Gartner Cloud DBMS Report Names MarkLogic a Visionary

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Everything From Data Tips and NoSQL Best Practices to Industry Specific Insights

本記事では、MarkLogic Data HubにおけるIngestion Step(読み込みステップ)のカスタマイズについて、掘り下げていきます。
MarkLogicデザインパターンは、MarkLogicアプリケーションの設計を念頭に置いています。抽象度が高いため、複数のシナリオに適用できます。
プロジェクトを効率的に進めるデータサービス・ファーストのアプローチとは。MarkLogic データハブフレームワークを利用してどのようにしてデータ統合を素早く、柔軟性を持って実施するかをご紹介します。
プロジェクトを効率的に進めるデータサービス・ファーストのアプローチとは。MarkLogic データハブフレームワークを利用してどのようにしてデータ統合を素早く、柔軟性を持って実施するかをご紹介します。
「MarkLogic技術リソースの歩き方」と題し、開発者の方に有益なMarkLogicの公開技術情報について、3回シリーズで体系的に紹介していきます。第2回のテーマは「MarkLogic学習時に有用な技術リソース」です。
オペレーショナルデータハブ(ODH)は新しいアーキテクチャパターンです。これを用いることでSOAの課題となっていたデータサイロの増加やガバナンスの低下を防ぎ、SOAの基本的な目的を損なうことのないアーキテクチャを構築できます。
Industry 4.0 connects digital and physical technologies—AI, robotics, cloud computing and more—to create more adaptable, responsive and unified enterprises with the ability to make more informed decisions. What challenges will manufacturers face in addressing this?
The Operational Data Hub (ODH) is a newer architecture pattern, so enterprise architects may wonder how it fits in with other technologies and architectural models that they’re already using and/or are familiar with. Let's explore how an ODH fits in with a service-oriented architecture model.
In case you haven’t heard, Industry 4.0 is here. It’s a significant transformation in the way products are produced, as a result of the digitization of manufacturing. Digitization helps ensure product quality and safety as well as faster service delivery, which goes a long way with customers.
Trace through the journey (via use cases) from concept to consumer in the context of rapidly changing environments (business and technology) and vast amounts of data that is collected along the way, and how a data hub can help in that journey.
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