ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【後編】
データ分析が強みの人気クラウド、その豊富な機能とは（1/2 ページ）
「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。
前編「OSSやクラウド（AWS、GCP）を使ったビッグデータ分析、基本的な流れをつかもう」では、2017年10月に都内で開催されたデータ活用イベント「Data Platform Conference 2017」の講演を基に、オープンソースソフトウェア（OSS）や「Amazon Web Services」（AWS）、「Google Cloud Platform」（GCP）といったクラウドサービスを使ったビッグデータ分析の基本的な流れを紹介した。後編では「Microsoft Azure」（Azure）と「IBM Bluemix」（Bluemix）を活用したビッグデータ分析の手法、各サービスの特徴について紹介する。
IaaSとマネージドサービスで、より高度な独自機能を提供するMicrosoft
講演でAzureを活用したデータ分析について語ったのは、日本マイクロソフトのパートナー事業本部でエバンジェリストを務める佐藤直生氏だ。「ITの力を使ってビジネスを変えていく、ビジネスのデジタルトランスフォーメーションが重視されています。そのために必要なのがクラウド、データ、そして人工知能（AI）です」（佐藤氏）
日本マイクロソフトの佐藤直生氏
佐藤氏はMicrosoftのビッグデータ分析関連製品／サービスを紹介するに当たり、オンプレミスとクラウドを対比してみせた。オンプレミスの場合はデータベース管理システム（DBMS）の「SQL Server」、クラウドの場合は数多くあるAzureのデータサービスを使うことになる。今回は話題がビッグデータ分析ということで、データウェアハウスに注目して佐藤氏は話を進めた。
Azureでビッグデータを取り扱う場合、IaaSとして利用することもできれば、下記で紹介するようなAzureのマネージドサービスを利用することもできる。
IaaSとして利用する場合には、自身で環境を構築、運用する必要がある代わりに好きなOSや機能を組み込める。それより手軽にビッグデータを扱いたい場合には、「Apache Hadoop」などの分散処理フレームワーク（ミドルウェア）のマネージドサービスである「Azure HDInsight」や、独自のビッグデータサービスである「Azure Data Lake Analytics」を使うことができる。佐藤氏によれば、Azure Data Lake Analyticsは長年Microsoft社内で使ってきたものを汎用（はんよう）化して提供しているという。
これらの選択肢の中からどれを選べばいいのか。それについて佐藤氏は「フレームワークを使いたいかどうか」「オンプレミスと同じ機能が必要かどうか」「対話型のユーザーインタフェース（UI）やストリーミング（データをリアルタイムで処理・破棄する）が必要かどうか」で最適な方法を選んでほしいと語った。
Microsoftのクラウドでビッグデータを分析する際のサービス選択フローチャート《クリックで拡大》
続けて佐藤氏は、ビッグデータを扱うためのシナリオを幾つか紹介した後に、Azure HDInsightの特徴を説明した。
SLA（サービスレベル保証契約）があること、セキュリティに配慮していることなどはもちろん、コスト効率にも自信があるという。使いたいときだけHadoopや「Apache Spark」といった分散処理フレームワークの機能を立ち上げて使うことができるので「Pay-As-You-Growで使った分だけのコストを支払うことで利用できます」（佐藤氏）。
機械学習など、より高度な分析が必要なケースについても取り上げた。機械学習サービス「Azure Machine Learning」の2017年9月に公開したばかりの新機能も紹介。データサイエンティスト向けに用意した高度な分析機能だ。
リースしたばかりの次世代Azure Machine Learning
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ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント
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