髙橋 信久

髙橋 信久

北極の夏。氷の上にできた水たまりを現地の子どもが飛び回っている。地元の人は気温が10℃あると「暑い、バハマのようだ」と言う。2000年ごろ撮影。

すべての情報には質量がある

データはDXの推進の最重要な要素だ。しかしデータには「質量」があり、その質量が様々な弊害を引き起こしているとNeutrix Cloud Japanの髙橋CTOは指摘する。データの質量=データグラビティとは何か。その弊害とデータグラビティの縛りから脱却した「ゼロデータグラビティ」の世界について、髙橋CTOが語る。

Updated by Nobuhisa Takahashi on December, 13, 2021, 9:00 am JST

データが持つ「質量」からの脱却

データには「重さ」がある。そう言われたらどう感じるだろうか。

そんな馬鹿なという方も多いだろう。デジタルデータは「0」と「1」の連なりでしかなく、物理的な「質量=グラビティ」は持たないからだ。しかし、実際にデータには重さがあり、その質量によってデータが効果的に活用できることにもなれば、逆に活用に悪影響を及ぼすこともある。ここで言う「データグラビティ」とは、何を示しているのか考えてみたい。

ITの世界では、データを始めとする多くの構成要素が「グラビティ」を持っていると考えると思考が整理しやすい。

データの質量(グラビティ)は、大きな質量を持つところに引き寄せられていく
データの質量(グラビティ)は、大きな質量を持つところに引き寄せられていく

万有引力の法則を例に出すまでもなく、質量があると他の物体がそこに引き寄せられる。AWS(Amazon Web Services)やMicrosoftのAzure、GCP(Google Cloud Platform)などのクラウドには多くのデータが集まり、その質量に多くのITシステムの構成要素が引き寄せられていることが、データグラビティの影響を示している。

データの重み付けを考えること

多くの企業は、データの活用に取り組み、データがビジネスを動かすこともある。だからこそ、そのデータの重み、質量について考える必要がある。企業が蓄えているデータの「質量」とは、そのデータがビジネスに与える重要度を意味する。大量にあることで重要度があるデータもあるし、量は少なくても不可欠なデータもある。そして、そうした個々のデータに対する重み付けは、企業によってまったく異なるはずだ。自らの会社がどのようなデータを重要と考えるかは、その会社の経営方針に依存する。

次に、データを活用するITシステムに目を向ける。ここでデータが持つ質量の考え方が効いてくる。システムは、その企業で最も質量があるデータに紐付けることで、有効性が高まる。個々のデータの質量は小さくても、データが積み重なることで大きな質量になるデータがある。機械学習などによる分析をビジネスに活用するならば、こうした膨大なデータを確実に蓄積するストレージと、システムを紐付けることが必要になる。データ量として少なくても企業の経営を左右するような重要なデータは、そうした情報を格納することに適したストレージとシステムを紐付けて運用することになる。データの質量を意識することで、どのようなITシステムが求められるかが、明確に整理できるだろう。

一方でデータはいつどこで必要になるかわからないことも事実であり、まずは集めることが第一義になりがちだ。どんどん集めていくとデータの質量がデータを引き寄せ、使うか使わないかわからないままのデータが大量に集まる。クラウドの活用の1つの形が、データグラビティによってデータがとにかく集積している状況だと言えるだろう。AWSを使い始めたら、AWSにデータが集まっていく。AzureでもGCPでも同様だ。データグラビティによって、データを活用するシステムの適切さと関係なく、1カ所にデータが集まり膨大な塊になっていく。

データの重み付けを意識しないとデータはただ溜まっていくものとなり、それを利活用することができない。

データグラビティの弊害

重要なデータには、それぞれの活用に適したシステムがある。パブリッククラウドを使っていたとしても、その考え方は変わらない。例えば、パブリッククラウドAは画像認識のAI機能が優れていることから、画像の解析アプリケーションで活用してきたとする。それでは同じ企業が、次に生産機器が吐き出すIoTデータからトラブルの予兆分析をしたいと考えたとき、そのパブリッククラウドAの機能は最適なものだろうか。本来であれば、適材適所で最も効果が出るシステムやサービスを使いたい。この場合パブリッククラウドBが適切だとしても、データグラビティによって1つのクラウドサービスにデータが集められてしまっていると、最適なシステムやサービスの利用すら妨げられてしまう。データグラビティの弊害はこうしたところに顔を出す。

それならば、データの質量に従って、それぞれ別々のクラウドやシステムで運用すればいいではないかという考え方も頭をもたげる。局所的には個別最適の考え方は効率的だ。しかし、映像などの画像データとIoTデータをぶつけて分析したいときには、どうしたらいいか。画像データは膨大なデータ量をもち、簡単には移動することができない。多くのパブリッククラウドは、その中に蓄積した膨大なデータを外部に引き出すときに、しっかりとコストがかかる。画像とIoTデータを掛け合わせる分析をしたいとき、最適な分析機能がIoTデータを蓄積しているクラウドや、さらに別のシステムにあったとき、膨大な画像データを引き出して使うことは現実問題として躊躇する。これもデータグラビティの弊害だ。

ゼロデータグラビティの世界

私たちNeutrix Cloud Japanは、こうしたデータグラビティの弊害を阻止し、「ゼロデータグラビティ」の世界の提供を目指している。「データが1カ所に集まり、そこに紐付けできるシステムがデータの集積先に限定されてしまう」という問題が起きない世界である。
INFINIDAT社のクラウドストレージサービス「Neutrix Cloud」は、必要なすべてのデータを蓄積するストレージをNeutrix Cloud Japanが提供する。
Neutrix Cloudをストレージとして利用すれば、蓄積したデータを活用するシステムやサービスは、オンプレミスでもプライベートクラウドでも、パブリッククラウドでも自由に紐付けて利用できる。その上データを引き出すときに余計なコストがかからない料金体型で、データを囲い込むことはしない。

「ゼロ・データグラビティ」が実現されると、データ利用の自由度が増す。
「ゼロ・データグラビティ」が実現されると、データ利用の自由度が増す。

データを蓄積する場所としてシステムから中立なNeutrix Cloudを使うことで、どんなデータであってもその質量によって引き寄せられるものはすべて蓄積することが可能になる。多様なデータがすべて1カ所に集まっていることで、いつ必要になるかわからない新しい掛け合わせの分析にも対応できる。データグラビティによる集積が、プラスの効果をもたらす。

一方で、システムやサービスと、ストレージであるNeutrix Cloudの間の関係は、質量による引き寄せから切り離すことができる。Neutrix Cloudからデータを引き出して、最適なシステムやサービスで分析し、その結果を経営に活かしていくことが容易にできる。要件によってオンプレミスから複数のパブリッククラウドまで、自由にデータとシステムの関係性を構築できる環境が得られることは、データグラビティの負の側面からの解放を意味しているのだ。

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