ブックタイトルNetLand クラウドサービス総合カタログ Vol.4

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NetLand クラウドサービス総合カタログ Vol.4

【データ処理】Cloud Dataflow信頼性と表現力を損なうことなく、ストリームデータ処理とバッチデータ処理を簡素化?特長代表的なサービス8開発時間を短縮し、より管理しやすくCloud Dataflowは、データの信頼性と表現力を損なうことなく、ストリーム(リアルタイム)モードまたはパッチ(履歴)モードでデータを交換して拡充する、フルマネージドサービスです。このサービスを利用すれば、複雑な回避策を用意したり、妥協策を講じたりする必要はなくなります。さらに、サーバーレスアプローチによるリソースのプロビジョニングと管理により、実質無制限の容量を従量課金制で使用して、膨大な量のデータ処理の課題を解決できます。Cloud Dataflowは、様々な業界に革命的なユースケースをもたらします。以下はその例です。?小売でのクリックストリーム、POS、セグメントの分類?金融サービスでの不正の検出?ゲームでのユーザーエクスペリエンスのカスタマイズ?製造、ヘルスケア、ロジステックスでのloT分析Google Cloud PlatformGoogle Cloud Platformクラウド事業者別サービスクラウド関連サービスクラウド導入の手引きQ&AI T用語集バッチ用途とストリーミング用途で開発を迅速化Cloud Dataflowは、迅速かつ簡素化されたパイプライン開発をサポートするため、Apache Beam SDKに含まれる表現力豊かなSOL、Java、PythonAPIを利用します。このSDKは、ウインドウ処理とセッション分析の豊富なプリミティブに加えて、ソースとシンクのコネクタからなるエコシステムも備えています。さらに、Beam独自の総合開発モデルにより、ストリーミングとバッチパイプライン全体で、より多くのコードを再利用できるようになっています。機械学習を基盤とした構築Cloud Dataflowは、予測分析の統合ポイントとしても役立ちます。Cloud Dataflowを使用してTensorFlowベースのCloud MachineLearningモデルとAPIをデータ処理パイプラインに追加すると、不正検出、リアルタイムのカスタマイズ、類似のユースケース等に予測分析を導入できます。運用と管理を簡素化GCPのサーバーレスアプローチは、パフォーマンス、スケーリング可能性、セキュリティ、コンプライアンスに自動的に対処することによって、運用上のオーバーヘッドを取り除きます。つまり、ユーザーはサーバークラスタの管理ではなく、プログラミングに専念できると言うことです。Stackdriverを統合した、GCPのロギング、モニタリングロリューションでは、実行中のパイプラインをモニタリングしてトラブルシューティングできます。優れた可能性、ロギング、高度なアラートにより、潜在的な問題を特定して対処できるようになります。お気に入りの使い慣れたツールを統合Cloud Dataflowは、ストリーミングイベントの取り組み(Cloud Pub/Sub)、データウエアハウジング(BlgQuery)、機械学習(CloudMachine Learning)等の様々なGCPサービスとシームレスに統合します。また、付属のBeamベースのSDKを利用することで、デベロッパーがカスタム拡張機能を作成できるだけでなく、Cloud Dataprocまたはオンプレミスを介したApache Spark等、別の実行エンジンを選択することもできます。Apache Kafkaユーザーは、Cloud Dataflowコネクタを使用して簡単にGCPを統合できます。クラウドセミナーレポートAmazon Web ServicesMicrosoft AzureGoogle Cloud PlatformIBM CloudOracle Cloud PlatformTencent CloudニフクラクラウドゲートウェイIIJ GIO P2Power-Cloud for iCLARISWebでのお問合せ、お見積りは.net入力フォームで簡単お問合せ59