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EDW 最適化のための
Apache Hadoop データウェアハウス

Hadoop®にデータや処理を移行することでコストを削減

クラウド Learn more about the economic impact of using Hortonworks HDP

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EDW とは?

企業データウェアハウス(EDW)は組織の主要なデータリポジトリで、ビジネス上の決定をサポートするために構築されています。EDW には、企業が分析したいエリアに関わるデータが格納されています。製造業者の場合、それは顧客や製品であったり、部品表であったりします。EDW は多数の運用システムからデータを抽出することで構築されます。EDW に入力されたデータは、変換、再フォーマット、要約を経て、統合されたシングルビューを提供します。データは、データウェアハウスにスナップショットという形式で追加され、通常 EDW はデータを 5 〜 10 年間保持します。

EDW の最適化

典型的な EDW の問題

企業データウェアハウスは、企業のデータアーキテクチャにおいて標準的な要素になりました。しかしデータが複雑で大量であるため、既存の EDW ソリューションの効率に対して興味深い問題を提起しています。

ビッグデータが持つ変革の可能性を実現できるかどうかは、ソーシャル、ウェブ、IoT などあらゆるタイプのデータソースを活用しながら複雑性に対処するという、企業の能力次第です。新しいデータソースを既存の EDW システムに統合することにより、企業はより多くの深い分析と洞察によって力をつけられます。さらに重要なことに、既存の EDW テクノロジーで最適なパフォーマンス、スケーラビリティ、柔軟性を備えた非常にコスト効率の高い環境を提供することは、ますます難しくなっています。

ソリューションの要素

Hortonworks Data Platform

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オープンソースの Hadoop が持つ、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は、既存のデータセンターテクノロジーと密接に統合させるために設計されています。詳細はこちら

Syncsort

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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。詳細はこちら

スケーラブル

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Hadoop 上で迅速なビジネスインテリジェンス(BI)を実現するビジネスインターフェースで、ビジネスユーザーとデータの間にある隔たりを縮めます。詳細はこちら

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

Apache Hadoop ® で EDW を最適化

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

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データに対する質問に基づきデータモデルを適用(スキーマオンリード)

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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

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粒度の細かい分析で、データを 100% 利用可能

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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

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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

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HDP はコモディティハードウェア上で動作

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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 の最適化に関するユースケース

ユースケース 1
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Hadoop で迅速な BI を実現

迅速な BI と深く細かい分析のために専用の EDW システムが採用されましたが、EDW は価格が極端に高い上に、これらのシステムはモダンビッグデータが抱える非構造化データや大規模スケール分析などの課題に適応していません。

Hortonworks は、データマートを構築する高速 SQL インメモリエンジンと、大規模データセットのクエリを数秒で行える OLAP キューブエンジンを採用し、Hadoop 上で迅速な BI を実現しています。これにより、あらかじめ集積されたデータに対するクエリを最大限のパフォーマンスのために実行するのか、あるいは詳細を必要とする場合に高忠実度を維持して実行するのかを選択することができ、ODBC、JDBC、MDX をサポートするすべての主要な BI ツールからアクセスが可能です。

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ユースケース 2
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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。

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ユースケース 3
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Hadoop でデータをアーカイブ

データ量とコスト圧力の増大により、多くの企業は古いデータのアーカイブをテープに保存せざるを得ない状況です。テープストレージは分析不可能で、読み出しに高い費用がかかります。

Hadoop が提供するテラバイトあたりのコストは、テープバックアップソリューションと同等です。その魅力的なコストにより、何ヶ月分ではなく何年分ものデータを格納できます。既存の EDW システムでお使いのツールにより、御社の企業データのすべてを読み出し、クエリ、深い分析ができる状態にしておけるのです。

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