通信、製造、金融などで利用されるエンタープライズ対応のストリームデータ処理基盤

こんなことでお困りではありませんか？

• 日々のビジネスにおいて、データは集めているものの、状況の変化の迅速な把握や、状況に応じた適切なアクションが実施できていない。
• 潜在的なリスクを事前に回避する措置を自動的かつ継続的に講じることができていない。
   

TIBCO^® Streamingは、IoTなどから流れてくる大量のストリームデータを、予め設定された分析シナリオに基づき、高速処理し続けることで、リアルタイムに状態変化（イベント）を検出します。その内容に応じて指定されたアクションを自動的に実行することができます。また、機械学習モデルを処理シナリオに組み込むことができるため、予測モデルが検知した将来起こりうるイベントに対して予防的なアクションを取ることができます。

TIBCO^® Streamingの特徴

リアルタイム・アプリケーションを低コストで構築

大量のデータをリアルタイムに処理するには、多くのコストが必要でした。TIBCO^® Streamingの導入により、開発サイクルの短縮、プログラミングコストの大幅な削減、継続的インテグレーション／デプロイ、ハードウェア／運用コストの削減が実現できます。
 

ワークフローエディタイメージ

リアルタイムの行動を支援

TIBCO^® Streamingは、ストリームデータに対してクエリ処理した結果をグラフとしてリアルタイムに可視化し、発生したアラートをビジュアライズすることができます。リスクやビジネスチャンスの顕在化を即座に捉えることができるため、ユーザーは重要なデータに対して行動を起こすチャンスをつかむことができます。
 

可視化イメージ

直感的な操作性

TIBCO^® Streamingは、ユーザーがアドホック・クエリの作成と保存、ビジネスロジックの制御と設定、ルールとモデルの定義、チャートの構成、パネルのレイアウト変更、アラートの作成と管理、ストリームデータに対するビューの集約を行うことができるコントロールセンターを提供します。直感的な操作性で正確かつ迅速にデータを探索できます。

IoTデータを活用

TIBCO^® Streamingは、相互に関連した連続イベントや緊急性の高いビジネスイベントを検出し、複雑なイベントストリーム(※)に対して、リアルタイムにアクションできるテクノロジーを提供します。重要なトレンドの変化に追従していくことで、目の前にあるIoTの可能性と変化するビジネスユースを見逃すことはありません。　
※イベントストリームは、時間順に並べられた一連のイベントです。イベントとは、状態の変化またはビジネス内で行われたアクションによってトリガーされるデータポイントです。
 

IoTデータ活用イメージ

機能と利点

ビジュアル開発環境

TIBCO^® Streamingは強力なEclipseベースの統合開発環境とリアルタイムイベントに特化したStreaming Event Flow graphical languageを提供します。これにより、デベロッパーはアプリケーション開発や既存ワークフローの機能改善を短時間で実現することができます。

多様な接続性

Kafka、JMS、MQTT、RabbitMQ、IBM MQ、OsiPI、WITSMLなど150以上のデータアダプターとグラフ出力コネクタが準備されています。また、JDBC接続によりPostgreSQL、MySQLなどの標準的なRDBも入力データ源として使用できるため、特別なカスタムアダプタ開発を行うことなく、多様なデータソースを利用することができます。

圧倒的な低レイテンシー

超高速データ処理エンジンにより、数十万/秒の入力データを遅延なく分析することができます。大量のストリームデータに対して判断スピードが最重要視されるケースでも、処理遅延を最小限に抑え、安定したイベント検出と最短でのアクションを起こすことが可能です。

エンタープライズ対応

TIBCO^® Streamingのアーキテクチャは、オンプレミスのみならず、最新のクラウド環境のためのコンテナ化にも対応しています。また、ミッションクリティカルな環境を支える高可用なクラスタ構成を柔軟なデプロイメントにより簡単に実装できます。

高速連続クエリ

搭載されている高速CQエンジン（Continuous Query Engine）は、数千ものクライアント接続を管理しながら、クエリ結果を即座に返すことができます。多数のアドホッククエリにも対処できるため、刻一刻と変化する状況をクエリ結果として取得したり、リアルタイムで外部にプッシュすることができます。

アラートと通知

TIBCO^® Streamingは、ユーザー自身がアラートや通知の設定をカスタマイズすることができます。アラート検知の閾値、パラメータセットの変更、もしくはアラートルールの変更を簡単な操作で再設定できます。チャンスやリスクイベント発生の検出レベルを常に最適に保つことが可能です。

リアルタイム分析の活用例

• マーケティング・オペレーション

従来のBIソリューションでは過去の情報に基づいて顧客の行動を予測することしかできませんでした。一方、リアルタイム分析は顧客が「今何をしているか」に基づいて、顧客エンゲージメントを高めることができます。

• 産業用IoTオペレーション

これまで業務オペレーションの問題は、BIを利用し、過去データに基づいた教師あり/教師なしの機械学習を行うことで予測されてきました。一方、リアルタイム分析は今現在の状況をもとに動的学習を用いて予測を行い、業務オペレーションを調整することができます。

• セキュリティ・オペレーション

• ファイナンシャル・オペレーション

従来のBIでは、過去のデータを基にした予測しかできませんでした。一方、リアルタイム分析では、運用の360度ビューに基づいて、価格やインセンティブを臨機応変に最適化することができます。

業界別ユースケース

• 製造

ハイテク業界における歩留まりの最適化

• 物流

リアルタイムの追跡／所在確認

• 金融

ITインフラ監視

• エネルギー

風力タービンの運用保守、石油／天然ガスの掘削／圧送、予測分析

• 運輸

空港グランドスタッフのオペレーション／サービス／スケジュール管理

• 資本市場

繁忙期におけるセールスオペレーションのリアルタイムかつ継続的な調整、在庫管理、センチメント分析、アラート配信

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