クラウドデータ管理のルネッサンスへの道とは?

【著者注】最近のオランダ出張中に、私はバルーク・スピノザ（オランダ）の深い影響について考えるようになりました。スピノザはルネサンス時代の偉大な哲学者であり、当時の同時代の哲学者とは異なり、伝統的な神学的な見解に強く反対した。彼の有名な言葉の一つは、「新しい考えに驚かないでください。私たち皆が知っているように、あることが多くの人に受け入れられないからといって、それ自体が真実ではないということにはなりません。」です。

彼は、比較的特殊な状況を除いて、物事は本質的に良いとか悪いとかいうものではないと信じていた。これは、暗黒の「クラウド以前の時代」から進化してきた無数のデータベースを思い出させます。現在市場には多種多様なデータベースが存在しますが、それぞれに独自の目的があります。複数のデータベースから自由に選択し、多面的な層を選択し、モノリスをマイクロサービスに分割し、さまざまなクラウド データ管理ツールとテクノロジーを活用して最新のクラウド アプリケーションを構築する革新を行うことができます。

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クラウド コンピューティングの過去 (BC)

データベースの歴史的遺産に対する私たちの見解: コンピュータ情報処理の初期の頃、私たちは SQL データベースの利点を活用してデータ管理の分野を統一することができました。当時は、データベースが数 GB にまで大きくなると、かなり大きいとみなされていました。

その後中世に入り、MySQL は 1995 年にオープン ソース ライセンス モデルを提案し、データ管理の分野で最初の連鎖反応を生み出しました。

データがますます大きくなり、ますます多くのアプリケーションがクラウド コンピューティングに移行するにつれて、データベース テクノロジに新しいトレンドが生まれています。ビッグデータ分析とクラウドアプリケーションの普及により、データ管理分野における啓蒙運動が大きく加速しました。 MySQL 時代と比較すると、クラウド コンピューティング戦略、大規模データ オブジェクト、分散データ管理の出現を伴う現在の状況は、まさにルネッサンスの旅のように感じられます。

今日のクラウド コンピューティング (CE)

現在のクラウド時代において、データ管理はデータベース データ ストアとスタックの複雑なネットワークです。 MongoDB、HBase、Cassandra、CouchDB、DynamoDB などのデータベースの人気により、Google、Facebook、Amazon などの企業が多数の NoSQL データベースを第一線で使用しています。すべてのデータベースを把握し、それがなぜ使用されるのかを把握するのは非常に困難です。基礎となるテクノロジーを理解し、どの NoSQL データベースを使用するかについて幅広く理解するには、CAP 定理が便利なツールです。

CAP定理図

最新のクラウド管理戦略

今日の時代では、データ管理をさまざまな次元に細分化する必要があります。新しく登場した注目の NoSQL データベースを選択する前に、実績のある SQL データベースの使用を慎重に検討する必要があります。特定のテクノロジーを選択する前に、データ管理に関する短期および長期のビジネス戦略を理解し、競合する優先事項を比較検討することが重要です。

データ管理戦略を評価したいときはいつでも、決定を下すのに役立つチェックリストを実行します (以下を参照)。

• データのセキュリティとコンプライアンスに関する考慮事項は何ですか?
• データの短期的および長期的なスケーラビリティはどの程度ですか?
• データの種類と目的は何ですか?
• モードはどのくらいの頻度で変更されますか?
• データ取得が遅れる原因は何ですか?
• データレートはどれくらいですか?
• データの多様性とは何ですか?
• データ可用性の要件は何ですか?
• データストレージの検索要件は何ですか?
• データが情報や洞察に加工される仕組み
• データの分析と報告方法
• データはマルチユーザー環境に保存されていますか?
• データ管理の最も高いコストはいくらですか?
• データ管理のレベルは何ですか?
• データ管理 (バックアップ/復元) のライフサイクル要件は何ですか?

技術者はクラウド アプリケーションで複数のデータベースを使用することに慣れています。この傾向は、マイクロサービスとコンテナ化の使用によって加速しています。さらに、ほとんどのクラウド アプリケーション ベンダーは、UI キャッシュ レイヤー、CDN レイヤー、グラフィックス分析レイヤー、ビジネス レイヤー、ビジネス分析レイヤー、セキュリティ レイヤー、レポート レイヤー、IoT デバイス レイヤー、その他多くのレイヤーを含む個別のデータ管理レイヤーの必要性を認識しています。データが保護され、REST アプリケーション インターフェイスを通じてアクセスされる限り、各レイヤーは独自のデータ管理戦略を持つことができます。

サービスとしてのデータベース (DBaaS)

今は、SQL データベースと NoSQL データベースの両方で成熟した DBaaS オプションが登場している、エキサイティングな時代です。たとえば、Amazon Aurora は MySQL および PostgreSQL データベースを提供し、Instaclustr は AWS でホストされるサービスとして Cassandra データベース システムを提供します。

サービスとしての分析 (AaaS)

3 大クラウド サービス プロバイダーはすべて分析サービスを提供しています。クラウド分析プラットフォームの導入における最大の障壁は、データセキュリティに関する懸念です。 AWS と Azure は、この懸念を軽減するための強力なデータ分析サービスのセットを提供します。 Azure 分析サービスは SQL を対象とし、Power BI などの強力な視覚化ツールを提供します。

グラフデータベースの利用

グラフ データベース革命により、ソリューションはグラフ マッチング クエリをより迅速に活用できるようになると同時に、ネットワーク セキュリティ、推奨エンジン、IT 運用、ネットワークなどの隣接性に基づく検索を高速化できるようになります。たとえば、当社のクライアントの IoT サイバーセキュリティ製品では、MongoDB のサイバーセキュリティ コンパイルに基づいて、Apache Spark と Cassandra DB を分析レイヤーとして使用していますが、生成されたデータは、サイバーセキュリティの脅威をさらに分析するために Neo4j グラフ データベースによって整理されています。これはデータ管理の分離の優れた例です。この例では、秘密鍵データベースを使用して、ネットワーク セキュリティ製品の非常に複雑な問題を解決しています。

モノのインターネットデータベース

IoT で実用的なアプリケーションが登場するにつれ、デバイス層から収集および処理される膨大な量のデータを専用の方法で処理する必要が生じています。私たちは、InfluxDB と呼ばれる比較的新しい魅力的なオープンソース データベースを使用して、時系列データを効率的に処理することに成功しました。したがって、適切なアプリケーションは、InfluxDB データベースと関連する TICK スタックをデータ管理に使用できます。