実証済みの分析戦略でデータの潜在能力を最大限に引き出します

コンテナ アプリケーションや Kubernetes などの最新のデータ管理テクノロジーにより、組織はデータをより有効に活用してイノベーションと成長を実現できます。

成熟した分析戦略でデータの潜在能力を最大限に引き出す。

過去 10 年間、企業は「ビッグデータ」の力を活用して新たな可能性を解き放ち、分析機能を強化してきました。今日、これらの企業は、これらの機能の開発を加速し、分析への実験的な進出を超えて、成熟した投資と機能へと移行する必要があります。そうしないと、競争上の優位性を失うことになります。

データから最大限の価値を引き出すには、成熟したデータ分析戦略が不可欠ですが、多くの組織がこれに苦労しています。 Forrester によると、データ収集が急激に増加しているにもかかわらず、企業データの約 73% が分析に使用されていません。つまり、貴重な洞察を得るために効果的に使用されているデータは 4 分の 1 に過ぎないということです。コンテナ化されたストレージ機能などの最新テクノロジーを導入することで、リーダーはデータをより適切に制御し、そこから実用的な洞察を抽出して、ビジネスの成長を真に促進できるようになります。

従来の分析アーキテクチャはイノベーションを妨げる

今日のソフトウェア アプリケーションは、複数のプラットフォームや環境で実行しながら、世界中の何百万ものユーザーのニーズに対応する必要があります。また、企業が革新を起こし、変化する市場状況に対応できるようにするために、高い可用性を提供する必要もあります。レガシー プラットフォームは、ユビキタスな高速ストレージとネットワーク インフラストラクチャが登場する前に設計されたため、競合他社に先んじたいと考えている組織にとって、ソリューションよりも課題が多く生じています。

従来の導入モデルを使用している IT リーダーと話をすると、最も多く聞かれる不満は、インデックス層でデータをサポートするのに多くの作業が必要で、その結果、運用効率が低下するというものです。成長に対応するためにソフトウェアを更新し、パッチを適用し、ハードウェアを拡張するには、数時間、数日、あるいは数週間かかることもあります。これは、チームの拡大が課題となる一方で、増大する組織の需要を満たすことが困難になるため、最適化に影響を及ぼします。

さらに、従来のアーキテクチャではデータの複数のコピーが必要となり、コンピューティングとストレージの要件が大幅に増加します。分散アーキテクチャにストレージを追加すると、組織のニーズに関係なく、コンピューティングも追加され、全体的な使用率とコスト管理能力に影響します。

最後に、異なるストレージ層間でパフォーマンス機能に違いがあり、クエリ応答時間が遅くなったり、検索結果に一貫性がなくなったりするリスクがあります。これにより、データ分析の速度と精度が低下する可能性があります。成熟した分析戦略は、これらの課題に積極的に対処し、運用効率の向上、イノベーションの加速、ビジネスコストの削減を実現します。

最新の分析ワークロードをコンテナ化するケース

最新のデータの管理は、クラウド アーキテクチャの機能だけに依存するものではありません。コンテナ化はクラウド インフラストラクチャにシームレスに統合され、最新の分析ワークロードをサポートできます。膨大な仮想化リソースを必要とせずに、仮想環境でアプリケーションを実行することを想像してみてください。コンテナはまさにこれを実行し、ソフトウェアを仮想の自己完結型ユニットにカプセル化します。

コンテナ化されたアプリケーションは、より高いパフォーマンスを提供し、あるコンピューティング環境から別のコンピューティング環境へ確実に実行できます。アプリケーション インスタンスを増やすと全体的なパフォーマンスが向上し、ストレージ メソッドの移植性により、組織は必要に応じてストレージ容量を拡張でき、集中的なイメージ管理、迅速な展開、および弾力性を実現できます。

興味深いことに、コンテナ化されたアプリケーションは CPU 使用率の向上にも役立ちます。テストでは、コンテナ化されたアプリケーションでは、ベアメタル アプリケーション モデルの使用率がわずか 17% であるのに対し、最大 60% の使用率を達成できることがわかりました。コンテナ化と高性能ストレージ ソリューションを組み合わせることで、組織はデータ量の増加に応じて柔軟性を高め、応答速度を速めることができます。

アジャイルなデータ管理を実現するKubernetesの役割

Kubernetes などのコンテナ オーケストレーション プラットフォームは、コンテナ化されたアプリケーションを大規模に管理およびオーケストレーションするための強力なツールを提供します。 Kubernetes を使用すると、プラットフォーム チームと DevOps チームは、コンテナ化形式または仮想マシン形式の任意のインフラストラクチャ上で何千ものアプリケーションを簡単に展開して実行し、より低い運用コストで実行できます。

しかし、Kubernetes のような強力なアプリケーション プラットフォームのメリットを十分に実現するには、ソリューションを完成させるために、同様に強力なデータ プラットフォームが必要です。 Portworx Data Platform は、自動化された宣言型のストレージ プロビジョニング、ボリューム管理、高可用性とデータ レプリケーション、データ保護とバックアップ、ビジネス継続性と災害復旧、セキュリティ、強力なコスト最適化と管理などの高度な機能を提供します。これらの機能により、組織は分散クラウド環境でデータ ストレージを効果的に管理および制御し、データの可用性と柔軟性を確保できます。

コンテナ化されたストレージに Kubernetes を使用する場合、組織の成熟した分析戦略が最適化され、俊敏であることを保証するには、いくつか考慮すべき点があります。まず、Kubernetes オペレーターを使用すると、複雑なタスクを自動化および簡素化することで、ストレージ機能をさらに強化できます。

Kubernetes 環境で単一のインスタンスに依存するのはリスクを伴う可能性があるため、データ サービス層とストレージ層の両方に高可用性を組み込むことも非常に重要です。最後に、組織のデータ サービスが水平方向に拡張できるか垂直方向に拡張できるかを理解することで、IT チームは必要に応じて容量やコンピューティング能力を追加するための最適なソリューションを選択できるようになります。

成熟した分析投資を行っている組織は、顧客体験や戦略から製品の革新まで、全般的に優れたビジネス成果を達成します。コンテナ アプリケーションや Kubernetes などの最新のデータ管理により、組織はデータをより有効に活用してイノベーションと成長を実現し、さらに重要なことに、売上を伸ばすことができます。