ALBERT、M2MやIoT対応のビッグデータのリアルタイム分析を提供

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ALBERT、M2MやIoT対応のビッグデータのリアルタイム分析を提供


掲載日:2014/03/19


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 株式会社ALBERTは、アマゾン ウェブ サービス(AWS)の、大規模なストリーミングデータをリアルタイムで処理するマネージド型サービス「Amazon Kinesis」を活用し、M2MやIoTにも対応したビッグデータのリアルタイム分析を行なうサービスの提供を開始する。

 今回提供されるサービスは、同社が開発してきた高度なアルゴリズムを使用したデータ分析技術を、「Amazon Kinesis」に適応させたことで、従来はバッチ処理で数時間に1度の頻度で行なっていた計算処理を、リアルタイムに近い頻度で行なえる。

 同社が開発したデータマイニングエンジン「smarticA!データマイニングエンジン」で提供しているアルゴリズムのうち、クラスタリング/アソシエーション/プレディクション(予測)を「Amazon Kinesis」に適応した。プレディクションでは、「Amazon Kinesis」を通じて取得できるストリームデータから、分散共分散行列の差分を計算し構造方程式モデル(SEM)を更新することで、リアルタイムに近い頻度で時系列予測の結果を更新し続けられる。また、時系列予測モデルやアソシエーション分析、クラスタ分析でも、バッチ処理と同等、または近似値を得られるアルゴリズムを備え、リアルタイム分析を行なえる。

 同社のプライベートDMP「smarticA!DMP」では、高速でマネージド型、PB規模のデータウェアハウスサービス「Amazon Redshift」とBIツールとを組み合わせたダッシュボードソリューションを提供している。「Amazon Kinesis」と組み合わせることで、ダッシュボードへのデータの反映をリアルタイムで行なえ、モニタリングツールを通じて常に最新のデータを確認できるため、PDCAサイクルの高速化を図れる。

 今回開発されたテクノロジーは、自動車や構造物に搭載されるセンサデバイスに加え、データセンタや工場内のマシンデータの収集と分析、可視化の領域にも適応できる。今後は、産業用機器や電子デバイスメーカーとの連係強化が図られる。


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