企業のデータ活用を阻害するコスト問題を解消する、今注目のアプローチとは？

　クラウドや生成AIの普及に伴い、企業は膨大なログデータを適切に監視し、リスクへ迅速に対応できる体制が求められている。そのためには、膨大なマシンデータをリアルタイムに収集・分析し、異常検知や最適化につなげることができるデータプラットフォームが必要となる。

　しかし、このようなデータプラットフォームは扱うデータ量に応じてコストが増加しやすく、頻度は低いものの重要度の高いセキュリティ調査やコンプライアンス対応が後回しになる傾向がある。データ量の増大が、活用したいログの範囲を狭めてしまうケースも少なくない。そこで注目されているのが、「オブジェクトストレージ」を活用した分析手法だ。

　これは、アクセス頻度の低いデータを安価なストレージに保存し、必要なときだけ検索や分析に利用することで、コストや運用負荷の問題から取り組みづらかった領域のデータ活用を可能にする考え方だ。さらに、データのパーティショニングや効率的な検索を実現する技術を組み合わせれば、必要なデータへ効率的にアクセスできる環境を整えられる。本資料では、この分析手法について詳しく紹介する。