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IoT（Internet of Things）の普及により、機器やセンサーなどのデバイス
がインターネットを通じて相互に接続され、膨大なデータが日々生成・収集
されています。こうしたデータをいかに効率的に管理し、価値ある情報へと
変換するかが、企業の競争力を左右する重要な課題となっています。
本ホワイトペーパーでは、IoT時代におけるデータベース管理システム（DBMS）の課題と、それに対する最適なソリューションについて解説
します。現場で直面するさまざまな課題を整理し、東芝GridDBがどのように
それらを解決できるかを具体的にご紹介します。
皆さまの業務改善や新たな価値創出の一助となれば幸いです。
■こんな方におすすめ- IoTやビッグデータを扱うシステムの導入を検討している方
- データベースのパフォーマンスや運用コストに課題を感じている方
- 信頼性・可用性・災害対策を重視する方
- データ分析・活用を推進したい方
- 将来のシステム拡張やクラウド移行を検討している方
■課題チェックリスト （全26問 すべてソリューション解説付き）◆データ収集の課題◆
□収集するデータが増えてくると、システムが重くなる
□もっと多くのデータを収集したいが、あきらめている
□長時間運用していると徐々に性能が落ちてくるので、定期的にシステムを 再立ち上げしている
◆検索・分析の課題 ◆
□分析に時間がかかり過ぎる
□複雑な分析を行うと、システムが不安定になる
□大量のデータを収集しながらリアルタイム分析したいが、データが多過ぎて 分析が間に合わない
□長期間データを蓄積すると分析が遅くなるので、古いデータを削除している
□収集しながらリアルタイムで分析したいが、バッチによるデータ整形が必要 なのでリアルタイムで分析できない
□NoSQL DBだと複雑な分析ができない
◆信頼性・可用性の課題 ◆
□システム障害時にデータ損失のリスクがある
□可用性を担保するために、HAクラスタソフトや共有ディスクを用意している
□NoSQL DBはOSSが多く、信頼性が不安
□ディザスターリカバリー対応を考えないといけないが、どうしていいかわからな い
◆運用の課題◆
□分析を高速に行うために、収集用データベースとは別に分析用にDWHを使っており、管理が煩雑
□DB専用機を使っているが、コストが高い
□大規模災害対策としてデータベースを別のデータセンターに複製しているが、複製したデータを活用できない
□データベースの運用・監視が煩雑
◆アプリ開発の課題◆
□NoSQL DBだとIoTやセンサーデータの管理が複雑
□NoSQL DBだと新たにNoSQL用のAPIを学習しないといけない
□NoSQL DBを使っているが、BIツールとの連携が難しい
□データの可視化や外部ツール連携が難しい
□クラウドネイティブアプリとの連携が難しい
◆将来への不安、その他◆
□蓄積したデータが増えていくとシステムリプレースしないといけないが、 リプレースのコストと業務停止が課題
□データベースをクラウドサービスに移行したいが、スムーズにいくか不安
□データベースが海外製品なので、販売やサポート方針が変わることが不安
□RDBとNoSQL DB、どちらを選択したらよいかわからない
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