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 企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)を後押しすべく、クラウド上のデータ活用基盤の開発競争が激しさを増している。中心となるのはAWS(Amazon Web Services)、Microsoft Azure、GCP(Google Cloud Platform)、いわゆる世界3大クラウドだ。

 データを「集める」「ためる」「分析する」といった目的に向けて各クラウドが提供するサービスは数多い。オブジェクトストレージや各種データベース、DWH(データウエアハウス)、ETL(Extract、Transform、Load)ツールやBI(ビジネスインテリジェンス)ツール、各種AI(人工知能)など、データ活用に欠かせない機能をユーザーは手軽に使える。

クラウドが提供するデータ活用機能の例
クラウドが提供するデータ活用機能の例
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 ここにきて進化が著しいのがDWHサービスだ。AWSの「Amazon Redshift」は2019年12月に第3世代に当たるインスタンス「RA3」を発表。「製品のアーキテクチャーを刷新し、コンピュートとストレージそれぞれを任意に選べるようにした」(アマゾン ウェブ サービス ジャパンの瀧澤与一 技術統括本部 レディネス&テックソリューション本部 本部長)。その結果「他のクラウドDWHに比べて価格性能比で最大3倍のパフォーマンス」が出るという。

 ここで比較対象に挙げているDWHが、Redshiftにとって最大の対抗馬であるグーグルの「BigQuery」であるのは明らかだ。アクセンチュアの福垣内孝造テクノロジーコンサルティング本部 テクノロジーアーキテクチャグループ クラウドソリューションアーキテクトは、「大量データの扱い方でBigQueryが優れていることが広く知られてきた。だから今、AWSもAzureも相次いで同じようなサービスを出してきた」と説明する。

 Azureは従来のAzure SQL Data Warehouseの進化版と位置づける「Azure Synapse Analytics」を2019年11月に発表。「内包するApache Sparkで大規模並列にデータを分析できる。スピードはBigQueryより速い」(日本マイクロソフトの岡本剛和Azureビジネス本部 プロダクトマーケティング&テクノロジ部 エグゼクティブプロダクトマネージャー)という。