Japan
サイト内の現在位置
ＮＥＣ データ分析サービス - モデル
モデル構成
お客様の利用する機能と分析内容により、以下のようなモデルが選択可能です。
各モデルの分析機能に関しては、こちらを参照願います。
|
基本サービスモデル名 |
ノード |
インスタンス |
個数 |
ストレージ | |
|
視覚的分析 |
エントリ
|
CAS |
r5d.2xlarge | 1 | 200GB(SSD), 300GB (NVMe SSD) |
|
Compute |
r5.large | 1 | 200GB(SSD) | ||
|
Connect |
r5.large | 1 | 200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5.large | 1 | 200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5.2xlarge | 1 | 200GB(SSD) | ||
|
Default |
r5.large | 1 | 200GB(SSD) | ||
|
Jump Server |
t3.medium | 1 | 64GB(SSD) | ||
|
作業用 |
c5a.xlarge | 1 | 200GB(SSD) | ||
|
スモール |
CAS |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD), 300GB (NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ミドル |
CAS |
r5dn.8xlarge |
1 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ラージ |
CAS |
r5dn.8xlarge |
4 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
スモール |
Jump Server |
t3.medium |
1 |
64GB(SSD) | |
|
作業用 |
r5dn.xlarge |
1 |
100GB(SSD) | ||
|
統計分析 |
エントリ |
CAS |
r5d.8xlarge |
1 |
200GB(SSD), 2x600GB(NVMe SSD) |
|
Compute |
r5.large |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
r5.large |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
r5.large |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Jump Server |
t3.medium |
1 |
64GB(SSD) | ||
|
作業用 |
c5a.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
スモール |
CAS |
r5dn.8xlarge |
1 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ミドル |
CAS |
r5dn.4xlarge |
5 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ラージ |
CAS |
r5dn.8xlarge |
4 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
スモール |
Jump Server |
t3.medium |
1 |
64GB(SSD) | |
|
作業用 |
r5dn.xlarge |
1 |
100GB(SSD) | ||
|
機械学習 |
スモール |
CAS |
r5dn.8xlarge |
1 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) |
|
Compute |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ミドル |
CAS |
r5dn.8xlarge |
3 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ラージ |
CAS |
r5dn.8xlarge |
5 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
m5n.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
m5n.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
スモール |
Jump Server |
t3.medium |
1 |
64GB(SSD) | |
|
作業用 |
r5dn.xlarge |
1 |
100GB(SSD) | ||
|
最適化 |
スモール |
CAS |
r5dn.4xlarge |
5 |
200GB(SSD),2x300GB(NVMe SSD) |
|
Compute |
r5dn.8xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ミドル |
CAS |
r5dn.8xlarge |
6 |
200GB(SSD),2x600GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
i3en.3xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ラージ |
CAS |
x1e.8xlarge |
7 |
200GB(SSD),4x900GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5dn.4xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
スモール |
Jump Server |
t3.medium |
1 |
64GB(SSD) | |
|
作業用 |
r5dn.xlarge |
1 |
100GB(SSD) | ||
|
プログラム |
スモール |
CAS |
r5dn.4xlarge |
3 |
200GB(SSD),2x300GB(NVMe SSD) |
|
Compute |
i3en.3xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ミドル |
CAS |
r5dn.4xlarge |
4 |
200GB(SSD),2x300GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
i3en.3xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
ラージ |
CAS |
r5dn.4xlarge |
8 |
200GB(SSD),2x300GB(NVMe SSD) | |
|
Compute |
i3en.3xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Connect |
m5n.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateful |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Stateless |
r5dn.2xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
Default |
m5.xlarge |
1 |
200GB(SSD) | ||
|
スモール |
Jump Server |
t3.medium |
1 |
64GB(SSD) | |
|
作業用 |
r5dn.xlarge |
1 |
100GB(SSD) | ||
SASライセンス利用料
別途お問い合わせください。
モデル別分析用途
本サービスの分析機能はSAS製品を利用しており、サーバ構成のモデルにより利用可能な機能が異なります。
|
モデル |
概要 |
|
視覚的分析 |
レポーティング機能と基本分析を含むベースライン機能を提供するプログラミングツールを提供するモデルです。分析データの準備、変数の変換、探索的分析、記述統計が可能です。 |
|
統計分析 |
視覚的分析の機能に加え、 高度な分析機能が追加されたツールを提供するモデルです。予測モデルの構築、統合モデルの比較が可能です。 |
|
機械学習 |
統計分析の機能に加え、 高度な分析機能が追加されたツールを提供するモデルです。機械学習アルゴリズムハイパーパラメータの調整、高度な統計的演算複合データの分析が可能です。 |
|
最適化 |
モデリング機能を用いて、組織のデータサイエンス能力のレベルアップに有効なツールを提供するモデルです。テキスト・アナリティクス、予測／フォーキャスティング、最適化、計量経済分析を環境に追加することが可能です。 |
|
プログラム |
アナリティクス駆動型の意思決定フローの作成／組み込み／ガバナンスを大規模にリアルタイムまたはバッチ方式で実行できるツールを提供するモデルです。エッジ上でも行動できるように、アナリティクスと意思決定機能をインストリーム方式で現場に展開が可能です。 |
モデル別対応SAS製品
各モデルで利用できるSASの製品は以下の通りです。
|
構成 |
視覚的分析 |
統計分析 |
機械学習 |
最適化 |
プログラム |
|
SAS Visual Analytics |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
|
SAS Visual Statistic |
― |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
|
SAS Visual Data Mining and Machine Learning |
― |
― |
〇 |
〇 |
〇 |
|
Studio Analyst |
― |
― |
〇 |
〇 |
― |
|
Add-in for Office |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
|
Access |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
|
Data Prep |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
― |
|
QC |
― |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
|
CONNECT |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
〇 |
|
Econometrics |
― |
― |
― |
〇 |
〇 |
|
Optimization |
― |
― |
― |
〇 |
〇 |
|
Visual Forecasting |
― |
― |
― |
〇 |
〇 |
|
Visual Text Analytics |
― |
― |
― |
〇 |
〇 |
|
IML |
― |
― |
― |
〇 |
〇 |
|
Model Manager |
― |
― |
〇 |
〇 |
― |
|
Data Quality |
― |
― |
― |
― |
〇 |
|
In-Database Tech |
― |
― |
― |
― |
〇 |
SAS製品機能詳細
各SAS製品の機能詳細は以下の通りです。
|
機能 |
詳細 |
|
SAS Visual Analytics |
対話操作型のレポーティングから、ビジュアルなディスカバリー、セルフサービス型のアナリティクス、スケーラビリティとガバナンスまで、全ての機能を単一の強力な統合インメモリ型統合環境で活用することができます。 |
|
SAS Visual Statistic |
対話操作型のデータ探索／ディスカバリ機能に、大量の予測モデルをその場で容易に作成・調整できる機能が融合されています。 |
|
SAS Visual Data Mining and Machine Learning |
データマイニングと機械学習の全工程をサポートしており、アナリティクス・ライフサイクルの全てのタスクに対応した包括的な機能を提供されます。また、理解しやすいビジュアル・インターフェイスと本格的なプログラミング・インターフェイスの両方を搭載しています。 |
|
Studio Analyst |
データ・サイエンティストやデータ・アナリストに、信頼できるデータを速やかにアナリティクスに適用するためのセルフサービス環境を提供します。データ品質/データ準備ステップをフローの一部として視覚的に表示、再構築、またはカスタム化できるようになり、これは容易に再利用と管理が可能です。 |
|
Add-in for Office |
Microsoft OfficeにSASの機能を追加するアドイン製品です。 |
|
Access |
ソースやプラットフォームの種類にかかわらず、シームレスかつ透過的にデータの読み取り、書き込み、更新が可能です。 |
|
Data Prep |
高度なデータプロファイリング機能、SAS Data Studioのデータ品質変換、データ品質操作のプログラミングインターフェイスなど、Viyaに拡張機能を追加します。 |
|
QC |
統計手法を利用した品質改善の分野において非常に深く幅広い機能を持つツールであり、さらにプロセス管理の機能を持ちます。組織は基本的なプロセス管理にとどまらず、より高品質な統計解析の結果を織り込んだ、プロセスや品質の改善につながる正確な洞察を、より深く得ることができます。 |
|
CONNECT |
異なるオペレーティングシステムを搭載したネットワークコンピューター間の接続を確立し、並列SAS処理を通じてスケーラビリティを提供します。分散並列環境でデータを管理、アクセス、および処理する機能を提供することにより、ユーザーと開発者がさまざまなアーキテクチャとSASリリース間でコンピューティングリソースを組み合わせることができるようにします。 |
|
Econometrics |
経済／市場要因が組織に与える影響を理解するための計量経済分析手法が幅広く用意されているため、将来の計画をより的確に策定することができます。 |
|
Optimization |
最適化、シミュレーション、プロジェクト・スケジューリングの強力な手法を幅広く提供し、限られたリソースや関連する制約の中で最良の結果につながる行動を特定するために役立ちます。 |
|
Visual Forecasting |
高速性・信頼性の高い予測に基づき、将来をより的確に計画立案を支援します。信頼性の高い数百万もの予測を迅速かつ自動的に生成できるオープンな予測エコシステムを提供します。 |
|
Visual Text Analytics |
自然言語処理、機械学習、言語ルールのパワーを組み合わせて、データに潜む洞察を発掘します。大量のテキストデータから有用な情報を読解、抽出、編成する人間の作業の多くを自動化し、処理能力を拡大します。 |
|
IML |
高度なプログラミング知識をもつプログラマー、統計の専門家、研究者がダイナミックな環境で利用できる言語プログラミング言語です。対話式のプログラミング機能と探索的データ分析機能を提供するほか、オープン・ソースの統計ソフトウェア「R」と統合が可能で、簡単な 行列操作から推定手法や線形プログラミング、非線形最適化にいたるまでの幅広い問題に活用できます。 |
|
Model Manager |
SASやオープンソースのモデルをプロジェクトとして、または単体のモデルとして保管。複数の候補モデルを開発・検証し、それらを評価・比較してチャンピオン・モデルを選択。チャンピオン・モデルをパブリッシュして現場での運用を開始した後は、モニタリングを通じて最適なモデル・パフォーマンスを維持することができます。 |
|
Data Quality |
一貫性と信頼性のあるデータを生成するために、データの特徴を把握（プロファイリング）し、汚れたデータをクレンジングし、欠けている情報を補完し、一貫性のある一つのデータに統合します。データの品質を高めることにより、情報系システムからより多くのリターンを引き出します。 |
|
In-Database Tech |
データ品質や分析の処理をデータベース内で処理することで、実行時間を短縮させます。 |
お問い合わせ