データ・レイテンシとは専門家によるガイド

データ・レイテンシとは、データが使用のために送信されるときから、目的の結果が生成されるときまでの時間遅延のことです。レイテンシは、ネットワークの輻輳、ハードウェアの制限、ソフトウェアの処理時間、エンドポイント間の距離、システムの構成方法など、多くの要因によって発生する可能性があります。

車のブレーキペダルを打つことと車を止めることの間の応答の遅れを考慮してください。実際には、人間はそうする必要性を認識してから1秒以内にブレーキをかける傾向があります。システムが動作する前に2 ~ 3秒の遅延が発生した場合、それがいかに不安定になるか想像してみてください。その結果、速度制限が劇的に減少し、車間の安全な距離が大幅に増加する必要があります。幸いなことに、何かが欠けている場合を除き、ブレーキは10分の1秒で始まり、私たちはそれを瞬時のリアルタイム応答として認識します。

Internet of Things (IoT)テクノロジを含む任意の制御システムのレイテンシによって、動作可能な精度が制限されます。一般的なIoTユース・ケースは、一元化されたスマート・ハブまたはモバイル・アプリケーションを介して、照明、暖房、セキュリティ、アプライアンスなどの様々なユーティリティを制御できるスマート・ホーム・テクノロジです。賢いサーモスタットです。システムのレイテンシのために70度に設定すると、温度は約69から71の間で変動します。しかし、2度または3度の変動ではなく、0.1度の変動だけが必要なとします。熱またはA/Cが進行し、サーモスタットが変化を記録するまでのレイテンシのため、実際の温度は0.1度の非常に狭い範囲にはほとんどありません。したがって、ハブは毎分A/Cと熱の間で切り替わります。これはあなたの機械システムに難しいだけでなく、あなたの次のエネルギー法案が到着したときに失礼な驚きを得るでしょう。

データ・レイテンシとは

データ・レイテンシは、データがソースから宛先に移動するのにかかる時間、またはデータの処理と使用にかかる時間です。この遅延は、ネットワークの輻輳やハードウェアの制限、データ収集の構成方法、データ処理システムのボトルネックなど、さまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。

データ・レイテンシは大きなマイナスの影響を与える可能性があります。また、IT部門がデータ収集と送信のコストとビジネス・ニーズのバランスを取るための手段になることもあります。一部の業界(特に金融業界など、リアルタイムまたは時間に敏感な情報を必要とする業界)では、データ送信が少し遅れても、機会を逃したり、価格を間違えたりする可能性があります。一般に、組織は、さまざまなアプリケーションにおける意思決定と最適なパフォーマンスに不可欠なスピードを、より迅速な対応のコストと比較検討します。それでも、システムからどの程度のレイテンシを達成できるかには限界があります。

レイテンシは常にパフォーマンスを低下させますが、デジタル・システムが使用できなくなるかどうかは様々な要因によって決まります。

制御システム(つまり、ほかのシステムやデバイスを管理、直接、および命令するシステム)では、過度の待機時間が発生すると不安定になり、システムが動作しなくなることさえあります。音声通話やビデオ通話などのリアルタイムのユース・ケースでは、レイテンシが最も厄介で、特定のしきい値を超えるとシステムが使用できなくなります。また、データ分析では、意思決定者がそれなしで作業を進めるため、レイテンシによって、完成した分析のムートをレンダリングするまでのプロセスが遅くなる可能性があります。

いくつかのタイプのレイテンシを見てみましょう。

リアルタイム・アプリケーションでのデータ・レイテンシ

人間は、オーディオとビデオのデータ損失を非常に許容しません。オーディオアプリケーションでは、データが1/4秒以上遅れた場合、それは役に立たなくなり、クリックまたはポップ、または文字化けしたオーディオとして認識されます。同じことはビデオにも当てはまります。遅いデータは失われたデータと同じくらい悪い。アルゴリズムは補正を試みることができますが、ネットワーク・レイテンシが約300ミリ秒を超えると、リアルタイム・ビデオは許容できないほど破損します。

現代のネットワークでは、レイテンシは通常数十ミリ秒であり、ビデオおよびオーディオ・アプリケーションは非常に適切に動作します。また、ネットワークはリアルタイムのトラフィックを認識し、遅延によってデータが到着時に役立たないように優先順位を付けます。

ほぼリアルタイムのアプリケーションでは、レイテンシが問題になります。リモート・ファクトリ・フロアのセンサーからデータを収集して不具合を監視する場合、たとえば、レイテンシによって、技術者が介入する前に、生産ラインのシャットダウンまでの応答時間が遅くなることがあります。しかし、情報の共有を高速化するには、非常に高性能なhigh performanceワイド・エリア・ネットワークが必要であり、コストがかかります。その答えは、いわゆるエッジ・コンピューティング・システムを使用して、ストレージとコンピュートをデータを作成するマシンに近づけ、データ転送要件を削減し、レイテンシを削減することです。

ビジネス分析のデータ・レイテンシ

これまでのところ、話し合ったシステムでは、1秒未満のレイテンシで効率的に作業する必要があります。ビジネス・データとその分析は、作成時近くに常に有用になります。しかし、その非常に広範な声明以外に、手元のアプリケーションを考慮せずに許容できるレイテンシを正確に言うのは困難です。

天気予報では、先週の気象条件のデータは今週の気象パターンの識別にいくらか役立つ可能性がありますが、過去数日および時間からの新しいデータははるかに有用です。それでも、タイムリーさがどれだけ重要かには限界があります。気象予報士は毎秒、または毎秒10分の1のデータ更新が必要ですか?ある時点で、非常に短い間隔で収集されたデータの変動が経費に見合うだけでは十分ではありません。

ビジネス分析システムの設計で許容できるレイテンシを計算する場合も、同じ考え方が重要です。大規模な小売業者は、2秒ごとに何枚の青いシャツが売れているか知りたいですか?通常はできません。時間単位の売上データと在庫データは十分ですか?1時間以内に在庫に有意義な変更を加えることがどれほど難しいかを考えると、はい、それはおそらく十分です。パフォーマンスを向上させるには、他の場所でより適切に費やすことができるコストがかかります。

一方、数時間以内または数日以内に正確な販売データに関するレポートは、非常に価値がある可能性があります。エグゼクティブは、同じショッピング・インスタンス内にない場合でも、青いシャツを購入した人が購入するアイテムを知りたい場合があります。このデータに基づいて、セールス・バンドル(たとえば「外観の購入」オファー)を作成できます。同様に、オンライン買い物客は「これを購入した人々もそれを買った」という推奨事項に感謝しています。そのため、「人も購入した」データを収集する際のレイテンシは、単に販売されたシャツの数よりもはるかに重要です。ストア・マネージャのレポートを毎日受信ボックスに届けることと、データを数秒で取り出すことの違いは、実際のビジネス・ゲーム・チェンジャーです。

そのため、レイテンシはデータの収集方法、処理方法、将来の分析で使用可能にする方法に影響しますが、改善する領域を決定するには、ビジネス上の課題を理解する必要があります。データ収集は、ビジネス・ニーズと同じくらい迅速に行う必要がありますが、データを迅速にするために支出することは賢明な投資である可能性があります。重要なのは、新しい技術投資が最大の影響を与える分野に焦点を当てることです。

一方、分析を開始する前にETLプロセスを必要とするシステムから、高度なデータベース環境にデータを保存できるシステムに移行することで、ビジネス・リーダーは、リアルタイムでも、より多くのトレンドをより迅速に理解できるようになります。ビジネス・リーダーが共通の分析を生成できるようにセルフサービス機能を追加すると、別のレイテンシ・ソースも削減されます。

これは、ビジネス・レイテンシの概念、つまり、将来のパフォーマンスに影響を及ぼす予期しないイベントが発生するまでの時間が、組織がこの情報に基づいて行動する時点に結び付けられます。

レイテンシは、ユーザー・エクスペリエンスと満足度に大きな影響を与える可能性があるため、管理することが重要です。レイテンシが高いと、ロード時間の遅れ、リクエストの処理の遅延、全体的なパフォーマンスの低下につながる可能性があります。レイテンシ・レベルの監視と最適化には、労力がかかります。レイテンシを削減することで、企業は顧客と従業員の満足度を向上させることができます。

データ・レイテンシに関するFAQ

許容可能なデータ・レイテンシとは何ですか。

許容されるデータ・レイテンシは、データを利用する組織またはシステムによって異なります。一般に、許容可能なデータ・レイテンシは、許容可能なパフォーマンスを実現するために、データがソースから宛先に送信または処理されるまでにかかる最大時間を表します。場合によっては、財務システムやミッションクリティカルなアプリケーションなど、レイテンシを最小限に抑えたリアルタイムのデータ処理が重要になります。また、データ更新をバッチ処理できるデータ分析やレポートなどでは、データの送信や処理に若干の遅延が生じることがあります。最終的に、「許容可能な」データレイテンシを構成する要素は、組織またはシステムの特定の優先順位とユースケースによって決まります。

サーバーでは、メモリー、CPUおよびネットワーク・アダプタ間のレイテンシはマイクロ秒単位で測定されます。大規模なストレージ・システムでは、ミリ秒です。顧客が購入を行う場合、ストレージへのトランザクションのコミットに1秒程度かかることがあります。そして、人間が関わると、レイテンシがはるかに長くなる可能性があります。許容可能な待機時間の決定は、ほとんどの場合、手元のアプリケーションによって異なります。

データ・レイテンシはどのように処理しますか。

データ・レイテンシを処理するための戦略は、レイテンシの発生元によって異なります。組織が待機時間に関する苦情をほんの一握りしか見ていない場合、その問題はユーザーの側から生じる可能性があります。考えられる原因は、古いデバイスや遅いインターネット接続です。広範囲にわたる問題の場合、これは原因が組織側にあることを示す兆候です。データレイテンシの修正に役立つ一連のベストプラクティスには、キャッシュツールの実装、モニタリングツール、より良いデータ圧縮戦略、より良いクラウドインフラストラクチャプロバイダーの検討などがあります。

データ・レートはレイテンシに影響しますか。

データ速度とは、ネットワーク経由でデータが送信される速度を指し、通常はバイト/秒で表されます。データ・レイテンシは、リクエストとレスポンスの間の時間ギャップであるため、これに関連しています。データ・レートが高いほど、帯域幅と全体的なパフォーマンスが向上するため、データ・レイテンシの削減に役立ちます。ただし、データ・レイテンシは、他の変数が適用される可能性があるため、必ずしもデータ・レートに直接依存しているとはかぎりません。ただし、データ・レートの問題はレイテンシの問題を示している可能性があり、その逆も同様です。

レイテンシの変動を低減するにはどうすればよいですか。

ユーザーにとって、レイテンシの変動は、信頼性の低いインターネット接続やデバイス上の低メモリ/ストレージのような単純なものから生じる可能性があります。これらの問題に対処すると、通常、変動が解消されます。プロバイダ側では、レイテンシ変動は、処理能力や帯域幅を消費する突然のコンピュート・リクエストの症状である可能性があります。エンドツーエンドのアプリケーション監視および一般的なネットワーク監視は、突然のレイテンシ・スパイクが発生する理由についてのインサイトを提供する必要があります。根本原因が分離されると、ITチームは最適化戦略を実装できます。