目的に応じた最適なAWSデータベースの選択と活用
ビジネス環境の進化に伴い、データは日々進化しています。この変化に対応するため、データベースの役割も進化を遂げています。かつては単一のデータベースで管理していたデータが、現在ではその種類や目的に応じた最適なデータベースを使い分けることが求められています。
Deloitte on AWSで加速するデータベースモダナイゼーションジャーニー
時代の変化とともにビジネスの在り方も変化し、扱うデータの種類や量、データモデルなどデータの世界は日々発展し続けています。また、発展に伴いデータベースの在り方も変化しつつあります。かつては単一のデータベースを用いてすべてのデータを扱うことが当たり前でしたが、現在はデータの種類や目的など応じてデータベースを使い分けて最適化していくことがトレンドになっています。
しかし、適材適所にデータベースを使い分けて運用していくことは非常に困難です。とりわけ、レガシーシステムで構築されたシステムをモダナイズしていく場合には全体設計まで視野を広げて最適化に必要なデータベースを選んでいく必要があります。
そこで、本ホワイトペーパー『Deloitte on AWSで加速するデータベースモダナイゼーションジャーニー』では目的別データベースの発展経緯やデータベースの選び方についてご紹介しています。また、後半ではデロイトによる目的別データベースを利用したモダンアーキテクチャの導入事例も紹介しておりますので、そちらも併せてご覧ください。
コンテンツ
- はじめに
- データベースにおけるパラダイムシフト～異なるワークロードとデータベースの整合性
- リレーショナルデータベース
- 非リレーショナルまたはNoSQLデータベース
- 高度なトランザクション処理伴う金融サービスアプリケーション
- IoTベースの分析アプリケーション
- リアルタイムマルチプレイヤーゲーム
- 「サーバーレス」はどのようにしてさらなる進化を遂げているのか？
- Amazon Aurora Serverless
- Amazon Neptune Serverless
- デロイトのケーススタディ1
多国籍企業においては、専門家が情報に基づいた意思決定を行えるようにするために、ソフトウェアを利用した信頼できるコンテンツを提供します。このケーススタディにおける企業では、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させ、外部依存とコストを削減し、顧客体験を充実させることを目標として、コンテンツおよびリサーチインテリジェンスの能力をモダナイズしようとしました。 - デロイトのケーススタディ2
このケーススタディでは、モジュール式、クラウドベース、およびメタデータ駆動のソリューションであるデロイトのConvergeHEALTHTM CognitiveSparkTM for Clinicalの立ち上げを事例紹介します。これらのソリューションは、臨床試験のライフサイクル全体にわたるデータ管理を自動化し、さまざまな入力文書や提供元から構造化、標準化された成果物をデジタルデータ上に生成するよう設計されています。こうした要素は、下流システムの設定、必要なレポートと分析の自動入力、重要な試験成果物のコンテンツ生成のために効率的に解釈され、変換されます。デロイトは、AWSの目的に応じたDBとクラウドネイティブサービスを使用して、それらを円滑に立ち上げ、臨床開発の利害関係者（臨床医、データ管理者、生物統計学者、医学ライター）に未来の臨床データフローを再構築するための情報を提供しました。 - まとめ
山口 博文／Hirofumi Yamaguchi
デロイト トーマツ コンサルティング 執行役員
