特集/連載
データレイクを「沼地」にしないために 2019年ストレージ技術予測:AIとIoTでの活用が進む(1/3 ページ)
専門家によると2019年は、ビッグデータ分析、AI(人工知能)、機械学習、IoT(モノのインターネット)のための「ストレージアーキテクチャの見直し」が重要になるという。
米TechTargetはストレージ技術者やアナリストを対象に「2019年の大企業におけるデータストレージ予測」に関するパネル調査を実施した。これによると、大企業のIT組織の多くは「データレイク」に投入した全ての情報の分析、利用、管理の手法の改善に集中するという。データレイクとは構造化、非構造化データをまとめて集約できるデータ基盤だ。データの統合、設計、組織化のために設計された多くのツールを活用して「ビッグデータ用のストレージアーキテクチャを調整する」ことも手法の改善に含まれる。
本稿は、ビッグデータ用のストレージアーキテクチャ、ストレージシステムとデータ管理、セキュリティやその他の一般的なストレージのトレンドに焦点を当てた2019年の予測例を紹介する。クラウドストレージとフラッシュおよびメモリ関連の新技術についても併せて紹介しよう。
併せて読みたいお薦め記事
ビッグデータ、活用できていますか?
- 徹底比較:データウェアハウス、データレイク、データマート、ODSの違いは?
- いまさら聞けない、「ビッグデータ分析」と“普通の分析”との違いとは
- IoT時代のビッグデータアナリティクスは今までと何が違うのか?
2018年の予測はどうだった?
データレイクは「沼地」になっている
Pure Storageのチャド・ケネディ氏(製品およびソリューション担当副社長兼CTO<最高技術責任者>)
データレイクは膨大なデータが集められたが、そのデータレイクの中のデータセットを活用できるユーザーは多くなかった。これではレイク(湖)ではなくスワンプ(沼地)だ。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.