Microsoft Ignite China の詳細な読み物 |クラウド上の6つのデータ機能の長所と短所

過去 2 年間で、デジタル変革は劇的に加速しました。そして、この変革プロセスにおいてはクラウド戦略が極めて重要です。では、適切なクラウド プラットフォームを選択するにはどうすればよいでしょうか?

ある多国籍企業のリーダーのスピーチは、「クラウドプラットフォームの選択の難しさ」の方向性を次のように指摘した。「クラウドコンピューティングの本質は、実はデータをクラウドに移行することです。したがって、真に商用化できるクラウドが、データの核心価値を真に実現できるかどうかを考えることが、クラウドプラットフォームを選択する鍵となります。」

データ機能を使用してクラウド プラットフォーム上のデータ機能の長所と短所を評価する場合、どのような側面を考慮する必要がありますか?参考までに、 6つの主要な要素をここにまとめました。

クラウド データのセキュリティが主な考慮事項です。クラウド プラットフォームでは、さまざまなアプリケーション レベルでのセキュリティの断片化、およびセキュリティ管理とコンプライアンス レベルでの問題を解決するために、セキュリティ強化を実装する必要があります。

オープンソース エコシステムの活発な発展により、デジタル テクノロジーの多様性がもたらされ、そのリーダーとしてクラウド コンピューティングは大きな商業的可能性を示してきました。しかし、テクノロジーやコンピューティング能力へのアクセスがそれほど不足しなくなったとき、新しい時代のテクノロジーと経済の構造において最も不足するものは何なのかを考える必要があります。

セキュリティと信頼は最も希少なリソースの 1 つになります。 Microsoft Azure はこの分野に多大な投資を行ってきました。

• Microsoft は 3,700 人を超えるセキュリティ専門家を雇用しており、毎年10 億ドル以上をセキュリティに費やしています。
• Microsoft Azure は毎日24 兆を超えるセキュリティ シグナルを分析します。
• 2020 年だけでも、Microsoft 365 Defender は60 億件のマルウェアの脅威をブロックしました。

顧客のクラウドベースのイノベーションを保護するために、Microsoft Azure には、実行時やコード作成時のセキュリティ レベルを含む、アーキテクチャのすべてのレイヤーにセキュリティ機能が組み込まれています。たとえば、GitHub の高度なセキュリティ機能により、開発者は脆弱性コードスキャンやプライベートスキャンなど、より安全なコードを提供して、キーやパスワードなどの個人情報をコードリポジトリに保存しないようにすることができます。

同時に、マイクロソフトはクラウド セキュリティの向上に人工知能を活用しています。 Azure セキュリティ ソリューションで使用される人工知能は、毎日何兆ものセキュリティ シグナルを分析し、最優先で対処する必要があるセキュリティ インシデントをセキュリティ チームに提示します。これにより、セキュリティ ノイズが大幅に削減され、貴重な SecOps 時間を節約できます。

特定のセキュリティ製品の観点から見ると、Azure には多数の組み込みセキュリティ ソリューションがあります。例えば、アイデンティティ管理の面では、アプリケーション レベルでのセキュリティの断片化を解決する Azure Active Directory (ハイブリッド クラウド アイデンティティ管理に基づくクラウドベースのアクティブ ディレクトリ) などの製品があります。管理レベルでは、デジタル ID 認証などの手段を通じてデジタル ID のセキュリティ問題を解決します。ネットワークセキュリティ分野では、Defender for Cloudなどの製品を通じてネットワークセキュリティシステムを保護します。コンプライアンスレベルでは、90 を超える製品とサービスを通じてデータのコンプライアンスを確保します。

同時に、どのように戦略的にデータを保護できるでしょうか? Azure データ保護ソリューションを例に挙げてみましょう。徹底的かつ包括的な保護対策を備えています。

• 機密データを検出、分類、ラベル付けする
• 機密データに対する異常や脅威を監視する
• 転送中の機密データを暗号化する
• 保存データの暗号化はデフォルトで有効になっています
• 必要に応じて保存データに顧客管理キーを使用するオプション
• 安全な鍵管理プロセスの使用
• セキュリティ証明書管理プロセスの使用
• キーと証明書のリポジトリのセキュリティを確保する

2020年、ガートナーは「ネイティブセキュリティ機能のソリューション比較」レポートを発表し、初めて世界最大手のクラウドベンダー6社の総合的なセキュリティ機能を包括的に評価しました。

総合的なセキュリティ機能に関しては、Microsoft が第 1 位です。評価の観点には、「インフラストラクチャ セキュリティ、クラウド ガバナンスとコンプライアンス、ネットワーク セキュリティ、アプリケーションとコンテナーのセキュリティ、データ セキュリティ、ログとアラート、アプリケーションとワークロードの保護」などが含まれます。この評価結果は、Microsoft のクラウド セキュリティにおける成果をさらに証明するものです。

クラウドコンピューティングの分野は統合開発に向けて進化しています。

Microsoft の見解では、アプリケーション、データ、ビジネスの共存と共生は、最終的には同じ方向に進化するでしょう。デジタル技術の構造上、自らの進化の目的を達成するにはフィードバック ループを構築する必要があるとされています。生物学では、これを収斂進化と呼びます。これは進化論から派生した概念であり、もともと無関係であった生物が、類似した外部要因の影響を受けて、同一または類似の機能や器官を進化させることを意味します。

クラウド コンピューティングの分野では、企業がさまざまなソースからのデータ資産をクラウド上に配置した後、データ資産はデータ アプリケーションの役割を通じて顧客のビジネス ニーズをターゲットにし、最終的には Microsoft が常に提唱してきた「デジタル フィードバック ループ」の概念へと進化します。

かつて、多くの企業がデータ ウェアハウス、データ レイク、ビッグ データ プラットフォームなどのシステムの構築に多額の投資を行っていました。データベースは SQL や NoSQL などを採用しているかもしれませんが、今日では統合へと移行しています。つまり、レイクとウェアハウスの統合、ストリームとバッチの統合を実現することです。つまり、Azure Synapse Data Explorer などのシステム フレームワーク内でさまざまなデータ エンジンを使用して分析するのです。

Microsoft Azure Synapse Data Explorer は最近パブリック プレビューとしてリリースされ、既存の SQL プールと Apache Spark エンジンを補完します。製品の観点から見ると、Microsoft は新しいデータ ブラウザーの動作エンジンを最適化し、強力なインデックス作成テクノロジを使用してフリー テキストと半構造化データを自動的にインデックス化し、大量の構造化データ、半構造化データ、フリー テキスト テレメトリ データ、時系列データをほぼリアルタイムでクエリできるようにしました。

主な機能は次のとおりです。

• フリーテキストや半構造化データを含むすべてのデータをインデックス化する強力な分散クエリ エンジン。データは自動的に圧縮、インデックス作成、最適化され、SSD にキャッシュされ、ストレージに保存されます。コンピューティングとストレージが分離されているため、ユーザーは完全な弾力性を得ることができ、ダウンタイムなしで自動スケーリングが可能になります。
• 直感的な Kusto クエリ言語 (KQL)により、Synapse Data Browser のクラス最高のテキスト インデックスを使用して生のテレメトリと時系列データを探索し、効率的なフリーテキスト検索、正規表現、およびトレース\テキスト データの解析を行うことができます。
• 配列やネストされた構造を含む半構造化データをクエリするための包括的な JSON 解析機能。
• エンジン内 Python および R 実行によるモデル スコアリングをサポートし、複数の時系列を作成、操作、分析するためのネイティブで高レベルの時系列サポートを提供します。

科学技術の発展に伴い、分析業務の難易度は低下し続けており、まさに技術の「大衆化」が実現されています。

マイクロソフトは、さまざまな業界で長年蓄積してきた知識を活用して、業界知識を自社製品に定着させ、 Azure Synapse で業界データ分析テンプレート (標準化されたデータベース モデル)を開始しました。これにより、ユーザーは組織のニーズに応じていつでもデータベース モデルを使用および作成できます。

これらのモデルには、データ モデルの理解を徐々に深めることができる豊富なメタデータが含まれています。これらのモデルを使用してレイク データベースを作成し、分析を実行するときに Azure Synapse を使用してビジネス ユーザーに分析情報を提供します。

Synapse には、銀行、保険、小売などの業界に特化したデータ分析テンプレートがあります。業界データ分析テンプレートは非常に重要です。その中核となる鍵は、現在多くの企業に存在するサイロ化されたデータ プラットフォームの分離問題を解決することです。この問題は、最終的に、社内の生産、小売、財務などの部門が独立して運営されることにつながり、データ統合とデータ分析に大きな障害が生じます。

Microsoft の業界データ分析テンプレートを使用すると、企業のすべての部門がソースからのデータを完全に接続します。同時に、Microsoft の強力な業界エコシステムと Dataverse を使用して、ローカル、クロスクラウド、アプリケーション、モノのインターネットなどからのデータを統合し、真の上流と下流のデータ統合を実現することもできます。

クラウド内のデータは、主にデータ ガバナンス機能とデータ視覚化機能を含む「多様な消費」をサポートする必要があります。

データガバナンス機能

今日のマルチクラウドおよびハイブリッド クラウドの時代において、包括的なデータ ガバナンス サービスに対する顧客の需要はかつてないほど高まっています。 Microsoft のインテリジェント クラウド Azure には、業界最先端のデータ ガバナンス ツール Purview が搭載されており、Microsoft の既存のシステムと緊密に統合できます。

Azure Purview は、企業がオンプレミス、マルチクラウド、およびサービスとしてのソフトウェア (SaaS) のデータの管理と統制を行うのに役立つ Microsoft の統合データ ガバナンス サービスです。 Azure Purview が一般提供されて以来、 570 億を超えるデータ資産が生成されました。

Azure Purview は、Azure、Microsoft 365、Microsoft Power Platform などのプラットフォーム データ サービスとの緊密な統合を通じて、データ資産が確実に管理されるようにします。すべての組織は、クラウド内のデータの価値を最大化するための統合データ ガバナンス ソリューションを構築できるようになりました。

データ視覚化機能

マウスをドラッグするだけでデータを分析できます

今日、ノーコードへの傾向はクラウド データ プラットフォーム アプリケーションにも反映されています。データ量が増加し続けるにつれて、ユーザーが待機時間なしで更新されたコンテンツをシームレスに使用できるようにするメカニズムが必要になります。同時に、BI 作成のためのより優れたコラボレーション メカニズムも必要です。

Power BI 展開パイプラインは、効率をさらに向上させ、再利用の問題を解決するために誕生しました。プレミアム容量で使用してコンテンツのライフサイクルを管理し、コンテンツを本番環境にリリースする前に完全に開発およびテストすることができます。

これまで、データ パイプライン アプリケーションの実装には、莫大な開発投資が必要でした。現在では、マウスをドラッグするだけでデータ統合が完了するようになり、クラウド データ プラットフォームのノーコード/ローコードのトレンド、つまりデータ分析のセルフサービス機能が強調されています。 Microsoft のインテリジェント クラウド Azure では、多くの機能がコードなしで実現されており、ユーザーはマウスをドラッグするだけで、データ統合、データ視覚化、データ分析、データ仮想化などの機能を実現できます。

データ統合

自分でコードを記述しなくても、Data Factory ビジュアル環境でハイブリッド ETL および ELT パイプラインを構築し、約 100 個のネイティブ コネクタからデータを取り込むことができます。数回クリックするだけで、データを取り込み、移動、準備、変換、処理できます。既存の SSIS パッケージを Azure に直接移行し、ADF で実行することもできます。

データ分析

すべての TPC-H クエリをペタバイト規模で実行できる最初の分析システムとして、企業は Azure Synapse を使用して既存のデータ ウェアハウス ワークロードを運用環境で実行し、すべてのデータ ソース、データ ウェアハウス、ビッグ データ分析システムからの分析情報を統合できます。 Dynamics 365 の新しい Customer Insights モジュールと組み合わせることで、営業担当者やサービス担当者は、やり取りをパーソナライズするために必要なガイダンスを得ることができます。

データの視覚化

Microsoft Power BI を使用すると、どこからでもデータに接続し、インタラクティブな視覚化を通じてデータを探索できます。レポートとダッシュボードを公開してチームと共同作業し、組織内外で洞察を共有します。アプリに組み込まれたビジネス分析機能を通じて、より多くの洞察を発見できます。ユーザーは、Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services などの統合された人工知能およびビジネス インテリジェンス ツールのメリットも享受できます。

データ仮想化

以前は、SQL Server データを外部データに接続するのは非常に困難でした。 PolyBase を使用すると、Azure Data Warehouse は Hadoop からデータを読み取る Transact-SQL クエリを処理できるようになり、同じクエリで SQL Server のリレーショナル テーブルにもアクセスできるようになります。

データ分析のセルフサービス機能は企業にとって非常に重要です。データ分析のセルフサービス機能により、多くの人的資源投資を節約し、分析効率を総合的に向上させることができます。

他の同様のクラウド プラットフォーム企業と比較すると、 Microsoft の Power BI は、追加のデータ集約開発作業を必要とせずに Microsoft Azure と深く統合できる独自の製品です。 Microsoft Azure Synapse にはセルフサービス プラットフォームの Workspace があり、これを Databricks および Power BI と組み合わせると、クラウド内にセルフサービス データ生産性ファクトリーが形成されます。

すべてをソフトウェアで定義し、自動化とセルフサービスを実現し、ソフトウェア サプライ チェーンの管理を標準化および正規化します。

便利な設定

多くの Azure 顧客は、 Azure の重要な利点である「運用上の利便性」を見落としがちです。

たとえば、クラウドで構成、パラメータの変更、公開を行うには、Azure 上でマウスをクリックしてドロップダウン リストを選択するだけで、数分以内にすべての機能が実装されます。他のクラウド プラットフォームとは異なり、リリースや構成ごとにターミナルにログインしてさまざまな複雑な操作を実行したり、システムを再起動する必要があり、これには数時間かかります。

すべてをソフトウェアで定義

ハイブリッド クラウド ソリューションの重要な部分であるソフトウェア定義データセンターと、ソフトウェア定義データセンター ソフトウェアに基づくハイパーコンバージド インフラストラクチャ/統合システムは、企業がプライベート クラウドを構築し、デジタル変革を推進するために必要な主要なテクノロジです。

Microsoft は、顧客が 1 つのアーキテクチャと 1 つの管理ツールを使用してハイブリッド クラウド全体を管理し、クラウド デバイス管理における顧客の時間、労力、コストの節約を最大限に高められることを期待しています。

Microsoft の Azure Stack HCI ハイパーコンバージド インフラストラクチャは、 Windows Admin Center (WAC) を介して Azure パブリック クラウドに接続されます。企業は使い慣れた Azure ポータルを使用して、Azure Stack HCI を含むさまざまな Azure リソースを一元的に管理できます。さらに、Azure Arc を使用して他のクラウド サービスも管理できます。

低い運用・保守コスト

クラウド データ プラットフォームは複雑で体系的なプロジェクトです。ローカルデータウェアハウスを例にとると、ユーザーが大規模なデータウェアハウスプロジェクトを構築する場合、メーカーは毎年高額な運用・保守・チューニング料金を請求します。

ただし、データ ウェアハウス サービスを Azure クラウドでホストする場合は、Synapse や SQL MI は Microsoft 独自の製品であるため、仮想化、データベース エンジン、スケジュール設定などをすべて Microsoft に引き渡して運用や保守を任せることができます。これは他のクラウド プラットフォームにはない Microsoft 独自の利点であり、顧客に多大なコスト削減をもたらします。

内部エコロジー＋外部エコロジーの相乗イノベーション力。

Microsoft のインテリジェント クラウド Azure のユニークさは、その強力なエコロジカル機能にあります。

• 内部エコシステムの観点から見ると、Microsoft Azure には60 を超えるデータ センター、100 を超えるコンプライアンス機能があり、35 か国にデータ センターがあり、毎日約 24 兆のセキュリティ シグナルを分析しています。

同時に、マイクロソフトのインテリジェント クラウド Azure の背後には、Microsoft Office 365 生産性クラウド プラットフォームなどを含むインテリジェント クラウド マトリックスが存在します。

Microsoft Dynamics 365 は人工知能とビジネス インテリジェンスを完全に統合し、Microsoft Power Platform は専門的なプログラミングなしで迅速かつ簡単にユニバーサル開発を可能にするローコード アプリケーション開発ツールを提供します。

急成長している産業クラウド分野では、マイクロソフトは、Microsoft Financial Services Cloud、Microsoft Healthcare Cloud、Microsoft Manufacturing Cloud、Microsoft Nonprofit Cloud、Microsoft Retail Cloud などのクラウド製品もリリースしており、世界中の多数の顧客から求められています。

• 外部エコシステムの観点から見ると、Microsoft Intelligent Cloud Azure は強力なクロスクラウド管理機能を備えており、Microsoft Cloud Marketplace は数千のパートナーとのエコシステムをサポートし、強力なスケーラビリティと拡張性を備えています。

Microsoft クラウド エコシステムには、 800 社を超える独立系ソフトウェア ベンダー、17 社のデバイス パートナー、1,000 社を超えるシステム インテグレーターが存在します。パートナーは、Microsoft Cloud Marketplace にソリューションやサービスを迅速かつ簡単に公開できるため、 140 か国以上、約 400 万人のユーザーにリーチできます。さらに、パートナーは Microsoft の共同販売プログラムに参加することで新たな機会を創出できます。