モノリシックとマイクロサービス:アプリケーションアーキテクチャーの比較ガイド

テクノロジースタックの展開について、企業には主に2つの選択肢があります。1つは、多くの機能を網羅した単一のプラットフォームを導入する方法です。もう1つは、マイクロシステムを使用して様々なベンダーのサービスを統合するベストオブブリード手法です。 このページでは、各アプローチの長所と短所について説明します。

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レガシーなシステムとは何か?

レガシーなシステムとは、まだ使用されている時代遅れのコンピューティングソフトウェアやハードウェアのことですが、テクノロジーが旧式のため、新しいシステムとは対話できません。

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データマイニングとは?

データマイニングは、大量のデータを分析して、問題の解決、リスクの軽減、新たなビジネス機会の創出に役立つ知見を獲得するための技術です。

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データファブリックとは何か?

皆さんは他の新しいテクノロジーの用語と同じように、「データファブリックとは何だろう?」「なぜ必要なのだろう?」と思われるかもしれません。

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データマッピングとは?

データマッピングは、統合、移行、およびその他のデータ管理タスクで、データ管理においてデータの品質を保証する重要な部分です。

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データパイプラインとは?

データパイプライン内で発生する重要な4つのアクションは、データ統合を実現する手段です。統合は生データから始まり、最終的に実用的な情報と知見を生成します。

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データ変換の定義

データ変換は、データをあるフォーマットから別のフォーマットに変換するプロセスです。通常は、ソースシステムのフォーマットからターゲットシステムで必要とされるフォーマットに変換します。

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機械学習を生かしたデータクオリティ

ビッグデータがDQの手法をどのように変えているかを学びましょう。ビッグデータによって機械学習(ML)が主流になりました。DQがMLに影響を与えたように、MLもDQの実装のあり方を変えています。

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