Microsoft Azure Workshop day2

“構造化” データ
表形式で表せる
“非構造化” データ
表形式では表せない

データストア
スト
レージ
データベース
RDB その他

データ形
式
データサ
イズ
スケール
と構造
データ間
の関係性
整合性モ
デル
スキーマ
の柔軟性
同時実行
性
データの
移動
データの
ライフサ
イクル
製品がサ
ポートす
る機能
パフォー
マンス
スケーラ
ビリティ
データ複
製
同期と遅
延
信頼性
製品の制
限
PaaS/IaaS
データ配
置場所
移植性
ライセン
ス
総コスト
とコスト
効率
セキュリ
ティ
監査
ネット
ワーク
開発者の
スキル
利用者の
スキル
クライア
ントツー
ル
処理内容
バック
アップ

機能要件
セキュリ
ティ
非機能要件
DevOps
(Productivity)
管理とコス
ト

データ形式構造化/半構造化/非構造化
トランザクションデータ、JSON オブジェクト、利用統計情報、
検索インデックス、フラットファイル、画像、動画、・・・
データサイズ行/アーティクル/ファイルなどのサイズ、1日/1週間/1か月/1年の
のサイズ、
経年増加、保持期間最大のサイズ
エンティティは単一/複数のドキュメント、テーブル、コレク
ションの分割可否
スケールと構造ストレージの総容量、パーティション分割の可否、エラス
ティック構造の
必要性
リレーションシップ一対一/一対多/多対多、物理的なリレーションの可否、
同一データセット内の結合、外部データセットとの結合
整合性モデル ACID 特性（参照整合性）/Base 特性（結果整合性）の必要性、
トランザクションなし

スキーマの柔軟性固定スキーマ/書き込み時スキーマ/読み取り時スキーマ、ス
キーマ変更の
可能性・頻度
同時実行オプティミスティック/ペシミスティック同時実行制御
参照と更新の同時実行性、更新と更新の同時実行性
同時実行ユーザー数、データのバージョン管理
データの移動中間データストアとしてデータの移動が発生するか、最終的な
データストアとして保存・参照されるだけか
データライフサイクル保存・書き込みだけか、更新頻度、読み取り期間、削除サイク
ル、
読み取り頻度が減ったデータをコールドスタンバイ化
サポート機能集計/グルーピング/他複雑な関数の必要性、インデックス作成、
フルテキスト検索、MapReduce、他の特定機能の必要性

パフォーマンスと
スケーラビリティ
分析/更新における参照レスポンス、データ更新時のレスポンス、
バッチ処理におけるスループット、集計/分析の処理時間、並列
数、
ワークロード負荷
信頼性 RASIS（Reliability、Availability、Serviceability、Integrity、
Security）
故障率、障害/災害を意識したフォールトトレランスレベル、
自己メンテナンスの範囲、バックアップ/リストア
レプリケーション遠隔地処理遅延時間、遠隔地へのデータ同期（レプリケーショ
ン）の
必要性、データ同期ソリューション
制限製品によるスケール/接続数/スループット/他の機能制限

管理されたサービス PaaS で機能が充足しているか、IaaS が必要となってくるか
利用可能なリージョンサービスを展開する国や地域、ユーザーが利用する国や地域
移植性既存システムの有無と移行の必要性、移行方式、ハイブリッド
ライセンス有償製品、OSS、ライセンスの種類、月額課金にライセンスが
含まれるか、購入における制限
総コスト初期導入コスト、運用コスト、ライセンス料
コスト効率データ分割を利用したコスト低減策、多機能で高額なデータス
トアが
必要か機能が限定的でも低価格なデータストアで良いか、
コールドスタンバイを利用したコストセーブ

セキュリティ認証、認可、ID管理、暗号化の有無と種類
監査監査の必要性、監査方法、監査項目
ネットワーク要件オンプレとクラウド相互通信、クラウドのみ限定、リージョン
間の接続、
インターネット接続、通信制御、Point to Site/Site to Site、
専用線接続、サービスネットワーク/管理ネットワークの分離、
使用するプロトコル

スキルセット OS、ミドルウェア、プログラミング言語、開発ツール
開発/運用担当者のスキル、ユーザーのスキールとトレーニング
クライアントユーザー/管理/開発者の端末、クライアントツール
Windows/Mac/Linux、PC/タブレット/スマートフォン
専用アプリケーション/汎用アプリケーション

すべてを同等に考える必要はありま

オンプレ RDBMS
連動型
ETL
PaaS RDB
IaaS +
PaaS NoSQL
https://azure.microsoft.com/ja-jp/product-categories/databases/

• OS や SQL Server のパッチ
マネージメントおよびアッ
プグレード作業不要
• 高可用性（HA）構成
• SLA 99.99 %
• 解りやすく使いやすい SQL
Database 管理ポータル
• スケールアウト
• Azure 管理ポータルでの容
易な設定
• 迅速なアプリケーション開
発
• Visual Studio などの開発
ツールとの高い親和性
• 内部設置型の SQL Server
と同じアーキテクチャ
• 内部設置型および Azure
VM 上の SQL Server との
同期フレームワークを提供

fully featured RDBMS
transactional processing
rich query
managed as a service
elastic scale
internet accessible http/rest
schema-free data model
arbitrary data formats

• 内部設置型の SQL Server と同じ方法でアクセス・管理できるため、移行コストを
抑えられる
• これまで培ったリレーショナルデータベースの設計スキルや Transact-SQL プログ
ラミングのスキルを活かすことができる
• 内部設置型の SQL Server に付随する各種管理オーバーヘッド（ハードウェアのメ
ンテナンスとか、容量拡張とか）が必要ないため、 IT 部門の負担はほぼゼロ
• プロビジョニングは数分で実行され、サービスインまでの期間の大幅短縮と初期
コストが減少
• 使用率や負荷が大きく変動しても耐えられるだけの柔軟性を備えている
• データの冗長コピーを複数の物理サーバーにレプリケートしており、データセン
ターのハードウェア障害時は自動フェールオーバーによって可用性とビジネスの
継続性が担保されている
• データの増大や利用ユーザーの増加に合わせてサービスやストレージサイズも拡
張可能
• 逆に、サービスやストレージサイズを縮小することも可能
• 従量料金モデルのため、使用したストレージに対して料金が発生
• クライアントとサーバー間の通信に内部設置型の SQL Server と同じ表形式データ
ストリーム (TDS) プロトコルを使用しているため、Windows クライアントアプリ
ケーションから Web アプリケーションまで、これまでと同じ手法で開発ができ
る

論理データベース３つの物理的なデータベースの複製
プライマリセカンダリセカンダリ

データベース
SQL Server
OS
Azure が管理
利用者が管理
VM上の SQL Server
ホスト OS
仮想化
フルコントロール
データベース
SQL Server
OS
仮想化
ホスト OS
容易な管理

オンプレミス
共有
低コスト
専有
高コスト
管理工数高管理工数低
クラウド

項目 SQL Server SQL Database
冗長構成 SQL Server の高可用性機能
を使用し個別に構成
既定で DC 内の3重化構成
(SLA:99.99 %)
Geo レプリケーションで
リージョン間の冗長構成が
可能
Premium / Business
では、ゾーン冗長 /
読み取りスケールを利用可
能
トランザク
ション分離レ
ベル
ロック方式 (Read
Committed) が既定、行
バージョン管理方式への変
行バージョン管理方式
(RCSI または、
が既定

自動バック
アップ
ポイントタイム
復元
エクス
ポート
エクスポート時
点への復元 Bacpac ファイル
Azure SQL Database
プライマリーレプリカ
セカンダリレプリカ
アプリケー
ションからの
読み取りと書
き込み
データセンター内 (三
重化)

コントロールリング
テナントリング

Azure SQL Database
プライマリーレプリカ
アプリケー
ションからの
読み取りと書
き込み
東日本リージョン
西日本リージョン
東アジアリージョン
西ヨーロッパリージョン

Database Transaction Unit (DTU) とは
参考：データベーストランザクションユニット (DTU) とエラスティックデータベーストランザクションユニット (eDTU) の説明
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/sql-database/sql-database-what-is-a-dtu
DTU
使用率

vCore モデル
DTU モデル vCore モデル
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/sql-database/sql-database-service-tiers-vcore

vCore モデル別の違い
モデル SLA 説明
汎用 99.99
％
ほとんどのビジネスワークロードに最適でバランスの
とれたオプション
Azure Premium Storage ページ BLOB を使用
Business
Critical
IO要件の高いビジネスアプリケーション
分離された複数のレプリカを使用した最高の耐障害性
ローカルSSDストレージを使用
SQL Server の Azure ハイブリッド特典を使用すること
で
ライセンスコストを減らすことも可能
Premium ≒ Business Critical

AzureAzure
Saas
Azure
Public
Cloud
Office 365Office 365

53
Control
Node
SQL
DB
Compute
Node
Compute
Node
Compute
Node
Compute
Node
SQL
DB
SQL
DB
SQL
DB
SQL
DB コンピュート層
• スケールアウト・ダウ
ン可能
• 停止可能
データはストレージ層
MPP処理
コンピュート層とスト
レージ層を分離するこ
とで、スケール
アウトを容易にし、同
時に
課金も柔軟にする
DMS
DMS DMS DMS DMS
Compute
Node
SQL
DB
DMS
プレミアムストレージ（SSD）

54
Geo-
replicated
Restore from
backup
SQL Data
Warehouse backups
sabcp01bl21
Azure Storage
sabcp01bl21

56
詳細は下記URL参照
https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/sql-data-warehouse/gen1/
https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/sql-data-warehouse/gen2/

57
0-4 TBs
4-8 TBs
8-12 TBs
12-16 TBs
16-20 TBs
20-36 TBs
36-48 TBs
48-60 TBs
60-80 TBs
80-160 TBs
>160 TBs
100 200 300 400 500 600 1000 1200 1500 2000 3000 6000
推奨スタートサイズ
任意に指定可能な範囲

61
ターンキー
形式の
グローバル分散
すべてのデータを自動的に
世界中の Azure リージョンにレプリケート

63
ドキュメント
キー/バリュー
グラフ
列指向形
SQL (DocumentDB)
MongoDB
Azure Table Storage
Gremlin グラフ
Cassandra (Preview)

64
Read < 2 ms
Writes < 6 ms
Read < 10 ms
Writes < 15 ms
99%50%

65
9 PM PST
少ない
スループット
多くの
スループット
多くの
スループット
少ない
スループット
11 PM PST11 PM PST

66
01
Strong
Bounded Staleness
Session
Consistent Prefix
Eventual
整合性
パフォーマンス
高可用性
02 04
03
05

67
詳細は下記URL参照
https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/cosmos-db/
https://www.documentdb.com/capacityplanner

要求ユニット (RU)
% IOPS% CPU% メモリ

GET
POST
PUT
Query
…
=
=
=
=

最小 RU/秒
最大 RU/秒
入力リクエスト
レプリカが
休止状態
レート制
限
レート制限な
し

71
Call Log Files
Customer Table
Call Log Files
Customer Table
Customer
Churn Table
Data Sources Ingest Transform & Analyze Publish
Customer
Call Details
Customers
Likely to
Churn

74
LINKED SERVICE 1
接続先情報+資格情報
LINKED SERVICE 2

Data Set 1
データ構造
フォルダ名/(ファイル名)
LINKED SERVICE 1
データの実体

データのコピー
データの変換/分析
• DATA SET 間のデータコ
ピー
• LINKED SERVICE (コンピューティングサービス)を活用したデータの変換/分析

・・・
https://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/articles/data-factory-create-pipelines/

Power BI Power BI Embedded
データとコントロールを
関連付けることで多彩な
ダッシュボードの表現が可能
ダッシュボードを
自社のソリューションに
組み込むことで
可視化部品として利用可能

モデル化
配信分析/オーサリング
モデル化

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