私たちは当初MongoDBを使用していたのですが、できないことが多数あると気付いたのです。ビルトインの検索機能、セマンティック、データモデルのRDF表現などです。”

課題

  • データサイロ
  • Data integration
  • 柔軟性が低くアクセスしづらいソフトウェア
  • 大量のデータ(シミュレーションでは1か月に1エクサバイトのデータが作成される可能性がある)
  • データガバナンス
ソリューション

その結果

  • 100倍のパフォーマンス向上を実感
  • 安全に情報を発見および共有
  • コスト、開発期間、冗長性を削減
  • リサーチリソースを最適化

MarkLogicを選ぶ理由

当初MongoDBを採用したことで、HyperThoughtの将来性は分かったものの、必須であるにも関わらず欠けているピースを集めてデータを活用するのに必要な労力が、大きすぎました。米空軍研究所は、マルチモデルフォーマットと、検索、セキュリティ、セマンティック、および拡張時においての安全性を必要としていたため、HyperThoughtの基盤としてMarkLogicを選択しました。

柔軟性、アジャイル性、拡張性

新しいデータソースの追加、データモデルの変更、データ量の追加といった課題は、HyperThoughtでは克服できます。

効率性

過去のデータと結果を見つけやすく、利用しやすくなったため、研究開発の効率が向上しました。

コラボレーション

科学者が安全にデータを共有できるため、ローレンス・リバモア国立研究所などの別機関の研究者との協業が活発になりました。

関連リソース

ビデオ
米空軍研究所MarkLogicワールドセッション2018

MarkLogicベースのオペレーショナルハブが、米空軍研究所での安全な製品の作製にどのように貢献しているかをお聞きください。

ビデオ
米空軍研究所のMatthew Jacobsen氏のインタビュー

米空軍研究所がデータのサイロ化をどのように解消し、航空機や軍需品の開発を効率化したかをご覧ください。

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