デジタルトランスフォーメーション(DX)に関して、2021年に動きが活発化すると考えられる5大トレンドを紹介する本連載。「アジャイル」を紹介した前編「アジャイルが『DX』に貢献する理由 もう単なるソフトウェア開発手法ではない?」、そして「ノーコード/ローコード開発」「マルチクラウド」を紹介した中編「DXの加速に『ノーコード/ローコード開発』と『マルチクラウド』が不可欠な理由」に続く本稿は、残る2つのトレンドを紹介する。取り上げるトレンドはデータの即時かつ高速な処理を可能にする「リアルタイムデータ処理」と、DevOps(開発と運用の融合)を機械学習モデルの開発に生かす「MLOps」だ。
かつてリアルタイムデータ処理とは、金融サービスや広告技術など、データの遅延が数秒解消されるだけで大きな優位に立てる用途のための、実現困難な技術的目標だった。「毎晩」「週に1回」「月に1回」といった頻度で実施する不安定なデータ更新と、手作業によるデータ品質問題の解決、複雑なクエリの実行が日常業務だった。
今の最高情報責任者(CIO)やIT部門長といったITリーダーには、リアルタイムデータ処理を可能にする次のような技術の選択肢がある。
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