オンプレ／クラウドDWH【前編】
データウェアハウスのオンプレ構築の課題を解決するアプライアンス
データレイクを経てデータを分析するのがデータウェアハウス（DWH）だ。DWHのストレージ要件とはどのようなものか。オンプレミス構築の課題を解決してくれるDWHアプライアンスとはどのようなものか。
「データレイクとは何か――メリット、ストレージ、オンプレ／クラウドの是非」で、データレイクの考え方を確認した。今回はデータウェアハウス（以下DWH）を定義し、DWHを構成するデータの種類、必要なストレージ、製品やサービスを紹介する。
DWHを定義する鍵は、そこに流れ込むデータのソースを理解することだ。それが、データレイクだ。
上記の記事で確認したように、データレイクは企業の全データのリポジトリだ。そこには構造化データも非構造化データも半構造化データもある。これを扱うのはデータサイエンティストの領分であり、ユーザーやほとんどのITスタッフにとってアクセスするようなものではない。
データはメタデータによって検索でき、ある程度はクエリ可能だ。だが分析する場所ではない。データレイクは分析作業前にデータを配置し、データを処理する場所だ。
分析を行うのはDWHだ。無秩序なデータレイクとは異なり、DWHは正しく整理されておりデータベースの構造化データで構成される。
DWHのストレージ
データレイクはほとんど整理されておらず、アクセスはそれほど高速でなくてもよい。配置されるデータには無数の形式がある。そのデータを把握するには、多くの場合「Apache Hadoop」や「Apache Spark」などのスキーマオンリードツールやAmazon Web Services（AWS）の「Amazon Athena」（訳注：SQLでAmazon S3をクエリするサービス）が必要になる。
データがDWHに到着した時点でデータの精査とラングリング（分析用の前処理）は行われており、通常はETL（抽出、変換、読み込み）プロセスの対象として1つ以上のデータベースに保管される。
データへのアクセスは分析が目的なのでトランザクションデータベースほどの高速性は必要ない。ただし分析処理を目的としてデータセットがアクセスまたはコピーされるので、入出力（I/O）は相当量のシーケンシャルトラフィックになると考えられる。
こうした要件から、DWHのストレージにはある程度のパフォーマンス（高RPM、SAS）のHDDまたはフラッシュが利用されることが多い。シーケンシャルアクセスに適したQLCが要件を満たす可能性がある。
DWHのアプライアンス
DWHを独自に構築することは可能だ。ストレージの仕様は比較的容易な部類に入る。だが、その影響が将来にも及ぶことを考えると複雑になる可能性がある。
こうした課題を軽減するため、多くのベンダーがDWHアプライアンスを提供している。こうしたアプライアンスはハードウェア、OS、DBMS、ストレージ、ネットワークが構成済みで、スケールアウトされるものが多い。
DWHアプライアンスを最初に提供したのがNetezzaだ。同社は2010年にIBMに買収され、ブランド名を変えて5年ほど存在したがやがて姿を消した。この状況が変わったのは2019年のことだ。IBMがRed Hatを買収し、フラッシュストレージ、FPGAでの処理、オンプレミスでもクラウドでも運用できる機能を備えたアプライアンスとしてNetezzaブランドを復活させた。
DWHのパイオニア的存在のTeradataは、クラウドおよびハードウェアベースのDWHやビジネス分析、コンサルティングサービスを提供している。「Teradata Everywhere」により、ユーザーは超並列処理（MPP：Massively Parallel Processing）を使ってオンプレミスDWH、マルチクラウドストレージ、ハイブリッドクラウドストレージ全体のパブリックデータベースとプライベートデータベースにクエリを送信できる。「Teradata IntelliFlex」はフラッシュストレージを使って数百PBにスケーリングできるDWHだ。「Teradata intelliCloud」はデータとAnalytics as a Service用のセキュアなマネージドクラウドだ。
EMCはしばらくの間オープンソースの「Greenplum」を自社のハードウェアにバンドルする形で販売していたが、現在はGreenplumのみで販売している。Greenplumは同社のDWHを軸とし、高度に並列化された「PostgreSQL」を基盤とする。このソフトウェアは大手ベンダーと競合するクラウドでの使用をターゲットにしているが、コンテナ化してオンプレミスで運用することも可能だ。
OracleはかつてDWHアプライアンスを販売していた。現在は「Oracle Autonomous Data Warehouse」をクラウドサービスとして提供している。このサービスは「Oracle Database」を基盤とする。
後編では、AWS、「Microsoft Azure」「Google Cloud」が提供しているDWHのクラウドサービスを解説する。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[ネットアップ合同会社] 金融庁ガイドラインから読み解く、「次世代データレジリエンス」の在り方 -
製品資料
[ネットアップ合同会社] 製造DXでデータ活用ニーズが拡大 分散データ活用とAI活用をどう実践する？ -
製品レビュー
[ネットアップ合同会社] AIで使いたいデータが内外に点在、研究におけるAI活用を阻む“真の課題”とは -
製品資料
[株式会社kickflow] 稟議・承認作業の「脱オンプレ・脱Excel・ペーパーレス化」を一気に進める方法 -
製品レビュー
[株式会社kickflow] ワークフローシステムのクラウド化 “みんなが不幸になる”事態を避けるには？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「年1回の外部診断」が限界に 大手小売が脆弱性管理を内製化・一元化した方法
-
2
なぜ人はいるのにDXが進まない？ ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
3
そのアプリ危険かも？ “野良アプリ”から「Android」「iOS」を守る防御策
-
4
いまIBM iエンジニアが直面する「5つの技術的課題」とその解決策
-
5
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
6
IT製品の導入に関するアンケート「PC＆デバイス」編
-
7
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
-
8
シャトレーゼを悩ませる偽メール 混乱なしでBIMI導入とDMARC強化を実現した方法
-
9
「Windows派」「Linux派」を分ける決定的な違い
-
10
「Windows 10」を使い続ける“Windows 11未移行ユーザー”に残された最終手段
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か？ 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
10G回線の真価をフルに享受するには？ 導入前にチェックしたいポイント
-
7
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
-
9
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
-
10
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー