企業データ管理：ビッグデータ
オープンソースでビッグデータソリューションを導入するためのガイド
ネットワーク環境が急速に進歩し、複雑になるにつれ、企業データ管理チームは難しい課題に直面します。情報セキュリティ、運用コスト、AIのような新しい技術の採用などの問題を抱え、データ管理チームは、いわゆる「ビッグ」データ管理のための経済的で拡張可能なソリューションを必要としています。つまり、多様なビジネスニーズに対応する有効なソリューションです。
ビッグデータ管理が複雑とは限らない
本書では、企業データ管理チームのニーズを詳細に検討するとともに、現代のビッグデータ情勢について概説します。また、最近のAI革命と、それが企業データ管理チームに与える影響の観点からビッグデータ管理を考えます。データ管理に対応するCanonicalのData FabricスイートとMLOpsスイートを紹介するとともに、企業での大規模データ管理に対応するCanonicalの2つのオープンソースソリューション、Charmed SparkとCharmed Kafkaについても概説します。
オープンソースでビッグデータ管理を乗り切るには
現在のビッグデータ市場では、オープンソースソフトウェアとクラウドベースのSaaSが優勢ですが、これには多くのメリットと課題があります。本書では以下について説明します。
- ビッグデータ管理のタスクと課題
- ビッグデータに対応する企業向けソリューション
- オープンソースでビッグデータ管理を始めるには
- CanonicalのData Fabric/MLOpsツール
