Japan
サイト内の現在位置
大量のデータを用いたデータ活用プロジェクトにおいて、様々な企業でデータ活用基盤の整備が必要となっています。
NECは、自社みずからをゼロ番目のクライアントとする「クライアントゼロ」の考え方をベースに、Snowflakeなどを導入しデータドリブン経営を実現しました。
Snowflakeを自社に取り入れたナレッジを活かし、お客様のニーズを実現します。
NECが提供するSnowflakeサービスメニュー
お客様のデータ活用を支える基盤として、ライセンス販売に加えて、NEC独自の幅広いサービスを提供いたします。
NECでは余すところなくSnowflakeをサポートします！
Snowflakeとは
Snowflakeとは、データ、アプリ、AIであらゆる可能性を実現できるAIデータクラウドです。
Snowflakeは、データウェアハウス、データレイク、データマートを網羅し、データエージェント、AIモデル展開、非構造化データ処理、これらすべてをAIデータクラウドで実行します。
Snowflakeの強み
(1)柔軟なスケーラビリティ
専用のウェアハウスが提供可能
用途ごとに専用のウェアハウスを用意することで、リソースの競合が起こりません。
例）処理が重いアドホック分析処理中も、BIレポート表示に影響しません
スケールアップ/ダウン
利用者、用途、データソースが増えても柔軟にリソースを追加できます。テーブルサイズが大きくなった場合や複雑な処理が増えてきた場合などに、実行中の処理を停止せずに処理能力が増減できます。
スケールアウト/イン
クエリの同時実行処理数にあわせて自動的にクラスター数を増減し、処理能力とコストを最適化します。
(Snowflakeでは、マルチクラスターウェアハウス機能を使用して処理します)
（参考）利用イメージ
従来のウェアハウスと異なり、Snowflakeは柔軟にウェアハウスサイズを最適化できます。
ウェアハウスサイズの最適化により、高パフォーマンスと低コストが両立できます。
また、コストを抑制するため、クエリ実行をトリガーにして瞬時に自動でウェアハウスを起動したり、処理がない場合は自動でウェアハウスを停止したりすることもできます。
(2)ニアゼロメンテナンス
クラウドインフラに最適化したアーキテクチャを採用しており、パッチ適用やバージョンアップなどの運用作業は不要で、メンテナンス作業もほぼ不要です。
データメンテナンス作業が最小化できます。
データメンテナンス自動化
データ分散設計やインデックス作成などが不要です
-
自動的にパーティショニングやメタデータの保存が行われ、クエリ実行時の処理を最適化
- 処理に不要なデータをスキャン対象から除外し、処理時間を短縮
過去履歴自動保存
-
Time Travel
- 自動的に履歴データを保存し、指定期間内の履歴データへアクセスでき、復元も可能
- テーブル・スキーマ・データベースの履歴を指定期間保持可能(最大90日間)
(3)利用量に応じた稼働時間ベースの課金体系
コンピュートリソースの稼働時間やストレージ量に応じて、費用がかかる課金体系です。
全体コストの大部分を占めるウェアハウスコストは、稼働している時間のみ課金されます。
必要な時に必要な分だけ利用して、使った分だけ支払う従量課金であるため、コストメリットがあります。
(参考)その他機能：データ共有
他社/他部門とデータを共有してコラボレーションが実現できます。
Snowflake間では、簡単にデータが共有できます。
- 同一クラウド、同一リージョンのSnowflake間でデータの共有ができます
- 共有する側が公開したいテーブル、ビューを設定、共有される側からのアクセスは、読み取り専用となります
- 共有される側で共有データをクエリする際は、自身のウェアハウスを利用するため、ウェアハウス料金は共有される側に課金されます
NECのSnowflakeサービス概要
NEC社内利用での技術検証をもとに、事前検証から運用・保守フェーズまで、幅広いサービスメニューを提供します。
- ※「運用保守支援サービス」は、原則NECからSnowflakeライセンスを購入したお客様にのみ提供可能です。
Snowflake社が提供するサポートはSnowflakeのライセンスに含まれます。
NECの「運用保守支援サービス」では、NECの知見を活かした障害の切り分けやログ採取のほか、必要に応じてSnowflake社への問い合わせ代行などをおこないます。
導入事例
事例(1) 日本電気株式会社 One NEC Dataプラットフォーム
ベンダーフリーなデータプラットフォームとしてSnowflakeを採用。大きな初期投資を必要とせず、利用状況に応じたコスト最適な運用を実現しました。
目的
DXに向けた大規模データプラットフォームの実現。
課題
大きな初期投資を必要としない、費用対効果が高い最適なデータプラットフォームの構築。
解決策
スモールスタートで、利用した分だけのコストを負担するSnowflakeを採用。
- クラウドベンダーに縛られずに運用可能
導入効果
- オンプレミス（自社運用）との比較では、コストは1/3程度に低減しました。
-
他クラウド製品との比較では、チューニングの手間が軽減され、構築工数が約2割削減できました。
- 導入工数の最小化もSnowflakeのメリットのひとつ
事例(2) 製造業 A社 データ活用プラットフォーム
様々なデータを疎結合に連携し、利用者やデータソースの増減に合わせて柔軟かつ迅速にトータルリソースの最適化を実現しました。
目的
システム稼働状況の分析業務の範囲を今後拡大したい。
ゆくゆくは他システムとの連携に対応可能な、データ活用基盤の構築を実現する。
課題
今後必要なリソース(データウェアハウス、ストレージなど)が不明なため、サイジングが困難。
解決策
様々なワークロードに対してリソースサイジングの最適化が可能なSnowflakeを採用。
- ウェアハウスサイズをバッチの処理能力に応じて容易に変更可能
導入効果
初期コストを抑えることで、小さな予算内に収めることができ、データ活用基盤が利用できるようになりました。
