ソリューション

データレイクのモダナイゼーション

あらゆるデータの分析を促進するデータレイク

Google Cloud のデータレイクは、データのプロフェッショナルが安全かつコスト効率よく、多様で高精度なデータを大量に収集、保存、分析することを可能にします。Google Cloud の自動スケーリング サービスでデータレイクを構築すると、ストレージをコンピューティングから分離して、クエリ速度を向上させ、ギガバイト単位でコストを管理できます。

お客様と導入事例

事例のハイライト

  • 12,000 以上のオンプレミスの Hadoop ノードを GCP に移行

  • オンプレミスの Apache Hadoop からの移行による TCO の大幅な節約

データレイクを自由にモダナイズする

Google Cloud でのデータレイクの再ホスティング

すでにオンプレミスのデータレイクに時間を費やしていて、クラウドでゼロから再構築したくない場合は、データとコードをそのまま Google Cloud に移行すれば、クラウドでのコスト削減とスケーリングを実現できます。

データレイクのワークロードを Google Cloud にバースト

リソースを大量に消費するデータや分析処理のワークロード(ETL、SQL、モデルトレーニングなど)をクラウドにバーストすれば、新しいハードウェアを導入しなくてもコンピューティングを自動でスケーリングできます。ワークロードをクラウドで実行したままにするか、ピークが過ぎた時点でクラスタを終了させます。

Google Cloud でのクラウド ネイティブなデータレイクの構築

データレイクが重くなり、計画を見直したい場合は、Google Cloud にクラウド ネイティブなデータレイクを構築しましょう。データ エンジニア、データ アナリスト、データ サイエンティストの分析作業が加速します。

主なメリット

フルマネージド サービス

Google Cloud のフルマネージド サービスは、物理的なハードウェアの管理に伴う煩わしさをなくします。クラスタのプロビジョニングと自動スケーリングがわずか 90 秒ほどで完了するため、管理が簡単です。ほぼ瞬時に新しいリソースとサービスを起動できるのです。

Apache Hadoop と Spark について学ぶ
データと分析の処理の迅速化

ストレージに依存せずにコンピューティングをスケーリングできるため、データと分析の処理時間を数時間から数秒に短縮できます。また、ハードウェアを追加することなく、リアルタイム アプリケーションの強化、大規模なモデルのトレーニングが可能です。バーストクエリも数秒で実行できます。

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コスト削減

Google Cloud の TCO は、オンプレミスの Hadoop よりも平均 57% 低くなっています。サーバーレスのデータレイクにより、IT チームはソフトウェアのアップグレードや物理的なハードウェアに気を取られることなく、効率的なスケーリングを実行できます。

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AI と機械学習のスケーリング

クラウド サービスから、サービスを実行するハードウェアまで、機械学習のスケーリングが可能となるようにスタック全体を最適化しました。Google Cloud でデータレイクを構築すれば、機械学習と AI のサービスを迅速に追加して、現在および将来の分析を強化できます。

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確実な保護とガバナンス

チップからユーザーに至るまで、あらゆるデータが確実に保護されます。データのセキュリティの確保、主要なデータ ガバナンス ソリューションとの統合、厳格なコンプライアンス規制への準拠が可能になります。

Titan チップデザインに関する詳細

データレイクの移行に使用できる主な Google Cloud のサービスについて見てみましょう。

Google は、データレイクのパズルのピースの一つにすぎません。Google の主要パートナーが提供する新たな機能により、IT 投資全体とのシームレスな統合を実現できます。