Rohan Kumar posts

It’s clear that the fragmentation which exists today between databases, analytics, and governance products must be addressed.

We are pleased to share that Microsoft is named a Leader in the 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems.

今日のビジネスは、過去一世代の間に起こった経済の重大な変化を経験しており、デジタル トランスフォーメーションを通じてクラウドの可能性を最大限に実現する能力がかつてないほど高まっています。 企業が変革を成功させるために必要な 3 つのコア機能があります。無制限のデータベースのスケーリングとパフォーマンス、比類のないアナリティクスと分析情報、そして統合されたデータ ガバナンスです。 本日 Microsoft は、組織が持続的な不確実性に直面しても迅速に進化できるよう、いくつかの発表を行いました。業界を問わず、企業はこれらのコア機能に投資することで、あらゆる場所でイノベーションを起こし、進化するビジネス ニーズに対応できる柔軟性を確保することができます。 無制限のデータベース スケーリングとパフォーマンス SQL Server 2022 のプレビューが発表されました。これは、これまでで最も Azure に対応したSQL Server のリリースです。これにより、Azure SQL Managed Instance の新しいディザスター リカバリー機能や、Synapse Link for SQL Server を使用したオンプレミスの運用データに対するシームレスな分析など、クラウド統合をこれまで以上に簡単に行うことができます。Microsoft は、アプリの移行、モダン化、開発のための柔軟なオプションを提供する Azure SQL ファミリ データベースへの投資を続けています。Azure SQL Managed Instance については、仮想コアあたりのメモリ量を大幅に増やしたビジネス オファーや、汎用サービスおよびビジネスクリティカル サービス レベルの両方でストレージを 16 TB に増やしてアプリの増加に余裕を持たせるなど、数多くの重要な発表が行われています。 また

2025 年までに、1 年間に生成されるデータ量は 175 ゼタバイト (ZB) にまで増加すると予想されています1。しかし、ほとんどの企業は、これらのデータを適切に管理する準備ができていません。このような大量のデータを管理するデータ専門家として、組織のデータはどこから来たのか? さまざまな部門によるデータへのアクセスや使用はコンプライアンス上問題ないか? また、そのデータにはどのような規制要件が適用されるか?

From edge to cloud, companies are eager to find innovative solutions that meet them where they are.

For any organization to succeed in a world of unprecedented uncertainty, a new level of agility is required.

Since its preview announcement, we’ve witnessed incredible excitement and adoption of Azure Synapse from our customers and partners.

私たちは厳しい時代に生きており、そして変化はこれまで以上に早く起こっています。データは常に変化する状況に対し重要な分析情報を提供してきました。しかし、急速に進化する状況をうまく乗り切るには、AI が意思決定を進めてエッジで予測分析を適用することで新たな可能性を引き出すという、インテリジェンスのレイヤーを追加することがきわめて重要です。 Microsoft Ignite では、変化する世界での組織の再構築を支援するための、いくつかの発表を行いました。2019 年 11 月の Azure Arc の発表に続き、Azure Arc 対応データ サービスのプレビュー開始を発表します。このプレビューにより、お客様は、お好みのハードウェア上で Kubernetes を使用して、データ センター、エッジ、または任意のクラウドにまたがるあらゆるインフラストラクチャで Azure データ サービスを提供できるようになりました。現在プレビュー中のデータ サービスには、SQL Managed Instance と PostgreSQL Hyperscale があります。データ ソースは多種多様なインフラストラクチャに分散していることが多く、それがデータ主権、待機時間、規制コンプライアンスの問題につながります。お客様は、常に最新の SQL、弾力的なスケーリング、統合管理エクスペリエンスなど、どのようなインフラストラクチャ上でも実行できる Azure のイノベーションのメリットを活用できるようになりました。 また、Azure SQL Edge の一般提供開始も発表しました。これにより、IoT ゲートウェイやエッジ デバイスで最も安全な SQL エンジンを利用することができます。Azure SQL Edge は、アクションが発生した場所での AI による予測インテリジェンスをサポートします。データ ストリーミングとストレージが組み込まれており、500

データの急激な増大に伴い、組織は、異種のデータ資産が増加の一途をたどり、大量のデータがスプロール化およびサイロ化し、さらにはオンプレミス データセンター、エッジ、複数のパブリック クラウドなどさまざまな場所に散らばっている状況に気付いています。組織にとって、革新をいち早く取り入れることと、一貫したセキュリティとガバナンスを維持することは、以前から両立が難しい問題でした。環境全体ですべてのデータ資産のビューが統一されていないことから、データ管理のベスト プラクティスが複雑化しています。 Microsoft Ignite で Satya がビジョン キーノートで発表したように、Microsoft ではハイブリッドを再定義し、Azure による場所を選ばない革新の実現を目指しています。Microsoft は、すべてのインフラストラクチャで Azure のサービスと管理を実行できる Azure Arc を発表しました。これにより、Kubernetes を使用して、Azure データ サービスを任意のインフラストラクチャ上で実行できます。Azure SQL Database および Azure Database for PostgreSQL Hyperscale は両方とも Azure Arc のプレビューで利用できます。また、その他のデータ サービスも徐々に Azure Arc に追加される予定です。 規制、データ主権、待機時間などにより、オンプレミス データセンターのデータ ワークロードを維持する必要があるお客様向けに、Azure Arc では、オンプレミスで、Azure の最新の革新、エラスティック スケールや自動化などのクラウドの利点、統合管理、優れたセキュリティ機能が提供されます。  常に最新

今日、企業はデータ ウェアハウスとデータ レイクという 2 種類の分析システムを維持する必要があります。データ ウェアハウスでは、ビジネスの正常性に関する重要な分析情報を提供します。データ レイクでは、顧客、製品、従業員、プロセスに関する重要なシグナルを検出します。どちらも不可欠ですが、互いに独立して稼働するため、判定が十分に周知されない可能性があります。同時に、競争力を維持し目的を持ったイノベーションを促進するために、企業では自社のすべてのデータから分析情報を引き出す必要があります。単一のクラウド分析サービスによってこのギャップを埋めて、企業が必要とする機敏性を実現できるでしょうか。 Azure Synapse Analytics Microsoft では今日、エンタープライズ データ ウェアハウスとビッグ データの分析を同時に備えた無制限の分析サービスである Azure Synapse Analytics を発表しています。サーバーレスのオンデマンドまたはプロビジョニング済みのどちらかのリソースを使用して、条件に合わせて自由に、データを一括で照会できます。Azure Synapse では、これら 2 つの分野を統合された 1 つのエクスペリエンスにまとめて、ビジネス インテリジェンスおよび機械学習での即時のニーズに対応するためにデータの取り込み、準備、管理、提供を行います。 端的に言えば、Azure Synapse は Azure SQL Data Warehouse の次の発展段階です。業界をリードする同じデータ ウェアハウスを、まったく新しいレベルのパフォーマンスと機能へと高めました。事実、ペタバイト規模ですべての TPC-H クエリを実行する最初で唯一の分析システムです。企業では Azure Synapse を利用して、現在の実稼働環境の中で既存のデータ ウェアハウス ワークロードを引き続き実行でき、プレビュー段階にある新しい機能のメリットを自動的に享受できます。企業では、はるかに迅速に、生産的に、かつ安全に動作するようにデータを配置し、すべてのデータ ソース、データ ウェアハウス、およびビッグ データ分析システムから、分析情報をまとめて引き出すことができます。Databricks、Informatica、Accenture、Talend、Panoply、Attunity、Pragmatic