最新のアプリケーションは、単独では機能しません。構築もしくは購入したエンタープライズ・アプリケーションを最大限に活用するためには、他のアプリケーションと接続する必要があります。言い換えれば、データエンジニアは、ビジネス目標を達成するために、効果的なアプリケーション統合に取り組まなければなりません。

これは、あるアプリケーションを別のアプリケーションに直接接続することを意味することもあります。しかし、デジタル化が進んだ業界では、これは稀なことです。多くの場合、アプリケーション統合は、複数の独立したシステムをうまく接続することを意味します。

これが、あらゆる業界の企業がオンプレミスのデータセンターからクラウドに移行した理由の 1 つです。今日では、Amazon、Google、Microsoftなどのテック大手が、データと分析に特化したクラウドコンピューティングソリューションを提供しています。この記事では、Microsoft Azureとそのデータセキュリティとデータ分析への影響に焦点を当ててみたいと思います。

Table of Contents

  1. なぜMicrosoft Azureはデータエンジニアリングにおいて重要なのか?
  2. Azureデータエンジニアアソシエイトになるには
  3. Azureデータソリューションを理解する
  4. Azureデータサービスとツールの概要
  5. Xplentyについて

なぜMicrosoft Azureはデータエンジニアリングにおいて重要なのか?

Microsoft Azureは、企業がビジネス上の課題を効果的に解決するためのクラウドサービスソリューションとして、継続的に拡大・進化していると言えるでしょう。チームの既存のスキルセットやツールを活用して、あらゆるタイプのアプリを構築し、どこにでもデプロイすることができます。

スマートアプリの構築もAzure上では非常に簡単です。あらゆるツール、フレームワーク、プログラミング言語を使用できるからです。ネイティブの人工知能やアナリティクスソリューションを活用することで、価値あるインサイトを得ることが可能です。

認知APIの豊富なセットは、カスタムアプリに人間のようなインテリジェンスを導入することもできます。これらには、Computer VisionCustom Vision顔(認識)Form Recognizer、Ink Recognizer、Video Indexerなどがあります。データがどこに存在するかに関わらず、Azureのデータエンジニアリングを活用してその可能性を引き出し、ビジネス上の意思決定を最適化することができます。

Azureデータエンジニアアソシエイトになるには

Windows ServerやSQL Serverで仕事するためにMicrosoft認定資格を持っていることは、以前は履歴書に載せるための強力なセールスポイントでしたが、マイクロソフトは2020年半ばにこれらの認定を廃止しました。現在、マイクロソフト(および他のプロバイダー)は、ビジネスの変化するニーズをより良く満たすために、Azure認定のようなクラウド環境に目を向けているため、焦点はオンプレミスのソリューションから離れています。 

Azure認定資格を取得するには、DP-200試験とDP-201試験に合格する必要があります。前者の試験は実装と構成に焦点を当て、後者の試験は設計に焦点を当てています。両方に合格するには、全体的なAzureアーキテクチャとそれがどのように機能するかを理解する必要があります。

アソシエイト資格を取得する

DP-200試験は「データストレージソリューションの実装」に主眼が置かれており、その理解度が全体のスコアに40%から45%のウェイトを占めています。つまり、Azureのデータストレージソリューションを徹底的に見直すことが重要であり、それにはリレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースの両方が含まれています。 

一方、DP-201試験は計画と設計の概念に焦点を当てています。繰り返しになりますが、「Azureデータストレージソリューションの設計」ができるかどうかがスコアに40%から45%のウェイトを占めるため、Azureのデータストレージソリューションに精通していることが合格には非常に重要です。これは、あなたが前提とする企業に適切な提案をすることができるように、潜在的なソリューションを知っていることを意味します。 

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Azureデータソリューションを理解する

Azureが提供するデータストレージソリューションを理解することは、DP-200とDP-201の両方の試験に合格し、Microsoftの認定を受けることが不可欠です。しかし、データエンジニアリングの世界にいて、どのクラウドストレージソリューションに特化すべきかを検討している場合、こうしたことを理解しているのは認定と同じくらい重要になります。大まかな概要を理解していることは、業界の他の選択肢とAzureのソリューションを比較するのに役立ちます。 

Azure Blob Storage

Azureの非リレーショナルサービスに関して言えば、Blobストレージが最も成熟したサービスであることは間違いありません。利用可能性が高く、耐久性に優れているため、あらゆる種類のデジタルコンポーネントに適したソリューションとなっています。フラットな構造になっているため、ファイルはフォルダの階層内に収められることはありません。ネーミングパターンを使用すると、階層構造に似たものを実現できるかもしれませんが、ファイルが真の意味でツリー構造に格納されることはありません。 

Azure Data Lake Storage

非リレーショナルストレージに真のツリー構造や階層構造を求める人には、Azure Data Lake Storage Gen2が最適なソリューションである可能性が高いでしょう。Azure Lake Storageは、実際にはBlobストレージを基盤として使用しています。このソリューションは、Azure Databricksなどのビッグデータ処理システムを扱う際に非常に役立ちます。 

Azure Cosmos DB

Azureから利用できるもう一つの非リレーショナルデータベースオプションはCosmos DBです。このソリューションは、それ自体の柔軟性やパフォーマンスを犠牲にすることなく、必要なだけスケールアップすることができるという点が印象的です。Cosmosはまた、グラフからワイドカラム、キーバリュー、ドキュメントモデルまで、多くのタイプのデータモデルをサポートしています。さらに、5つの一貫性レベル(強力なものから最終的なものまで)をサポートしています。 

Azureデータサービスとツールの概要

Azureにサインアップすると、企業はフルマネージドの弾力性のあるAzure SQLデータウェアハウスを利用できるようになります。このシナリオでは、追加コストなしで、あらゆるレベルのスケールでのセキュリティを得ることができます。ここでは、Azureで利用可能なデータサービスとツールを詳しく見てみましょう。 

Microsoft Azure Databases

Azureの非リレーショナルデータストレージソリューションをさらに詳しくレビューしたところで、ここではAzureで利用可能なすべてのデータベースを簡単にまとめてみました。

  • Azure SQL Database:(マネージドのリレーショナル SQL データベース)
  • Azure Cosmos DB:(あらゆる規模に対応した高分散マルチモデルデータベース)
  • SQL Data Warehouse:サービスプラットフォームとしての弾力性のあるデータウェアハウスのエンタープライズクラスの機能を活用する)
  • Azure Database for PostgreSQL:(アプリ開発者向けマネージドPostgreSQLデータベースサービス)
  • Azure Database for MySQL:(アプリ開発者向けのマネージドMySQLデータベースサービス)
  • Azure Blob:フラットで非リレーショナルなデータストレージソリューション
  • Azure Data Lake Storage:Blobの上に構築された階層型の非リレーショナルのデータストレージソリューション
  • Azure Cosmos DB:様々なデータモデルと整合性レベルをサポートした拡張性の高い非リレーショナルのDBソリューション 

Azure Data Factory

Azure Data Factoryを使用すると、BlobからSQL Databaseへのデータコピーのように、データストアをまたいでデータを簡単にコピーすることができます。また、裏側ではDatabricksのような他のツールの助けを借りてデータを変換することもできます。 

Azure Databricks

マネージドアナリティクスサービスとして、Azure DatabricksはApache Sparkの上に構築されています。DatabricksはMicrosoftよりも好まれるので、認定試験に合格するためには十分に知っておく必要があります。 

データプラットフォームとアナリティクスツール

  • HDInsight(クラウドHadoop、HBase、R Server、Spark、Stormクラスタをプロビジョニングできる)
  • Machine Learning Studio(予測分析ソリューションをシームレスに構築、展開、管理するための機械学習スタジオ)
  • Azure Stream Analytics(数百万台のIoTデバイスからのリアルタイムデータストリーム処理)
  • Data Catalog(企業のデータ資産からより多くの価値を引き出す)
  • Data Lake Analytics(ビッグデータを簡単にできる分散型アナリティクスサービス)

関連ツール

  • Cognitive Services (スマートAPI機能を追加してコンテキストに応じたインタラクションを可能にする)
  • Azure Bot Service (オンデマンドでスケールアップやダウンが可能なスマートサーバーレスBotサービス)
  • Azure Developer Tools (マルチプラットフォームでスケーラブルなアプリやサービスを構築、デプロイ、診断、管理する) 

このフルマネージドのクラウドプラットフォームには、マネージドオンデマンドの有料職業分析サービスとリアルタイムストリーム処理サービスのオプションも用意されています。このサービスは、エンタープライズグレードのセキュリティ、監査、サポートによってバックアップされています。

また、制限がないため、大規模なデータレイクを構築することもできます。これは、大規模な並列アナリティクスプロジェクトに取り組むことができることを意味します。これは、迅速でシンプル、かつ協調的なApache Sparkベースのアナリティクスプラットフォームを利用することで実現できます。

また、マイクロソフトは、データの移動や変換をオーケストレーションし、自動化するためのデータ統合サービスを提供しています。しかし、これはすぐに非常に複雑になる可能性があります。 

そのため、Xplentyのような統合プラットフォーム・アズ・ア・サービス(iPaaS)ソリューションを利用する企業が増えています。 

Xplentyについて

Xplentyは、企業がクラウド上でアナリティクスのためにデータを統合、処理、準備するのを支援するクラウドインテグレーションソリューションです。つまり、パックデザイナーを使用して、データの準備、レプリケーション、変換など、さまざまな統合ユースケースを展開することができます。

これらすべてを、データパイプラインを構築するためのポイントアンドクリック環境内でシームレスに実現することができます。このデータ変換ソリューションにより、ユーザーはAPIやユーザーインターフェースからパッケージを実行することができます。これにより、100種類以上のSoftware-as-a-Serviceアプリケーションやデータストアからのデータインジェストが可能になります。

高度に統合されたソリューションでデータサイエンスとアナリティクスに取り組むと、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、効率性を高め、コストを削減することができます。

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一見すると、Microsoft AzureとXplentyは非常に相容れない競合プラットフォームのように見えるかもしれませんが、正確にはそうではありません。実際には、両方のプラットフォームと関連するデータツールを一緒に使うことで、真のビジネス価値を引き出すことができます。Xplentyの豊富なコネクターセットは、すべてのビジネスシステムからAzureインフラストラクチャにデータを安全に流し込むのを可能にします。

Xplentyを使用してさまざまなデータソースをAzureインフラストラクチャに統合するのがいかに簡単に実現できるかは、オンラインデモにお申し込みいただき、ご確認ください。