Hazelcast 5.4: AIとデータ整合性を強化するリアルタイム処理プラットフォーム

Hazelcast、リアルタイムデータ処理プラットフォームをバージョン5.4にアップグレード

Hazelcastは、リアルタイムデータ処理プラットフォームのバージョン5.4を発表し、運用および人工知能（AI）ワークロードの最適化を目指した強化を新たに導入しました。このプラットフォームは、オープンソース版とエンタープライズ版を兼ね備えたリアルタイムのインテリジェントアプリケーション環境を提供します。高い速度のデータストレージとストリーム処理機能が融合したアーキテクチャにより、データ分析、ビジネスインテリジェンス、さらには機械学習（ML）およびAIアプリケーションにも対応可能です。企業がAIを迅速に導入する中で、5.4バージョンのアップデートは、実用的なAIパイプラインの複雑なデータ処理ニーズに対応したコア機能の強化を行っています。主なクライアントには、JPMorgan Chase、Volvo、New York Life、Targetなどが含まれています。

バージョン5.4の主要な進歩

「これは、大規模組織向けのAIワークロードを支援するための数年にわたるリーダーシップにおける一歩です」と、HazelcastのCEOケリー・ヘレルは述べています。「AIが価値を提供するためには、データ処理インフラストラクチャが信頼性を持って機能する必要があり、それが私たちの強みです。」

リアルタイムデータ処理の一貫性

Hazelcastは、システム内にストリームされるデータをリアルタイムで処理します。多くのノードが協力する現代の高可用データシステムでは、データの一貫性を維持することが困難です。ヘレルは「データの一貫性は難しい問題です」と指摘し、既に強力な一貫性サブシステムを長年にわたって展開し、顧客からの厳しいテストを受けることで信頼性を確立していると述べました。

AIを活用したアプリケーションの進化に伴い、一貫性の維持が一層重要になっています。新しい5.4バージョンでは、CAP定理（Consistency, Availability, Partitions）に基づく強い一貫性を持つインメモリデータレイヤーを作成する先進的なCP（Consistency Provider）サブシステムが導入されました。また、Hazelcast 5.4は、スレッディング機能を強化する新しいスレッド・パー・コア（TPC）アーキテクチャを特徴としており、計算性能を30%向上させています。

AIのデータ要件に対応する階層ストレージ

Hazelcastプラットフォームのインメモリデータ処理能力は重要ですが、現代のAIやMLワークロードはしばしばインメモリ制限を超える大容量のストレージを要求します。ここで新たに導入された階層ストレージ機能が価値を発揮し、リアルタイムデータ処理においてさまざまなパフォーマンスレベルを提供します。ヘレルは「AIの領域では、データへの欲求は尽きることがありません」と述べ、すべてをメモリに保持することはコスト高になる可能性があると警告しました。階層ストレージを活用することで、ユーザーはAIやMLワークロードを効果的に処理するオンラインストレージソリューションを拡張できます。

不正検出のためのAI加速

Hazelcastのプラットフォームは、特に不正検出において、多様なAIおよびMLアプリケーションで活用されています。ヘレルは、主要なクレジットカード会社がリアルタイムの不正検出にHazelcastプラットフォームを使用している例を挙げました。クレジットカードがスワイプされると、支払い端末は迅速に承認状況を確認します。この承認決定は50ミリ秒未満で行われる必要があります。「この短い時間枠の中で、6つの異なるMLアルゴリズムを処理し、不正検出のための複合スコアを生成して、取引の承認が適切かどうかを明確に判断します」とヘレルは説明しています。

要するに、Hazelcast 5.4はリアルタイムデータ処理能力を引き上げ、一貫性とストレージソリューションを強化し、さまざまなアプリケーション、特に不正検出における迅速な意思決定を実現します。