Elasticをデータメッシュとして活用し、ミッションとITデータを運用化

Elasticをデータメッシュレイヤーとして使用することで、情報がどこに存在していても活用可能になります。集中化の必要も重複もありません。

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公共部門の組織が統合データメッシュを必要とする理由

公共部門のチームは、断片化されたデータ、時代遅れのインフラ、そして高まるコンプライアンス要件に直面しています。これらの課題により、調査が遅れ、コストが増加し、AIを効果的に適用する能力が制限されます。Elasticは、統合されたデータメッシュアーキテクチャによってこれらの障壁を克服するのに役立ちます。

混乱から統一されたデータメッシュアーキテクチャへ

  • エッジでデータを分析してアクセスを簡素化

    データをエッジに残します。移動は不要です。分析が高速化し、コストが削減され、セキュリティが強化されます。

  • あらゆるユースケースに合わせて異種データを正規化

    データメッシュレイヤーは、ソース、場所、形式に関係なく、すべてのデータを取り込み、共通の構文を適用します。チームは、重複のない迅速かつ正確な洞察を得るために、全体的にクエリを実行できます。

  • セキュリティ制御で機密データを保護

    統合されたロールベース（RBAC）および属性ベース（ABAC）のアクセス制御により、適切なユーザーのみが機密データにアクセスできるようになります。これにより、侵害を防止し、厳格なコンプライアンス要件をサポートします。

データメッシュでAIとMLのデータを民主化

  • ドメインチームにAIとMLを組み込む

    データメッシュがあれば、データサイエンティストだけでなく、誰でもAIや機械学習（ML）を使用できます。権限のあるユーザーは、データレイヤー全体で組み込みの機械学習（ML）と分析を利用して、形式や場所を問わず、ニーズに最も適したデータにアクセスできます。

  • 機関横断的なAI主導のデータプロダクトを実現

    生成AIは、関連性のあるコンテキストに沿った結果を提供するために、データを完全かつリアルタイムで把握する必要があります。データメッシュにより、すべてのデータを総合的に検索可能で安全になり、チーム間や機関間の共有が簡素化されます。その結果、AIアプリケーションのためのスケール共有データ基盤が実現しました。

  • AIガバナンスを強化

    データが分散していると、一貫したAIガバナンスを実施することが難しくなります。データメッシュを使用すると、ポリシーをデータレイヤー自体に適用できるため、システム、属性、ユースケース全体でガバナンスが統合され、一貫性が保たれます。

Elasticのデータメッシュプラットフォーム

Elasticsearchプラットフォームは分散検索のパワーに基づいて構築されており、あらゆる形式や環境のすべてのデータを、安全なAI対応の基盤に統合します。

Elasticのデータメッシュアプローチの特徴

Elasticは、データの所在に関係なく検索と分析を行います。これにより、コストのかかる一括移行が不要になり、チームは単一のプラットフォームで自信を持って検索、分析、行動を起こすことができます。その機能には以下が含まれます。

  • クラスター横断検索（CCS）

    単一の検索を複数のリモートクラスターに対して実行し、スケールでシームレスな可視性を実現します。

  • 検索可能スナップショット

    パフォーマンスを犠牲にすることなく、過去のデータや使用頻度の低いデータにコスト効率よくアクセスし、クエリを実行できます。

  • ロールベースのアクセス制御（RBAC）

    統合されたきめ細かなセキュリティ制御で機密情報を保護します。

  • ゼロトラストの基盤

    Elasticのデータメッシュは、ゼロトラストなどの最新のセキュリティフレームワークをサポートし、複雑な環境全体で回復力、相互運用性、安全な運用を実現します。

Elasticのデータメッシュリソース

データメッシュに関するよくある質問

データメッシュとは簡単に言うと何でしょうか？

データメッシュは、システムや環境全体でデータを統合し、すべての情報を検索可能にし、包括的に利用できるようにします。一元化とは異なり、データメッシュはデータを保存場所（オンプレミス、クラウド、またはハイブリッド）に残し、グローバルアクセス用にインデックスを作成します。これにより、複雑さ、コスト、リスクが軽減され、単一の信頼できる情報源が提供されます。