社内に蓄積するログなどの大容量データ、いわゆるビックデータをリアルタイムに近い状態で分析するニーズが先進企業の間で出てきた。このようなニーズに応えるには、従来は大掛かりなシステム投資が必要だった。しかし現在はパブリッククラウドを活用することで、初期コストを抑えて構築できるようになっている。
そこで大手企業の採用実績が豊富なAmazon Web Services(AWS)のサービスを活用し、リアルタイムに近いレスポンスで分析できるビッグデータ基盤を構築するためのポイントを解説する。
社内に蓄積するログなどの大容量データ、いわゆるビックデータをリアルタイムに近い状態で分析するニーズが先進企業の間で出てきた。このようなニーズに応えるには、従来は大掛かりなシステム投資が必要だった。しかし現在はパブリッククラウドを活用することで、初期コストを抑えて構築できるようになっている。
そこで大手企業の採用実績が豊富なAmazon Web Services(AWS)のサービスを活用し、リアルタイムに近いレスポンスで分析できるビッグデータ基盤を構築するためのポイントを解説する。
前回はビッグデータ基盤にリアルタイム性が備わるメリットを解説した。そんなリアルタイム性を備えた基盤を比較的容易に構築できるAWSのサービスが「Amazon Kinesis」である。今回はKinesisの仕組みをみていく。
前回は「Amazon Web Services(AWS)」などのパブリッククラウドを活用することで、比較的容易にビッグデータ基盤を構築できる点について解説した。今回と続く第4回は[仕組み編]と位置付け、ビッグデータ基盤にリアルタイム性が備わるとさらに価値が高まることを解説する。さらに、リアルタイム…
前回は、ビッグデータがもはや企業にとって珍しい存在ではなくなっていることと、基盤を自前で構築・運用する場合の三つのハードルを示した。実はこれらのハードルは、AWS(Amazon Web Services)を利用すると比較的容易に乗り越えられる。今回はその理由を中心に解説する。
ビッグデータというキーワードをさまざまなメディアで目にするようになり、はや数年が経過した。大手企業を中心に販促活動に生かすなど、活用事例を目にするようになった。