階層型データベース

 階層型データベースは、エッジが主役となってクラウドとの協調を最適化するIoT時代のDBMSソリューションです。

IoTデータの総合活用プラットフォーム

 センサーデータの全てをクラウドに集めることが現実的でなくなってきています。この状況において、階層型データベースによるプラットフォームは、急増し続けるセンサーデータを個々のIoTデバイスに蓄積して一元管理し、全デバイスデータの総合的な検索を可能とします。

 大量のIoTデバイスが接続する大規模なシステムにおいて、デバイス側(エッジ)で検索した結果を集めて利用。IoTデータの活用においてこれまでにない新しい仕組みをご提供します。


階層型データベースの構造

 末端層・中間層・最上位層の各DBによって全体で1つの仮想的なDB(階層型DB)を形成し、利用者はそこから必要なデータを取得します。データの実体は末端層のDBのみが持ち、主要なデータ処理も末端層で行う。エッジのリソースを有効活用して、クラウドに依存しない効率的な総合検索を実現します。

 当社は、2019年7月に本ソリューションの事業化のため、JV(DendritikDesign株式会社)に共同出資しました。階層型データベースの詳細はDendritik Design株式会社の公式ウェブサイト(https://dendritik.design/)をご参照ください。


データ前処理・クレンジングサービス

 高速データ処理のプロフェッショナルが、処理時間の遅延・実装の手間・コスト増大等、大規模データの活用上高負荷になりがちな前処理・クレンジングの実装を担い、システム性能とコストの最適化を支援します。

 その際、必要に応じて当社独自のデータ処理エンジンを活用した問題解決をご提案します。


独自のデータ処理エンジン

 当社独自のデータ処理エンジンは、比較的大規模なレコードデータ(CSVファイル等)の高速な加工を得意とします。便利なコマンド群による、メモリ使用量を抑えた高効率な大規模データ処理が特徴です。
また、加工結果をプログラミング言語”Python”のオブジェクトとして返却する機能によって、Pythonによるデータ前処理業務を強力にサポートします。


独自データ処理エンジンの性能:ELT⇛ETへ

 例えば、SQLによるデータ変換・加工として有効とされるELTでは、DBへのローディング”L”に時間がかかります。当社独自のデータ処理エンジンは、DBへのローディング”L”が不要のET方式です。日々膨大に発生するビッグデータに対して、定頻度に定型的なデータ変換・加工を行う業務及びシステムにおいて、高効率かつ高速なバッチ処理を実現します。


独自データ処理エンジンの特徴

 当社独自のデータ処理エンジンは、大規模データの加工・クレンジングにおける業務効率化、及びシステム性能・コストの最適化を後押しする高速・省メモリなソフトウェア・エンジンです。


サービスの流れ

 高速データ処理のプロフェッショナルが、お客様課題解決のご提案からシステムの構築・メンテナンスまで、一貫した技術支援サービスをご提供します 。