クラウドETLの2大巨頭「AWS Glue」「Azure Data Factory」をざっくり理解する：「AWS Glue」と「Azure Data Factory」を徹底比較【前編】

AWSの「AWS Glue」やMicrosoftの「Azure Data Factory」などのクラウドETLを利用することで、ユーザー企業は各システムのデータ連携の仕組みを容易に整備できる。各サービスの機能を説明する。

[Chris Tozzi，TechTarget]

　Amazon Web Services（AWS）の「AWS Glue」とMicrosoftの「Azure Data Factory」は、どちらもETL（データ抽出、変換、読み込み）のクラウドサービス（以下、クラウドETL）だ。企業はこれらクラウドETLを利用して、データパイプライン（さまざまなデータソースからデータを取り込むシステム）を構築できる。

　2大クラウドETLのAWS GlueとAzure Data Factoryには、大きな違いが幾つかある。自社のワークロード（アプリケーション）に適切なクラウドETLを選ぶ際は、こうした違いを理解することが重要になる。両者を複数の観点から比較する。

「AWS Glue」とは

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　AWSのAWS Glueは、データの収集や処理、移動を可能にするデータパイプラインを構築するためのクラウドETLだ。クラウドサービスのため、ユーザー企業は稼働のためのインフラを構築したり、管理したりする必要がない。

　データパイプラインを作成するのに必要な機能を、AWS Glueは備えている。ユーザー企業はデータを移動させる際に実行するプロセスを定義するだけで、容易にデータパイプラインを実行できる。

Azure Data Factoryとは

　Azure Data Factoryは、Microsoftのクラウドサービス群「Microsoft Azure」のクラウドETLだ。ユーザー企業が定義したデータパイプラインを通じて、データの処理や移動のプロセスを簡略化する。AWS Glueと同様、Azure Data FactoryのインフラはMicrosoft Azureが用意するため、ユーザー企業はデータパイプラインの設計に集中できる。

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