x86サーバーでは実現しえなかった圧倒的パフォーマンスでビッグデータ時代を制す
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大容量データ処理の前に立ちはだかるサーバースペックの壁
企業情報システムの普遍的なテーマの一つに、大容量データの高速処理という課題がある。それはオンライントランザクションのケースもあれば、バッチ処理のケースもあり、常に高いパフォーマンスが求められてきた。しかし、これまではサーバーのスペック性能に阻まれて、ある程度のラインで"折り合い"をつけなければならないことも多かった。たとえば、小売業では毎日POSデータが発生するが、そのボリュームは簡単にテラバイト単位に上り、これを解析するための準備に1日以上かかることも珍しくない。そして、次のアクションにつながる洞察をデータから獲得できた際には、すでにその"旬"は過ぎていた、ということも少なくなかったのである。
一方、Materials Requirements Planning(資材所要計画、以下MRP)の立案と実行というのは、製造業において基幹中の基幹業務である。製品の部品表と基準となる生産計画をベースに資材がどれだけ必要かを算出し、ここから資材の発注、納入、出庫をコントロールする。部品表が登場することからも推測できるように、これを実行するには大容量のデータと計算処理が必要で、そのためには多くのシステム資源と時間が要求されるため、頻繁に実行することは困難と考えられてきた。
ビッグデータ時代を迎え、データは爆発的に増加
それに加えて、今日はいわゆるビッグデータ時代だ。そのデータボリュームは今まで以上に増え続けている。総務省の「ビッグデータの流通量の推計およびビッグデータの活用実態に関する調査研究」(平成27年)によると、その伸びは9年間で約9.3倍とまさにリニアな直線を示している。・総務省:データ流通量の推移
・一般的なプロセッサーと比較し4倍の超高速設計
・仮想化環境で効果を発揮する高度な機能
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