データレイク向け Attunity® Compose

アナリティクス対応データレイクへの近道

Qlik(Attunity)はガートナー社マジック・クアドラント2019年版でデータ統合ツール分野において選出されました。レポートを読む

アナリティクス対応のデータパイプラインの自動化

データレイク向け Attunity Compose は、アナリティクス対応データセットを作成するためのデータパイプラインを自動化します。データの取り込み、スキーマの作成、継続的な更新を自動化することで、データレイクへの既存の投資から価値を生み出す時間を短縮できます。

Universal Data Ingestion

ユニバーサルなデータ取り込み

データレイク向け Attunity Compose は非常に広範なデータソースに対応し、オンプレミスやクラウドだけでなくハイブリッド環境でも、データをデータレイクに取り込むことができます。対応するソースは次のとおりです。

  • RDBMS: DB2, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, Sybase
  • データウェアハウス: Exadata, IBM Netezza, Pivotal, Teradata, Vertica
  • Hadoop: Apache Hadoop, Cloudera, Hortonworks, MapR
  • クラウド: Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud
  • メッセージングシステム: Apache Kafka
  • エンタープライズアプリケーション: SAP
  • レガシーシステム: DB2 z/OS, IMS/DB, RMS, VSAM
Easy data structuring and transformation

データの構成と変換が容易

直観的なガイド付きユーザーインターフェイスは、データレイクパイプラインの構築、モデル化、実行に役立ちます。

  • オペレーショナルデータストア (ODS) および履歴データストア (HDS) 用のスキーマと Hive Catalog 構造を自動的に生成します。その際、手動コーディングは不要です。
Continuous updates

継続的な更新

信頼できる ODS と HDS。両方ともソースシステムを正確に表しています。

  • 変更データキャプチャ (CDC) を使用し、管理および処理のオーバーヘッドを減らしてリアルタイムアナリティクスを実現。
  • 並列スレッドにより初期ロードを効率的に処理。
  • 指定された時間内に完了したトランザクションのみが確実に処理されるように、トランザクションの整合性を保ちながら時間ベースでパーティション分割を実施。
Leverage the latest technology

最新テクノロジーの活用

次のような Hive SQL および Apache Spark の進歩を活用できます。

  • 最新 Hive SQL の進歩により、データの整合性を確保しながらデータの挿入、更新、削除を効率的に処理する ACID MERGE 操作が可能。
  • Hadoop または Spark エンジンに対するプッシュダウン処理。データがパイプラインを流れるときに処理されるように、自動生成された変換ロジックが Hadoop または Spark にプッシュダウンされます。
Historical data store

履歴データストア

完全な履歴データストア (HDS) からアナリティクス固有のデータセットが得られます。

  • ソースシステムからデータ更新を受け取ると、新しい列が自動的に HDS に追加されます。
  • 新しい HDS レコードにはタイムスタンプが自動的に付与されるため、トレンド分析やその他の時系列アナリティクスデータマートを作成できます。
  • Type-2 (緩やかに変化するディメンション) を含むデータモデルをサポートします。

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