたの旅をお手伝いします。

トレーニング

ビッグデータの専門家からの実践的なトレーニングです。個別またはオンデマンドで、必要なときに利用できます。