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Azure Data Factory の新機能の一般提供を開始
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このたび、Azure Data Factory (ADF V2) の新機能の一般提供を開始しました。これにより、クラウドでのデータ統合がこれまでよりもずっと簡単になります。ブラウザー ベースの新しいユーザー インターフェイスでは、データ パイプラインの構築やスケジュール設定をドラッグ アンド ドロップで効率的に行えるため、プロジェクト期間を短縮することができます。クラウドでもオンプレミスでも、データ格納場所を問わずデータ統合プロジェクトの正常性を大規模に管理、監視することができます。データはすべてエンタープライズ レベルのセキュリティで保護されます。ADF では 70 を超えるデータ ソース コネクタをサポートしており、大規模なデータ変換ジョブを簡単にディスパッチして生データを整形し、ビジネス アナリストがお好みの BI ツールやカスタム アプリケーションで利用できるようにします。
既に SQL Server Integration Services (SSIS) をお使いのお客様は ADF を使用してお持ちの SSIS パッケージをクラウドにリフトアンドシフトすることで、既存のパッケージをほとんど変更することなく、サービスとしての SSIS へと移行することが可能です。ADF がお客様に代わって SSIS リソースの管理を行うため、生産性を高めると共に、総保有コスト (TCO) を削減することができます。さらに、セキュリティやコンプライアンスの要件を満たしつつ、従量課金制で必要に応じて機能を拡張していくことができます。
Azure Data Factory のすべての新機能には、一般提供中の Azure の SLA が適用されます。以下、いくつかの新機能をご紹介します。
- 制御フロー: 分岐、ループ、条件付き実行、パラメーター化などの制御フロー データ パイプライン コンストラクトによって、複雑なデータ統合ジョブを再利用できるよう柔軟に調整します。
- コーディング不要のデータ移動やオーケストレーション設計: お使いのブラウザーから直接パイプラインの設計、管理、メンテナンス、監視を行うことができます。Visual Studio Team Services で Git リポジトリとネイティブに統合されているため、管理やオートメーションの構築とリリースに加えて、データ パイプライン上でのチームの共同作業が可能です。
- パイプラインの反復開発: ADF の設計環境では、組み込みの反復デバッグ機能を使用して、パイプラインの開発とデバッグを反復してインタラクティブに実行できます。
- 柔軟なスケジュール設定: ウォールクロック スケジューラ、イベント ベースのトリガー、タンブリング ウィンドウ スケジュールなどで、パイプラインのスケジュールを設定できます。
- SSIS を ADF へリフトアンドシフト: Integration Runtime のサポートにより、Azure Data Factory を使って既存のオンプレミスの SSIS パッケージをクラウドへ移行し、クラウド上で SSIS パッケージの実行、スケジュール設定、監視を行うことができます。
- HDInsight のオンデマンドな Spark と Azure Databricks: ADF で構築したクラウド上の ETL パイプラインでは、HDInsight のオンデマンド クラスターや Azure Databricks Notebook を使用して、Spark で大規模にデータを変換することができます。
- SDK のサポート: SDK のサポートが追加および更新され、Python、.NET、REST、PowerShell を使用してカスタム アプリケーションを構築できるようになりました。
マイクロソフトのクラウドおよびデータ パートナーである Pragmatic Works では、こうした便利な機能を活用することで、これまでになかった新しい方法で顧客との関係を構築できるようになりました。
「Pragmatic Works は、Azure クラウド、データ サービス、トレーニングを通じて、お客様がビジネス上の課題をすべて解決できるよう支援しています。Azure Data Factory を採用したことで、当社のお客様はオンプレミスやマルチクラウド ソースのデータを驚くほど簡単に集約できるようになりました。当社でも、ドラッグ アンド ドロップ式のブラウザー ベースのユーザー インターフェイスを使用して、複雑なデータ統合をすばやく構築できるようになったため、現在はビジネス価値の提供に注力しています」
Adam Jorgensen 氏 (Pragmatic Works、コンサルティング プレジデント)
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