大量の実世界データから"今"を分析！新技術「ストリームデータ処理」の実力 −
大量データのリアルタイム処理が"価値"を生む！

このような課題を解決するには、大量のデータを瞬時に分析して判断を行えるような、瞬発力を持ったITシステムが必要となります。時々刻々と発生するデータをリアルタイムに処理・分析できる「ストリームデータ処理」の適用がお勧めです。

全国に支社を持つA社。そのシステムの稼働監視をする情報システム部門では、支社の情報システムの運用管理も担当し、多数のシステムを管理しています。

システム監視基盤と管理ソフトを導入し、システムの稼働データは取得していましたが、データ量が膨大なために日々の運用では詳細な分析までは行えず、警告や障害が発生してから対処するという運用を続けていました。障害時には警告・エラーメッセージが多発。それらのメッセージの対応に手がとられて、ほかのシステムからの重要なメッセージの検知・対応が遅れがちに…。

復旧に時間がかかってサービスレベルの低下が問題となり、早急な対応が必要でした。

A社では、障害の検知にかかる時間の短縮と障害の予兆検知を行うことで運用効率を上げることを検討。時系列データのリアルタイム処理を得意とする「ストリームデータ処理」を採用して、システムのリアルタイムモニタリングを導入しました。

「ストリームデータ処理」により、メッセージ出力状況をリアルタイムに傾向分析することで、エラーメッセージが多発している機器をすばやく特定。課題となっていた障害の検知にかかる時間を10分から30秒に短縮することができました。

更に、出力されているメッセージの滞留数や出力傾向を分析することで、障害だけでなく障害の予兆を検知してイベント通知を行うことが可能に。エラー事象の対応効率を上げることに成功しただけでなく、予防保守による効率向上にもつながりました。

「ストリームデータ処理」により大量の稼働データの分析を迅速に行うことで、運用管理者の負担は軽減。また、今までは運用管理者の経験や知識などに頼っていた障害の予兆検知をシステム化することができました。

――このような社内の情報システムの監視だけでなく、データセンタの稼働監視でも「ストリームデータ処理」は効果的です。

※A社の適用効果は、日立の試算による数値です。
　詳しくはお問い合わせ下さい。

製造業のB社は、製品ラインを流れる部品の品質チェックを行うために、複数の機器センサを設置。膨大な量のデータを取得しています。

収集した大量のデータを複数の観点から多角的に分析する必要があるため、一定時間ごとに収集・分析を行っていましたが、データ取得から分析結果が出るまでにはタイムラグが発生してしまいます。異常を検知してからラインを停止させ、早急に問題個所への対応を行っても、その間の製造分が不良品となってしまいます。B社にとって異常の早期発見は大きな課題でした。

そこでB社は、大量の機器データを迅速に分析できる方法について検討を行いました。

大量の機器データをすばやく分析するためにB社が導入したのは「ストリームデータ処理」。この技術であれば、データ発生時にそのデータを分析し、即時処理を実行することが可能です。

この「ストリームデータ処理」を活用することで、大量の機器センサ情報を瞬時に収集・分析できるようになったB社の製造ライン。異常のリアルタイム検知が実現しました。

こうしてB社では、不良品発生数を減らすことに成功。大量データのリアルタイム処理により、生産コスト削減と効率向上につながりました。