Azureが提供している分析製品とは？
データ分析とは？
日々進化していくIT技術の進歩によって膨大なアクセスデータ、企業における有用なデータが自動的に蓄積されていきます。
蓄積されているだけではデータの活用はできず、このデータの分析を行うことで企業における有用なデータを取得、活用することが可能になります。
そのためデータの分析はとても重要なものになります。
ここではAzureが提供している分析製品を紹介します。
Azureが提供している分析製品
Azureが提供している分析製品は様々なものがあります。
Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analyticsはエンタープライズデータウェアハウスとビッグデータ分析がまとめられた無制限の分析サービスです。
また、サーバーレスまたはプロビジョニング済みリソースのいずれかを使用し、自分の条件でデータを自在かつ大規模にクエリすることが可能となります。
これら2つの機能が1つのエクスペリエンスに統合され、データの取り込み、準備、管理、提供を行い、BIや機械学習でのニーズにすばやく対応することが可能となります。
Azure Synapse Analyticsは制限のない分析サービスで分析情報を得るまでの時間を短縮することが出来ます。
Azure Databricks
Azure Databricksであらゆるデータから分析情報を引き出してAIソリューションを構築し、Apache Spark™環境を数分のうちにセットアップして自動スケーリングし、インタラクティブなワークスペースで共有プロジェクトの共同作業を行います。
また、Azure向けに最適化され、フルマネージドの高速で使いやすい、コラボレーション対応のApache® Spark™ ベースの分析プラットフォームです。
HDInsight
HDInsightはオープンソース分析用のコスト効率に優れたエンタープライズ級のサービスです。
Azure HDInsightを使用すると、Apache Hadoop、Spark、Kafkaなど人気のあるオープンソースフレームワークを簡単に実行できます。
また Azureを使用して、楽々と大量のデータを処理し、さまざまなオープンソースエコシステムのメリットすべてを活用できます。
Data Factory
Data Factoryはコーディングまたはメンテナンスを必要としないで、シンプルかつ包括的なETLプロセスおよびELTプロセスを開発でき、またデータの取り込み、移動、準備、変換、処理を数回のクリックで行い、アクセス可能なビジュアル環境でデータモデリングを完了することができるため製品化までの時間を短縮して生産性を向上します。
Data Factoryはデータの移行や変換を調整し自動化するデータ統合サービスです。
Azure Stream Analytics
Azure Stream Analyticsはワークロード用に設計された、使いやすいリアルタイム分析サービスです。
カスタムコードと組み込みの機械学習機能を利用することで高度なシナリオ向けに拡張することが可能です。
数百万のIoTデバイスからのデータストリームをリアルタイムで処理する目的でも使われます。
Event Hubs
Event Hubsはシンプルで信頼性と拡張性の高いフルマネージド型のリアルタイムデータインジェストサービスとなっています。
任意のソースから毎秒数百万のイベントをストリーミングすることで、動的なデータパイプラインを構築し、ビジネスの課題に迅速に対応することができます。
Azureサービスとシームレスに統合することで、有益な分析情報を利用することが可能になります。
また、数百万のイベントを収集、変換、保存するハイパースケールのテレメトリインジェストサービスです。
Data Lake Analytics
Data Lake Analyticsは、ぺタバイト規模の超並列データ変換処理プログラムを、U-SQL、R、Python、.NET で簡単に開発および実行することが可能です。
エンタープライズグレードのセキュリティ、監査、サポートを備えた、フルマネージドでオンデマンドのジョブ単位課金分析サービスです。
Azure Data Explorer
Azure Data ExplorerはアプリケーションやWebサイト、IoTデバイスなどからの大量のデータストリーミングをリアルタイムに分析するためのフルマネージドのデータ分析サービスとなっています。
またあらゆる種類のストリーミングデータからの分析を単純化する機能を持っています。
まとめ
Azureが提供を行っている分析製品について簡単にですが紹介しました。
日々進化していくIT技術によってアクセスデータなどのデータが大量に取得されています。
取得したデータを活用すためにもデータの分析は重要になっています。
