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ビッグデータによるデジタル革命

デジタル革命が大量のデータを生み出しています。ビッグデータ分析による複雑な情報処理によるインサイトの分析を通じて企業は成長することができます。最先端のメモリソリューションで、サムスン電子はさまざまな分野でビッグデータの採用を進めています。高性能コンピューティングから革新的なクラウドコンピューティングとデータセンターシステムまで、 その包括的ポートフォリオで最先端の分析を活用し、目標を達成しています。
  • ビッグデータとは?

    もはやデータは、格納された情報に限定されません。デジタルデバイスがますます日常生活に埋め込まれるにつれて、 使用できるデータの量とタイプは指数関数的に増加しています。高度な分析により、コンピュータは新しいデータソースのパターンを自動的に見分けられるようになっています。オーディオとビジュアルの録音から感覚情報まで、ほぼすべてをデータ化できます。ビッグデータの時代に、保存、整理および分析する効率的なソリューションを作成すると、これらの複雑な情報はトレンドの奥底や予測を明らかにする鍵となります。

    ビッグデータの先進的な説明
  • データ主導の成長

    顧客の行動の理解は現代の企業の優先課題です。ビッグデータの出現により、企業は進捗を正確に管理できます。販売促進や効率性の向上かといった目的を問わず、徹底した分析で企業が戦略を開発し、競争力を手に入れるお役に立つことができます。
    ビッグデータの活用によりビジネスを成長させるには、さまざまな分野への包括的な投資が必要です。ITインフラの再編に加え、テクノロジーのサポートと操作には新しいスキルも必要になります。

    An illustrative image of vast amounts of data combines together in one stream.
  • ナレッジ移管の最適化

    現代の組織は、内部に新しいナレッジを作成したり広めたりして競争力を高める必要があます。その際、ナレッジ移管プロセスの効率性がプロジェクトの成否を決定します。ビッグデータシステムは、新しいトレンドの発見に加えて、新しいインサイトの配分の自由度を向上させます。よりコントロールされたナレッジ転送プロセスにより、企業は意思決定する際にすべての主要利害関係者に通知できます。

    An illustrative image of people reviewing analytics.
  • データの最大化

    現存するデータは非構造化または半構造化のいずれかです。ビッグデータから最大値を生成するには、非構造化コンテンツは構造化情報と組み合わせて分析する必要があります。企業にとっては、これは高度な分析手法で既存のインテリジェンス機能、ストレージシステム、データ構造を統合するということです。リスク管理のための顧客分析からオペレーション全体の戦略化まで、さまざまなデータポイントを拡大することで最適化することができます。

    An illustrative image of grid matrix against an image if cityscape.
  • 用途に最適化されたクラウド戦略の樹立

    用途に最適化されたクラウド戦略を樹立して組織のニーズと目標に適合すると、ビッグデータの活用がさらに効果的になります。高度な分析には広範なリソースが必要であるため、データフローを最適化できるようにクラウドを設計する必要があります。さらに、クラウドアーキテクチャのスケーラビリティも考慮して、長期の持続可能性を確保する必要があります。

    An illustrative image of cloud in digital form.

テクノロジー

Hadoopエコシステムのインフォグラフィック

ビッグデータ分析の中核

Hadoopは、ビッグデータのストレージ分析と同じ意味を持つオープンソースソフトウェアのフレームワークです。さまざまなデータを格納・処理するシステムの機能は、予測分析、データマイニング、機械学習などの高度な分析のサポートに理想的です。
Hadoopは4つのモジュールで構成され、それぞれがビッグデータの分析に特化したタスクを実行するようにデザインされています。分散ファイルシステムを使用すると多くのストレージデバイスへの高速データアクセスができ、MapReduceを使用すると効率的なデータセットの変換が可能になります。Hadoop Commonを使用すると、さまざまなコンピュータOSがHadoopに格納されたデータを再試行できます。最後に、YARNはシステムリソースの割り当てを管理します。

A comparison infographic of cloud computing and edge computing. Edge computing has lower network traffic and connectivity costs.

効率的なデータ処理

IoTデバイスは、膨大な量のデータを収集します。その膨大なデータはクラウドで一元管理されたシステムで処理するために時間とリソースが必要になります。
しかし収集したすべてのデータは使用することはできないため、このシステムは必ずしも効率的ではありません。
最も関連する情報をIoTデバイスからクラウドに送信することで、エッジコンピューティングはデータセンターとクラウドコンピューティング施設のワークロードを大幅に削減できます。効率性の強化に加えて、エッジコンピューティングもネットワークトラフィックと接続コストを減らせます。

A comparison infographic of In-memory databases and On-disk databases. An in-memory database stores data in a RAM and offers the fastest access speed.

データアクセス速度を加速

インメモリデータベースはデータをハードドライブではなくRAMに格納します。データ処理を遅延させる原因になるディスクを使用しないので、
高速アクセスが可能になり、リアルタイムで更新することができます。
また、インメモリデータベースは、大量の非構造化データの格納、転送、処理という難題を解決します。

An infographic shows the process of making predictions in 4 steps; collect data, clean data, identify patterns, make predictions.

将来を予測し分析する

予測分析は履歴データの分析に基づき将来のイベントを予測します。データマイニング、統計、モデル作成、人工知能の広範なテクニックを使用して、データセットのパターンとトレンドを取得します。企業およびエンタープライズの場合は、予知保全、財務分析、品質保証など、これらの関係を使用して将来のリスクとチャンスを特定します。
人工知能が進化するにつれて予測分析の精度が向上し、より積極的で前向きな姿勢に組織を進化させることが可能になります。

A comparison infographic of centralized and blockchain-based storage system. The blockchain-based storage system offer greater transparency and security.

シームレスで安全なデータストレージ

管理サーバーでの一元ではなく、複数のコンピュータに情報を格納することで、ブロックチェーンベースのストレージシステムは優れた透明性とセキュリティを提供します。分散化によってデータの一元変更が回避され、情報記録の完全性が担保されます。ビッグデータの特性上、データセットは単一の場所から取り出せないため、ブロックチェーンは医療記録などの機密情報を格納するより安全なソリューションを提供します。

A comparison infographic of Streaming analytics. Stream processing contains Hadoop, Open Source R, TERR, SAS, MATLAB, In database analytics, and Spark.

リアルタイム分析

ストリーミング分析の主な利点は、データ処理の即時性です。複数のイベントとインシデントを素早く察知してリスクやチャンスを特定できるので一刻を争う状況での意思決定に理想的です。

An infographic shows the process of artificial intelligence (AI). The AI process unstructured data with multi-layered neural networks and analyze complex information.

よりスマートな未来

人工知能は新しいコンセプトではありません。しかし近年、コンピュータとモバイルデバイスの機能を急速に向上させています。AIのサブセットとして、機械学習はコンピュータ自身が学習、進化、改善する機能を付与します。ビッグデータと組み合わせてデータの履歴からパターンを抽出することで結果を予測するモデルを構築できます。
多層ニューラルネットワークで非構造化データを処理することで、ディープラーニングはコンピュータが、仮想コンテンツ、話し言葉などの複雑な情報の分析を可能にします。これにより、追跡および分析できるデータのタイプが大幅に増加します。

アプリケーション

次世代サーバー

大量のデータを処理するには超高速かつ優れた性能のサーバーが必要です。分析技術が急速に進化している現代ではハードウェア構成が固定された従来のサーバーではサポートしきれない場合があります。ビッグデータの可能性を真に最大化するには、フレキシブルなサーバーソリューションの採用が不可欠です。

次世代サーバのイメージ

優れたコンピューティングパフォーマンス

IoTやAIなど次世代テクノロジーが進化し続けるにつれてデータは、容量と複雑性が増しています。コンピューティングサーバーをクラスタにまとめてネットワーキングすることによって、高性能コンピューティングアーキテクチャ(HPC)がビッグデータを処理するために必要な速度や安定性、プロセスを実現します。ネットワークのサーバーはプログラムとアルゴリズムを実行します。一方、ストレージユニットはデータを供給してアウトプットを取得します。よって、パフォーマンスを最大化するために、HPCアーキテクチャ内のすべてのコンポーネントが高速データ転送をサポートしている必要があります。

An image of monitor.

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングを使用することでハードウェア投資の節減と同時に、ビッグデータ分析をフレキシブルに導入することができます。クラウドコンピューティングのスケーラビリティと仮想化でデータストレージを集中化すると、情報とインサイトの社内フローをより効率化することができます。

An image of various IT devices, including laptop, smartphone and tablet.

イノベーション

大型基盤の構築

サムスン電子は、ビッグデータ分析のニーズを満たすようデザインされた広範な最先端のメモリソリューションを提供しています。超低遅延とクラス最高のパフォーマンスを組み合わせた、Z-SSDは現在のインメモリデータベースと高パフォーマンスコンピューティングシステムに適したパワフルなコンポーネントです。エンタープライズSSDを搭載したサムスン電子は、非常に高い信頼性と高度なサーバーに必要な速度を提供します。元々グラフィック処理用に開発されたサムスン電子のHBM2E (高帯域幅メモリ)は、AI操作用の大量データの複雑なパターンを特定する機能を発揮します。ビッグデータソリューションとクラウドコンピューティングに対する需要が増えるにつれて、RDIMMとLRDIMMはすぐれたパフォーマンスを提供し、リアルタイム分析、仮想化、インメモリコンピューティングなどのデータ集約型アプリケーションを加速します。

Z-SSD、エンタープライズSSD、HBM2E、LPDDR5、RDIMMを始めとするビッグデータソリューションのイメージ

メモリー製品

DDR

A product image of Samsung DDR5.

強固な性能

高性能サーバ、データセンター、デスクトップ、ノートパソコン向けの各アプリケーションに最適化した設計により、高速性能と高いエネルギー効率を提供します。

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HBM

A product image of Samsung HBM3 Icebolt.

高帯域幅、
超高速のメモリー

高性能コンピューティング(HPC)に最適化したサムスンのHBM (High Bandwidth Memory)ソリューションは、AIをはじめ、私たちの暮らしを変える驚くべき技術をサポートしています。

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Module

A product image of Samsung's memory modules.

サムスンのメモリーモジュールは低電力で最高レベルの性能を提供できるように、
様々なアプリケーション環境に最適化して設計されています。

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Enterprise SSD

A product image of Samsung PM1725b.

エンタプライズ
ストレージの革新

大容量ワークロードのために開発されたサムスンのall flash solutionは、ボトルネックのない優れた性能と信頼性、容量を提供します。

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Z-SSD

A product image of Samsung Z-SSD.

最高の信頼性,
経験したことのない反応速度

サムスンのZ-SSDがあれば、データ中心へと急速に変わる世界をリードしていけます。

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* すべての製品仕様は内部結果を反映したものですが、ユーザーのシステム構成により変動する場合があります。
* すべての製品画像は例です。実際の製品とは異なる場合があります。
* サムスン電子は、事前の予告なく製品の画像や説明書を変更することがあります。