リアルタイム分析システムの構築

第13章 リアルタイム分析 リアルタイム分析の未来

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

本書ではこれまで、リアルタイム・アナリティクス・システムの現状について論じてきた。今後数年間で、より多くのビジネスがデータドリブンになり、リアルタイムアナリティクスを実現するテクノロジーがより身近で使いやすくなるにつれ、リアルタイムアナリティクスの採用は飛躍的に伸びると予想される。

水晶玉を持っているわけではないが、この章ではこの分野が今後数年でどのような方向に進むかを見ていこう。 また、リアルタイム分析をより手頃な価格で、企業やエンドユーザが利用できるようにする技術についても簡単に説明する。

エッジ分析

IoTはすでに私たちの日常生活の多くの側面に浸透している（）が、今後数年でさらにユビキタスになると予想されている。 IoTデバイスの普及に伴い、生成されるデータ量は驚異的なものとなり、このデータを管理し、意味を理解することが重要な課題となる。 そこで、リアルタイム分析が重要な役割を果たすことになる。

エッジ・アナリティクスとは、データが生成されるネットワークのエッジまたはエッジ付近でデータを分析するプロセスである。 これは、一般的にデータを集中処理する場所に送信する従来のアナリティクスとは対照的である。図13-1は、エッジアナリティクスの典型的なアーキテクチャを示している。

図13-1. エッジ分析アーキテクチャ

エッジアナリティクスにより、企業はリアルタイムでデータを分析し、より迅速な意思決定を可能にし、ネットワーク経由で送信する必要があるデータ量を削減することができる。 このアプローチは、センサーデータに基づいて迅速に意思決定を行う必要がある産業用IoTアプリケーションなど、低遅延とリアルタイム分析が重要な場合に特に有用である。

昨年の、画期的な技術のひとつがDuckDBだ。高速分析クエリのために設計された、組み込み可能なカラム型分析データベースシステムである。R、Python、そして興味深いことにWasm用のパッケージがある。現時点では、バッチストレージ形式のクエリに焦点を当てているが、将来的にはデータのストリームをクエリする機能が実装されたら面白いだろう。Wasmパッケージは、エッジにデプロイされたアプリケーションに組み込まれ、ブラウザ上で高速分析クエリを実行することができるだろう。

使用されるテクノロジーが何であれ、リアルタイム分析をIoTと統合することで、企業は自社の業務についてさらに深い洞察力を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができるようになる。

コンピューティングとストレージの分離

リアルタイム分析システムの主要な課題は、コストを抑制しクエリSLAを満たしながら、増え続けるデータセットをどのように扱うかを考えることである リアルタイム分析システムでこの問題を解決するために、コンピュートとストレージを分離することが標準的な手法となっており、企業は以下の利点を得ることができる：

スケーラビリティ

コンピュートとストレージを分離するということは、、それぞれを独立して拡張できるということだ。アプリケーションにコンピュートパワーが必要だが、ストレージスペースを追加する必要がない場合、ストレージはそのままで、コンピュートを買い足すことができる。 ...