7 クラウド コンピューティング データ ウェアハウス

最高のクラウド データ ウェアハウスは、多くの企業がクラウド コンピューティングを導入し、物理的なデータ センターの占有スペースを削減する中、近年のクラウド データ ウェアハウス市場の発展の性質を示しています。

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クラウド データ ウェアハウスは、データ分析や監視などのさまざまなアクティビティのために組織が使用するデータを収集、整理し、多くの場合は保存するサービスです。

企業がクラウド コンピューティング データ ウェアハウスを使用する場合、すべての物理ハードウェア面はクラウド コンピューティング プロバイダーの責任となります。これらは、処理を待機している大量のデータを含む大規模なウェアハウスまたはデータ リポジトリのみを表示するエンド ユーザー向けの抽象化です。近年、クラウド コンピューティングを活用し、物理的なデータ センターを削減する企業が増えるにつれ、クラウド コンピューティング データ ウェアハウスの市場は拡大し続けています。

クラウド コンピューティング データ ウェアハウスには通常、運用データが収集されるデータベースのコレクションへの 1 つ以上のポインターが含まれます。クラウド データ ウェアハウスの 2 番目のコア要素は、ユーザーがデータを検索および分析できるようにする、何らかの形式の統合クエリ エンジンです。これはデータマイニングに役立ちます。

クラウドコンピューティングデータウェアハウスサービスの選択方法

クラウド データ ウェアハウス サービスを選択する場合、企業が考慮すべき基準は多数あります。

既存のクラウド展開。各主要パブリック クラウド プロバイダーには、既存のリソースとの統合を提供する独自のデータ ウェアハウスがあり、クラウド データ ウェアハウスのユーザーにとって導入と使用が容易になります。

データを移行する機能。組織が保有するさまざまな種類のデータとその保存場所を考慮すると、データを新しいデータ ウェアハウスに効率的に移行できることが重要です。

ストレージ オプション。データ ウェアハウス ソリューションを使用してデータを保存することもできますが、コモディティ クラウド ストレージ サービスにアクセスすることで、より低コストのオプションが提供されます。

業界メディア Datamation が掲載した優秀企業リストでは、優れたクラウド コンピューティング データ ウェアハウス サービスを提供できる次のサプライヤーが取り上げられています。

（1）アマゾンレッドシフト

潜在的な購入者に対する価値提案。 Amazon がクラウド データ ウェアハウス市場に参入する中、Redshift は AWS ツールとデプロイメントにすでに投資している組織にとって理想的なソリューションです。

主な価値/差別化要因:

• Redshift の主な差別化要因は、Spectrum 機能により、組織が AWS S3 クラウド データ ストレージ サービスのデータ ストアに直接接続できるため、開始に必要な時間とコストが削減される点です。
• ユーザーが強調する利点の 1 つは、AWS インフラストラクチャと、分散クエリおよびデータ分析のための超並列処理データ ウェアハウス アーキテクチャの恩恵を受ける Redshift のパフォーマンスです。
• S3 または既存のデータレイクの外部のデータの場合、Redshift は、データをデータ ウェアハウスに取り込む抽出、変換、ロード (ETL) ツールである AWS Glue と統合できます。
• データ ウェアハウスのストレージと操作は、仮想プライベート クラウド (VPC) を含む AWS ネットワーク分離ポリシーとツールによって保護されます。

（２）Googleビッグクエリ

潜在的な購入者に対する価値提案。 BigQuery は、標準の SQL クエリを使用してクラウド内の大規模なデータセットを分析したいユーザーにとって論理的な選択肢です。

主な価値/差別化要因:

• 完全に管理されたクラウド コンピューティング サービスとして、データ ウェアハウスのセットアップとリソースのプロビジョニングは、サーバーレス テクノロジーを使用して Google によって処理されます。
• SQL または Open Database Connectivity (ODBC) を介してデータを簡単にクエリできる機能は、BigQuery の重要な価値であり、ユーザーが既存のツールとスキルを使用できるようにします。
• BigQuery の論理データ ウェアハウス機能を使用すると、ユーザーはデータベースやスプレッドシートなどの他のデータ ソースに接続してデータを分析できます。
• BigQuery ML との統合は、データ ウェアハウスと機械学習 (ML) の世界を融合する重要な差別化要因です。 BigQuery ML を使用すると、データ ウェアハウス内のデータに対して機械学習ワークロードをトレーニングできます。

（3）IBM Db2ウェアハウス

潜在的な購入者に対する価値提案。 IBM Db2 Warehouse は、プラットフォームの統合されたインメモリ データベース エンジンと Apache Spark 分析エンジンのメリットを享受できる分析ワークロードを処理する組織にとって最適な選択肢です。

主な価値/差別化要因:

• Db2 インメモリ列指向データベース エンジンの統合は、高性能データベースを含むデータ ウェアハウスを探している組織にとって大きなメリットとなります。
• Apache Spark エンジンも Db2 と統合されているため、ユーザーはデータ ウェアハウスに対して SQL クエリと Spark クエリを使用して洞察を得ることができます。
• Db2 Warehouse は、IBM の Netezza テクノロジーと高度なデータ検索機能の恩恵を受けています。
• クラウド デプロイメントは IBM Cloud または AWS Cloud で実行できます。また、ハイブリッド クラウド デプロイメントのニーズがある組織に役立つ、オンプレミス バージョンの Db2 Warehouse もあります。

(4)Microsoft Azure SQL データウェアハウス

潜在的な購入者に対する価値提案。 Microsoft Azure SQL Data Warehouse は、Microsoft SQL Server との統合により、クラウドベースのデータ ウェアハウス テクノロジを簡単に導入したいあらゆる規模の組織に最適です。

主な価値/差別化要因:

• Microsoft は、2019 年 7 月に Azure SQL Data Warehouse のメジャー アップデートをリリースしました。これには、より多くの SQL Server 機能と高度なセキュリティ オプションを提供する Gen2 アップデートが含まれています。
• ダイナミック データ マスキング (DDM) は、非常にきめ細かいレベルのセキュリティ制御を提供し、クエリの実行時に機密データを即座に非表示にすることができます。
• 既存の Microsoft ユーザーは、Microsoft Azure パブリック クラウド全体にわたる複数の統合、そしてさらに重要なデータベース用の SQL Server により、Azure SQL Data Warehouse から最大のメリットを得られる可能性があります。
• SQL Server をローカルで実行するだけの場合と比較して、Microsoft は、ユーザーが同時に 100 を超える同時クエリを実行できる大規模な並列処理アーキテクチャを構築しました。

(5)オラクル自律型データウェアハウス

潜在的な購入者に対する価値提案。既存の Oracle Database ユーザーにとって、Oracle Autonomous Data Warehouse はクラウドへの入り口となる最もシンプルなオプションとなる可能性があります。

主な価値/差別化要因:

• Oracle の主な差別化要因は、Oracle Database 専用に構築された Oracle の Exadata ハードウェア システムを実行する最適化されたクラウド コンピューティング サービスで自律型データ ウェアハウスを実行していることです。
• このサービスは、Web ベースのノートブックとレポート サービスを統合し、データ分析を共有して簡単に共同作業できるようにします。
• Oracle 独自の同名データベースがサポートされていますが、ユーザーは Amazon Redshift などの他のデータベースやクラウド プラットフォーム、オンプレミスのオブジェクト データ ストアからデータを移行することもできます。
• Oracle の SQL Developer 機能は、データ ロード ウィザードとデータベース開発環境を統合するもう 1 つの重要な機能です。

（6）SAPデータウェアハウスクラウド

潜在的な購入者に対する価値提案。 SAP Data Warehouse Cloud は、事前に構築されたテンプレートを通じてデータ ウェアハウスを最大限に活用するための、よりターンキーなアプローチを求めている組織に最適です。

主な価値/差別化要因:

• SAP Data Warehouse Cloud は、2019 年 5 月に開催された SAPPHIRE NOW カンファレンスで初めて発表された、この分野では比較的新しい製品です。
• SAP の HANA クラウド サービスとデータベースは、Data Warehouse Cloud の中核を成しており、優れたデータ ガバナンスによって補完され、特定の業界やビジネス ラインの一般的なデータ ウェアハウスと分析のユース ケースに対応します。
• 既存の SAP ユーザーにとって、他の SAP アプリケーションとの統合は、オンプレミスとクラウドのデータ セットへのアクセスが容易になることを意味します。

（７）スノーフレーク

潜在的な購入者に対する価値提案。 Snowflake は、データ ウェアハウス機能のために別のパブリック クラウド プロバイダーを選択する必要があるあらゆる業界の組織にとって最適な選択肢です。

主な価値/差別化要因:

• 主な差別化要因は、JSON や XML などの構造化データと半構造化データを処理できる Snowflake の列指向データベース エンジン機能です。
• 分離された Snowflake アーキテクチャにより、コンピューティングとストレージを個別に拡張でき、ユーザーが選択したクラウド プロバイダーにデータ ストレージを提供できます。
• このシステムは、Snowflake が仮想データ ウェアハウスと呼ぶものを作成します。仮想データ ウェアハウスでは、異なるワークロードが同じデータを共有しながらも、独立して実行できます。
• 標準 SQL 経由でクエリを実行して分析し、R および Python プログラミング言語と統合します。

優れたクラウド コンピューティング データ ウェアハウス 7 社の比較表