左から MSystems 代表取締役社長 姜 玟在 氏、DirectCloud 代表取締役社長 安 貞善 氏
MSystems、Mobigenが
『第3回 AI・人工知能EXPO』 に出展！
株式会社MSystems、Mobigenは、2019年4月3日(水)～4月5日(金)の3日間、東京ビックサイトにて開催された 「第3回 AI・人工知能EXPO」に出展致しました。
今回の出展では、同じJIRANSOFT JAPANのグループ会社であるDirectCloud社のBOX(法人向けオンラインストレージサービス)にMobigen社のIRIS(高性能のビッグデータDB)を搭載して、AIによるログ分析や不正なアクセスを検知することにより、BOXのお客様に安心してファイル共有して頂く環境を構築する取り組みについてご説明しました。
そこで、BOXにログ分析のインフラを提供したIRISの特長について詳しく説明させて頂きます。
1. 超高速でログデータをタイムリーに処理できる
① リアルタイム インデクシング
半導体、プラントなどの自動化施設や5G移動通信、スマートグリッド、スマートシティのような環境で、データのトランザクションは1秒あたり数百万～数千万件以上発生します。
高速で増えていくビッグデータを瞬時に分析するためには、リアルタイムでインデックスを作成する必要があります。
IRISは、リアルタイム インデクシング エンジンを通じて、データがディスクストレージに保存される前にメモリ上で超大容量データのインデックスを作成することにより瞬時性を保証します。
② 分散 ハイブリッド ストレージ
リアルタイム分析のために、インメモリを活用する技術はある程度一般化されてきました。
しかし、データ量の増加によるシステム導入費用の上昇は未だに多数のユーザーにとって高い壁になっています。
また、一般的なインメモリ分析技術の場合は、メモリ容量の範囲内でしかリアルタイム処理ができない限界があり、データの連続的な関係性が失われかねない脆弱性があります。
しかし、IRISは RAM, SSD, HDD及びCPU資源の最適化と独自開発したクエリエンジンを用いることで、お客様が長期間蓄積してきた大容量のデータに対して高速OLAP(Online Analytical Processing)をサポートする分析環境を提供します。
2. 柔軟性が高い データの収集・変換・格納(ETL)
IRIS ETLは、クラウド及びオンプレミス環境で多様な形式のデータソースから諸種の連携方式でデータを収集し、ユーザーが要求する形に変換して IRISのビッグデータ ストレージに格納します。
分散収集の構造を持ち、高速でデータの処理が可能なのでバッチに限らずリアルタイムのデータ処理にも適しています。
イベントベースのアーキテクチャであるIRIS ETLは、ETL Jobプロセス及びスケジューリング管理機能を提供することで、ユーザーの利便性と業務効率性を高めます。
また、障害が発生した場合もプロセスの自動復旧を通じてデータの重複及び流出を防ぎ、サービス設定情報の暗号化を通じて安全性を確保します。
3. ビックデータ分析に役立つ機能を提供
① 原始データの可視化
原始データを超高速で可視化し、分析する目的に合わせて多様な視覚化コンポーネントを提供します。
② 機械学習ベースの異常検知
ユーザーが指定した特定のデータ領域に対して、機械学習アルゴリズムを組み入れた異常検知機能を提供します。
導入事例
お客様は、3,000万人の契約者数を保有した移動体通信事業者で、海外企業から導入した高価なデータウェアハウス ソリューションをベースに課金分析システムを開発・運用されていました。
しかし、契約者数の増加につれてデータサービス利用も爆発的に増え、処理容量は当初の想定を遥かに超えることとなりました。
このため、システムの安定性と可用性は低下し、システムのさらなる追加増設を迫られていました。
そこで、お客様は高価な既存システムの容量を増設する代わりに、Mobigenが独自開発したビッグデータ統合ソリューションIRISを導入することにより、費用を大幅に節減することができました。
また、既存課金分析システムで処理していた原始データの保存及び検索と契約者単位照会及び分析サービスをIRISに移管して高速で処理することにより、システム性能を最大化する効果も得られました。
リーズナブルな価格で必要な容量を増設すると共に、既存システムとIRISの間に効率的な役割分担を構築することで、既存システムの運用効率性も改善されたという事例です。
活用分野
IRISは、ビッグデータの収集、保存、処理及び分析まで連結したオールインワンサービスを提供します。
従いまして、ビッグデータシステム構築はもちろん、リアルタイム監視及び探索、サービス改善、成果分析、費用節減・予測などデータ利用に関わる分野において幅広く活用できます。
現在は大量のデータをリアルタイムで探索する必要がある移動通信事業者などのサービス事業者をはじめとして、機密性が高いデータを取扱うセキュリティー関連企業、多様なネットワークデータを処理するIT企業、公共データを処理する官公庁など様々な分野で活用されています。