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大容量ログデータ分析ソリューション
BLASは、日数百GB～数TB以上の大量に収集されるデータに対して、
ルールベースのリアルタイムモニタリングおよび異常兆候検出が可能で、
超高速検索、各データ間の相関分析を提供する大容量データ分析システムです。
110億件のデータ
約
秒
単なるログ収集を超えて、ビジネス上のインサイトを導き出すためのTB級データのリアルタイム分析ニーズが急増しています。
しかし、データが増えるほどサーバーの拡張やデータの再配置などシステム管理が複雑になり、
運用者の業務負担は日に日に増大しています。
BLASはOpenSearchをベースに膨大なデータをスマートに分類し、
効率的かつ迅速な検索・分析結果を提供します。また、人がいちいち気を配らなくても
データ管理のすべてのプロセスをシステムが自動で処理し、
多角的な分析機能を通じてデータに込められた有意義なインサイトを確保できます。
BLASを導入することで、企業は急増するデータを費用対効果高く処理できるだけでなく、
自動化された運用環境を通じて管理リソースを画期的に削減できます。
結果として、単純な管理に費やしていた時間を主要なビジネスインサイトの発見に投資することで、
データ中心の迅速かつ正確な意思決定体系を構築することになります。
インデックスファイル管理
大容量データ分析
一目で把握するデータ監視
分散クラスターコーディネート
高速かつ安定したデータ検索
問題
全産業群にわたるデジタル転換(DX)やクラウド転換、そしてAI導入の加速化により、企業が処理しなければならないデータの総量は
毎年指数関数的に増えています。これによりデータの重要性はかつてないほど強調されていますが、急増する
情報の中でビジネスに有意義なデータを選別して分析することには、依然として大きな難しさが存在します。
精製されていない収集データの中に機密情報が混入して流出する「Shadow AI」の脅威が急増しているだけでなく、
管理の死角に置かれた「ダークデータ（Dark Data）」の増加は、単なる費用の浪費を超えて
致命的なセキュリティホール（Hole）になっています。
データの量は豊富になりましたが、いざ数万件のログの中から核心情報（Signal）と単純なノイズ（Noise）を区別することが
難しくなりました。これにより、運用者は頻繁な誤検知による「アラーム疲労（Alert Fatigue）」を経験することになり、
データ間の相関関係を把握できず、障害発生時の原因究明や意思決定が遅れる逆説的な状況に直面しています。
最新技術（Kafka、Vector DBなど）の導入によりインフラは高度化されましたが、データがそれぞれ異なるストレージに孤立する
「サイロ（Silo）」現象が発生しました。分散されたシステムを統合管理するためのエンジニアリングの難易度は上昇し続けており、
断片化された環境ではリアルタイムの統合モニタリングが不可能で、運用の効率性が急激に低下しています。
解決策
BLASはOpenSearchベースの強力なエンジンを通じて、大容量ログおよび非定型データの収集から分析、可視化まで
全プロセスを自動化します。急増するデータ環境でもパフォーマンス低下なしにビジネス核心価値を即座に抽出し、
データ中心（Data-Driven）の意思決定を強力にサポートします。
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データフローを透明に追跡してShadow AIおよび流出の兆候を迅速に識別し、データの重要度に応じた自動化された階層管理（ILM）を通じてストレージコストを画期的に削減します。
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リアルタイムフィルタリングにより無意味なノイズを除去し、核心情報（Signal）のみを精製して可視化します。これにより、複雑なデータフローの中から有意義なパターンとインサイトを導き出し、データに基づく迅速かつ正確な意思決定をサポートします。
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収集方式にこだわらない幅広い互換性で、断片化されたデータをBLAS単一プラットフォームに統合します。分散された管理ポイントの非効率を排除し、異機種データを網羅する独自の統合分析環境を提供します。
ドキュメントのインデックス登録はホットノード（SSD）で実行され、
日次のインデックス登録が完了したシャードファイルはウォームノード（HDD）
へ移管されます。
利点
データが流入すると同時にインデックス化されるリアルタイム性により、収集と同時に
即座の分析が可能で、単純なキーワードマッチングを超えた複合条件検索をサポートすることで、
数万件のログの中からでも障害の根本原因となる核心データを
ピンポイントで正確に抽出します。
機能
データの正規化を通じてオリジナルデータを分析し、
インデックス化して迅速な検索と分析を可能にします。
分析に必要なデータさえあれば、有意義なデータ
分析を生み出すことができます。
ユーザー分析/結果をリアルタイムで追跡するウィジェットを
作成してダッシュボードでデータを監視でき、
ユーザー中心で必要な情報を確認できる
ダッシュボードを提供します。
多様なデータセットを構成して総合的なレポートを
作成し、分析した内容を定期的にレポートされることで
複雑な業務を自動化し、PDF、エクセル、ワードなどの
ファイルで確認できます。
非定型データ分析に最適化された検索エンジンをベースに、
複雑な演算と多様な条件式（Query DSL）を
結合したディープな分析をサポートします。
時間帯別の流入量分析およびソース別の詳細な統計情報を提供し、
急激なトラフィック変化や収集障害の兆候を事前に
識別して対応できます。
期待効果
システム内のすべての行為をGUID（Globally Unique Identifier）で
紐づけて追跡することで、運用の可視性を確保します。
異なる形式のログを共通キーで結合・分析し、
断片的な情報を超えてビジネスフローを貫く
多角的な分析指標を提供します。
個人情報を暗号化・マスキングして安全に保管し、
許可された権限者のみがアクセスできるように徹底的にコントロールします。
システム内のすべてのログを基にセキュリティ脅威をリアルタイムで検知し、
法的なログ保管期限や個人情報保護規定などの必須要件を統合管理します.
企業が遵守すべき規制要件を完全に満たすことで違反リスクを遮断し、インフラの信頼性を確保します.
銀行取引ログをリアルタイムで分析し、普段とは異なるパターン の不正な金融取引や異常兆候を迅速に検知し、
事故発生時には明確なログ追跡に基づいて迅速に原因を究明することで、セキュリティ事故に効率的に対応します.
自動車やロボットなどの精密機器のシステムログに基づいて、実際の走行および作動行為パターンを精密に分析し、
デバイスが現場で直面する例外的な状況を解決し、走行アルゴリズムと制御性能を継続的に改善します.
アプリケーションユーザーの行動ログを分析し、サービス内のボトルネック区間や離脱地点を明確に把握します.
推測ではなく客観的な定量指標に基づいて製品改善の方向性を導き出し、顧客中心のデータを
ビジネス上の判断基準として活用します.
構成図
