データレイクとストリームデータ処理を理解する
はじめに 前回は、DX時代のデータ活用のトレンドと3大クラウドベンダのデータ活用サービスの概要を説明した。 今回のテーマであるIoTデバイスやWebアプリケーションが生成するストリームデータの処理は、従来型のデータウェアハウス(Data Warehouse)とは大きく異なる特性がある。そこで今回は、各社のクラウド・サービスを理解し、比較するための基礎知識として、以下の項目を説明する。 データウェアハウスとデータレイク(Data Lake)の違いバッチ処理とストリームデータ処理の違いデータ分析で知っておきたいこと データウェアハウス、データレイクとは何か データ活用と聞いてデータウェアハウスやビジネスインテリジェンスツールを思い浮かべる人も多いだろう。また近年はデータレイクという用語も登場している。特に、データウェアハウスとデータレイクは大きく異なるものなので、注意したい。 データウェアハウ
富士通、自動車ビッグデータの分析を支援するストリームデータ処理基盤「Stream Data Utilizer」を提供開始 | IoT NEWS
2021-08-262019-10-09 富士通、自動車ビッグデータの分析を支援するストリームデータ処理基盤「Stream Data Utilizer」を提供開始 2020年以降、コネクテッドカーは増え続け、走るセンサーである車両から集まった画像やCANデータといった自動車ビッグデータは、自動車の開発のほか、交通監視や地図、保険といった様々なモビリティサービスへ活用の広がりを見せると期待されている。 一方で、これらの自動車ビッグデータを分析するためのシステムは、提供するサービスごとにサイロ化し、開発機能やシステムリソースが重複しており、各種サービスを柔軟に効率良く実現できるシステムが必要となっている。 そこで、富士通株式会社は、コネクテッドカーから収集される自動車ビッグデータを活用してサービスを提供する事業者向けにストリームデータ処理基盤「FUJITSU Future Mobility A
自動車ビッグデータの活用を加速するストリームデータ処理基盤「Stream Data Utilizer」を提供開始 : 富士通
English PRESS RELEASE 2019年10月8日 富士通株式会社 自動車ビッグデータの活用を加速するストリームデータ処理基盤 「Stream Data Utilizer」を提供開始 当社は、コネクテッドカーから収集される自動車ビッグデータを活用してサービスを提供する事業者向けにストリームデータ処理基盤「FUJITSU Future Mobility Accelerator Stream Data Utilizer」（以下、「Stream Data Utilizer」、ストリームデータユーティライザー）を10月8日より提供開始します。 「Stream Data Utilizer」は、株式会社富士通研究所（注1）が開発した、データ処理を継続しながら処理内容の追加・変更を実行できるストリームデータ処理技術「Dracena（ドラセナ）」を実装し、簡単かつ効率的な自動車ビッグデータの
AWSにおけるストリームデータ処理サービス概要 Amazon MSK / Amazon KDS - Qiita
はじめに この記事は、先日某LT大会に筆者が表題で登壇した際に話した内容について、補足情報などを添えてまとめるものとなります。 LT大会登壇資料リンク https://speakerdeck.com/shinyayoshidao/ji-tian-ltda-hui-20240226 ストリームデータ処理のニーズの高まり ※上記「LT大会登壇資料リンク」のスライド番号3,4参照 あらゆる物事の変化スピードが加速する世の中で、様々なソースから発生するリアルタイムに取得されたデータの件数が増加しています。 そのようなデータから意味のあるものを取り込み、必要な処理や分析を行うことで、意思決定を迅速化するニーズが高まっています。 それを実現する一つの手段が、ストリームデータ処理です。 参考：なぜ今データ処理の「リアルタイム性」が求められているのか？ https://www.fujitsu.com/do
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 富士通は10月8日、情報通信機能を備えたコネクテッドカーなどの自動車から収集したデータを活用するサービス事業者向けにストリームデータ処理基盤「FUJITSU Future Mobility Accelerator Stream Data Utilizer」の提供を開始した。 同製品は、歩行者や車両・道路・建物などのヒトやモノ単位に、ストリーム処理の中でデータとデータ処理プログラム（プラグイン）をオブジェクトとしてインメモリーシステムに管理する。オブジェクトの中で、データに加えてプラグインとプラグインの切り替えタイミングをメッセージとして受け取る仕組みとプラグイン実行制御の機能を持たせることで、ストリームデータ処理を継続しながら、システム
ストリームデータ処理とは、既にある一定期間のデータを一括で処理するバッチ処理と比較し、無制限に発生する大量のデータをリアルタイムに処理することです。 リアルタイムにデータを処理することで、データの鮮度を保ちながら意思決定のスピードを促進します。 ストリームデータ処理を用いる場面の例として、以下があります。 ・ECサイトのレコメンデーション ・交通状況のモニタリングで渋滞を把握 ・株価情報のリアルタイムアップデート ・不正アクセス検知 など いずれも時間の経過と共にデータの鮮度が落ちてきてしまうと、情報にずれが生じて適切な意思決定が難しくなってしまいます。 それとは逆に、リアルタイム性をあまり要求しないような場合や、複雑な分析を必要とするような場合はバッチ処理やアドホック処理などで対応すると良いでしょう。 ストリームデータ処理 アドホック処理/クエリ処理 バッチ処理 処理実行タイミング
MicrosoftとConfluentは、新たな戦略的パートナーシップ契約を締結した。両社はAzureにおけるデータストリーム管理の運用負荷軽減と、クラウドにおけるリアルタイムアプリケーション開発の迅速化を目指す。 Confluentは2022年4月5日（現地時間）、Microsoftとの新たな戦略的パートナーシップ契約を締結したと発表した。同パートナーシップによってテクノロジー統合やソリューション開発、マーケティング、営業活動に対する投資が強化される。両社は「Microsoft Azure」におけるデータストリーム管理の運用負荷の軽減と、クラウドにおけるリアルタイムアプリケーション開発の迅速化を目指す。 リアルタイムデータへのアクセスをより容易に 両社はこれまでも戦略的提携によって両社の統合技術を開発し、ConfluentのマネージドクラウドコネクターをAzureが提供するサービス全体に
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富士通、ストリームデータ処理基盤「Stream Data Utilizer」で自動車ビッグデータの活用を加速
富士通、自動車ビッグデータを活用するストリームデータ処理基盤を提供
ストリームデータ処理とは | クラウド・データセンター用語集／IDCフロンティア
Azureがストリームデータ処理基盤を強化 Confluentと戦略的パートナーシップ締結