Azure SQL Database Edge:エッジでインテリジェント データを有効にする

5月 13, 2019 に投稿済み

Corporate Vice President, Azure Data

データの世界は急速に変化しており、エッジで格納して処理することを想定しているデータはますます増えています。Microsoft では、企業が Microsoft SQL Server を使用した自社のデータ センターと、Azure SQL Database を使用したクラウドで共通のプログラミング サーフェス領域を採用できるようにしてきました。待機時間、データ ガバナンス、ネットワーク接続性により、データ コンピューティングのニーズがますますエッジへと向かっていることに注目しています。より低コストで分析機能を搭載した新しいセンサーとチップの技術革新により、ビジネスのアジリティを高めるより多くのエッジ コンピューティングのシナリオが可能になっています。

Microsoft は Microsoft Build 2019 で、高性能かつ高可能性で安全性の高い SQL エンジンを使用して、データの要件とエッジでの分析に対応するのに役立つ、Azure SQL Database Edge (プレビューで利用可能) を発表しました。開発者は、一貫性のあるプログラミング サーフェス領域を採用して、SQL データベース上で開発し、オンプレミス、クラウド内、またはエッジで同じコードを実行できるようになりました。

Azure SQL Database Edge では以下が提供されます。

  • 対話型デバイス、エッジ ゲートウェイ、およびエッジ サービスでコンテナーを使用することで、データベース エンジンを ARM および x64 デバイスで実行できるようにする小さい占有領域
  • Azure SQL Database、SQL Server、および Azure SQL Database Edge 間で共通のプログラミング サーフェス領域による、一度開発すればどこにでもデプロイできるシナリオ。
  • データのストリーミングと時系列をデータベース内の機械学習と組み合わせて、低待機時間の分析を実現
  • エッジ デバイスとエッジ ゲートウェイで保存データと移動中のデータを保護する Azure SQL Database の業界トップのセキュリティ機能により、Azure IoT の中央の管理ポータルからの管理が可能。
  • クラウドに接続され、ローカル コンピューティングおよびローカル ストレージとは完全に切断されたエッジ シナリオ。
  • Power BI とサードパーティ製の BI ツールを使用して、強力な視覚化を作成するための既存のビジネス インテリジェンス (BI) ツールのサポート
  • エッジとオンプレミスまたはクラウド間の双方向のデータ移動
  • 一般的な T-SQL 言語との互換性。これにより開発者は、R、Python、Java、Spark を使用して複雑な分析を実装して、データを移動しなくても、インスタント分析とリアルタイムの迅速な分析情報を提供することができます。

T-SQL 言語のロゴ

  • Microsofto の分析とデータベース内の機械学習機能を非リレーショナル データ型に適用する機能と合わせて、データベース内でグラフ、JSON、時系列のデータを処理して格納するためのサポートを提供。

たとえば、ロボット工学の使用や作業プロセスの自動化を採用するメーカーは、エッジでの分析と機械学習に Azure SQL Database Edge を使用することで、最適な効率性を達成できます。これらの現実世界の環境では、データベース内の機械学習を、即時スコアリング、是正措置の開始、異常検出に利用することができます。

主なメリット:

  • Azure SQL Database と SQL Server、およびエッジの SQL エンジンで一貫したプログラミング サーフェス領域により、エンジニアはオンプレミス、クラウド内、またはエッジに対して 一度だけ構築するだけで済みます。
  • ストリーミング機能により、インテリジェントな分析情報のための受信データのインスタント分析が可能になります。
  • データベース内の AI 機能により、データを移動することなく、異常検出や予測メンテナンスのようなシナリオ、およびその他の分析シナリオが可能になります。

データベース内の機能に対して可能なオプションを詳細に示したプラットフォーム選択の図

クラウドでトレーニングしてエッジでスコア付けする

オンプレミス、クラウド内、またはエッジ間で一貫したプログラミング サーフェス領域をサポートすることで、開発者は移動中のデータと保存データを同じ方法でセキュリティ保護しながら、 Azure SQL Database と SQL Server で使用されているのと同等の高可用性とディザスター リカバリー アーキテクチャを実現します。さまざまな場所からアプリケーションをシームレスに移行できるようにすることで、クラウド データ ウェアハウスでアルゴリズムをトレーニングして、機械学習モデルを Azure SQL Database Edge にプッシュして、ローカルでスコアリングを実行することが可能になるため、1 つのコードベースを使用してリアルタイムのスコアリングを提供することができます。

インテリジェントなストア アンド フォワード

エンジンでは、インテリジェントなストア アンド フォワード パターンの有効化と合わせて、ストリーミング データセットを取得してそれらをクラウドに直接レプリケートする能力が提供されます。相対性では、ストリーミング データを処理したり、データベース内の機械学習を使用して機械学習を適用したりしている間に、エッジでその分析機能を活用することができます。基本的には、エンジンでデータをローカルに処理して、ネイティブのレプリケーションを使用して中央のデータセンターまたはクラウドにアップロードして、さまざまなエッジ ハブにまたがる分析を集計することができます。

対話型デバイスおよびエッジ ゲートウェイとサーバーで実行されている Azure SQL Database Edge エンジンを示すフロー チャート

エッジにあるデータに対して追加の分析情報をロック解除します。早期導入者プログラムに参加して、プレビューにアクセスし、次のインテリジェント エッジ ソリューションの構築を開始してください。