Data Dynamics
System Operations

システム運用

インフラからパイプライン、MLOpsまで、ビッグデータ＆AIプラットフォームのエンドツーエンド運用を体系的かつ確実に担います。

エンタープライズ規模の実績

Data Dynamicsは、韓国最大級のビッグデータ＆AIプラットフォームを本番環境で運用しています。

100,000+Core
クラスター規模
7PB
データ量
2M+queries/day
日次スループット
インフラストラクチャ運用
プラットフォーム運用
モニタリング＆アラート
インシデント対応
パフォーマンス管理＆チューニング
データパイプライン運用
セキュリティ＆アクセス制御
バックアップ＆災害復旧（DR）
キャパシティ＆コスト最適化
AI/MLモデル運用（MLOps）
01

インフラストラクチャ運用

プラットフォームを支える物理・クラウドインフラの可用性と安定性を維持します。

  • クラスターノードの追加・削除・交換（スケールアウト/イン）
  • OSおよびカーネルのパッチ適用・セキュリティアップデート
  • ディスク、ネットワーク、メモリのキャパシティ管理
  • ハードウェア障害検出と交換
  • 証明書更新およびSSL/TLS管理
02

プラットフォーム運用

Hadoop、Spark、Kafka、NiFi、Impalaなどのデータ＆AIサービスのライフサイクルを管理します。

  • サービスの起動・停止・再起動管理
  • バージョンアップグレードおよびマイナーパッチの展開
  • 構成管理
  • サービス間の依存関係・互換性検証
  • HA構成およびフェイルオーバーテスト
03

モニタリング＆アラート

すべてのレイヤーをリアルタイムで可視化し、異常をプロアクティブに検知します。

  • クラスター、ノード、サービスのリアルタイムヘルスモニタリング
  • アプリケーションおよびジョブ実行のモニタリング
  • しきい値ベースのアラートおよびエスカレーション
  • 集中ログ収集（ELK、Fluentdなど）
  • ダッシュボード設計・レポート（Grafana、Cloudera Managerなど）
04

インシデント対応

検知 → 対応 → 分析 → 復旧 → レビューの体系的なプロセスでサービスへの影響を最小化します。

  • 検知 → 初動対応 → 根本原因分析 → 是正 → ポストインシデントレビュー（RCA）
  • サービス復旧の実行（プロセス再起動、ノード分離、フェイルオーバー）
  • インシデント履歴管理と再発防止
  • インシデントシミュレーションおよびDR訓練
05

パフォーマンス管理＆チューニング

クエリ、ジョブ、リソースレベルでボトルネックを分析し、最適なパフォーマンスを実現します。

  • Spark、Hive、Impalaのクエリ分析・最適化
  • YARNおよびKubernetesのリソースキュー設計・チューニング
  • メモリ・CPU割り当てチューニング（Executor、Driver、Container）
  • データスキュー、シャッフル、パーティション最適化
  • ストレージフォーマット最適化（Compaction、Z-Order、Liquid Clustering）
  • スロークエリおよびホットスポット分析
06

データパイプライン運用

取り込みから変換、提供までのパイプラインSLAを保証します。

  • ETL/ELTジョブのスケジューリングおよびモニタリング
  • ジョブ失敗時のリトライ、アラート、エスカレーション
  • データ品質検証（NULLチェック、スキーマ検証、行数チェック）
  • SLA管理（パイプラインレイテンシモニタリング）
  • ソースシステム変更への対応（スキーマ変更、接続障害）
07

セキュリティ＆アクセス制御

データおよびシステムに最小権限の原則を適用し、規制コンプライアンスを確保します。

  • ユーザー、グループ、ロール管理（LDAP、SSO、SCIM）
  • Kerberos、Ranger、Unity Catalogの認可
  • データマスキングおよび暗号化
  • 監査ログ管理（アクセス・変更追跡）
  • セキュリティ脆弱性スキャンおよび是正
08

バックアップ＆災害復旧（DR）

メタデータおよび重要データを保護し、迅速な復旧を実現します。

  • メタデータバックアップ（Hive Metastore、Unity Catalog、NameNode）
  • 重要データのスナップショットおよびレプリケーション
  • DR計画策定および定期訓練
  • バックアップ整合性検証
09

キャパシティ＆コスト最適化

リソース使用状況を分析し、コストに対する最適な運用効率を実現します。

  • ストレージ使用状況の追跡および拡張計画
  • コンピュートリソース稼働率分析
  • 未使用データ、テーブル、ジョブのクリーンアップ
  • クラウドDBUおよびコンピュートコストの分析・削減
  • チャージバック・ショーバックレポート
10

AI/MLモデル運用（MLOps）

トレーニングからサービング、モニタリングまで、モデルの全ライフサイクルを運用します。

  • モデルトレーニングパイプラインのスケジューリング
  • Model Registry管理（バージョン、ステージ、承認）
  • モデルサービングエンドポイントのデプロイおよびモニタリング
  • データおよびモデルドリフトの検出
  • A/Bテストおよびモデルパフォーマンスレポート
  • Feature Store運用およびフィーチャー鮮度管理
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