Amazon Web Services: クラウドネイティブデータベースで従来の産業のイノベーションを促進

今日、データは企業の中核資産となり、イノベーションの主な原動力となっています。多くの企業がデータ駆動型企業になるという目標を掲げています。 Forrester の調査によると、データ主導型の企業は年間平均 30% 成長できるそうです。 IDC が Amazon Web Services のデータベース、ビッグデータ、AI/ML 製品を分析した記事によると、既存の顧客がデータ関連のクラウド サービスを導入すると、5 年間の投資収益率が 415% に達し、全体的な運用コストが 48% 削減されることが明らかになりました。そのため、ますます多くの企業がデジタル変革を追求しています。クラウド コンピューティング分野のリーダーとして、Amazon Web Services はクラウド サービスの革新を継続的に推進し、パブリック クラウド アーキテクチャとデータベースの進化の組み合わせを積極的に模索しています。同社は、クラウドネイティブ データベース サービスのイノベーションを通じて、さまざまな業界がクラウド イノベーションの道を歩み始めることを支援したいと考えています。

インターネットなどのクラウドネイティブ企業と比較すると、従来の業界の企業は、業界固有のアプリケーション要件と過去のレガシーデータのために、より困難なデータ課題に直面しています。これらには、迅速な拡張が不可能、コストが高い、反復が遅い、グローバルなビジネス拡大をサポートできない、機能/パフォーマンスのボトルネックなどが含まれます。

陳暁建、アマゾン ウェブ サービス グレーター チャイナ、製品部門ゼネラル マネージャー

クラウドネイティブ データベースを使用すると、企業はビジネスをより迅速に拡大し、イノベーションに集中し、新機能の市場投入までの時間を短縮できます。これは、クラウド コンピューティングが、使いやすさ、信頼性、スケーラビリティ、パフォーマンスなどの点でオープン ソース データベースの問題を解決し、従来の商用データベースに比べて高いコストを削減するためです。クラウドでホストされるデータベース サービスを通じて、顧客はオープン ソース データベースを使用して、商用データベースに匹敵するパフォーマンスを実現できます。コストは通常​​、商用データベースの数分の 1 です。クラウドネイティブ データベースは、コンピューティング、ネットワーク、ストレージ、セキュリティ、ビッグ データ、AI/ML などの他のクラウド サービスを活用し、緊密な統合を通じてさまざまな機能を統合できます。マネージド データベース サービスにより、顧客は価値の高いアプリケーション開発に集中し、グローバル データベースを活用してグローバルなビジネス拡大をサポートできます。

クラウドデータベースの反復と開発を継続的に推進する

Amazon DynamoDB は、Amazon Web Services 初のクラウドネイティブ データベースであり、業界初の真のクラウドネイティブ データベースです。 Amazon DynamoDB のリリースから 10 年が経ち、Amazon Web Services は、基盤となる可用性、耐久性、セキュリティ、スケールだけでなく、使いやすさの面でも改善を続けてきました。 Amazon DynamoDB は現在、Amazon 自身を含む世界中の多くの顧客にサービスを提供しています。

Amazon Web Services は、継続的なイノベーションを通じてクラウド データベース サービスの反復と開発を推進してきました。現在、SQL (Amazon Relational Database Service、Amazon Aurora)、NoSQL (Amazon DynamoDB、Amazon DocumentDB、Amazon Neptune など)、サーバーレス機能を備えたデータベース (Amazon Aurora serverless、Amazon DynamoDB、Amazon Timestream、Amazon Keyspaces、Amazon QLDB) を含む、15 種類の専用クラウドベースのマネージド データベース サービスを立ち上げています。

自動車、製造、金融業界のデータニーズを満たす

自動車業界が直面している、膨大で多様なデータと、データの価値を十分に引き出す効果的な手段の欠如という課題に対応するため、Amazon Web Services は専用シナリオ用のデータベースを提供します。たとえば、自動車のインターネット向けの時系列データ処理、社内企業システム向けの構造化データ処理、ナレッジグラフを構築するためのグラフデータベース、高速アクセスのためのキャッシュデータ処理などです。 Amazon Web Services のサーバーレス アーキテクチャは、自動車によって生成される大量のデータを非常にうまく処理し、大量のデータを管理、読み取り、書き込みするためのスケーラブルなリソース管理機能を提供します。同時に、人間の介入なしにコンピューティング リソースとストレージ リソースを自動的に拡張できます。 Amazon Neptune + ML は、膨大な量のデータ間のつながりと価値に関する洞察を得て、その後のビジネスの方向性を導くことができます。

データは製造業の発展を推進する重要な要素です。製造データの種類の多様性を考慮して、Amazon Web Services では、大量の構造化、半構造化、非構造化の業界データに対応するために特別に構築されたデータベースを提供しています。製造データには通常、コールド データとホット データがあります。 Amazon Web Services は、大量のコールドデータとウォームデータを処理するためのデータベース データ階層化ストレージ機能を提供し、企業のコストを大幅に削減します。

同時に、製造データのソースは複雑です。さまざまなビジネス システムからさまざまなデータが取得されるため、相関関係を確立することが難しく、データ アイランドが形成されます。グラフデータベース Amazon Neptune と ML は、さまざまなデータ間の相関関係を確立し、ML を通じてデータの真の価値に関する洞察を得ることができます。商用データベースの広範な使用によって生じる高コストに対応するため、Amazon Web Services は、Amazon Aurora PostgreSQL 用の Babelfish を使用してアプリケーション移行サービスをさらに提供し、顧客が従来のデータベースをクラウドネイティブ データベースにスムーズに移行できるように支援します。

デジタル変革は金融業界のコンセンサスとなり、サービス品質の向上、多様な顧客ニーズへの対応、全体的な競争力の強化のための重要な手段となっています。金融業界にとって、金融データのセキュリティを確保するには、グローバルビジネスの継続性をサポートするための安全な保管と転送が必要です。 Amazon Web Services は、地域間の災害復旧を提供し、世界中のユーザーがビジネス データに迅速にアクセスできるようにする、クラウドネイティブ データベース向けのグローバル データベース ソリューションを提供します。これは、世界中で事業を展開する金融会社にとって効果的なソリューションです。

金融会社はさまざまなビジネスに直面しているため、さまざまなデータを収集できます。 Amazon Web Services によって特別に構築されたデータベースは、さまざまな種類のデータの処理と保存のニーズを満たします。従来のリスク管理モデルでは、銀行やその他の金融機関は主に手動の信用審査を使用しており、データのほとんどは中央銀行の信用報告システムから取得されています。しかし、包摂的金融の文脈では、個人や企業の資金需要の特性は大きく異なり、従来のリスク管理承認の効率の低さ、手作業による処理コストの高さ、データソースの単一化などの問題が徐々に浮上しています。 Amazon Cloud Technology の Amazon Neptune + ML は、金融機関の履歴データと他の業界 (消費、病院、旅行など) のデータを統合し、金融ユーザーのデータ価値を効果的に活用し、インテリジェントなリスク管理を実現します。

Amazon Web Services Greater China 製品部門ゼネラルマネージャーの Chen Xiaojian 氏によると、多くの金融機関はデータベースとして従来の商用データベースを使用しています。コストが高く、迅速かつ柔軟な拡張性が欠如しているため、ビジネスニーズを満たすことができません。 Amazon Web Services は、さまざまなクラウドネイティブデータベースとデータ移行ツールを提供し、金融企業がシステムを最新のアプリケーションのニーズに適応するインフラストラクチャに迅速に切り替え、真のデジタル変革を実現できるように支援します。