データベースとデータ分析

データベースにインテルを選ぶ理由は何ですか？

インテルは、エンタープライズ・データセンター分野において広く知られた存在であり、ミッション・クリティカルなデータベース・ワークロードにおいて強固な導入実績を有するとともに、リーダーシップとイノベーションで定評があります。 インテル Xeon プロセッサーは、データベースの可用性、システムの稼働時間、および効率を最大化するためのリーダーシップレベルの高信頼性、可用性、保守性 (RAS) 機能を備え、エンタープライズ SLA を満たし、競争力のあるビジネス成果を生み出すために必要なアプリケーション・パフォーマンスを常に提供してきました。 エッジからクラウドに至るまでを網羅する成熟かつ強固なパートナー・エコシステム、高度なソフトウェア最適化、そして業界をリードするデータ・セキュリティー・テクノロジーを備えたインテルは、現代のエンタープライズが直面する、拡大し続け、絶えず変化するニーズに対応する上で、最適な立場にあります。

インテルが理想的なインフラストラクチャー・パートナーである理由について、詳しくご覧ください。

インテル Xeon 6 プロセッサーの AI 対応 RAS 機能について詳しく見る

インテル Xeon データベースの利点

インテル Xeon プロセッサーは、要求の厳しいデータベース・ワークロードに最適です。 大容量の L3 キャッシュ、大容量 DDR5 RAM への対応、およびエラー訂正コード (ECC) メモリーにより、エンタープライズ向け Microsoft SQL Server、オンライン・トランザクション・プロセシング (OLTP) 環境、およびインメモリー分析において、高いスループット、低レイテンシー、そして揺るぎないデータ整合性が確保されます。

最新のインテル Xeon 6 プロセッサーは、わずか 2 ソケット・システムで大容量メモリー (最大 8TB) をサポートすること、Intel® Flat Memory Mode を搭載した Compute Express Link (CXL) によるハードウェア・ベースのメモリー階層化、およびマルチプレクス・ランク・デュアル・インライン・メモリー・モジュール (MRDIMM) によるメモリー帯域幅の向上といった、独自かつ差別化された機能を提供し、企業がデータベースのワークロードを高速化できるようにします。 さらに、インテル® QuickAssist Technology (インテル® QuickAssist Technology) やインテル® In-Memory Analytics Accelerator (インテル® In-Memory Analytics Accelerator) などのハードウェア・アクセラレーターは、データ圧縮や暗号化などの計算負荷が高いタスクをオフロードすることで、CPU サイクルを解放し、ビジネスに不可欠なワークロードをより高速かつ効率的に実行できるようにするとともに、消費電力の低減も実現する可能性があります。 同様に、インテル® Scalable Vector Search (インテル® SVS) などのソフトウェア・ライブラリーにより、ベクトル・データベースの関数を最適化し、AI 推論パイプライン内で大幅なパフォーマンス向上を実現できます。

インテル Xeon プロセッサーがデータベース・ワークロードに最適な理由について、詳細をご覧ください。

インテル Xeon CPU はすでにエンタープライズ・インフラストラクチャーの基盤となっているため、企業はインテル Xeon 6 へのハードウェアの刷新を行い、AI 対応のデータセンターを構築することが可能になりました。このデータセンターは、高いパフォーマンスを実現するとともに、物理的フットプリントとカーボン・フットプリントを削減するサーバー・コンソリデーション、電力・冷却 (OpEx) コストの削減、およびコアベースのソフトウェア・ライセンス・アプリケーションにおけるコスト削減をもたらします。

最新のインテル Xeon プロセッサーにより、企業は現在および将来のワークロードを効率的に実行できるよう設計されたエンバイロメントを構築でき、競争力の向上、俊敏性の向上、そして変化への迅速な対応が可能になります。

インテルの IT 部門が、第 5 世代インテル® Xeon® プロセッサーを活用して、商用ソフトウェアのライセンスコストをどのように削減できたかをご覧ください。

導入に柔軟性をもたらすグローバルなパートナー・エコシステム: 企業がデータベースをオンプレミス、クラウド、ハイブリッド・クラウド、あるいはマルチクラウド環境のいずれに展開する場合でも、インテルは CSP、OEM、グローバルおよび国内のシステム・インテグレーター、ビルダーと提携しており、お客様の基盤インフラストラクチャーのニーズに合わせて多様な選択肢を提供しています。

データ分析とは

データ分析では、マシンラーニング (ML) やディープラーニング (DL) といった AI 技術を活用し、構造化データ、半構造化データ、非構造化データをビジネス・インテリジェンス (BI) へと変換します。

ペタバイト規模以上に及ぶデータの急増は、堅牢な分析インフラストラクチャーを備えた企業であっても、依然として大きな課題となっています。データソースの数や種類が増加するにつれて、データの収集とプロセシングを行うシステム間の分断が進み、いわゆるデータサイロが生じています。企業はこれに追いつくために、より高速なデータ分析が必要であり、データアナリストは常にスキルセットを進化させなければ、インサイトが保留中のままになるリスクもあります。

現在、ML および DL をベースとした AI 推論アルゴリズム、エージェント型 AI、強力なコンピューティング機能の組み合わせにより、企業は、増加し続けるデータセットからインサイトを収集、分析、抽出し、有意義な競争優位性を生み出すための基盤を得ています。 AI は、従来のデータ分析ワークフローにおける重要なステップの自動化を支援し、各ステップでより迅速なプロセスとより優れた結果を実現します。また、この技術は、人間のオペレーターだけでは不可能なほど、アナリストがより深いインサイトを解き明かし、データ内の複雑なパターンを識別する一助ともなります。

データ・パイプライン

一般的なデータ・パイプラインは、3 つの段階で構成されています。 各段階は、ローデータを実用的なインサイト、予測、または提言へと変換するのに役立ちます。

1. データの取り込み、前処理、および探索

データは、次のような多くのソースからパイプラインに取り込まれます。

• 顧客とのやり取り
• ソーシャルメディア
• スマートデバイスとセンサー
• オーディオ、ビデオ、画像、その他のマルチメディア
  

このデータは、構造化または非構造化のいずれかの可能性があります。

• 構造化データは、スプレッドシート内の数値など、事前定義されたフォーマットに従います。
• 非構造化データには、手書きのメモ、音声ファイル、画像、動画など、行や列にきちんと収まらないコンテンツが含まれます。
  

収集後、データは分析とモデリングに向けて前処理を行う必要があります。 一般的なアプローチとしては、次の２つが挙げられます。

• ELT — 抽出、読み込み、変換: まずデータを読み込み、その後、必要に応じて構造化します。
• ETL — 抽出、変換、読み込み: データは、使用のために読み込まれる前に、クリーニングと変換が行われます。
  

データが整理されると、データ・サイエンティストは、統計、可視化、AI を活用したツールを用いて、そのデータを分析します。 この手順により、パターンを明らかにし、関係を特定し、外れ値を見つけ出し、データセット全体における値の分布を把握することができます。

2. モデルセクションおよびトレーニング

次に、データ・サイエンティストは、ビジネス目標、利用可能なデータ、およびコンピューティング能力に最適な AI モデルまたはアルゴリズムを選択します。 一般的な手法としては、回帰、クラスタリング、ランダム・フォレスト、その他の機械学習のアプローチなどが挙げられます。

選択したモデルは、次のいずれかになります。

• 関連するビジネスデータとパラメーターを用いて、ゼロからトレーニングされます。
• デベロップメントを迅速化するため、既存の基盤モデルを微調整します。
  

微調整は、モデルをゼロから構築するよりも迅速かつシンプルであることが多く、チームによるデベロップメントの効率化と導入の加速に役立ちます。

3. 本番環境への導入

最終段階では、トレーニング済みのモデルを新しいデータに適用して、次の結果を生成します。

• 分類
• 予測
• 推奨事項
  

これらの出力は、ユーザー、アプリケーション、または他のシステムに提供できます。 時間の経過とともに、モデルのモニタリング、最適化、改良を行うことで、そのインサイト品質と関連性を向上させることができます。

高度な分析ソリューションとビッグデータ

データ分析は通常、企業がすでに起こった出来事とその背景を理解するのに役立つ従来の方法から始まります。 さらに高度な分析メソッドは、その基盤を土台として、次に何が起こるかを予測し、どのような措置を講じるべきかを提案します。

スマートデバイスとコネクテッド・システムの普及により、企業が収集するデータの量、速度、種類は劇的に増加しました。

ビッグデータと称されるこれらの大規模なデータセットには、一般的に次のようなものがあります。

• 非構造化または半構造化
• 大量に生成される
• リアルタイムで生成
• 多くの異なる形式とデータタイプで構成されています
  

そのため、データを迅速に処理し、有用なビジネス・インサイトに変換できる、強力なコンピューティング・リソースが必要となります。

一般的な使用事例

企業は、高度な分析ソリューションを使用して、次のような要求の厳しいビッグデータ・ワークロードをサポートしています。

• 不正検出
• 感情分析
• 産業エクイップメント向け予測メンテナンス
  

AI の導入が進むにつれ、データ分析も進化し続けています。 AI を活用した分析により、組織はますます複雑化するデータセットから、転送の高速化、より深いインサイトの発見、そしてより適切な意思決定が可能になります。