ETLはコスト増を意味します。

メインフレーム
データの解放と活用
ビッグ・データの威力を評価するには、企業が作成および取得したすべての情報を効率
的に収集して分析する必要があります。
しかし、
データが企業内に分散し、
メインフレームに重要なデータが大量に保存されて
いる場合、
インサイトとイノベーションを提供するのに必要なデータの機敏性はどのよ
うにして確保すればいいのでしょうか。
メインフレームの隔離
多くの組織にとって、
ビッグ・データをフル活用することは戦略的に必要不可欠です。
しかし、あまりにも多くの企業がミッションクリティカルなデータをメインフレームに隔離してい
ます。そのデータを異なるプラットフォームに移動するには、多くの問題があります。
従来の手法ではあまりに時間がかかります。
ETL（抽出、変換、ロード）では、ビジネスのスピードに追いつけるほ
ど十分な機敏性がなく、
プロセスが終わるのを待っていたらチャン
スを逃してしまうことも少なくありません。
ETLはコスト増を意味します。
プロセスにメインフレームMIPSを使用すると、
カスタム・ソフ
トウェアのコストが発生し、
ストレージとネットワークに機器を
追加するためにより多くの予算を割り当てることになります。
$$$$
手動での移動にはあまりにも多くのリソースが必要です。
ETLによる移行の各段階で、データベース管理者は多くの時間を費やします
（その時間はイノベーションに効率的に費やすことの
できる時間です）。
メインフレームはグローバル企業の
トランザクションの60%以上を占めています。1
鍵を握る
vStorm Connect Data Streaming for Big Data
時間のかかる従来のETLのステージング・プロセスではなく、
効率的なプロセスによって移動中のデータを自動
的に変換し、
データをメインフレームから解放します。
vStorm Connect Data Streaming for Big Dataでは、このようなデータの機敏性に加え、以下が提供されます。
ほぼリアルタイムのアクセス
vStorm Connect Data Streaming for Big Dataでは、従来のETLとステー
ジング・プロセスに代わる方法によって、
メインフレームと分散データにほ
ぼリアルタイムでアクセスできます。
直観的なセルフサービス・モデル
シンプルでわかりやすいユーザ・インタフェースによって、vStorm Connect Data Streaming for Big Dataでは、迅速かつ効率的にメインフレー
ム環境のデータを参照して、
データベース管理者が関与せずに任意の分
析プラットフォームにデータをコピーできます。
データの統合
vStorm Connect Data Streaming for BigではIDMS、Datacom、DB2、
VSAM、IMS、マシン・ログなどの他の多様なデータに迅速にアクセスでき、
メインフレーム・データをビジネス・インテリジェンス製品や分析アプリケー
ションと統合できます。
2 – 2 – 2のベンチマーク
とは、20億のトランザクションをわずか2つのIFLを使用してz SystemsのLinux上の
Apache ™ Hadoop® で2時間以内にコピーして処理できることを意味します。これは、デー
タの移動、抽出、処理で構成される一般的なETLプロセスの最大10分の1の速度です。
Hiveに直接インポートできるため、
MIPSの料金が発生せずに、使い慣れた
SQLコマンドでデータを活用しながら
Hadoopの環境で作業できます。
必要なツール
vStorm Connect Data Streaming for Big Dataは企業にとって以下のような利点があります。
· 企業のビッグ・データを効率的に検出および処理
· データ・オフロードのコスト削減と複雑さの排除
· ストレージ要件の縮小
· SSL
（セキュア・ソケット・レイヤ）
によるデータ転送のセキュリティ強化
詳細については、
「Clabby Analytics Research Report」をご覧ください。
Veristorm: Hadoop on the Mainframe?
メインフレーム・データの解放と活用の詳細については、
このホワイト・ペーパーをダウンロードしてご覧ください。
1. http://www.veristorm.com/content/bringing-hadoop-mainframe
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