NashTech

ナッシュテックは、HPEが顧客価値を構築するだけでなく、アナリティクス変革の機運を高めることを支援しています。

ナッシュテックは、HPEが顧客価値を構築するだけでなく、アナリティクス変革の機運を高めることを支援しています。

はじめに



ナッシュテック


HPEが顧客価値を高めるだけでなく、アナリティクス変革の機運を高めることを支援

HPEは、世界中のデータセンターに配備された200億個のセンサーについて、問題を防ぎ、エクスペリエンスを最適化するために何をすべきかを顧客に伝えることを使命としている。

HPEがどのようにリアルタイムのデータパイプラインを構築し、AIでカスタマーエクスペリエンスを強化し、問題を予測・防止しているかをご覧ください。

  • データと洞察のギャップをどう埋めるか
  • データレイテンシー、データ量、変換、統合のトレードオフをどう処理したか。
  • 私たちはどのようにして、従来のバッチ・モードのビッグデータ・アーキテクチャを進化させ、より早く価値を提供できるようにしたのか。
  • ビッグデータを高速で提供するために必要な弾力性と回復力のある自己修復性の向上。

HPEについて

業界のイノベーターとして知られるHPEは、InfoSight予測分析プラットフォームにほぼリアルタイムの洞察を追加することで、より高速でスマートなデータセンター・インフラストラクチャ・ソリューションへの道を切り開いています。

HPE InfoSightのデータプラットフォームアーキテクトは、最近かつてないほど多忙を極めている。 「と、HPEのInfoSightデータプラットフォームアーキテクトのジェフ・ダットンは興奮気味に語る。 「リアルタイムでデータから価値を得ることについて、誰もがもっと知りたがっている。

HPE製品全体のリアルタイムアナリティクスに対する需要の急増は、InfoSightの顧客からだけでなく、HPE社内の他の事業部門からも寄せられています。 社内外の顧客は、ストリーミングのエッジからコア、クラウドへのデータパイプラインを活用する方法を学ぶことに飢えている。 ストリーミング・データ・パイプラインは、ほとんどすべての組織が、より高い価値を、より速く顧客に提供することを可能にする。

この場合、InfoSightはデータセンター向けのAIで顧客体験を変革し、問題を予測・防止している。

しかし、カスタマー・エクスペリエンスのリアルタイムの要素を実現するには、InfoSightのアーキテクチャを大幅に見直す必要があった。

「ほぼリアルタイムのユーザー・エクスペリエンスに移行するには、自己回復し、大規模にスケールし、何があってもストリーミング・ワークロードを処理できるインフラが必要です」とダットンは言う。

課題

価値ある挑戦顧客価値をより早く提供する

HPEがお客様を支援するビジョンは、アイデアを価値に変えるまでの時間を短縮し、産業、市場、生活を変革することです。 インフォサイトにとって、このビジョンを実現することは、数時間や数日ではなく、数秒や数分で顧客価値を提供することを意味します。

HPE InfoSightは、インフラストラクチャを監視し、起こりうる問題を予測し、パフォーマンスを向上させる方法を提案する能力に基づいて、すでにカテゴリーリーダーとして認められていた。

コールホーム」センサーからインフラ情報を受信し、長年蓄積された膨大な利用データと受信センサーデータを照らし合わせて分析を実行することで機能する。 ストレージデバイス自体に設置されたこれらのセンサーは、ネットワーク、コンピュート、ハイパーバイザーのデータも収集する。

HPEは、世界中のデータセンターに200億個以上のセンサーを配備し、毎日何兆ものメトリクスをInfoSightに送信し、ペタバイト単位の遠隔測定データの分析を提供しています。 「ダットンは言う。「私たちは環境で何が起こっているかを観察し、さまざまなAIや機械学習技術を使ったエキスパート・システムにデータを通しています。”目標は、問題を防ぎ、経験を最適化するために何をすべきかを顧客に伝えることです”

次の課題は、これらすべてに関する洞察をより迅速に提供することだ。

ITの挑戦:ストリーム処理の導入:データと洞察のギャップを埋める

ダットンとチームが顧客に洞察を提供するスピードは、非常に大規模で非常に複雑なデータセットに対してバッチ処理を実行する時間によって制限されていた。

最初の実験として、チームはエンタープライズ・データベースからApache Sparkに移行し、より高速なバッチが解決策になるかどうかを確認した。 彼らはすぐに、自分たちのビジネス・ビジョンを実現するためには、リアルタイムでデータを扱うように移行する必要があることを理解した。 これはストリーム処理の導入を意味する。

バッチ分析は、技術スタックに関係なく、ほぼすべての開発者とアーキテクトが基本的に理解していることだ、とダットンは指摘する。

「ストリーミングの旅は最も困難なものだった。

ストリーム・プロセッシング・ソリューションは、データが生成または受信されると、そのデータを直接コンピューティングで処理する。 これは、データベースやファイルシステム、あるいはその他の大容量ストレージにデータを保存し、アプリケーションが静止状態のデータに対してクエリーや計算を行うという、バッチモードのパラダイムを逆転させるものだ。 ストリーム処理では、アプリケーション・ロジック、アナリティクス、クエリーが連続的に存在し、データが連続的に流れる。

バッチは重要な建築を担い続けている。 数ペタバイトの履歴データを活用している、とダットンは言う。 「しかし、リアルタイムに近い洞察力の源は、ストリームにある。

解決策

解決策次の飛躍ビッグデータの高速化

HPEはNashTech社と共同で、InfoSightをベースとしたリファレンスアーキテクチャの設計、実装、運用を行っています。

ストリーミング・データセットに関する洞察を提供するためには、ダットンとチームにとって新しいアプローチが必要だった。 バッチとは異なり、動的なストリーミング・アプリケーションのデータサービスは、永遠に実行され、オンデマンドでスケールアップ、スケールダウンできなければならない。 ここでは、上と下は大きさの尺度である。 実際のスケーリングは、単一マシン内での垂直方向ではなく、複数のノードにまたがる水平方向である。

弾力的にスケーリングするだけでなく、ストリーミング・アプリケーションは障害から迅速に回復できなければならない。 論理データサービスは、バックアップインスタンスにフェイルオーバーすることができる。 失敗したサービス・インスタンスは自動的に再起動される。 つまり、失敗はソフトウェアにおいて第一級の、期待される概念でなければならない。 失敗は通常であり、予期され、処理され、理想的にはアプリケーション内で自己回復する。

ダットンは、ビッグデータを高速で提供するために必要な弾力性と回復力のある自己修復性を求めてナッシュテックを採用した。

NashTechには、連続的なアプリケーションロジックを処理するためのマイクロサービスフレームワーク、データレイテンシー、データ量、変換、統合のトレードオフを処理するための複数のストリーミングエンジン、アルゴリズムを適用するための機械学習とディープラーニングの専門知識、そしてこの常時稼働システムを本番稼動させるリスクを軽減するためのインテリジェントな管理とモニタリングが含まれている。

「NashTechは、Hewlett Packard EnterpriseがInfoSight IoTアナリティクスをScalaとSMACKスタックに基づくストリーミング・アーキテクチャに移行するのを支援しました。 「ナッシュテックのような最先端技術に特化したチームを持つ企業はほとんどなく、ナッシュテックが提供する価値に匹敵する企業はありません。私はヴィカス(ナッシュテックのグローバルCTO)に絶大な信頼と尊敬の念を抱いており、私のチームはナッシュテック・チームとのパートナーシップを発展させ続けることに興奮しています。

ダットンの電話が鳴り止まない。 ライトベンド・ファストデータ・プラットフォームとダットンのアプローチを活用したNashTechファストデータサイエンスサービスは、同様のリアルタイム顧客価値の提供を目指すHPEの他の事業部門にとって、急速にリファレンスとなりつつあります。 HPE StorageとHPE Pointnextが提携し、HPEのトップクラスの顧客にストリーミング・ソリューションを提供することは、ビジネスとして非常に理にかなっている。

“ナッシュテックは、ヒューレット・パッカード・エンタープライズがInfoSight IoTアナリティクスをScalaとSMACKスタックをベースとしたストリーミングアーキテクチャに移行するのを支援しました。NashTechのように、これらの最先端技術に特化したチームを育成している企業はほとんどなく、NashTechが提供する価値に匹敵する企業はありません。”

InfoSight データプラットフォームアーキテクト、ジェフ・ダットン氏 – Hewlett Packard Enterprise

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