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エンタープライズ規模の分析のコストの最小化

エンタープライズ規模の分析のコストの最小化

テラデータは、エンタープライズ規模の分析のためにクエリあたりのコストを最小限に抑えます。多くの方は驚くかもしれません…

多くの人が分析市場を1つのセグメントであるかのように議論しているのは違和感があります。 メジャーリーグなのかマイナーリーグなのか、リトルリーグなのかわからないまま野球の話をしようとするようなものです。もっと深堀しなくてはなりなせん…

最新の誇大宣伝サイクルは、「安価な」クラウドネイティブのデータウェアハウスと従量課金制の価格設定に関連しています。これらの「クラウドのみ」のソフトウェアベンダーは、すべての顧客の要件に対する万能薬としてソリューションを宣伝しています。実際には、 2つのマクロセグメントそれは大きく異なります。1つのサイズですべてに対応できるわけではなく、これにはソフトウェア機能、展開モデル、価格設定モデルが含まれます。
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マクロセグメンテーションモデル

最初のセグメントは基本的なデータウェアハウスです。これは通常、アプリケーション固有であり、部門などの焦点を絞ったユーザーグループにサービスを提供します。このセグメントのほとんどすべての新しいシステムはクラウドにあります。これらのワークロードのほとんどは散発的であり、使用されていないときにオフにすることができます。ユーザーの同時実行性は比較的低く、1日あたり数十から数百のクエリです。 クラウドのみのソフトウェアベンダーは、基盤となるコンピューティングインフラストラクチャを、場合によっては自動的にスケールアップすることを容易にしました。また、これらのシステムは操作が非常に簡単で、調整は必要ありません。彼らの分析は主にSQLに基づいており、レポートとビジネスインテリジェンスのみを対象としています。このセグメントの顧客は、「使用した分だけ支払う」ことだけを望んでいます。基本的なデータウェアハウスはかなり単純であるため、生成されるビジネス価値は低から中程度です。

2番目のセグメントはエンタープライズ分析です。このセグメントの顧客は、複数のアプリケーションとユーザーグループにサービスを提供する部門横断的なデータを統合することにより、エンタープライズスコープを設計します。ほとんどのソースデータはオンプレミスの運用システムからのものであるため、これらのシステムの大部分は現在オンプレミスです。これらのシステムは、 オフにしてからオンに戻すように作られていません。実際、運用ユーザーとSLAに24時間365日対応しているため、ダウンすることはできません。このセグメントでは同時実行性が極端に高く、1日あたり5,000万を超えるクエリが実行されることがあるため、顧客はクエリごとに支払う余裕がありません。代わりに、顧客は安定した予測可能な価格設定モデルを必要としています。堅牢なワークロードマネジメント機能が必要であり、これらの顧客はSQLに加えて高度なデータサイエンス機能を活用したいと考えています。これらの環境では、ハードウェアスケーリングに加えて、高度なインデックス作成と高度なクエリオプティマイザ技術によるパフォーマンスチューニングが必要です。これらのエンタープライズ分析システムによって生み出されるビジネス価値は非常に高いです。

また、多くの企業が基本的なデータウェアハウスから始めて、(成功した場合は)時間の経過とともにより多くのエンタープライズ分析アプローチに自然に進化することもわかります。これは、柔軟性のないテクノロジーで始まる一部の企業にとって、事態が崩壊し始めるところですより多くのユーザーとアプリケーションが追加されると、コストの驚きをすぐに確認できます。また、ソフトウェアが高度な要件を満たすことができない場合は、プラットフォームを変更しなければならない可能性があります。これは非常に混乱を招き、実現できるビジネス価値を制限します。
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お客様は、Teradata Vantageプラットフォームの柔軟性を選択しています。お客様が中断することなく、基本的なデータウェアハウスから最先端のエンタープライズ分析にシームレスに移行できるようにします。Vantageは、マルチクラウドおよびハイブリッド環境で実行されます。顧客は、パブリック・クラウドでのみ実行することを強制されません。必要な場所で分析を実行し、展開オプション間を簡単に移動できます。

Teradata Vantageは、価格設定モデルの選択肢も提供します。顧客は、事前のコミットメントなしで開始でき、クエリごとに支払うだけです。スケールアップすると、従来の容量料金モデルに切り替えることができます。また、Vantageは、高度なデータサイエンスと高度な分析機能をプラットフォームにネイティブに統合しているため、基本的なSQLをはるかに超える能力を備えています。

最近の調査では、クラウド分析の最高のベンチマークエキスパートであるMcKnight Consulting Groupによる最新のクラウドデータベース管理システムの価格パフォーマンスでは、いくつかの重要な洞察が明らかになりました。

データウェアハウスは、ベンダーが作成したPOCのローエンドでは見栄えがする場合がありますが、実際には、本番規模で展開すると、実装のコストが非常に高くなる可能性があります。一部の組織では、当初の予測よりも3〜5倍高いコストが発生しています。これにより、一部の展開は、オンプレミスまたは異なるクラウド・プラットフォームのいずれかの異なるソリューションに強制されました。時間の無駄です。予算が大幅超過。移行が中断。このようにする必要はありません。

過剰に設計されたシステムを望んでいる人は誰もいませんが、インデックスを作成して自由に調整できることには利点があります。無料のパフォーマンス機能は、成熟したデータベースの兆候です。これらは、他の方法では達成できないサービスレベルのコミットメントとワークロードを可能にします。多くの場合、マーケティングに最適なチューニングはありませんが、現実の世界では実用的ではなく、会社の最善の利益にはなりません。

クラウドネイティブの基本的なデータウェアハウスを購入した顧客が、エンタープライズ分析システムに拡張しようとして、実際のコストに幻滅しているのを目にします。シンプルで費用対効果の高い従量課金モデルとして始まったものは、使用量が増えるとコストコントロールが難しくなります。ハードウェアが自動スケーリングするたびに、コストが増大しています。これらの一部は、切り替えのコスト削減が約束された元テラデータ顧客であり、現在、再びテラデータに戻ってきています。だからこそテラデータは、エンタープライズ規模の分析のためにクエリあたりのコストを最小限に抑えます。


Portrait of Ed White

(Author):
Ed White

Ed White – Vice President, Portfolio Marketing

Ed White is a visionary executive in Analytics and Cloud with 20+ years experience helping companies drive value from information technology.  As Vice President of Teradata Portfolio Marketing, Ed manages a team responsible for the global marketing of Teradata’s core products including Teradata Vantage, Artificial Intelligence, IntelliCloud, and IntelliFlex.  Ed has held a number of strategic management positions at Teradata over the past 20 years including General Manager of Teradata Cloud and General Manager of Teradata Appliances, along with sales management roles. Ed received his MBA from San Diego State University and resides in Carlsbad, California with his wife, three teenagers, and two dogs.

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