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リアルタイムIoTデータ分析

IoTのリアルタイム分析フローをドラッグ&ドロップで直感的に設計・実装

デバイス/エッジからセンターコンピューティングまでの一連のフローを簡単にデザインして導入し、運用監視することができます。

各企業は、経営環境が刻々と変化し意思決定に機敏性や正確性が要求されているため、顧客・在庫情報や購買履歴などの蓄積されたデータだけでなく、様々なデータをリアルタイムに収集し、活用していく必要があります。

Data Platform for Hadopは、そのようなニーズに対応するため、あらゆるデータの収集、蓄積、処理、分析ができる分析プラットフォームです。
データの流れをグラフィカルユーザインタフェース(GUI)をベースとした直感的な処理で、フローを設計・実装し、リアルタムで分析処理が可能です。また、流れるデータの量に応じたフロー変更、ノード拡張なども可能で、柔軟性の高いリアルタイムIoTデータ分析プラットフォームとして活用できます。

GUIによる多様なデータの取り込み、フローの設計・実装・変更

IoTデータの取り込みや処理を実施する場合、何処からデータを取り、何処にデータを流すかをフローごとに定義してプログラムを書くのが一般的だと思います。しかし、これではデータフロー全体の流れを一目で確認することは困難です。

Data Platform for Hadoopは、300種類以上のデータの取り込みや処理のプロセッサ(決められたパターンでデータを加工する部品)が事前に準備されており、簡単に定義したいデータフローをドラッグとドロップで設計・導入ができ、データ全体の流れを一目で分かります。

GUIによるシステムのフロー・ノードの監視・変更

IoT分析システムを安定的に運用するためには、、データのフローが完成した後、そのフローで実際にデータを流した際に、それぞれのフローでどれだけの量のデータが流れているかを知り、必要に応じて調整する必要があります。
それに対し、Hortonworks DataFlowは、フローのIN/OUT量や処理時間などフローの処理状況をキューやプロセッサ単位でタイムリーに把握できます。

さらに、ノードの稼働状況についても、Hortonworksの統合管理ツールからデータ流入量、キューサイズ等のノード稼働状況を一目で確認することができ、 GUIでHortonworks DataFlowのノードを追加することで、処理対象のデータ量の増加にも対応できます。

また、データの流量の変化などによりフローの変更が必要になった場合、システムを停止することなくGUIベースで変更するだけでリアルタイムでフローの変更ができます。

GUIによるリアルタイム分析の実装

Data Platform for Hadoopでは、リアルタイム分析のニーズに対応し、アプリケーションの作成・コンパイル・Deploy(配布)・実行をGUIから行えます。
アプリケーション規模に応じて起動時にどれだけのマシンリソースを使用するかを容易に決定できるので柔軟にリソースを活用することができます。また、本機能で生成するアプリケーションは実績のあるApache Storm上で動作するため、大量のデータを非常に高速に処理することが出来ます。

  • Hortonworks、Hortonworks Data Platform、Hortonworks DataFlow、Hortonworks Cybersecurity Platform、Hortonworks DataPlane Serviceの名称およびそのロゴは、Hortonworks, Inc.の米国およびその他の国における登録商標または商標です。
    Apache, Hadoop, Falcon, Atlas, Tez, Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, HBase, Accumulo, Storm, Solr, Spark, Ranger, Knox, Ambari, ZooKeeper, Oozie, Phoenix, NiFi, Zeppelin, Slider, MapReduce, HDFS, YARN, and Druidの名称およびそのロゴは、Apache Software Foundationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。

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