分析の実行の迅速化

お客様の分析装置のインストールと管理を簡素化するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を表すアイコン

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。

アプリケーション要件に基づいてワークロードを移動することによって、クラウド対応の柔軟性を促進するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を表すアイコン

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。

標準装備のIBM Data Science Experienceソリューションを使用してデータを共同分析するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を表すアイコン

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。

機械学習を使用してリアルタイム値を提供するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を表すアイコン

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全体のデータにアクセス、照会、および分析するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を表すアイコン

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。

段階的スケーリングによって計算能力とストレージをスケールアウトして、実行の中断を削減するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を表すアイコン

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

  • 組織全体のサイロ化されたデータの集約に役立つ論理データウェアハウスを使用するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を示す画像

    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。

  • お客様がパーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで作成するのを支援するためのIBM Integrated Analytics Systemの機能を示す画像

    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。

  • 機械学習機能の使用により新製品やプロセス改善の市場投入までの時間の短縮に貢献するIBM Integrated Analytics Systemの機能を示す画像

    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。

  • お客様が増大する運用やプロセスの改善に対する要求に対応するのを支援するために分析を活用するIBM Integrated Analytics Systemの機能を示す画像

    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