すべてのビジネスは、迅速なビジネス判断と迅速な顧客サービスのために、リアルタイムのデータを必要としています。 これらのデータは、クラウド、ソーシャルメディアプラットフォーム、業務システム、Webサイトなどに散在しています。 データの仮想化は、データのサイロをなくし、企業データへのアクセスを容易にするのに役立ちます。
データ仮想化は、データ統合技術の一種で、データにリアルタイムでアクセスできるようにする技術である。 このブログでは、それについて学び、いくつかの使用例とともにその長所と短所を説明します。
データ仮想化とは？
データの仮想化とは、論理レベルで抽出したレイヤーを追加していくデータの取り扱い方法です。 その結果、ユーザーはデータの元の形式や保存場所などの技術的な詳細を気にすることなく、異種のデータセットにアクセスし、変更することができます。
ユーザーは、単一のインターフェースですべてのデータにアクセスすることができます。 大きなデータブロックを物理的に移動させる必要がなく、代わりに実データへのポインターを使用する。 これにより、データの保存が容易になり、より速くデータにアクセスできるようになりました。
データ仮想化の長所と短所
データの仮想化は、より速く、より柔軟で、より優れたビジネスインテリジェンスの運用を実現します。 活用には、いくつかのメリットと同時に、潜在的なデメリットもあります。 データ仮想化を活用することで、以下のようなメリットがあります。
- リアルタイムでのアクセス データの仮想化により、データを物理的に再配置することなく、仮想層または論理層を介してソースデータにリアルタイムにアクセスし、操作することができます。
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- 費用対効果が高い。データ仮想化の導入は、統合ストアを別途構築するよりも少ないリソースとコストで実現できます。
- データガバナンスとセキュリティの向上。 データ仮想化により、管理者は単一の仮想データファブリックによって、データのガバナンスとセキュリティを一元的に管理することができます。 また、アクセスレベルを管理することも可能です。
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- 複雑さを軽減。組織のすべてのデータが単一の仮想レイヤーを介してアクセスできるようになり、幅広いユーザーとアプリケーションに対応できるようになりました。
- セルフサービス機能。 ビジネスユーザーは、必要なレポートや分析を構築し実行するために、データの形式や場所を気にする必要はありません。
データ仮想化はビジネスにとって有益なものですが、いくつかの短所もあります。 話し合いましょう。
- 検査結果を探すのにかかった時間 仮想データベースは、テスト環境を構築する際に多くの時間を節約することができますが、その過程で多くの時間が失われています。 QAエンジニアは通常、テストデータの収集に追われる。 数百万、数十億のレコードを持つデータベースは、この時間を短縮するだけである。
- ネットワークトラフィックコストが高い。 完全な制作ファイルはデータサーバーに保存されます。 ただし、省スペースのために圧縮されています。 これらの処理の数と強度は、あらゆるコストを伴う相当なネットワークトラフィックを発生させます。
- 単一故障点。 仮想化サーバは、すべてのデータソースへの唯一のアクセスポイントであるため、単一障害点が発生することがよくあります。 すべての業務システムは、サーバーがダウンするとデータフィードを失うリスクがあります。
- バッチデータには対応していません。統合方式は、様々な状況下で必要とされる、データの一括・一括転送をサポートしていません。
データ仮想化ユースケース
これは、さまざまなデータソースとそれを利用する人々の間にレイヤーを追加することを意味します。 ビジネスの世界での用途は1つではありません。 それでは、いくつかのユースケースを探ってみましょう。
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データ統合
仮想化の最も一般的な応用は、データ統合でしょう。 ビッグデータ、クラウド情報、ソーシャルメディアなど、企業にはさまざまな種類のデータが存在します。
データの仮想化により、ユーザーは必要なデータにアクセスするために、それぞれのデータの保存場所や形式を詳細に理解する必要がなくなります。
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ラピッドプロトタイピング
論理データウェアハウスのデータ仮想化コンポーネントは、必要に応じてデータを本番環境に移行するための迅速な設定、反復、実体化を可能にします。 内蔵エンジンは、プロトタイプデータがどのように使用されるかを分析し、データベースの自動インデックス作成など、制作に必要なストレージの推奨を行う。
企業は、より賢明な意思決定を行い、顧客を喜ばせ、競争に打ち勝つために、データ資産をより有効に活用する必要があります。
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開発業務での使用
チームは、アプリケーション開発プロセスにおいて、データ以外のすべてを自動化することがほとんどで、顧客とアプリケーションの関わり方を変えています。 データの仮想化により、これらのチームは、本番環境に十分なデータを簡単に接続し、入手し、利用することができます。
開発チームがデータの展開や管理の制限をなくし、開発者やテスターのためのデータの計算やコピーに必要なリソースを削減することができます。
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大規模なデータセットの分析
データ仮想化は、さまざまなデータソースに依存するラージデータや分析のニーズに特に適しています。
電子メール、ソーシャルメディア、携帯電話の使用状況など、Oracleのような従来のデータベースの範囲を超えたビッグデータが収集されているのは、ほんの一例です。 だからこそ、さまざまな方法論に対応できるのです。
結論
データの仮想化は、別々のプラットフォームに格納されているデータを扱うための優れた方法です。 ユーザーにとってビジネスフレンドリーかつデザイン性の高いデータ表示を必要とする場合、良いビジネスプランになります。
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