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EDW Optimization with Hadoop

Hadoop®にデータや処理を移行することでコストを削減

Read the analyst white paper on EDW optimization.

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典型的な EDW の問題

The Enterprise Data Warehouse has become a standard component of the corporate data architectures. However, the complexity and volume of data has posed some interesting challenges to the efficiency of existing EDW solutions.

Realizing the transformative potential of Big Data depends on the ability to manage complexity while leveraging data sources of all types such as social, web, IoT and more. The integration of new data sources into the existing EDW system will further empower corporations and deeper analytics and insights. More importantly, EDW optimization using Hadoop provides a cost-efficient environment with optimal performance, scalability and flexibility.

Apache Hadoop ® による EDW の最適化

柔軟

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データモデルが所定の位置になくても、データを HDP にロード可能

*

Data model can be applied based on the questions being asked of data (schema-on-read)

*

HDP はユーザーが考えた質問に答えるよう設計されている

効率的

*

粒度の細かい分析で、データを 100% 利用可能

*

HDP は構造化、非構造化の両タイプのデータを格納、分析可能

*

多様なユースケースをサポートするために、データは異なる方法で分析可能

優れた費用対効果

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HDP(Hortonworks Data Platform)は 100% オープン - ソフトウェアのライセンス料は不要

*

HDP はコモディティハードウェア上で動作

*

HDP に新しいデータを入れて数日内、あるいは数時間内に利用可能

EDW の最適化

ソリューションの要素

Hortonworks Data Platform

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データガバナンスと統合、データ管理、データアクセス、セキュリティ、運用のためのパワフルな能力を備えた、オープンソースの Hadoop データウェアハウス・アーキテクチャは、既存のデータセンターテクノロジーと密接に連携できるように設計されています。さらに詳しく

Syncsort

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EDW の Hadoop へのオフロード - 高性能 ETL ソフトウェアで従来の企業データにアクセスし、HDP に容易に格納します。さらに詳しく
 
 

JethroData

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Hadoop ビッグデータでのインタラクティブ BI のための高性能分析エンジンさらに詳しく

プロフェッショナルサービス

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専門的なガイダンスとサポートにより、新しいアーキテクチャの価値を素早く証明し、完全試験済み・検証済みの Hortonworks データアーキテクチャ最適化ソリューションの価値を最大化します。詳細はこちら

EDW の最適化に関するユースケース

ユースケース 1
メディアの画像

ETL 処理を Hadoop に移植

典型的な EDW は CPU サイクルの 45 〜 60 パーセントを ETL 処理に使用します。これら低価値の ETL ジョブは、ビジネスにとってより重要度の高いワークロードを含むリソースと競合してしまい、SLA を達成できない要因になります。Hadoop はこれらの ETL ジョブを最低限の移植によりかなりの低コストで EDW オフロードできるため、コストを削減し、より価値の高い分析ワークロードのために EDW のキャパシティを増やします。Hortonworks は、高性能の ETL ツール、パワフルな SQL エンジン、あらゆる主要な BI ベンダーとの統合を提供して、これを容易に実現します。

詳細はこちら

ユースケース 2
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ACTIVE ARCHIVE & ENRICHMENT IN HADOOP

Increasing data volumes and cost pressures force many companies to archive old data to tape where it can’t be analyzed or must be retrieved at great expense. A Hadoop data warehouse architecture offers cost per terabyte on par with tape backup solutions. Because of the appealing cost, you can store years of data rather than months. All of your enterprise data remains available for retrieval, query and deep analytics with the same tools you use on existing EDW systems.

詳細はこちら

ユースケース 3
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Hadoop でのインタラクティブ BI

Proprietary EDW systems were adopted for fast BI and deep slice-and-dice analytics, but EDW prices are unsustainably high and these systems have not adapted to modern big data challenges like unstructured data and large-scale analytics. Hortonworks and JethroData makes fast BI on Hadoop a reality, with the combination of a fast in-memory SQL engine to create data marts with a high performance analytical engine for interactive BI that lets you support 1,000’s of concurrent users and query huge datasets in seconds. JethroData dynamically will create indexes and cubes, lowering the upfront setup cost and time. Standard access to all your Hadoop data is supported with your existing BI tools like Tableau, Qlik or Microstrategy.

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