色控传媒

データ?ファブリックとは

データ?ファブリックとは、ソース、ストレージ、パイプライン、分析、アプリケーションなど、システム内のすべてのデータのエンドツーエンドの统合と管理をキャプチャする统合アーキテクチャです。

データ?ファブリックの比喩的なファブリックとは、组织のデータを単一の统合ネットワーク?レイヤーとして表示すること、または、サイロ化されたポイント?ツー?ポイント接続の集合として表示することを指します。データにファブリックとしてアプローチすることで、性能の最适化、データモビリティの向上、データ运用の効率化が可能になります。

実際には、データ?ファブリックは、IT アーキテクチャにデータ中心のアプローチを採用し、データ統合および管理ソフトウェアを使用して新しいアーキテクチャを定義することで作成されます。

データ?ファブリックが重要な理由

ビッグデータが次の大きな課題に挙げられてから約 10 年が経ち、組織はデータの収集と保存がデータのメリットを享受するための始まりに過ぎないことに気づいています。ビッグデータの約束を果たすには、革新的な洞察、最先端のエクスペリエンス、新しいビジネスモデル、人工知能など、データ管理に対する新しいアプローチが必要です。このアプローチは、あらゆるソースからの情報を統合し、ユーザーやエンドポイントを問わず、必要なときに必要な場所でデータを利用できるようにします。同時に、データが存在する場所や移動中の場所を問わず、データを安全に保ちます。

ガートナーは、データ?ファブリックをの 1 つに挙げ、データ?ファブリックは組織のデータ統合インフラを簡素化し、統合の課題を軽減するスケーラブルなアーキテクチャを構築できると述べました。データ?ファブリックは、データ管理作業を最大70%削減できるため、価値創出までの時間を短縮できます。

データ?ファブリックを使用する理由

データ?ファブリックは、オンプレミス、パブリック?クラウド、プライベート?クラウド、エッジ环境全体でデータにアクセスできるようにすることで、ハイブリッド?クラウド环境内のビッグデータの潜在能力を解放します。

データ?ファブリックが対処できる一般的なデータ管理の课题を以下に示します。

• 必要なユーザー、顾客、自动化へのアクセスを可能にしながら、データを効率的に保存する必要がある
• 地理的に分散したデータ?ストリーム、ストレージ?ソリューション、エンドユーザー
• 互换性のないデータ：构造化?非构造化データ、特定のアプリケーションのデータ、サイロ化データ、レガシーデータ
• 人工知能、机械学习、リアルタイム分析、コンテキストに基づく顾客体験に依存する、データ集约型の新世代のアプリケーションへの対応
• IoT デバイスとエッジ?コンピューティングの展開との間でデータ?フローの最適化
• データの安全性とコンプライアンスの维持

データ?ファブリックの仕组み

データ管理ソフトウェアは、データフロー、ユーザー、エンドポイント、ストレージ、ネットワーク?アーキテクチャをデータ管理层に统合し、可视性と制御と管理のためのインターフェースを提供します。ソフトウェアは、组织のデータ资产全体を把握し、ボトルネックにフラグを立て、パフォーマンスとアクセスを改善するための提案を行います。

ソフトウェアを使用することで、データ?エンジニアは、個々のユースケースのパフォーマンスを向上させるために、高レベルのビューを見たり、掘り下げたりすることができます。また、ソフトウェアは、共通のデータ?ランドスケープと、アプリケーション、データ?ストリーム、ユースケースと統合するための API のセットを確立します。

データ?ファブリックの要素

データ?ファブリックには、通常、次の层が含まれます。

• データ管理：システムの健全性、データ?セキュリティ、ネットワークの最适化の监视を支援。
• データ取り込み：新しく导入されたデータのための経路とプロセスを确立する。
• データ処理：データのクレンジング、改良、変换を行い、特定の用途に备える。
• データ?オーケストレーション：関连データのみがユーザーに提供されるようにすることで、システムをより効率的に実行できます。
• データ?ディスカバリ：异なるデータソース间の新しいつながりを浮き彫りにし、価値を解き放ち、新しい洞察を指摘します。
• データアクセス：アプリケーション、自动化、组织内のチーム、デバイスなど、さまざまなユーザーがデータに容易にアクセスできるため、手间いらずに使用できます。
• データ?セキュリティ： セキュリティ规制の遵守を确保しつつ、组织全体のデータを监视?保护します。

データ?ファブリックのメリット

データ?ファブリックは、多くのデータ?エンジニアリングの课题を解决するだけでなく、组织全体に次のようなメリットをもたらします。

• データの価値を高める： データ?ファブリックは、データを最大限に活用するように设计されています。たとえば、お客さまにより良いエクスペリエンスを提供し、运用効率を高め、新しいビジネス?モデルを可能にするなどです。
• リソースの有効活用：データ?ファブリックは、組織全体のデータの概要を把握し、AI を使用して提案を行うことで、さまざまなユースケースにコストやリソースの負荷がどのように発生するかを示すことで IT 部門の意思決定に役立ちます。
• 俊敏性と耐障害性の向上：データ?ファブリックは、変化を事前にモデル化し、データ?アーキテクチャを构筑するための一贯した基盘を提供することで、変化する状况や新しい现実に応じて组织のスケーリングやピボットを支援します。

データ?ファブリックはデータ?レイクに似ていますか？

データ?レイクは、データ?アクセスの問題を解決するために多くの組織がデータ?レイクを選択していますが、データ?レイクはトップダウンのアプローチであり、データのマスター?リポジトリが 1 つあると定義されています。データ?レイクは、ストリーミングやアップロードの面で余分な作業を生み出し、データへのアクセスや管理をより困難にします。さらに、データ?レイクから十分な距離にあるデータが必要なため、高遅延が発生する場合があります。実際には、データ?ファブリックは、データ?レイクを最大限に活用するのに役立ちます。

データ?ファブリックはデータ仮想化に似ていますか？

これら 2 つの概念は、反対よりも補完的です。データ仮想化は、データの管理、移動、処理のためのインターフェースを作成します。一方、データ?ファブリックは、性能、コスト、リソース効率、セキュリティ、成長、変更管理など、データ運用のあらゆる部分を最適化するための包括的な方法です。

データ?ファブリックのユースケース

データ?ファブリックを活用してデータ?アクセシビリティを向上させる方法の例を以下に示します。

• 大手小売业者は、复雑な在库とサプライチェーンのデータを统合し、生产と计画について十分な情报に基づいた意思决定を行うことができます。
• IT コンサルティング企業は、顧客サポート?リクエストからのデータを統合し、利用可能なソリューションのギャップに関する洞察に基づいて販売戦略を再構築できます。
• 农家は、天気予报、市况、土壌の状态などの异なるデータストリームを重要な意思决定に组み込むことができます。

ピュア?ストレージでデータ?ファブリックを简素化

ハイブリッド?クラウド环境全体を完全にカバーするデータ?ファブリックのセットアップは、决して容易ではありません。オンプレミス、パブリック?クラウド、プライベート?クラウド、エッジ环境全体で、データ?ガバナンスとセキュリティを维持しながら、异なるソース间でデータを统合する必要があります。

データ?ファブリックにギャップが生じたり、独自のデータ?ファブリックをセットアップしたいと思いませんか？ ピュア?ストレージは、近代的なデータ?ファブリックの構築とサポートに必要なソリューションを提供します。

• Pure1：AI を活用したデータストレージ管理と監視ソリューションで、テクノロジー?スタック全体に自動運転ストレージを提供します。
• Purity オペレーティング環境：Purity は、色控传媒? FlashArray?上のデータをインテリジェントに管理する統合プラットフォームです。データセンター、エッジ、クラウドのどこにあっても、データ管理を簡素化し、ストレージのサイロ化を排除できます。
• Pure Fusion ?：クラウド運用モデルをオンプレミスで実現するStorage-as-Code V プラットフォーム。エンタープライズ?ストレージのプロビジョニング、管理、消費が簡単にできます。
• Portworx：クラウドネイティブ?アプリケーションを強化するための包括的な Kubernetes データ?サービス?ソリューション。
• Cloud Block Store：クラウド环境全体でシームレスなデータ?モビリティ、耐障害性、一贯したユーザー?エクスペリエンスを提供するマルチクラウド?ソリューション。

ピュア?ストレージは、データの消费とやり取りを简素化することで、イノベーターがエンタープライズ?データに潜む潜在能力を解き放つお手伝いをします。

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