Azureでデータの連携を取る方法

最終更新日：2026年8月10日

1.はじめに

項目	Microsoft Azure	AWS	Google Cloud
シェア（国内）	約30%	約35%	約15%
強み	Microsoft製品連携	サービス数・実績	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	AZ-900 / AZ-104	CLF / SAA	ACE / PCA

現代のビジネスニーズにおいて、AzureやAWS、いずれかのクラウドサービスを利用している企業や、オンプレミス環境とクラウド環境を連携させたハイブリッドクラウドとしてデータの連携を図っている企業。そして異なるクラウドサービス同士をVPN接続で繋ぐマルチクラウドでデータの連携を図っているなど、さまざまな方法が存在します。
しかし、会社の資産ともいえる「データ」をどこに保存するか、どう連携していくかなどの問題が浮上してきます。当記事では、クラウドサービスの１つである「Azure」が持つ「Azure Data Factory」という機能を用いた連携について展開します。

2.Azureでのデータ連携

1.「Azure Data Factory」を活用

「Azure Data Factory」とは一般的には「ETL(Extract:抽出/Transform:変換/Load:読み込み)」同様、あらゆるデータソースからデータのコピーや移動、フォーマットの変換、加工処理を担うことを定義とし、利用者が記したスケジュールに沿ってそれら処理を実行する「データ統合サービス」になります。PaaSをベースとした従量課金をデータ処理にあてがっているため、サーバー、ミドルウェアの構築、維持や管理の運用に対する手間がかかりません。また処理能力の拡大・縮小はAzure Portalから操作できます。
「Azure Data Factory」を活用する利点、それはこの機能が持つ特徴にあります。それはAzure内にあるリソースのみならずAzure外部にあるデータソースとも連携がとれるという特徴を有しています。オンプレミス環境側にあるデータ、Azure以外のクラウドサービス「AWS」や「Google Cloud」などに存在するデータといった環境をまたいで連携が取れます。つまり、ハイブリッドクラウド、マルチクラウドとして「Azure Data Factory」を利用していくことが可能となります。

2.「Azure Data Factory」の有無でデータの連結が変わる

「Azure Data Factory」はAzureがもつ「データ統合サービス」であり、各企業はこの機能を活用してあらゆる種類のデータソースを管理・連結させています。
データソースでは、「オンプレミス/クラウド内のデータソース」や「構造化が成されたもの/されていないもの」あるいは「半構造化が成されたもの」などさまざまなソースが存在します。「Azure Data Factory」ではそれらデータソースを管理しETLを自動的に実行します。この機能を使用する/使用しないのいずれかにおいて、以下のような結果となりえます。

• 使用する場合
  「Azure Data Factory」を使用した場合、データパイプラインによる「データアクティビティ」を通してオンプレミス/クラウドの両環境中にあるデータソースをストアからクラウドに一元化し、データストアへと移動を行ってより詳しくデータの分析を行います。
  例としては「Azure Data Lake Storage」を利用してデータの収集を行った後、後続の分析基盤を利用してデータの分析処理を実施することができます。
• 使用しない場合
  「Azure Data Factory」を使用していない場合、データ移動のコンポーネントの構築、もしくはデータソースと合わせて処理を統合できるカスタムサービスの作成のいずれかを行う必要があります。これらを実行の運用において、システム統合と保守といった面でコストがかかる上、制御機能の用意ができない等の問題が発生します。

3.データ連携のあり方を変えた存在

1.iPaaS

「データの連携」において従来であれば「Azure DataFactory」のようなETLツールを活用して実行をしてきました。他の方法としてESBといった共通のプラットフォームに接続することで相互関係を形成して、データの連携を図ってきました。しかし、このままの運用ではオンプレミス環境と複数台のクラウドが混在し、それぞれが複雑に絡み合った「複雑な状態」を形成する羽目になります。
オンプレミスとクラウドの「ハイブリッド環境」中にあるデータやアプリケーションの連携問題解決として登場したのが「iPaaS」と呼ばれるクラウドサービスがあります。
「iPaaS」とは、個々のあるいは複数の組織内に存在するオンプレミス/クラウドの、プロセスやサービス、アプリケーション、データ同士を連結させたり統合させたりできるサービスになります。また、正確にはオンプレミスとSaaSサービスの連携、もしくはSaaS同士の連携を組みことができます。
またAzureでは「Azure Logic Apps」というクラウドサービスが「iPaaS」の位置づけとなっています。

2.「iPaaS」が注目されるわけ

「iPaaS」がサービスとして提供していることは、異なるもの(アプリケーションやシステムなど)同士のデータを連携、統合できることに大きな利点とそのサービス内容に起因します。
まず「iPaaS」が可能とする「統合」や「連結」というワードです。急速なクラウドの進展・普及によって「統合」という作業そのものが一時複雑化しました。とはいえ、専門とするエンジニアにかかれば統合の管理は可能ですが、それに割く人員と費用そして時間にコストがかかっていました。しかし、「iPaaS」の登場により、作業効率とコストが大幅に改善されました。「iPaaS」はツールセットというより「ソリューション」というものになります。それゆえにこれまで抱えていた問題解決の一策として導入されました。
次に「iPaaS」には以下のようなメリットがあります。

• 過去データの有効利用
  「クラウドサービス」が普及する以前は「オンプレミス環境」でシステムを利用していたことにあります。多くの場合がシステム単体で完結するものであったゆえに、会社資産となるデータもそのシステムでしか活用できないのが現状でした。そこからクラウドの普及と進展が始まり多くの企業が切り替えを行いました。ここで問題になるのが「オンプレミス環境上に取り残された大量のデータ」です。手動でチマチマ移動させては時間と効率性が悪く、かといって簡単に捨てるわけにもいきません。しかし、「iPaaS」の登場により、オンプレミス環境からのデータ移動が簡単に行え、無駄なコストを割く必要がなく、過去データの有効利用ができます。つまり、「iPaaS」はシステムとデータを繋ぐ「架け橋」と言えます。
• SaaS同士でのシステムやデータの連携
  各部署によって異なるSaaSサービスを利用している場合、サービスが異なればもちろんのことながらデータ管理のやり方も異なります。しかし、「iPaaS」は異なるもの同士をつなげる「架け橋」であるため、異なるもの同士を統合、連結を行うと同時に、混在することができる環境の構築をも「iPaaS」は行ってくれます。

押さえておきたいポイント

• 「Azure Data Factory」はPaaSベースのデータ統合サービスで、Azure内のリソースだけでなく、オンプレミスやAWS・Google Cloudなど他クラウド上のデータソースともパイプラインで連携できる。
• 「iPaaS」（Azureでは「Azure Logic Apps」が該当）は、アプリケーションやSaaS同士を軽量なワークフローで結びつける統合サービスで、大規模なETL処理が主目的の「Azure Data Factory」とは役割が異なり、要件に応じて使い分け・組み合わせが可能。
• クラウドサービスは機能の新設・統合・廃止が頻繁に行われるため、実際に設計・構築する際は必ずAzure公式ドキュメントで対象サービスの最新の提供状況・仕様を確認する。

よくある質問

「Azure Data Factory」と「Azure Logic Apps」（iPaaS）は何が違うのですか？

「Azure Data Factory」は大量データのコピー・変換・スケジュール実行を担うETL/ELT向けのデータ統合サービスで、データパイプラインの構築に強みがあります。一方「Azure Logic Apps」はイベントやトリガーをきっかけに、アプリケーションやSaaS同士のワークフローを自動化・連携させるiPaaSで、より軽量な業務プロセスの統合に向いています。両者は排他的なものではなく、Data Factoryのパイプラインから Logic Apps を呼び出すなど、組み合わせて利用されるケースもあります。

記事で触れられていた「Azure Data Lake Analytics」は今も使えますか？

「Azure Data Lake Analytics」は2024年2月29日に提供が終了しており、現在は新規利用も既存環境の継続利用もできません。同様の分析用途では「Azure Synapse Analytics」や「Azure Databricks」への移行が案内されています。既存の設計・提案書等にこのサービス名が残っている場合は、最新のAzure公式ドキュメントを参照のうえ置き換えを検討してください。

オンプレミス環境のデータをAzureと連携させる場合、何が必要ですか？

オンプレミス側にあるデータソースへ安全にアクセスするために、「セルフホステッド統合ランタイム（Self-hosted Integration Runtime）」をオンプレミス側に配置するのが一般的です。加えて、通信経路としてVPN接続や専用線（ExpressRoute）などのネットワーク構成、認証情報の管理方法もあわせて検討する必要があります。具体的な構成は要件によって異なるため、導入前にAzure公式ドキュメントや専門家への相談をおすすめします。

4.まとめ

クラウドサービスの普及に伴い、会社資産であるデータを取り扱うにあたって、作業する環境が異なれば開くことすらままなりませんでした。しかし、「iPaaS」の登場によって異なる環境、システムの統合が行われることによって、過去データも有効に活用できるようになりました。
同様に「Azure Data Factory」では、ハイブリッドクラウド/マルチクラウドのようなクラウド間での垣根を超えてのデータ統合および連結処理が行えます。
しかし、いずれもメリットだらけというわけではありません。必ず裏には「デメリット」というモノが存在します。これとどう向き合って作業運用に導入するかを検討したうえで、導入することで効率性は飛躍的に向上します。