ローレンス・リバモア国立研究所 (LLNL) が MarkLogic を導入し、原子力の安全を推進
事例の詳細
課題
LLNL (ローレンス・リバモア国立研究所) は、核兵器の物理および工学研究を行っている米国最大級の研究所です。同組織は、大規模かつ予測不可能でさまざまな条件を持つ複雑なデータセットの発見、統合、管理、および、データに関するコンテキスト情報の抽出に MarkLogic を使用しています。MarkLogic が提供するデータは、核兵器の安全性を確保するための、より効率的で正確なテストの実施に役立っています。
ソリューション
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。」と、Valerie Noble アプリケーション管理部長は説明します。
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
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。