分析の実行の迅速化
インストールと管理の簡素化
大量のデータ向けに事前構成および最適化済みのデータウェアハウスを使用する利点を実現します。
クラウド対応の柔軟性の推進
アプリケーションの要件に基づいて、パブリック・クラウド、プライベート・クラウド、オンプレミス環境内でワークロードを移動します。
IBM Data Science Experienceの利点
標準装備のIBM Data Science Experienceソリューションを使用して共同でデータを分析するか、既存のJupyter Notebookを使用して、データ・サイエンティストがお客様のデータにアクセスできるようにします。
機械学習によるリアルタイムな価値の獲得
明示的なプログラミングの必要なしに、データ・セットをストリーミングおよび分析したり、データ・セットから学習できるため、お客様のデータ・サイエンティストはデータが存在するプラットフォーム上で機械学習モデルを開発して、改善することができます。
データウェアハウスとHadoop共通SQLエンジン全体のデータへのアクセス、照会、分析
IBM Common SQL Engineの使用により、パブリック・クラウドとプライベート・クラウド間でのワークロードのポータビリティーとスキル共有が可能になります。
段階的にスケールアウトすることにより、分析の中断を削減
計算能力とストレージを段階的にスケールアウトして、分析システムの中断の必要性を軽減できます。
事例
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データ統合の改善
問題点
サイロ化されたデータを、組織全体で集約する必要があります。
ソリューション
保存場所がオンプレミス上であるかクラウド内であるかにかかわらず、またHadoop、データマート、またはその他の関連するデプロイメントのいずれを使用していても、論理データウェアハウスを使用してすべてのデータと対話し、これらのデータを統合ビューで表示します。
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顧客との対話の強化
問題点
パーソナライズされた、タイムリーな顧客との対話の促進が必要です。
ソリューション
高いパフォーマンスを実現し、容易なスケーラビリティーを有する分析機能により企業内のデータを活用して、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで作り出します。
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イノベーションまでの時間の短縮
問題点
新製品やプロセス改善の市場投入までの時間を短縮する必要があります。
ソリューション
標準装備の機械学習機能を使用して、複雑な分析のパフォーマンスを加速し、洞察をより迅速にデータ・ユーザーに提供します。
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プロセスの改善
問題点
増大する運用およびプロセスの改善要求に対応する必要があります。
ソリューション
可視化やフェデレーションを使用して論理データウェアハウス、クラウド、Hadoop間でのデータ・アクセスを統合することで、さまざまなデータ・タイプやデータ・セットに対して分析を実行します。
技術的詳細
1ラックに7つの計算ノード（以下を搭載）
- IBM POWER8® S822L 24コア・サーバー3.02 GHz
- 512 GBのRAM（各ノード）
- 1.2 TB SAS HDDx2
- Red Hat Linux OS
1ラックに最大3つのフラッシュ・アレイ（以下を搭載）
- IBM FlashSystem® 900
- デュアル・フラッシュ・コントローラー
- マイクロレイテンシー・フラッシュ・モジュール
- 2次元RAID5とホット・スワップ対応のスペアによる高可用性
Mellanox 10 G Ethernetスイッチx2
- 10 Gポートx48
- 40/50 Gポートx12
- デュアル・スイッチ（回復力のあるネットワークを構成）
- IBM SAN64B 32 Gファイバー・チャネルSAN
- 16 Gbファイバー・チャネル・スイッチ
- 32 Gbps SFP+ポートx48
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