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[データマネジメント2019]

2019年4月5日(金)

エンタープライズ・データ・クラウド・カンパニーとしてのミッション

　新生Clouderaの年間売上高は7億6､200万ドル（直近12ヶ月）、顧客数は2,000社以上となり、従業員数も2,900人以上となる見込みだ。もちろん、企業規模を拡大することだけが今回の企業統合の目的ではない。

　Cloudera日本法人の執行役員社長である中村共喜氏は、「私たちには、データの力によって今日不可能なことも、明日には実現できるという信念があります」と語り、「複雑なデータを明確かつ実践的なインサイトに転換する力を人々に与える」と共に、「どんなデータであっても、どんな場所にあっても、エッジからAIまで一元管理できるプラットフォームを提供する」という活動を示した。これがすなわちClouderaの掲げる「エンタープライズ・データ・クラウド・カンパニー」としてのミッションである。

　中村氏によれば、Clouderaは次の3つの強みをもつ。

　第1は「分析のためのワンストップショップ」の仕組みである。ストリームデータの投入から業務用データベース、データウェアハウス、データエンジニアリング、データサイエンスまで包括したソリューションを提供する。

　第2は「統合オープンアーキテクチャ」としての「Cloudera SDX（Shared Data Experience）」である。共有カタログ、統合セキュリティ、一貫性のあるガバナンス、容易なワークロード管理、柔軟なデータの取り込みとレプリケーションなどの機能により、これまでオンプレミスやクラウドで稼働させてきたアプリケーションを、マネージド・サービスとしてパブリッククラウドで稼働可能とする。

　そして第3が「ハイブリッド、マルチクラウド対応」で、Amazon Web Service（AWS）やMicrosoft Azure、Google Cloudなど、複数のクラウド・プラットフォームをまたいだ一元管理を実現する。

　また、新たな製品として、近日中に旧ClouderaのCDHと旧HortonworksのHDPを統合した「CDP（Cloudera Data Platform）」を“両者のベスト”としてリリースする計画だ。「今後3年間は既存製品についても従来どおりのサポートをお約束すると共に、スムーズな移行パスを用意し、お客様に安心してCDPをご利用いただける環境を整備していきます」と中村氏は強調した。

エッジコンピューティングの課題を解決

　セッションの後半では、Cloudera パートナーSEの河野泰幸氏が登壇し、新生Clouderaが提供するソリューションの技術的な優位性を解説した。その1つがエッジコンピューティングだ。現在、そこには次のような課題がある。

　まずは「データの取り込み」で、複数のメッセージフォーマット、多様なプロトコル、マルチベンダーのデバイスへの対応などが求められる。次に「プロセスの可視化」で、特にストリーミング処理では常に状態が変化するため、問題の把握やボトルネックの解消、利用パターン特定のために多大な困難が伴う。そして「リアルタイムのインサイト」だ。これを獲得するためには高速・大容量のストリーミングデータの分析が不可欠となる。

　これらの課題に対してClouderaはどのような解決策を提示するのだろうか。河野氏は「データの取り込みに関しては、数百個に及ぶビルトインのプロセッサを提供しています。次のプロセス可視化に関して、ストリーム・メッセージング・モニタリングの仕組みを提供します。」と訴求した。また、リアルタイムのインサイト獲得に関して、クラウデラのソリューションを導入し、エッジコンピューティングによるデータフローとクラウド上のビッグデータ基盤を構築し、業務効率化により事業拡大に繋げた事例を紹介した。

AIへの取り組みを研究レベルから業務レベルに転換

　もう1つのポイントは、機械学習を中心としたAIのエリアである。

　こちらも多くの企業が、「リサーチからビジネスへの展開が進まない」「分析者のデスクトップにデータが散在しており、コントロールを欠いている」「データサイエンスのチームが必要なデータにアクセスできない」「データサイエンティストの育成が急務（人材不足）」といった課題に直面しているのが実情だ。

　これに対してClouderaは、データエンジニアリングからデータサイエンス、ビジネス展開まで一貫したワークフローを実現する。「まずデータを分析可能な形に加工した上でリサーチフェーズに引き渡し、『データラングリング→データリサーチ→モデルのトレーニングとテスト』のサイクルを実行。その結果はレポートやダッシュボードとして公開・共有が可能。また作成された機械学習モデルをバッチやオンラインのプロセスに組み込むことで、予測モデルのビジネス適用を促します」と河野氏は解説した。

　なお、Clouderaはセルフサービスのデータ分析を支援するエンタープライズデータサイエンスプラットフォーム「Cloudera Data Science Workbench」を提供しており、データサイエンティストのための分析環境を提供するのみではなく、構築されたモデルをコンテナ化されたエッジノードに展開することも可能。これによって機械学習に関する取り組みを、研究・実証レベルから業務レベルへと短期間で移行することができる。

　また、データの探索や、監査ログ・暗号化までサポートされたプラットフォームにより、セキュリティを確保しつつアクセスしやすい環境を実現し、リサーチチームのみならず、マネージメント層やデータ分析のニーズを持ったデータサイエンティスト予備軍へ利用層を拡大、データガバナンスを確保しつつデータの民主化を成し遂げた事例を紹介した。

　そのほかビッグデータ認定を行うトレーニングコース「Cloudera University」、ゼロから業務リリースまで最短ルートを支援する「プロフェッショナルサービス」、世界のあらゆる場所でSCP認定のサポートを提供する「Clouderaサポート」を三位一体で提供し、新たな価値創造、収益拡大に向けた企業の取り組みを加速させるとする。

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●お問い合わせ先

Cloudera株式会社
Email：info-jp@cloudera.com