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これは非常に難しい処理です。MarkLogicでこれがうまくいけば、MarkLogicは何でもできるということです”

ヴァレリー・ノーブル、ローレンス・リバモア国立研究所

理事局アプリケーションマネージャ

Valerie Noble

結果

LLNLは、膨大な量の構造化データと非構造化データで満たされた多数のデータサイロという問題に直面していました。そのうえ、原子力の安全性を確認するために実施されるテストによって、さらに多くの、それも全く関連付けされていないデータが生み出されていました。LLNLは、自組織のデータ管理戦略を改善して原子力の安全性をより効率的に維持するため、MarkLogicを導入しました。

  • 発見性の向上
  • データ統合が容易に
  • データガバナンスを確立
  • 効率の改善

MarkLogicを選ぶ理由

LLNLはこれまでに、ドキュメント管理システム、ファイル共有技術、リレーショナルデータベースを用いてこの課題の解決を試みましたが、自組織のデータ管理戦略にはMarkLogicが最適であると判断しました。MarkLogicを導入したLLNLは、大規模かつ予測不可能な混合データセットを最適な機能で管理できるようになりました。「MarkLogicは、インデックス化された構造化データ、メタデータ、ティア2ストレージにある数テラバイトのファイルなど、さまざまな条件のデータを処理できる機能を備えています。ビルトインの検索機能も柔軟性に優れています」Valerie Nobleはそう述べています。

発見性の向上

MarkLogicを導入する前のLLNLは、作成から6〜12か月が経過したデータをうまく発見できない問題を抱えていました。

トレーサビリティの確立

新たなプラットフォームを得たLLNLは、設計から実稼働まで、システムのあらゆる段階でデータを追跡できるようになりました。

柔軟性と拡張性

MarkLogicに格納した関係性はリレーショナルのソリューションと比べてはるかに拡張性と柔軟性に優れていると、LLNLは実感しています。

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