マシンデータの無限の可能性：なぜ現代企業には新たなデータアーキテクチャが必要なのか

現代の企業にとって、データはもはや事業の副産物ではなく、企業活動を支える生命線です。ただし、単にトランザクションとして発生するデータの時代は過去のものとなりました。いま私たちが生きているのはマシンデータの時代なのです。

工場のあらゆるセンサー、クラウドネイティブなアプリケーションのあらゆるログ、グローバルネットワークを流れるあらゆるパケットから、デジタル痕跡が生成されます。マシンデータは指数関数的なペースで増加しており、その規模は従来の保存ツールや分析ツールの処理能力を大きく上回っています。技術担当の経営層にとって、これは単なるITの課題というだけではありません。レジリエンス、セキュリティ、競争力を維持するために、事業運営の方法を根本的に変革するという話なのです。予測によると2028年には、13億を超えるAIエージェントが稼働し、これにより394ゼタバイトを超えるデータが生成されます。

運用のシフト：事後対応型から予測型へ

これまで、多くの企業は、「壊れたら直す」モデル、いわゆる「検知と対応」モデルで運営されてきました。問題が生じたら、アラートが発行され、担当チームが急ぎ召集されて根本原因を調査するかたちです。

マシンデータの爆発的な増加に伴い、そのモデルは時代遅れとなりました。あまりにも大量のデータがあまりにも高速で生成されるため、人間が兆候に気づいた時には、チャンスや脅威は既に重大な問題になっているのです。企業が成功を収めるためには、リアルタイムの運用インテリジェンスへと移行しなければなりません。そのためには、データのサイロ化を解消し、すべてのデジタル資産を一元的に把握できる態勢へと移行する必要があります。「予測と予防」モデルへの転換です。

では、この膨大な情報が流れるなかで、ノイズに惑わされることなく管理するにはどうすればよいのでしょうか。

連携する基盤：Cisco Data Fabric

ひとつになったSplunkとシスコは、「データグラビティ(データの重力)」問題を解決する独自の優位性を備えています。データは多くの場合、エッジ環境やプライベートデータセンター、複数のパブリッククラウドなど、その発生した場所に閉じ込められています。先日開催されたバーチャルサミット「データの混乱を解消してAIのデータ基盤を築く(Turn Data Chaos into AI Clarity)」では、この問題に関連して、Splunkを活用したCisco Data Fabricの価値をご紹介しました。そこで強調したのは、統合によって運用データがAIイノベーションのための充実した基盤へと転換され、それが原動力となって予測分析やエージェント型の自動化が進むということです。

つまり、データにコンテキストを付け（意味づけ）統合することで、AI主導のワークフローを推進するのに必要な原動力を提供し、その結果として事後対応型の運用を脱却し、問題が深刻化する前に察知して解決する、プロアクティブなエージェント型運用(AgenticOps)へと移行できるのです。

ここでCisco Data Fabricが不可欠となります。それはいわば、現代の企業におけるデータの連携基盤だとお考えください。これによって、データが置かれた場所を問わず、シームレスかつ安全、自動化された方法で、データを発見、移動、統合できるようになります。データファブリックを活用することで、以下のメリットを得られます。

• サイロ化の解消：異なるデータソースを連携して、統合されたエコシステムに取り込みます。

• 可視性の向上：ネットワーク、セキュリティ、アプリケーションの各レイヤーをグラステーブルで一元的に把握します。

• パフォーマンスの最適化：重要なデータのみを移動することで、レイテンシーやデータ転送コストを削減します。

インテリジェンスハブ：Machine Data Lake

データファブリックからデータが流入するようになると、それらのデータを収める場所として、エンタープライズ規模で構築された基盤が必要になります。従来のリレーショナルデータベースは、高速で生成される非構造化マシンログに適した設計にはなっていません。

Machine Data Lakeは最新のソリューションです。従来のデータウェアハウスとは異なり、大量のRawマシンデータをそのままの形式で取り込めるように設計されています。このMachine Data LakeをSplunkの分析エンジンと組み合わせることで、以下の領域で価値が得られるのです。

• AIと機械学習：予測モデルのトレーニングに必要な、高品質かつ大量のテレメトリデータを提供します。

• 包括的なセキュリティ：数週間ではなく数年単位のデータを対象に、長期的なフォレンジック分析や脅威ハンティングを実現します。

• コスト効率に優れたスケーリング：データの検索や活用がしやすい状態を維持しながら、従来の高性能ストレージよりもはるかに低いコストで大量のデータを保存します。

今後の道筋

マシンデータの増加は、耐え忍んでやり過ごすべき波ではなく、未開拓で活用すべき機会が広がる大海なのです。経営層にとっての優先事項は明白です。それは、扱っているデータと同じくらい動的なアーキテクチャを構築することです。

Cisco Data Fabricの対応範囲と、Machine Data Lakeによる詳細度、Splunkの分析力を組み合わせることで、組織が必要とする「特別な力」が提供できます。変化を先読みし、障害を発生前に予測し、セキュリティ脅威をミリ秒で察知できるようになります。

未来をつかむには、データドリブンになることです。今こそ、それに対応できるインフラを確実に整備しましょう。