Azure Data Factory

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サービス基本情報

Azure Data Factoryとは

Azure Data Factoryは、マイクロソフト社が提供するクラウドベースのフルマネージドETL/ELT基盤で、Azureクラウド上でサーバーレス型のデータ統合サービスとして利用できます。多様なコネクタを備えたクラウドネイティブな環境において、コーディング不要の直感的なインターフェースから複雑なデータパイプラインの構築と自動化が可能です。オンプレミスのデータや各種SaaSアプリケーションとのハイブリッド接続に対応しており、Azure Synapse Analyticsをはじめとする他のAzureサービスとも密接に連携します。開発したパイプラインはAzure DevOpsと統合したCI/CDによる管理が可能で、データ統合における継続的な開発・デプロイプロセスを円滑に実現します。小規模プロジェクトからエンタープライズレベルの大規模データレイク構築まで、Azure上で多様なデータソースの統合を検討する企業にとってスケーラブルに活用できるプラットフォームとなっています。

強み

コード不要のデータパイプライン構築

Azure Data Factoryは、プログラミング知識がなくてもGUI上でデータパイプラインを構築できる仕組みを備えています。ドラッグ&ドロップ操作により、データ移動や変換のフローを直感的に定義することが可能です。オンプレミスのデータベースや各種SaaSのデータをクラウド上に集約管理し、社内外に分散したデータの統合を容易に行えます。従来のSSIS開発と比較して、データ統合プロジェクトの立ち上げ期間を短縮できる点も特長の一つとなっています。複数のデータソース間の連携を視覚的に設計できるため、技術的な障壁を下げながら効率的なデータ統合基盤の構築を支援します。

柔軟なハイブリッド接続

Azure Data Factoryは、オンプレミス環境とAzureクラウド間のハイブリッドなデータ連携を支援するIntegration Runtime機能を備えています。自己ホスト型Integration Runtimeを利用することで、ファイアウォール内の社内データベースとも安全に接続でき、クラウドにデータをアップロードすることなく、オンプレミス間やクラウドとの直接的なデータ移動が可能です。これにより、既存システムを活かしながら段階的なクラウド移行を進めたり、クラウドとオンプレミスが混在する環境での統合的なデータ連携を実現できます。

スケーラブルな処理基盤とAzure連携

Azure Data Factoryは、データのボリュームやビジネスの成長に応じて処理能力を柔軟に拡張できる設計となっています。大量データの並列処理やSparkによる変換もバックエンドで自動的に対応します。Azure Synapse AnalyticsやDatabricksとの連携により高度な分析パイプラインの構築が可能であり、Machine Learningサービスと組み合わせることで、データ前処理から機械学習推論までを一貫したパイプラインとして実装できます。さらにLogic AppsやPower BIとも連動し、Azureエコシステム内でデータ統合から活用までを完結できる環境を提供しています。

注意点

Azure環境前提

Azure Data Factoryは、Microsoft Azureが提供するサービスであるため、利用にあたってはAzureのサブスクリプション契約とリソースの展開が必須となります。他のクラウドプラットフォームやオンプレミス環境のみでの単独利用はできない点に留意が必要です。基本的にはAzureの各種サービスと組み合わせて活用することを前提とした設計となっているため、導入を検討される際は、Azure環境の利用が可能かどうかを事前に確認することが推奨されます。

オンプレ接続に追加構成

オンプレミスのデータソースと連携する際は、セルフホステッド統合ランタイムのインストールおよび設定が必要です。Azure Data Factoryのクラウド環境とは別に、オンプレミス環境側にエージェントを配置する構成となるため、その分の導入作業や設定手順が追加されます。この点を考慮した上で、導入計画を立てることが推奨されます。

無料プランなし

Azure Data Factoryには常時無料で利用できるプランが用意されておらず、利用量に応じた従量課金制となっています。Azure無料枠を利用することで一定時間の試用は可能ですが、本格的な運用を開始する際には、パイプラインの実行回数やデータ移動量に応じたコストが発生するため、適切なコスト管理と予算計画が求められます。特に大規模なデータ統合を行う場合は、事前に料金体系を確認し、運用コストを見積もっておくことが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

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