国立学術機関の事例
国立大学法人九州工業大学で、大規模データ分析プラットフォームDataLaiqが導入されました。
17.02.2023
DatalaiQ
日本発の製品データレイクで企業を守りましょう。
DatalaiQは散逸・点在してしいる既存ログ、構造・非構造型データを最速で可視化し、脅威情報やリスクファクタの検知・発報・アクションを迅速にします。
構造・非構造データを可視化。検知〜対応を最速にします。
業種・業界を問わず、既存システム（基幹、サーバ、ファイヤウォール等）から、ノンバイナリを含む点在する定型・非定型の”マシンデータ”を収集し、蓄積された膨大なデータを高速検索・相関分析・可視化し、セキュリティインシデントを検知・特定〜対応へ至る判断を迅速化いたします。
Zero-day
Periods most targeted by attackers
N-Day
Period of risk for many companies
※事業特性上、弊社製品を採用していただいている事業会社様の名前・詳細は割愛しております。ご了承ください。
Timeline of PoC Implementation
The estimated period until implementation is approximately 1 to 2 months. It starts with a hearing, followed by a POC environment connection, an evaluation period, and finally closing.
DatalaiQの三つの利点
1
ビッグデータ分析
ペタスケールアーキテクチャ
すべてのアプリケーション、センサー、システム、ウェブサーバー、その他の技術インフラは、毎日毎秒データを生成しています。DatalaiQは、ビデオ、画像、オーディオ、バイナリ、およびテレメトリデータなどをペタスケールで保存およびインデックス化する能力を備えています。
2
データの迅速な発見
必要なときにデータを
今や、すべてのデータを一箇所で収集、インデックス化、検索、分析、進化した相関シーケンスの実行、そして視覚化が可能です。DatalaiQは、大量のマシンデータからリアルタイムの洞察を一元的に整理し抽出する方法を提供します。
3
自動化されたワークフロー
自動化と進化したワークフローを実行
インデックス化または抽出されたフィールドと他のデータポイントの間にワークフローを構築し、自動アクションを可能にします。ワークフローアクションは、さまざまなアプリケーションに幅広く利用できます。カスタムワークフローアクションを定義し構築して、分析を加速させましょう。
参考資料-実装までのタイムライン (PoC)
- インサイト構築
- インテリジェンスを加速
- サンプルテキストは、通常表示される実際のテキストのプレースホルダーとして使用されています。
検索と調査
プロアクティブモニタリング
運用の可視性
リアルタイムのビジネスインサイト
- ビッグデータ
- マルチクラウドデプロイメント
- データセンター対応
