ZEROBUS インジェスト

レイクハウスへの無制限のデータストリーミング

スケーラブルなパフォーマンスと簡素化されたインフラストラクチャ — メッセージバスは不要です。

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メリット

APIコールだけでゼロから本番環境へ

レイクハウスへの直接パスで競争上の優位性を高め、重要なユースケースを実現します。

性能とスケーラビリティ

Zerobus Ingestは、最短5秒というほぼリアルタイムデータ取り込みを実現し、最大100MB/秒のスループット、10GB/秒を超えるテーブルスループット、高並列ワークロードをサポートします。数千のクライアントが同じテーブルに同時に書き込んでも、パフォーマンスや信頼性を損なうことなく処理できるように設計されています。

インフラストラクチャを簡素化

Zerobus Ingestは不要なデータホップをなくすことで、従来のメッセージバスアーキテクチャのコストと複雑さを解消します。運用オーバーヘッドを削減し、データコピーの必要性をなくすことで、データ取り込みパイプライン全体が簡素化されます。

Powered by Databricks

オープンスタンダードのDeltaテーブルをベースに構築されたZerobus Ingestは、Unity Catalogによる統合ガバナンスと、DatabricksのアナリティクスおよびAIツールとの完全な統合を提供します。この統一されたアプローチにより、不正検知、製造最適化、実験分析といった高度なユースケースを、すべて単一の管理されたプラットフォーム内でシームレスに実現できます。

機能

エンドツーエンドのプッシュベースの取り込み機能

gRPC/REST API、柔軟な JSON 検証、自動スケーリング接続でブローカーをバイパスし、レイクハウスへの直接書き込みを最適化します。

永続的なgRPCストリームでオーバーヘッドを最小限に抑えるか、ステートレスREST APIで統合を簡素化するかを選択でき、あらゆるデータ量に最適なインターフェースをご利用いただけます。

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Variant typeを介してJSONを取り込み、耐久性のあるバッファリングによって半構造化データをレイクハウスに直接マテリアライズし、読み取りパフォーマンスを最適化します。

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データを自動的にバッファリングおよびバッチ処理してレコードをマテリアライズ。予測最適化と併用することで、Zerobus Ingestはレイクハウスのテーブルにおける高パフォーマンスな読み取りと効率的なストレージを実現します。

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パーティションではなく、接続単位でスケールします。大量で変動するスループットに対応して自動スケーリングするプッシュベースAPIが、ブローカー管理を不要にします。

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ユースケース

さまざまな業界にわたる迅速な取り込みを変革

Streamlining predictive maintenance insights across your operations

オペレーション全体にわたる予測メンテナンスに関する知見の合理化

工場では、効率向上のためにマシンやセンサーから継続的にデータが生成されますが、多くの場合、厳しいネットワーク制約が課せられています。Zerobus Ingest SDKは、レイクハウスへの安全で低レイテンシなストリーミングインジェストのためのカスタム転送エージェント開発を可能にします。

With low-latency ingestion, understand the capacity usage of your network

低レイテンシの取り込みにより、ネットワークのキャパシティ使用状況を把握できます。

世界中で、テレコミュニケーションおよびIoTデバイスは、ネットワークパフォーマンスを監視し、顧客体験を向上させるために、毎秒数百万の信号を発信しています。Zerobus Ingest SDK を使用すると、カスタムエージェントを構築して、データをレイクハウスに直接送信できます。Databricks は Soracom とのパートナーシップを通じて、セルラー、衛星、LPWAN ネットワーク経由で安全かつ確実にグローバルな IoT データ取り込みのための統合を拡大します。

組織全体の異常をほぼリアルタイムで検出

Zerobus Ingestは、セキュリティチームに継続的で低レイテンシーなログとメトリクスの取り込みを提供し、ほぼリアルタイムの脅威の特定、適応的なモデルの再トレーニング、より迅速な分析と対応を可能にします。行動イベントをレイクハウスに直接ストリーミングすることで、ETL の遅延をなくし、ほぼリアルタイムの不正行為や異常検知を実現します。

コンバージョンメトリクスをすぐに確認

顧客の行動データとクリックストリームデータは、ウェブサイト、アプリ、コネクテッドデバイスなど、複数のソースから得られます。合理化された低レイテンシの取り込みにより、最小限のインフラストラクチャのオーバーヘッドで、コマースデータのパーソナライゼーション、A/Bテスト、コンバージョン最適化が可能になります。