ビッグデータとクラウドコンピューティング：完璧な組み合わせ

データは新しいオイルです–私たちの生活は、スマートフォン上のアプリ、体のウェアラブル、アクセスするWebサイト、その他すべてのオンラインのデータを絶えず作成するさまざまな種類のテクノロジーと常に絡み合っています。このデータを利用すれば、企業は複数の異なるビジネスの側面に関する分析的洞察を得ることができ、サービスの提供方法を​​大幅に改善することができます。

Facebookが各個人に独自のコンテンツを提供する方法や、Googleがランキング信号を利用して最も正確で関連性の高い結果を提供する方法を考えてみてください。最近のすべてのトップサービスは、かつてないほど大量のデータを処理しているためにのみ機能します。

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これはビッグデータの分野であり、クラウドコンピューティングによって強化されたスケーラビリティと費用対効果によって可能になっています。

クラウドコンピューティングは、あらゆる企業がビッグデータ処理のニーズにアクセスするための分散型リソースプールを提供します。データを保存したり、構造化したり、分析的な洞察を得たりする場合でも、現代のクラウドコンピューティング製品は、そのようなニーズに特に応える一流のソリューションを支援します。

それだけでなく、アマゾンウェブサービスやマイクロソフトアズールなどのトップクラウドプロバイダーは、ビッグデータの作成と利用を支援するツールを絶えず開発しています。たとえばAmazon Elastic Inferenceは、ビッグデータから推論を導き出すプロセスを加速する製品です。

これにより、両方が存在するだけでなく、企業が適切な方法で利用できるようにするための前提条件になります。

クラウドコンピューティングがビッグデータの分野に提供できるいくつかの明確な利点のリストは次のとおりです。

アジャイルインフラストラクチャ：

ビッグデータの保存と処理のための社内インフラストラクチャを構築するためのリソースのプールを確保することは、企業にとって困難な作業になる可能性があります。特に中小企業が追求するのは法外な費用がかかります。

これに加えて、大規模なトレーニングを必要とする施設全体を設定するための専任の担当者のチームも必要です。これらの障害により、リソースが限られている企業がビッグデータ分析に関連するものにふけることはほぼ不可能になる可能性があります。

クラウドコンピューティングは、独自のニーズに応じてすぐに使えるインフラストラクチャを提供することで、このような煩わしさをすべて解消します。どこからでも、要件に合っていると思われる容量で開始できます。これは文字通り「プラグアンドプレイ」と同じくらい簡単です。ビッグデータをクラウドサーバーに移行して作業を開始するだけで、それだけです。

さらに、現代のクラウドサービスプロバイダーは、ビッグデータを保存するだけでなく、分析を追求し、そこから洞察にアクセスできるようにする専用のツールを提供しています。

柔軟性：

スケーラビリティは、常にクラウドサービスのトップUSPの1つです。現在、企業は、サーバーネットワークに冗長な容量を構築して、短期間の突然の大量のデータの流入を処理する必要がありません。

クラウドサービスは、要件に応じて使用量を拡大または縮小する機会を提供するため、必要なものだけを使用して料金を支払うことになります。これにより、予算が非常に限られている小規模企業でもビッグデータを掘り下げることができるため、競争の場が平準化されます。

自動化：

最近のクラウドサービスによって提供される統合ツールには、ビッグデータの保存、保持、処理に関連するほとんどのプロセスを自動化するさまざまな種類があります。

生成されるデータの量はさまざまな形で発生する可能性があり、非常に多くの非構造化データを理解するには、そこから洞察を引き出す能力と処理能力を備えた自動化ツールを使用する必要があります。多くの異なるクラウドプロバイダーは、要件に応じて微調整およびカスタマイズできるツールをすでに提供しているため、継続的な介入を必要とせずに分析を実行できます。

コストの削減：

現代のクラウドコンピューティングプロバイダーは、ビッグデータ分析のコストを可能な限りすべての人にとって手頃な価格に保つための新しい方法をますます取り入れています。

たとえばAmazonは、「ファーゲート」と呼ばれる価格設定モデルを使用しています。このモデルでは、クラウドサービスが、データ自体のホスティングと保存に料金をかけずに、特定のデータストリームのセットを分析するなどの特定のアクションを「実行」した場合にのみ、消費者に課金されます。

これにより、クラウドコンピューティングは、ビッグデータを中心に展開するビジネスを追求することを計画している企業にとって非常にリソースの豊富なプラットフォームになります。

攻撃からのより簡単なシステム回復：

サイバー脅威の量は年を追うごとに増え続けており、それに伴い、ビッグデータストレージの備蓄に対するリスクも増大しています。従来のデータリカバリセンターは、構築に費用がかかるだけでなく、共有リソースセットを介して相互接続されているため、ネットワーク内の他のコンポーネントと一緒に簡単に危険にさらされる可能性があります。

サイバー攻撃の場合、ビッグデータが独自のサーバーネットワークに保存されていると、ビッグデータが危険にさらされることになります。攻撃者は、データを解放するために身代金を要求したり、そうしないとデータを使用できなくすると脅したりする可能性があります。これは悲惨なシナリオであり、企業が自らを投入することをいとわないはずです。

そのため、ビッグデータをクラウドに保存すると、攻撃が発生した場合のデータへの直接的なリスクが排除され、攻撃が収まったときにデータを取得することでデータをより迅速に回収できるため、非常に実現可能になります。

まとめ：

クラウドコンピューティングの分野では、ビッグデータプロセスをより合理化してビジネスに柔軟に対応できるようにするための新しい戦略を常に開発しています。ただし、ビッグデータのニーズにクラウドプラットフォームを効果的に使用するには、このプロセスの実行フェーズで発生するすべての課題に対処するための適切な種類のトレーニングを取得する必要があります。

このパートナーシップの成功は、クラウドプラットフォームを利用して最適化されたビッグデータプログラムを実行できるかどうかにかかっています。

CloudInstitute.Ioは、この関係のダイナミクスとそれを支配する要因を理解するための複数の異なるトレーニングプログラムを提供し、クラウドでビッグデータプログラムを実行することで最大の利益を得る適切な知識を身に付けます。