Cloudera Data Warehouse
スピード、コスト、セキュリティを損なうことなく、何千もの同時ユーザーに対して膨大なデータを利用した分析を実行できます。
概要
あらゆる場所のあらゆるデータを実際に役立つビジネスの洞察に簡単に変換。
Cloudera Data Warehouse を導入すれば、IT 部門はクラウドネイティブなセルフサービスの分析エクスペリエンスを BI アナリストに提供できます。ゼロから始めてクエリを実行するまでほんの数分です。パフォーマンスは、規模やデータのタイプ (構造化/非構造化など) を問わず他のデータウェアハウスを上回り、ペタバイトを超える拡張にも優れたコスト効果を発揮します。
Data Warehouse はストリーミング、データエンジニアリング、および AI と完全に統合されます。一貫性のあるフレームワークにより、プライベートクラウド、マルチパブリッククラウド、ハイブリッドクラウドに存在するすべてのデータやメタデータにセキュリティとガバナンスが適用されます。
ユースケース
- クラウドデータレポートおよびダッシュボード
- データへの即時アクセス
- データウェアハウスの最適化
- 運用およびイベント分析
- リサーチおよび検出分析
クラウドデータレポートおよびダッシュボード
パブリッククラウドデータウェアハウスが数分で稼動。
データウェアハウスの稼動を簡単に開始でき、既にクラウドにあるデータがすぐ利用可能になります。AWS や Azure のオブジェクトストレージに接続して、クエリを開始できます。他社にはないクラウドへのバースト機能によってデータセンターから任意のパブリッククラウドバケットにデータと文脈 (セキュリティ、リネージ、ガバナンス) を移動することで、すぐにクエリを実行できる状態となります。
データへの即時アクセス
あらゆる場所のあらゆるデータにセルフサービスでアクセス。
ユーザーは、集中管理を行う IT 部門とは別に、プライベートクラウドまたはパブリッククラウドにデータウェアハウスをプロビジョニングし、データセットを特定して、データを可視化できます。Cloudera Data Warehouse は、実証済みのコストパフォーマンスのメリットを得られるように必要に応じて自動的にスケールアップ/ダウンするので、予算内に確実にとどまることができます。
データウェアハウスの最適化
最新のデータウェアハウスで洞察を拡大。
負荷の高いワークロードを従来のデータウェアハウスから全面的または部分的に Cloudera Data Warehouse に移行できます。新しいタイプのデータに基づくユースケースを導入し、新しいユーザーが多数参加することになっても効率良く手頃な価格で対応できます。現場で鍛え上げられてきた、Impala や HIVE、LLAP、Hive on Tez などのオープンソースエンジン、Hue や Cloudera Observability といったツールが、大規模な構造化および非構造化データに対する柔軟で高速な分析を可能にします。
運用およびイベント分析
膨大な量のイベントや時系列データを分析。
従来のデータウェアハウスでマシンログ、センサー、その他のエッジデバイスから得られる大量のイベントや時系列データを分析するのはほぼ不可能です。Apache Kudu および Druid をベースとする Cloudera Data Warehouse を Cloudera Data Flow と組み合わせれば、パフォーマンス、規模、使いやすさが革新的に向上し、ファストデータという新しい現実にセルフサービス分析で取り組むことができます。
リサーチおよび検出分析
膨大な量の非構造化データを、リレーショナルデータと関連付け
高品質の予測を行うには、膨大な量の非構造化データ、半構造化データ、テキストデータ、リレーショナルデータから新たな相関関係やパターンを検出し、洞察を得る必要があります。Cloudera Data Warehouse と全文検索の Solr、そして Cloudera AI (旧 Cloudera Machine Learning) により、あらゆるデータソースから洞察を得ることで、より正確な予測が可能になります。
Cloudera Data Warehouse の主な特長
データウェアハウスを数分で稼動させ、直感的なデータカタログからデータセットを簡単に見つけ出し、分析を開始できます。テンプレートを使用してデータウェアハウスを導入し、ボタン1つでプロビジョニングできます。管理は、自動拡張と自動サスペンドによるゼロタッチアドミニストレーションです。
Impala や Hive LLAP などのハイパフォーマンス SQL エンジンで、膨大なデータから洞察を即時に獲得できます。150PB からさらに増大し続けるデータセットを使用する本番環境で、1秒未満のクエリ応答時間を達成しました。ワークロードの分離と最適化によって、何百ものユーザーと何千ものユースケースに対応し、すべてのユーザーが互いに邪魔することなく同じデータを共有して仕事を進められるようになります。
マシンログ、イベントストリーム、IoT センサー、メディア、センチメントデータなどの半構造化および非構造化データタイプによって、従来のデータセットを強化します。すべてのデータが単一のデータカタログとしてすぐに利用可能になり、ダッシュボードやレポート、さらにはアドホック分析や探索的な分析に活用できます。
Data Visualization、Hue、Observability などで構成されたこのツールスイートは、データセットの探索、可視化、照会や、ワークロードの稼動状態の最適化による効率の最大化を簡単に実現できます。
クエリや分析で大規模言語モデルと自然言語を活用すれば、コードのレビュー、補完、説明など、さまざまなことができます。
Cloudera Data Visualization の AI Assistant で大規模言語モデルと自然言語を活用することで、インタラクティブなダッシュボードを簡単かつ迅速に構築し、洞察を社内で即座に共有できます。
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