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
[Jamf Japan 合同会社] MDMだけでモバイルセキュリティは十分? 不足する対策を16項目でチェック -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 世界的な家電メーカーが実践する「クリエイティブプロセス効率化」の方法とは? -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 世界的テクノロジー企業に学ぶ、プロセス標準化とプロジェクト納品自動化の秘訣 -
事例
[Wrike Japan 株式会社] ソニー・ピクチャーズ テレビジョンに学ぶ、次世代サービスデリバリーのヒント -
事例
[Wrike Japan 株式会社] ソミック石川に学ぶ、ICT浸透後に直面した「工数管理」の課題と解決策
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
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
2
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4%
-
3
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
4
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
5
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
6
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
7
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
8
エンジニアが選考を辞退する本当の理由 7割が隠す“面接の違和感”とは
-
9
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
10
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
-
9
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは?
-
10
AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
TechTargetジャパン SNS
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