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ビッグデータの利活用が広まるなか、取り扱うデータの多様化に対応すべくデータベースも進化を遂げています。この記事では、データベースの高速化や動画や音声などの非構造化データの管理を中心に、データベースの最新トレンドを紹介します。
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大量のデータを活用するために必要不可欠なデータベース。どのようなシステムを導入するかによって課題発見スピードが左右されます。膨大なデータを整理し、検索・抽出・共有が可能なデータベースシステムについて、課題とその解決方法を紹介します。
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「データベースを活用してできること」について解説します。データベースとはデータをシステム上に集約し、検索や抽出がしやすいよう整理されたものです。企業での活用事例もあわせて紹介します。
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データベースの重要性は、マイナンバー制度の施行にともなって、いよいよ高まっています。このデータベースを守り、改ざんや情報漏えいを防止するのがデータベースセキュリティです。ここでは、これらデータベースセキュリティの選定ポイントを紹介します。
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パソコンやサーバは、たとえ故障しても修理あるいは代替が可能です。しかし、蓄積されているデータは作り直すことができません。ここにデータバックアップの重要性があります。ここでは、データバックアップのシステム構成や種類などを紹介しています。
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バックアップやファイルサーバ肥大化など、データ増加を背景にした課題を解決する「データ軽量化・データ最適化」ツール。ツールは現在、バックアップツールとファイルサーバ管理ツールに進化しています。その選択のポイントとなる最新機能を紹介します。
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データ増加によりファイルサーバは肥大化し、バックアップに長時間かかるようになりました。そこで注目されているのが、データ軽量化・データ最適化するツールです。データ圧縮、保存場所の最適化や重複排除、スナップショットによりデータを瞬時にバックアップします。
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レプリケーションは元々データベース付属の機能で、独立した製品は存在していませんでした。しかし、今ではずいぶん多くの製品が市販されています。これら製品を選択する場合は、まず目的を確認しましょう。次に製品に用意されている個々の機能で比較します。
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本番系のデータを予備系のシステムにリアルタイムに複製し、本番系システムが障害で停止しても、予備系のシステムでサービスを継続できる。災害時のディザスタリカバリとして利用したり、アクセスが集中するシステムの負荷分散に利用されている。
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データベース導入の失敗例の多くは発注者と受注者の認識のずれが原因です。コミュニケーションの取り方の工夫や、目的の明確化で導入失敗を防ぎましょう。この記事では、データベース導入でよくある失敗例と対策方法を解説します。
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