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Data Factory

大規模スケールでのハイブリッド データ統合を簡単に

概要

ハイブリッド データ統合 (ETL) サービスである Azure Data Factory で、大規模なデータ統合を実施、スケジュール設定、管理しましょう。データがクラウドやオンプレミスのどこにあっても、エンタープライズ レベルのセキュリティを確保しながら操作できます。

使用可能な 70 を超えるデータ ソース コネクタを活用して、データ統合プロジェクトをスピードアップしましょう。グラフィカル ユーザー インターフェイスを使用して、データ パイプラインを構築、管理できます。生データを、ビジネス インテリジェンス ツールやカスタム アプリケーションで利用できる完成形の整形データに作り替えることが可能です。SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージを Azure に簡単にリフトし、リソースの管理を Azure Data Factory に任せることで、生産性を高めると共に、総保有コスト (TCO) を削減できます。

Azure Data Factory をご利用いただいているお客様:

Azure Data Factory をお勧めする理由

高い生産性

ビジュアルなドラッグ アンド ドロップ UI を使用して、自動化されたデータ統合ソリューションを構築できます。コードを書くことなく、60 を超えるソースからシームレスにデータを移動可能です。

ハイブリッド

オンプレミスとクラウドにまたがるデータ統合パイプラインを構築できます。SQL Server Integration Services (SSIS) パッケージを Azure に簡単にリフト可能です。

高い信頼性

Azure Data Factory を使用したデータ移動は、HIPAA/HITECH、ISO/IEC 27001、ISO/IEC 27018、および CSA STAR によって認定されています。

拡張性

管理が必要なインフラストラクチャなしで、クラウド ベースのサーバーレス データ統合を構築できます。エラスティック機能を活用して、顧客の増加に合わせてスケールアウト可能です。

Azure Data Factory の機能

ビジュアルなドラッグ アンド ドロップ UI

パイプラインを迅速に稼働させることで、生産性を最大限に高めることができます。コーディング不要のドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用して、データ統合を構築、デプロイ、監視、管理可能です。シームレスな開発ワークフローを実現するために、このビジュアル ツールを Git リポジトリに直接接続してください。

複数の言語のサポート

パイプラインの構築にはビジュアル インターフェイスを使用できるほか、Python、.NET、ARM で独自のコードを書くことでも対応できるので、既存のスキルを活かすことができます。豊富な処理サービスから適切なものを選び、マネージド データ パイプラインに配置することで、ジョブに最適なツールを使用できます。パイプラインの処理ステップとしてカスタム コードを挿入することもできます。

Azure での SSIS パッケージの実行

管理された実行環境で、SSIS パッケージの実行もスケジュール設定も簡単に行えます。SSIS パッケージを Azure にリフトすることによって、高可用性、スケーラビリティ、低 TCO を実現可能です。

コーディング不要のデータ移動

Azure Data Services、AWS S3 と Redshift、Google BigQuery、SAP HANA、Oracle、DB2、MongoDB など、複数のグローバル ポイント オブ プレゼンスでネイティブにサポートされている 70 超のコネクタにより、TCO を改善できます。

包括的な制御フロー

多数の制御フロー コンストラクトにより、ループ、分岐、条件付きコンストラクト、オンデマンド実行、柔軟なスケジュール設定を簡単に行うことができます。

Azure Data Factory によるデータ統合

手順 1: 組み込みコネクタを使用してデータにアクセスし、データを取り込む

データ パイプラインでデータ コピー アクティビティを使用して、詳細分析のために、オンプレミスとクラウドのソースからクラウド内の一元的なデータ ストアにデータを移動します。

手順 2: コード不要の UI を使用するか、独自のコードを記述して、スケーラブルなデータ フローを構築する

ビジュアル インターフェイスを使用して、データ統合を構築し、ビッグ データ処理と機械学習を手軽に変換、統合します。

手順 3: パイプラインをスケジュール設定、実行、監視する

オンデマンドおよびトリガー ベースのスケジュール設定を使用してパイプラインを起動します。ログとパイプライン履歴を使用してパイプライン アクティビティをビジュアルに監視し、エラーの発生元を追跡します。

Azure Data Factory でできること

データ ウェアハウスを最先端のものにする

オンプレミスとクラウド データ ソースの構造化データと非構造化を統合し、ビッグ データとデータ ウェアハウス エンジンでデータを変換して、ビジネス分析のためにデータ マートを Azure SQL Data Warehouse に読み込むことができます。

最新のデータドリブン アプリケーション

グローバル規模のデータ統合エクスペリエンスが組み込まれたカスタムのデータドリブン クラウド アプリケーションを構築しましょう。

Azure での SSIS パッケージの実行

管理された実行環境で、SSIS パッケージの実行もスケジュール設定も簡単に行えます。SSIS パッケージを Azure にリフトすることによって、高可用性、スケーラビリティ、低 TCO を実現可能です。

ハンズオン ラボで Azure Data Factory を稼働させる

学習内容:

  • SSIS パッケージを Azure にリフトする。
  • データ ウェアハウスを最先端のものにする。
  • Data Factory パイプラインのスケジュール設定と監視を行う。

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この電子書籍を読み、Data Factory で SQL Server Integration Services パッケージを Azure にリフトする方法をご確認ください。

電子書籍を読む

この Data Factory に関するホワイトペーパーを読み、次の目的で Data Factory パイプラインを構築する方法をご確認ください。

  • データ ウェアハウスを最先端のものにする。
  • インテリジェントなデータドリブン アプリケーションを構築する。
  • SQL Server Integration Services パッケージを Azure にリフトする。
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