Accelerate Migration to the Cloud using Data Virtualization
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https://bit.ly/2XtzKlv 組織はクラウドを急速に採用しており、複雑なビッグデータの状況に対処するに際し、重要な企業情報リソースの移行が課題になる可能性があります。適切なデータサービスアーキテクチャを構築することで、企業は俊敏性やコスト削減など、クラウドイニシアチブから最大限の利益を得ることができ、データ仮想化が問題の軽減に役立ちます。
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- 3. アジェンダ1. クラウド移行における課題 2. クラウドへの移行とアーキテクチャ ～Denodo Platform～ 3. クラウドのユースケース 4. ケーススタディ 5. 重要なポイント 6. Q&A
- 4. クラウド移行における課題
- 6. 6 クラウド移行の概要 1. データまたはアプリケーション(またはその両方)を オンプレミスからパブリッククラウドに移行する 2. ワークロードの一部のみをクラウドに移行し、その他の ワークロードはオンプレミスに残す - ハイブリッドクラウド 3. オンプレミスアプリケーション/データを複数のパブリック クラウドに移行する(ユースケース主導) - マルチクラウド 4. オンプレミスのクラウドコンピューティングプラットフォームを 構築する - プライベートクラウド
- 7. データはどこに? クラウドネイティブ、SaaSアプリケーション、その他 データの タイプ 例 用途 マシンによって 生成されたデータ • ページ遷移のWebサーバーログ • IVRログ、アプリケーションサーバーログ • DBMSログ • オンライン行動分析 • サイバーセキュリティ • 消費者IoT (センサーデータ) • 産業IoT (センサーデータ) • 場所、温度、動作、振動、圧力 • 製品の利用行動 • 製品または機器のパフォーマンス 人間によって 生成されたデータ • ソーシャルネットワークデータ • 受信メール • 競合他社のニュースフィード • 文書 • 音声対話データ • 非構造化テキスト、センチメント分析 従来の 構造化データ • マスターデータ • トランザクションデータ • 顧客、製品、従業員、サプライヤー、サイト... • 受注、出荷、返品、支払、調整... 外部データ • 「開かれた政府」のデータ • 気象データ • 構造化データ • 半構造化データ(JSON、XML、AVROなど) • 売上への影響、物流への影響
- 11. 11 ` クラウド導入/移行における課題 • サイロが解消されない(コストと相互運用性)、戦略が不十分 • クラウドでのセキュリティに懸念がある(GDPR...) • パフォーマンスのボトルネック(地域やインスラストラクチャにまたがるデータ) • 業務の中断(移行、アプリケーション/データソースの複雑さ) • 新しいスキルやリソースの習得 11
- 13. 13 クラウドへの移行パターン – 5つの「R」 40.11% 17.11% 13.37% 12.83% 7.49% 5.35% 3.74% Responses 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 35.00% 40.00% 45.00% Cloud Migration Pattern Re-Architect Relocate (Lift n Shift) Re-Platform Re-Host Other Retire Re-Purchase
- 14. 14 各システム同士の個別連携が乱立し、大量の複製データが作られ、管理、運用がしにくい状況が生まれ、 それがデータの整理、統合、配信等の大きな障壁となり、IT部門とビジネス部門の乖離の一つの原因となっています。 現状：ITとユーザー部門のジレンマ データ収集と 保管に重点を 置いたIT部門 データ視覚化 と分析に焦点 を当てたビジ ネス部門 データ配信に重点を置く部門が不在 脆弱な直接接続を作成し、大量のデータを複製する 在庫システム (MS SQL Server) 製品カタログ (Web Service -SOAP) BI / レポート JDBC, ODBC, ADO .NET ウェブ / モバイル WS – REST JSON, XML, HTML, RSS MS Excel Denodo Excel Add-in CRM (MySQL) 請求システム (Web Service - Rest) 製品データ (CSV) E T L ポータル JSR168 / 286, Ms Web Parts SOA, ミドルウェア, アプリケーション WS – SOAP Java API カスタマーボイス (Internet, Unstruc) ログファイル (.txt/.log files) ビッグデータ ・クラウド (Hadoop, Web)
- 17. 17 活用 ビジネスでの データ活用 結合 関連する ビューの作成 2 3 DATA CONSUMERS エンタープライズアプリケーション、レポート、AI、BI、ポータル, ESB、モバイル、ウェブ、IoT/ストリーミングデータ 接続 メタ情報取得 1 散在する様々なデータソース データベース & ウェアハウス、クラウド、ビッグデータ SaaS アプリ、NoSQL、ウェブ、XML、Excel、PDF、Word... 非構造化 →← 構造化 複数プロトコル、 フォーマット リンクされたデータへの クエリ、検索、ブラウズ リクエスト/リプライ、 イベント駆動型 安全な配信 (SSL/TLS) ラッパーライブラリ ウェブ自動化 様々なデータ構造に対応 読み取り/書き込み DATA VIRTUALIZATION デザインツール オプティマイザ、MPPプロセス データ発見/検索 インメモリファブリック キャッシュ スケジューラ データ活用← 情報系 基幹系 → 接続 結合 活用 共有、 配信、パブ リッシュ、管理、 コラボレーション 発見、変換、準備、 品質改善、統合 散在する様々な データソースを 正規化 データサービス(リアルタイム & オンデマンド) データカタログ / メタデータ ガバナンス セキュリティ 管理 & モニタリング 最新のリアルタイムデータ仮想化アーキテクチャ
- 18. 18 ソース 結合、転送、 および 統合 公開 ベースビュー (ソース抽象 化) クライアント 住所 クライアント タイプ 企業 売上 サービス 使用量 製品 ログ Web インシデント 顧客 売上 製品 顧客別売上 サービス使用量 インシデント 散在する様々なデータソース データベース & ウェアハウス クラウド ビッグデータ SaaS アプリ、 ウェブ、XML、 Excel、PDF、Word... エンタープライズアプリケーション、レポート、AI、BI、ポータル, ESB、モバイル、ウェブ、IoT/ストリーミングデータ データ活用 営業部門 経営企画 サポート 部門 IT部門 IT Semantic Layer Business Semantic Layer人事部門 製品別利用状況状況 抽象化レイヤー：ビジネスセマンティックレイヤー ITセマンティックレイヤー
- 19. 19 ソース 結合、転送、 および 統合 公開 ベースビュー (ソース抽象 化) クライアント 住所 クライアント タイプ 企業 売上 サービス 使用量 製品 ログ Web インシデント 顧客 売上 製品 顧客別売上 サービス使用量 インシデント 散在する様々なデータソース データベース & ウェアハウス クラウド ビッグデータ SaaS アプリ、 ウェブ、XML、 Excel、PDF、Word... エンタープライズアプリケーション、レポート、AI、BI、ポータル, ESB、モバイル、ウェブ、IoT/ストリーミングデータ データ活用 営業部門 経営企画 サポート 部門 IT部門 IT Semantic Layer Business Semantic Layer人事部門 製品別利用状況状況 抽象化レイヤー：ビジネスセマンティックレイヤー ITセマンティックレイヤー データ取得の 唯一の入り口 Single point Of Truth Governa nce Security 共通化 （ビジネスツール毎に作成不要）（物理複製無し）
- 20. クラウドのユースケース
- 22. 22 クラウド移行/データスプロールを軽減するためのソリューション • レガシーデータ統合(ETL) • クラウドデータ統合 • データ仮想化 • クラウドでのデータウェアハウスのモダナイゼーション • クラウドでのSaaSアプリケーション統合 • データサイエンスの加速 – 統制された適切なデータセットを使用
- 23. 23 クラウドモダナイゼーション (オンプレークラウド間データ統合) オンプレ、クラウドを問わず共通のアクセス先 ▪ 全てのデータソースがデータ仮想化（抽象 化レイヤー）を通じて、複製無しでユー ザーに提供 ▪ データの保管場所、フォーマットを問わず統 合 ▪ ユーザーはデータの場所、フォーマットを気 にすることなく、Denodoにのみアクセス （Denodoが違いを吸収） Active Directory オンプレクラウド Single Point of Truth
- 24. 24 クラウドモダナイゼーション (オンプレからクラウドへの移行時) データ仮想化によるオンプレからクラウドへの移 行期間中のメリット • データ仮想化（抽象化レイヤー）が移行 期間中の変更を吸収 • ユーザーへの影響なし • ユーザーはデータがどこにあるか気にする必 要無し • IT部門はサービス断を気にせず移行 （クラウド間移行時も同様のメリット） Active Directory オンプレ Single Point of Truth クラウド
- 25. 25 DVによるクラウドのSaaS APIの抽出 従来のレポートツールをあらゆるタイプの SaaS APIと連係 ▪ SQLからSaaS: Denodoは、SaaS API (通常はREST サービス)を利用してSaaSアプリに連携 ▪ リアルタイムアクセス: SaaSのデータを データセンターに複製することなく、 リアルタイムで活用 Active DirectorySingle Point of Truth
- 26. 26 マルチロケーションアーキテクチャ – 役割 Amazon RDS、 Aurora 米国東部 サービス提供 ゾーン 欧州・中東・アフリカ サービス提供 ゾーン オンプレミス データセンター
- 27. 27 ベストプラクティス – クラウドでのデータ仮想化 アーキテクチャ: • データソースの場所 • スケーリング – 自動/クラスタリング • ロードバランス/高可用性(HA) サイジング: • データ量(サイズ) • 同時実行(クエリ) • インフラストラクチャの選択 • ワークロードのクラウドバースティング パフォーマンス: • クエリのプッシュダウン • キャッシュ • ネットワーキング(VPC) データソース: • SaaSアプリケーション(SFDC、 ServiceNow) • AWS Redshift、Snowflake、 Spark SQL、Azure SQL DW向け に特化されたコネクタ • RESTおよびOdataコネクタ
- 28. ケーススタディ
- 29. Business Need Solution Benefits 29 Case Study グローバルコンピューターアクセサリープロ バイダーがDenodoをクラウドで活用しクラ ウドへのモダナイゼーションに成功 ▪ より信頼性が高く効率的で費用対効果の高 いデータ分析によってパフォーマンスを向 上させるためにクラウドに移行する必要が ありました ▪ パフォーマンスと時間/スピードと配信の 問題に対処する必要があったがデータウェ アハウスを拡張できなくなった ▪ 複数の分析ツールにわたりセキュリティ要 件を集中化する必要がありました ▪ オンプレ-クラウドへの移行期間中もユー ザーへの影響無し ▪ 複数のビジネスツールに対してデータの 整合性を確保 ▪ 一貫したセキュリティ - 複数の分析ツー ル間でのセキュリティの同期化 ▪ アジリティ - 適切なガバナンス構造によ る新しいデータソースの迅速なプロトタ イプ作成 ▪ Denodoは、クラウド（AWS）で一貫し たビジネスレイヤーを形成し、データ ソースへの直接アクセスを防ぎます ▪ Denodoは、Redshift、Snowflake等他の クラウドおよびオンプレミスのソースに データを統合し、Tableau、Pentaho BA などにフィード ▪ 複数の分析ツール間で安全なアクセスを 確保するための中央セキュリティレイ ヤーとして機能
- 30. 30 30 クラウドへのデータ移行 – Logitech社
- 31. 重要なポイント 31
- 32. 32 ポイント! データ仮想化によって直感的にクラウド移行を実現できます。 • 事前に計画を立て、適切なプロダクトを選ぶことで、クラウドへの移行は容易に • クラウドはデータジャーニーの一部として必要不可欠 データの再配置や複製よりも、データ仮想化によって価値を引き出す ことにより多くの時間を • Denodoプラットフォームにより、オンプレークラウド統合、クラウドへの 移行時、複雑なマルチクラウド環境における課題を解決し、 クラウド移行、クラウド連携が容易に 様々なデータ統合のニーズに対処してリアルタイムのインサイトを提供できる データ統合プラットフォーム
- 33. Q&A
- 35. ありがとうございました! © Copyright Denodo Technologies. All rights reserved 特に指定がない限り、本PDFファイルのいかなる部分も、Denodo Technologiesからの書面による事前の許可なく、 コピーおよびマイクロフィルムなど、いかなる電子的または機械的な形式または手段によっても、複製または利用することはできません。