データサービスについて理解する

ストレージボリュームに格納されているデータ。データサービスは、オンライン・トランザクション処理 (OLTP) データベースから顧客レコードを、データウェアハウスから資産の破損情報を、データレイクから画像やビデオを取得するなど、ソースから未加工データを抽出し、ガバナンス原則、組織、メンテナンスを適用して、データをアプリケーションにとって有益にしてユーザーがアクセスできるようにします。データサービスはビッグデータ戦略にとって重要な部分です。あらゆる場所に保存されている構造化、半構造化、非構造化データの大量のコレクションを有意義な情報を引き出すからです。

保管元からアプリケーションまたはプラットフォームへ、通常はリアルタイムで移動するデータ。データサービスはデータパイプラインを作成して、複数のエンドポイント間にデータを連続的に移動できるよう補助できます。たとえば、データサービスによって生成したデータを即座に処理できるので、バッチ指向のデータ処理をイベント駆動型データ処理へ移行できます。データサービスは、データが発生元から移動することのないようにもできるので、複数のエンドポイントで同じデータポイントを同時に使用できます。この特性を使用してスケーラブルなイベント駆動型アーキテクチャを作成できます。

データセットにグループ化され、データサイエンス、データ分析、データモデリング・ソフトウェアで使用されている、アクティブなデータ。データサービスにより、AI/ML やディープラーニング・ツールなど、高性能のインテリジェントなデータ処理プラットフォームへのデータアクセスが向上します。データサービスに応じて、動作中のデータには疎結合された小型で独立したサービスの集合が含まれます。これは通常コンテナにパッケージされ、Kubernetes プラットフォームによってオーケストレーションされます。

未加工のデジタル情報 (アプリケーション、ネットワークプロトコル、ドキュメント、メディア、アドレス帳、ユーザー設定などを構成する情報) の実際の収集と保持。ドキュメント保存の操作をして場所を選択するとき、ユーザーはデータストレージのプロセスをたどっています。ユーザーから認識できるデータストレージは通常はインフラストラクチャ・レベルで、ストレージボリュームとの関連はまずありません。たとえば、ワークステーション、クラウドストレージプロバイダー、外部ハードディスクに保存されたそれぞれのファイル、ブロック、オブジェクトを認識するネイティブな方法はありません。そのため、データストレージを参照する操作は手作業頼みでモノリシックになります。

従来のデータストレージ・ボリュームに入力として保存されたデータを使用して、特定の出力を作成するソフトウェア。または、従来のデータの回復力、可用性、正当性を向上して、データを拡張するソフトウェア。ユーザーは一般にアプリケーションの一部としてデータサービスとやり取りするので、プロセスの柔軟性が高まり、カスタマイズしやすくなります。たとえば Red Hat OpenShift Container Storage が提供するデータサービスでは、ストレージ・インフラストラクチャを抽象化し、データをさまざまな場所に保存できるようにしながら、1 つの永続リポジトリとして機能させます。