パフォーマンスの問題:リアルタイムアプリケーションのビッグデータを安全に処理する方法

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パフォーマンスの問題:リアルタイムアプリケーションのビッグデータを安全に処理する方法

ビッグデータ処理は、組織に新しいツールとテクノロジを提供し、ビジネス効率と競争上の優位性を向上させました。ビッグデータプロセッシングは新しいコンセプトではありませんが、企業にとっての真のインパクトは、Internet of Things(IoT)や広範なデジタル化などの現象です。多くの企業は、データが自然状態で保存されている膨大なデータレイクに情報をプールしています。しかし、ここで情報の特徴を明らかにすることは容易ではありません。その価値を最大限に生かすために必要な洞察と分析を得るためには、データをよりよく捕捉し、保管し、管理する必要があります。これはビッグデータの処理が行われる場所ですが、従来のオンサイトソリューションでは対処できないスケーラビリティとセキュリティのハードルがあります。Alibaba Cloud などのクラウドプロバイダは、迅速かつ安価かつ安全にコンテナクラスタを作成および管理する機能を提供します。実際、ビッグデータ処理は初期の検索エンジンが進化したものです。これを使って、企業は適切なデータを適切な状況に合わせて取り込み、一致させたり、処理したりすることができます。しかし、現在のデータセットは膨大で複雑なので、われわれがよく知っている従来のデータ処理能力は、ビッグデータを効果的に使用するには不十分です。このホワイトペーパーでは、ビッグデータの処理とその起源について説明し、リアルタイムで結果を解釈し提供する方法など、組織が直面する現在の課題について説明します。クラウドとビッグデータのコンバージェンス、E-MapReduce システムの導入、ダイナミックで急成長するセクターであるビッグデータプロセッシングの将来について検討します。