Azureを推奨します。精度の高い需要予測をしたり、顧客の購買行動から新商品開発に関する洞察(インサイト)を得るなど、ビッグデータはさまざまに活用されています。その際に重要になるのが、時系列に整理された大量のデータを管理する「データウェアハウス」(DWH)です。DWHは、単にデータが集積されるデータベースとは異なります。それらをサブジェクト(主題)ごとに分解、整理して格納したり、データの意味を抽象化して1つの概念に統合したり、各種分析のために古いデータの更新や消去はしないよう設計する必要があります。Warehouse」です。これは、超並列処理(MPP)アーキテクチャを基盤とした分散データベースシステムで、データと処理機能(コンピューティング)を複数のノードに分割することで、単一のシステムをはるかに超えた大規模なスケーラビリティを実現します。Storage」に移行。これにより、高パフォーマンスを実現するとともに、読み取り操作では極めて低いレイテンシーを実現しています。Warehouseでは、以下のようなことが柔軟に、かつ自在に行えます。(1)コンピューティングと関係なく、ストレージを自由に拡大または縮小する(2)データを移動せずに、コンピューティングを自由に拡大または縮小する(3)コンピューティングを一時停止したり、瞬時に再開したりするたとえば、夜間に基幹業務システムから全拠点のデータをDWHに移行し、翌朝にBIツールを使って経営層向けに分析レポートを作成するというようなときにも、コンピューティングを夜間バッチ時にのみ動かし、処理の必要のない日中は一時停止することでリソースを節約、不要な出費を防ぐことが可能になります。夜間バッチの処理時間を短くするためにリソースを追加し、並列度を上げることで、短時間で処理を終わらせるという対応も柔軟に行えます。Warehouseではコンピューティングとストレージが分離されているので、たとえば、スケールの増減を行う際に、コンピューティングまたはストレージのいずれか一方だけを追加、縮小することが可能です。これは、Azureならではの特徴で、システム構成とコストの両面で拡張性に優れていると言えます。不要なリソースを柔軟に管理できるというコスト面の優位性は、コンピューティングリソースの使用量が多い場合により効果を発揮するでしょう。その意味で、ミッションクリティカルな企業向けの大規模データ処理基盤に向いています。Warehouseはプレビュー期間中ですが、正式サービス移行後は、エンタープライズ向けのビッグデータ分析の処理基盤として、また、ミッションクリティカルな処理を行う企業にとって、今後ますます重要性が高まっていくでしょう。Factoryとは?概要から使い方まで徹底解説クラウドサーバーご検討中の方必見お役立ち資料一覧クラウドサーバーの導入を検討しているがオンプレミスとどう違うのかAWSとAzureの違いについて知りたいそもそもAzureについて基礎から知りたい今、話題の「WVD」って何?そのようなお悩みはありませんか?Azure相談センターでは、上記のようなお悩みを解決するダウンロード資料を豊富にご用意しています。ダウンロード資料一覧はこちら関連情報IaaSって何?PaaSやSaaSとの違いとは?最近よく耳にする「クラウドサービス」。運用コストの削減に有効な「リザーブドインスタンス」もご紹介するホワイトペーパーです。関連記事BLOGIaaSって何?PaaSやSaaSとの違いとは?用語解説2022.12.19最近よく耳にする「クラウドサービス」。C&Sにご相談を!導入から活用まで専門スタッフが回答いたします。お気軽にお問い合わせください。C&S株式会社によって運営されています。