リアルタイム・トランザクション分析システムでは、受信データ・ストリームと同じ速度で動作する単体の高性能データベースでトランザクション・データとストリーミング・データを統合する必要があります。また、機械学習や人工知能を含むさまざまな分析フレームワークと連携することも必要です。Aerospike Connect for Sparkは、このようなニーズに対応するため、ストリーミング・データと履歴データを組み合わせてリアルタイムの意思決定を支援し、データに対する洞察を深めます。

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仕組みと特長

Aerospike Connect for Spark(図1)を使用すると、Aerospike Databaseを既存のSparkインフラストラクチャに直接、統合できます。また、Aerospike Databaseに保存されたトランザクション・データと履歴データをストリーミング・イベントデータと組み合わせ、Apache Sparkを使用した機械学習エンジンと人工知能エンジンで使用できます。

Aerospike Connect for Spark diagram

図1. Aerospike Connect for Spark

Aerospike Connect for Sparkが選ばれる理由

Aerospike Connect for Sparkは、ストリーミング・データと高性能データベースの組み合わせにより、トランザクション・データとのジョインを形成します。これによって、より適切な意思決定とデータに対する洞察がリアルタイムで可能になります。

リアルタイム分析

小規模なクラスタで大規模なデータセットを処理することが可能であるため、リアルタイム分析のTCOを削減できます。

ビジネス・サイクルの深い洞察を得る

トランザクション・データとストリーム・データの両方を扱うことにより、ビジネス・サイクルの深い洞察を得ることができます。

迅速な開発

Sparkライブラリを使用してアプリケーションを迅速に開発できるため、特別なスキルセットは不要です。

Flexibility
柔軟性

新規の、または既存のSparkインスタンスを分析に活用できる、優れた柔軟性を備えています。

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