SQL Azure Database

https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/azure-sql/database/
Azure SQL Databaseについて
Microsoft Azure(アジュール)はMicrosoft社が提供しているIaaS・PaaS形態のクラウドコンピューティングプラットフォームですが、そのクラウドサーバ上に構築されているSQLデータベースがMicrosoft Azure SQL Databaseです。
Microsoft SQL Server 2008をベースにしクラウド向けに開発されたフルマネージドPaaS型で2010年にリリースされました。システムアップグレードやメンテナンスなどの管理が不要なため安定したデータベース運用ができ、自動スケーリングによってリソースを動的に割り当てるので管理コストも削減できます。
Azure SQL Databaseが企業で使われるシーン
ITやICTの普及、政府のDXの推進などもあり企業システムのクラウド化が進み、サーバのグレードアップなどをきっかけにオンプレミスで利用していたSQL Serverを Azure SQL Databaseに移行する企業も増えています。
SQL Serverでは、データベース最適化、バックアップ、不具合のリカバーなどのメンテナンスを自社で行う必要があるので担当者の負担や管理コストもかかっていました。フルマネージドのazure sql databaseにすれば管理負担も大幅に減らすことができます。
Azure SQL Database導入のメリット
サーバ環境を用意する必要が
ない
Azure SQL Databaseはクラウドサービスなので高額なサーバ環境を用意する必要がないので導入コストを抑えることができます。
バックアップが不要
自動バックアップ機能があるので運用時のバックアップが不要になります。システムアップグレードやメンテナンスも自動で行うので運用コストを抑えることができます。
複雑な環境設定が不要
データベース導入時には複雑な環境設定が必要となりますが、Azure SQL Databaseならメニュー画面で設定するだけで簡単に導入することができます。
プログラミングが不要
これまでデータベースを作成するためにはプログラムの作成が必要でしたが、Azure SQL Databaseなら豊富に用意されたテンプレートを利用してノンプログラミングで簡単にデータベースを作成することができます。
ETLツールとAzure SQL Databaseの活用で期待できること
ITやICTの普及により様々な情報がデータ化され、企業で扱うデータの種類やデータ量も増えています。膨大に集められたデータをビジネスやマーケティングに役立てる動きもありますが、ばらばらに存在している種々のデータを手動で分析するのは現実的ではありません。
しかしETLツールを利用することで、様々なシステムやAzure SQL Databaseなどのストレージに存在する膨大なデータを目的に合わせて抽出、加工しBIツールなどでの分析に活かすことが可能になります。
Azure Data FactoryでETLを
実現
Azure Data FactoryはETLが実現できるAzureのソリューションです。クラウド、オンプレミス、ビックデータなど様々な場所にあるデータを収集し、抽出、加工、書き出しまでクラウド上で行うことができます。豊富に用意されているAzureサービスと連携することで柔軟な活用が期待できます。
Azure Data Factoryの機能
- 様々な場所に散らばる複数システムのデータソースを集約でき、集約や分析の工数を削減
- 分析しやすい形にデータを加工してくれるのでスムーズなデータ活用が可能に
- 膨大な量のデータ収集、抽出、加工、書き出しプロセスを短時間で自動実行
- プログラミング知識がなくてもGUI操作で簡単にETLプロセスを構築
ETLサービスとの連携でAzure SQL Databaseの活用が広がった事例
Azure SQL Database とETLサービスとの連携で顧客への製品推奨を実現
某オンライン小売業者は、複数のデータソースから顧客の購入データや行動データを取り込み適切な製品推奨をしたいと考えAzure SQL Database、オンプレミスの SQL Server、Azure BLOBストアなどのデータとAzure Data Factoryを連携。統合、変換されたデータを製品推奨システムに取り込むことで顧客の関心に基づいた個人用推奨商品をWebサイトで提供できるようにしました。
どのようなETLツールを導入すべきか
ここではMicrosoft Azureのクラウドで提供されているETLサービスAzure Data FactoryとAzure SQL Databaseの連携についてご紹介しましたが、Azure SQL Databaseは他の様々なETLツールとの連携も可能です。環境や予算などに合わせ適切なETLツールを選び、効率的な分析環境を構築することをおすすめします。
はじめてETLツールを導入する場合は、自社にマッチした性能であることはもちろん、サポート体制にも着目して選ぶようにしましょう。こちらではAzure SQL Databaseに対応したETLツールを紹介しています。
フルマネージドの
国産ETLツール3選
当サイト掲載のELTツールの内、国産かつフルマネージドであり、ETLを主な機能としている3つのツールをピックアップ。それぞれの特徴を紹介しています。また、各システムの導入に向いた企業規模なども記載しています。
直感的な操作、
徹底したサポート体制で、
誰でも使用できる
Reckoner
引用元:Reckoner公式HP(https://reckoner.io/)
料金 | 8万円(税込)/月~ |
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形式 | クラウド(SaaS) |
- プログラムの知識一切不要で、直感的な操作でデータ連携
- 100種以上のデータベースやSaaSアプリケーションと接続可能
- スケジューリング機能やワークフロー監視機能で、データ転送処理などを自動化・高速化させられる
プロのデータエンジニアが
実務に必要なレベルの
転送機能
trocco
引用元:trocco公式HP(https://trocco.io/lp/index.html)
料金 | 11万円(税込)/月~ |
---|---|
形式 | クラウド(PaaS) |
- データエンジニアリング領域をカバーし、分析基盤構築・運用をサポート
- プロのデータエンジニアが実務に必要なレベルの転送機能を搭載
- Ruby・Python・Java・JavaScriptなどの言語で処理を記述可能
国内外に
複数拠点を持つ大手企業の
導入実績が多数
Waha! Transformer
引用元:Waha! Transformer公式HP(https://waha-transformer.com/)
料金 | 495万円(税込)/年~ |
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形式 | クラウド(PaaS) |
- 国内においてトップシェアを誇るETLツールで、その導入数は8,000社以上
- 10億件におよぶ大量のデータ処理実績があり、国内外にも拠点をもつ大企業にもマッチする
- 日本語・中国語・英語でのデータ加工処理が可能
【選定条件】
2022年6月10日時点で、「ETLツール」とGoogle検索して表示された25ツールの中から、国産かつ公式HPにフルマネージドの記載があるものの中から、メイン機能がETLである3つのツールを選出。