保持、保護、コンプライアンスのポリシーを自動化
コンプライアンス要件に準拠するために、複数のデータソースやアプリケーションでメタデータポリシーのタグ付けと設定をするのは、極めて複雑なプロセスです。特に新しいデータソースが導入されると、その複雑さは一層増すため、実施が出来なくなることもあります。認知エンジンと動的メタデータ管理では、メタデータのタグ付けとデータの分類が自動化されるので、コンプライアンスとガバナンスのポリシーを確実にチェックできます。
- より詳細なレベルでの分類とインデックス付けを適用
- デフォルトのポリシーを使用してコンプライアンスを自動化
- PII データを認識し、対処
情報資産の増加
データソースの多様化とデータ量の急増により、IT 部門は「ビッグデータの管理」から「大量のデータのハーベスティング」に方針転換をせざるを得ません。Veritas Cognitive Object Storage では、統合認知エンジンと動的メタデータの活用により、膨大な非構造化データに対する深い分析が可能です。企業の戦略的価値を最大限に高める情報インサイトを見つけ出すことができます。
- コンテンツをより深く理解し、情報資産を抽出
- 分析を外部の AI と機械学習エンジンに拡張
- 動的に追加されたメタデータをソート、検索、分析し、行動につながる知見を得る
ネーティブのフレームワークと API により、次世代アプリを簡単に配備
Veritas Cognitive Object Storage は、オンプレミスのインフラ環境でパブリッククラウドのすべてのメリットを開発者に提供し、規模、管理、コストの問題を解決します。Veritas Cognitive Object Storage の Thrift フレームワークへの対応により、拡張性の高い多言語対応のサービス開発を可能にします。幅広いインターフェース、API、フレームワークからコンテンツに普遍的かつ同時にアクセスできるということは、インターフェースではなくアプリの開発に専念できることを意味します。また、統合認知エンジンと動的メタデータ機能の活用により、アプリ開発チームは、どのようにデータが使われていて、どうすればアプリがもっと便利に役立つものになるかを、より深く知ることができます。
- 多数のアプリケーションとグループにプールされているリソースを活用
- ソフトウェアデファインドの柔軟性により、移り変わるパフォーマンス要件に対応
- アプリケーション開発を簡素化し、従来および過去のアプリを最新化
オンプレミスのセキュリティと制御の下、認知機能、クラウドの俊敏性、無制限の拡張を実現
IoT (モノのインターネット) のデータには、詳細分析プロジェクトに対応しながら拡張もできるストレージシステムが必要です。それは、データを最大限活用するために、各データのコンテキストの性質 (センサーの種類、状態など) を把握することが不可欠だからです。Veritas Cognitive Object Storage における統合認知エンジンと動的メタデータ管理は、物理的なセンサーとデジタル世界をつなぐ「架け橋」であり、データの取り込み時に行動につながるインテリジェンスの抽出を支援します。
- 柔軟なソフトウェアデファインドのアプローチにより、ワークロードや使用方法の変更にもスムーズに対応
- パフォーマンスを低下させることなく、数兆にも及ぶあらゆるサイズのオブジェクトを取り込み、管理、保護することが可能
- 動的なメタデータにより、検索、データの再利用、セキュリティ、収益化を強化