概要
Edge Management とは
Cloudera Edge Management (CEM) は、ローコードによるオーサリングエクスペリエンスを提供し、エッジでのデータ収集および処理を管理、統制、監視することで、ストリーミングや IoT のユースケースに伴うデータ管理の課題に対応します。
以下の2つのカテゴリーの機能を備えています。
エッジデータの収集: MiNiFi は Apache NiFi の中心的な機能を実装した軽量のエッジエージェントで、エッジでのデータの収集と処理に特化しています。MiNiFi エージェントには、Apache NiFi の機能をすべて備えた MiNiFi Java エージェントと、フットプリントが非常に小さい MiNiFi C++ エージェントの2種類があります。
Edge Flow Management: Edge Flow Manager は、数千の MiNiFi エージェントに対するエッジフローアプリケーションの設計、デプロイ、監視をローコードで実行できるエージェント管理ハブです。また、エッジにデプロイされたすべての MiNiFi エージェントの一元管理や監視レイヤとしても機能します。EFM は、作成者、デプロイ、監視を含むエッジフローのライフサイクル全体をサポートします。
これらの機能は IoT のユースケース、例えば予知保全、フリート管理、アセットトラッキングなどに対応しています。また、MiNiFi エージェントは無数のデバイス、サーバー、ノートパソコンなどからリアルタイムにログを収集するサイバーセキュリティのログ収集ユースケースにも幅広く使用されているほか、Kubernetes 上で実行されているクラウドネイティブアプリケーションからログを収集する最新のソリューションとしても活用されています。
ユースケース
予知保全
患者のモニタリング
データの移動
予知保全
予知保全によるコスト削減とダウンタイム短縮。
予知保全はデータドリブン型のアプローチです。コネクテッド機器からの IoT データやセンサーデータを分析することで、資産がいつどのように故障するかを効率的に予測し、変動を検出し、警告シグナルを理解し、故障の可能性を示すパターンをいち早く発見します。Cloudera DataFlow の Edge Management の機能は、何百ものコネクテッドアセットからのデータ採取を最新化および簡素化し、予知保全を強化します。
患者のモニタリング
患者モニタリング装置からのリアルタイムフィードをキャプチャし、異常を検出。
医療機関では手術後または高リスク患者をモニタリングするために生体認証装置や遠隔測定装置を使用しています。これらの装置から、さまざまな患者のバイタルに関するセンサーデータを採取することで、異常やパターンを検出することができます。Cloudera Edge Management では、患者のモニタリングデータをキャプチャしてストリーム処理エンジンに渡し、洞察を提供します。
データの移動
ハイブリッド環境やマルチクラウド環境で、大量のデータを連携、統合、移動可能に。
従来の ETL プロセスは、データベース間でデータを移動するユースケースを想定したものです。現代の企業は、オンプレミスからクラウドへ、またはクラウド間でデータを転送し、わずか数時間でペタバイト規模の情報を移動しています。
数百ものプロセッサが用意されており、さまざまなデータソース、デバイス、プロトコルに接続できます。ユーザーインターフェースでは、ドラッグアンドドロップで簡単に高度なデータフローパイプラインを構築できます。
エンタープライズ内で移動するデータの起源と帰属を把握できます。これによって、ガバナンスチームは、システムがデータポイントにどのような影響を与えているかを説明できるようになります。イベント前後のレコード変更も含め、すべてについてきめ細かいデータリネージ情報が生成されます。
クリックストリーム、ソーシャルメディア、モバイル、IoT デバイスなど、あらゆるストリーミングソースからリアルタイムでデータを採取、キャプチャし、提供できます。NiFi の450以上のプロセッサとカスタムビルドの監視ダッシュボードを備えた複合的なデータフローアプリケーションを使用して、簡単に接続、変換、管理、監視を行い、実用的な洞察を得られます。
わずか数時間でペタバイト規模のデータをデータセンター間で移動、またはデータをオンプレミス環境とクラウド間で移動することで、あらゆるスループットに対応できます。クラウドベンダーを問わない、マルチクラウド対応のアプローチによってデータを管理することができます。
NiFi レジストリを使用して DevOps スタイルのデータフロー開発ライフサイクルを導入することで、より迅速にフローアプリケーションを提供でき、1つの環境から別の環境への導入も容易になります。開発チームは、データフローのバージョニングや環境間での移植スキームを設定することができます。
数十万のエージェントに対するコマンド、統制、監視によって大規模なエッジ管理を実現し、最小限のフットプリントでデータの収集、フィルタリング、処理を行います。自動化された学習ループにより、エッジにおけるエンドツーエンドの機械学習アルゴリズムを実現できます。
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