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SQL Data Warehouse

高速かつ柔軟で安全性にも優れたエンタープライズ向け分析プラットフォーム

パフォーマンスと安全性に優れ、グローバルに利用可能な、さらに低コストのクラウド データ ウェアハウスをすばやく実装できます。Azure SQL Data Warehouse では、クラウドでの使用を想定した高度な並列処理アーキテクチャにより、データ ウェアハウスの停止と再開をわずか数分の間に切り替えながら、コンピューティングとストレージを別々にスケーリングできます。SQL と BI に関して今お持ちのスキルを無駄にすることなく、データの統合サービスや視覚化サービスとネイティブに接続できる分析用ハブをシームレスに作成できます。

SQL Data Warehouse なら、企業はデータ分析の品質を高め、関連コストを削減できます。99.9% の可用性が保証され、規制にも適合しているほか、先進的なセキュリティ機能が組み込まれたサービスです。さらに、30 を超えるリージョンでデータの主権性を確保しているため、ビジネスのニーズに合うデータ ウェアハウスを構築し、コストを削減できます。SQL Data Warehouse はワークロードに応じて調整可能です。要求の非常に厳しいデータ ウェアハウス ワークロードにも対応できるよう、インテリジェントなキャッシュを利用してデータへのアクセス速度とクエリのパフォーマンスを高めています。

SQL Data Warehouse の新しい更新プログラムが利用できるようになりました。 ソフトウェアのブレークスルーのほか、Azure データ センターにおける最新のハードウェアのイノベーションにより、超高速のパフォーマンスが実現されています。SQL Data Warehouse のお客様は、クエリ パフォーマンスの大幅な向上を見込めます。128 個の同時クエリを実行する機能や、単票形式データを無制限に格納する機能などが追加され、極めて大規模で複雑な分析ワークロードにも対応可能になりました。

データをもっと活用しましょう。SQL Data Warehouse を使えば、スケールおよびパフォーマンスの制限に縛られないクラウド ソリューションが実現します。Azure Databricks と緊密に統合されているので、あらゆる規模と種類のデータを集約できます。

スケールとパフォーマンス

データをもっと活用しましょう。SQL Data Warehouse を使えば、スケールおよびパフォーマンスの制限に縛られないクラウド ソリューションが実現します。Azure Databricks と緊密に統合されているので、あらゆる規模と種類のデータを集約できます。

コンピューティングとストレージを別々にスケーリングすることで、データ ウェアハウスのパフォーマンスを最適化してコストを抑えられます。また、データ ウェアハウスを一時停止すれば、支払いを必要なリソースの分だけに抑えることができます。

柔軟で拡張可能

コンピューティングとストレージを別々にスケーリングすることで、データ ウェアハウスのパフォーマンスを最適化してコストを抑えられます。また、データ ウェアハウスを一時停止すれば、支払いを必要なリソースの分だけに抑えることができます。

高度なセキュリティ機能と業界最高クラスのコンプライアンスで安心を見出せます。SQL Data Warehouse は 50 を超える認定を受けており、世界中のリージョンでご利用いただけます。

信頼でき、安全

高度なセキュリティ機能と業界最高クラスのコンプライアンスで安心を見出せます。SQL Data Warehouse は 50 を超える認定を受けており、世界中のリージョンでご利用いただけます。

最先端のデータ統合ソリューションおよび BI ソリューションとの併用が可能です。SQL Data Warehouse は、Microsoft のほか、Tableau や Informatica などの業界トップのデータ統合ベンダーおよびビジュアライゼーション ベンダーに準拠しています。

シームレスな統合

最先端のデータ統合ソリューションおよび BI ソリューションとの併用が可能です。SQL Data Warehouse は、Microsoft のほか、Tableau や Informatica などの業界トップのデータ統合ベンダーおよびビジュアライゼーション ベンダーに準拠しています。

Azure SQL Data Warehouse を使用しているお客様

  • Jet.com
  • Adobe
  • Carnival Cruises
  • Kansas State University
  • LG CNS
  • Toshiba

信頼されたパートナー ネットワーク

信頼性の高いパートナー エコシステムの支援を受けたクラウド データ ウェアハウスにより、価値実現までの時間を短縮できます。

  • Datometry
  • Informatica Cloud
  • MicroStrategy
  • Qlik
  • Talend
  • Tableau

Azure SQL Data Warehouse の概要

SQL Data Warehouse の一般的なパターン、成果につながるローディングのパターンおよび戦略Azure SQL Data Warehouse へのデータの移行方法をご確認ください。ワークロードの分離が必要な場合、または顧客あるいはサプライヤーへのデータの同時提供制限を解除する必要がある場合は、一般的なパートナー アプリケーション パターンに関する記事を参照してください。

サービスの機能

128 個の同時クエリでデータの力を解き放ち、Azure Analysis Services との統合を活かして無制限のクエリへとスケーリングできます。

同時操作ユーザー数の制限なし

128 個の同時クエリでデータの力を解き放ち、Azure Analysis Services との統合を活かして無制限のクエリへとスケーリングできます。

<a href="/ja-jp/blog/unlock-your-data-s-potential-with-azure-sql-data-warehouse-and-azure-databricks/">Azure Databricks</a> と Azure HDInsight が一体化しており、厳選したデータを PolyBase によってお客様のデータ ウェアハウスに簡単に接続、統合できるので、クエリ ツールのエクスペリエンスはそのままに、複数のデータ ソースからすばやくデータを取り込むことができます。

あらゆる種類のデータを処理

Azure Databricks と Azure HDInsight が一体化しており、厳選したデータを PolyBase によってお客様のデータ ウェアハウスに簡単に接続、統合できるので、クエリ ツールのエクスペリエンスはそのままに、複数のデータ ソースからすばやくデータを取り込むことができます。

5 分未満で数千個のコンピューティング コアをプロビジョニングできるうえ、数時間以内にペタバイト規模までスケーリングできます。

超高速プロビジョニング

5 分未満で数千個のコンピューティング コアをプロビジョニングできるうえ、数時間以内にペタバイト規模までスケーリングできます。

お客様固有のビジネス ニーズに合わせて、コンピューティングとストレージを弾力的かつ別個にスケーリングできます。

真にエラスティックな設計

お客様固有のビジネス ニーズに合わせて、コンピューティングとストレージを弾力的かつ別個にスケーリングできます。

組み込み機能として、Virtual Network サービス エンドポイント、先進的な脅威検出、常時暗号化、監査、Azure Active Directory によるシンプルで安全なアクセスなどが備わっています。

高度なセキュリティ

組み込み機能として、Virtual Network サービス エンドポイント、先進的な脅威検出、常時暗号化、監査、Azure Active Directory によるシンプルで安全なアクセスなどが備わっています。

インフラストラクチャ、最適化などが自動でプロビジョニングされるので、データから価値を引き出すことに専念できます。

完全管理型のインフラストラクチャ

インフラストラクチャ、最適化などが自動でプロビジョニングされるので、データから価値を引き出すことに専念できます。

データの統合と視覚化を提供する先進のベンダーや、大規模なシステム インテグレーター エコシステムによるサポートと統合されているため、価値実現にかかる時間を短縮できます。

強固なエコシステム

データの統合と視覚化を提供する先進のベンダーや、大規模なシステム インテグレーター エコシステムによるサポートと統合されているため、価値実現にかかる時間を短縮できます。

SQL Data Warehouse は、<a href="http://www.tpc.org/tpch/results/tpch_perf_results.asp">業界トップ クラスのパフォーマンスを誇る SQL エンジン</a>である SQL Server 上に構築されており、SQL 言語を最も包括的にサポートしています。

業界最先端の SQL エンジン

SQL Data Warehouse は、業界トップ クラスのパフォーマンスを誇る SQL エンジンである SQL Server 上に構築されており、SQL 言語を最も包括的にサポートしています。

データ保護とデータ主権の維持について、HIPPA をはじめとして <a href="https://www.microsoft.com/en-us/trustcenter/compliance/complianceofferings">20 を超える政府および業界の認定</a>を受けていることから、データを保護し、そのセキュリティを確保できます。

業界最高レベルのコンプライアンス

データ保護とデータ主権の維持について、HIPPA をはじめとして 20 を超える政府および業界の認定を受けていることから、データを保護し、そのセキュリティを確保できます。

最も多くの地域で使用できるクラウドのデータ ウェアハウス サービスであり、利用可能なリージョンは <a href="/ja-jp/regions/services/">33</a> を超えています。ユーザーがいるところにデータを保存できます。

世界中で利用可能

最も多くの地域で使用できるクラウドのデータ ウェアハウス サービスであり、利用可能なリージョンは 33 を超えています。ユーザーがいるところにデータを保存できます。

Azure SQL Data Warehouse で構築可能なもの

最新のデータ ウェアハウス

  1. 概要
  2. フロー

最新のデータ ウェアハウスによって、規模を問わずあらゆるデータを簡単に集約し、分析ダッシュボード、運用レポート、全ユーザーを対象とした高度な分析を通じて分析情報を入手できます。

  1. 1 Azure Data Factory を使用して、すべての構造化、非構造化、半構造化データ (ログ、ファイル、メディア) を Azure Blob Storage に結合します。
  2. 2 Azure Databricks で Azure Blob Storage 内のデータを利用してスケーラブルな分析を実行し、データのクレンジングと変換を行います。
  3. 3 クレンジングと変換の行われたデータは、Azure SQL Data Warehouse に移動して、既存の構造化データと結合できるため、すべてのデータの 1 つのハブができあがります。Azure Databricks と Azure SQL Data Warehouse の間のネイティブ コネクタを利用して、大規模なデータへのアクセスと移動を行います。
  4. 4 Azure Data Warehouse をベースに運用レポートと分析ダッシュボードを作成してデータから分析情報を引き出し、Azure Analysis Services を利用して何千ものエンド ユーザーに提供します。
  5. 5 Azure Databricks 内のデータに対して直接アドホック クエリを実行します。

ビッグ データの高度な分析

  1. 概要
  2. フロー

クラス最高の機械学習ツールを使用して、お持ちのデータをアクションにつながる分析情報に変えましょう。このアーキテクチャを利用すれば、規模を問わずあらゆるデータを結合し、大規模なカスタムの機械学習モデルを構築、デプロイできます。

  1. 1 Azure Data Factory を使用して、すべての構造化、非構造化、半構造化データ (ログ、ファイル、メディア) を Azure Blob Storage に集約します。
  2. 2 Azure Databricks を利用して非構造化データセットをクレンジング、変換し、オペレーション データベースやデータ ウェアハウスの構造化データと結合します。
  3. 3 Python、R、Scala を使って、スケーラブルな機械学習/ディープ ラーニングの手法でそのデータから詳しい分析情報を引き出します。その際、Azure Databricks の組み込みのノートブック機能を利用できます。
  4. 4 Azure Databricks と Azure SQL Data Warehouse の間のネイティブ コネクタを利用して、大規模なデータへのアクセスと移動を行います。
  5. 5 ユーザーが Azure Databricks の組み込みの機能を利用して根本原因の特定と生データ分析を行えるようにします。
  6. 6 Azure Databricks 内のデータに対して直接アドホック クエリを実行します。
  7. 7 分析情報を Azure Databricks から Cosmos DB に移し、Web およびモバイル アプリからアクセスできるようにします。

リアルタイム分析

  1. 概要
  2. フロー

ライブのストリーミング データから簡単に分析情報を得られます。あらゆる IoT デバイスや、Web サイトのクリックストリーム ログから継続的にデータを取得して、ほぼリアルタイムで処理することが可能です。

  1. 1 Azure HDInsight の Apache Kafka クラスターを使用してアプリケーションのライブ ストリーミング データを簡単に取り込みます。
  2. 2 Azure Data Factory を使用して、すべての構造化データを Azure Blob Storage に集約します。
  3. 3 Azure Databricks を利用してストリーミング データをクレンジング、変換、分析して、オペレーション データベースやデータ ウェアハウスの構造化データと結合します。
  4. 4 Python、R、Scala を使って、スケーラブルな機械学習/ディープ ラーニングの手法でそのデータから詳しい分析情報を引き出します。その際、Azure Databricks の組み込みのノートブック機能を利用できます。
  5. 5 Azure Databricks と Azure SQL Data Warehouse の間のネイティブ コネクタを利用して、大規模なデータへのアクセスと移動を行います。
  6. 6 Azure Data Warehouse をベースに分析ダッシュボードと埋め込みのレポートを作成して組織内で分析情報を共有し、Azure Analysis Services を使ってそのデータを何千ものユーザーに提供します。
  7. 7 ユーザーが Azure Databricks と Azure HDInsight の組み込みの機能を利用して根本原因の特定と生データ分析を行えるようにします。
  8. 8 分析情報を Azure Databricks から Cosmos DB に移し、リアルタイム アプリからアクセスできるようにします。

BI 向けのハブ & スポーク アーキテクチャ

概要

ハブ & スポーク アーキテクチャにより、決定した価格およびパフォーマンス レベルで目的のスケールを実現できます。このアーキテクチャには、リソース分離機能と高度なセキュリティ機能も備わっています。

クラウド データ ウェアハウスの自動スケール

概要

Azure Functions を使用すると、自動スケールにより Azure SQL Data Warehouse の弾力性を十分に活用し、コストを最適化できます。

オンプレミスのデータ ウェアハウス アプライアンスの移行

概要

データに対してクラウドの力を解き放ちましょう。従来のアプリケーションを維持しつつ、従来のデータ ウェアハウス ワークロードを Azure SQL Data Warehouse に移行できるほか、非構造化データを取り込むことで新しいユース ケースを実現できます。

データ マートの統合

概要

複数のデータベースを 1 つのエンタープライズ データ ウェアハウスに集約して、データ サイロを打ち壊し、組織全体で適切な分析情報にアクセスできるようにしましょう。

関連製品およびサービス

Power BI

ビジネス分析を向上

Azure Analysis Services

サービスとしてのエンタープライズ グレードの分析エンジン

HDInsight

クラウド Hadoop 、Spark、R Server、HBase、および Storm クラスターのプロビジョニング

Azure Databricks

迅速、簡単で協調的な Apache Spark ベースの分析プラットフォーム

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