クラウドサービスが直面する3つの課題と解決策、そのカギはネットワークに
ビッグデータをリアルタイムに分析するには？
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いまや、あらゆるモノがインターネットにつながる、いわゆるIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の時代に突入した。センサーから収集された膨大なログやSNSで交わされている会話を分析するビッグデータ分析は、ビジネスに大きな変革をもたらしつつある。「ビッグデータ分析を行って、何かに応用しようとする際に、大きなポイントになるのがリアルタイム性だ」と語るのはブロケード コミュニケーションズ システムズの小宮崇博氏だ。4月18日に開催された「ストレージ＋フォーラム2014」に登壇した小宮氏は、ビッグデータとリアルタイム分析の関係と重要性、そして、その実現のカギを握る新たなデータセンター・ネットワーク技術として改めて注目の高まるファブリック技術について解説した。
リアルタイムにビッグデータを扱う
Cloud Technology Officer
小宮 崇博 氏
たとえば、時速50kmで走っている自動車に取り付けたセンサーデータなどを分析し、異常行動が認識されると自動でブレーキをかける仕組みを搭載しようとした場合、走行データを取得することはもちろん、それをリアルタイムに処理することで、初めて事故防止につなげることができる。
もちろん、現在もリアルタイムに近い形でデータを処理する仕組みは既に利用されている。その1つが分散コンピューティング技術だ。Hadoopで分散コンピューティングを行い、従来ならば何時間もかかっていたバッチ処理を数分で済ませることが可能だ。とはいえ、この方法ではデータベースにデータを格納しており、正確な意味でのリアルタイム処理とはいえない。
もう1つは、ストリームコンピューティングと呼ばれる技術だ。流れてくるデータを、データベースにストアされる前にそのまま解析することで、現在あるいは直近の事象を発見・検知できる。
「ストリーム・コンピューティングは、主に証券系のオンライントレーディングなどで使われている技術です。ほかにもキーワード・トラッキングによって、テロなどの犯罪を起こそうとする対象者が、いつ、誰に、どういう行為（被疑語を含む内容の書き込みや会話など）をしているのか検知し、それをリアルタイムにグラフ化することで、犯罪を抑止するようなシステムもあります」
このように、リアルタイムに近いビッグデータ分析と、リアルタイムのストリーム処理に関しては、個別には実現できているが、まだリアルタイムにビッグデータを扱うことは実現できていないのが現状だ。しかし、だからこそ、「もし、この両者をクラウド上で融合し、同時に利用できるようになれば、まったく新しいビジネスが生まれる可能性がある」と小宮氏は強調する。
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