動画の再生障害のお知らせ:動画の一部が再生できない事象が発生しています。中山秀夫パブリッククラウドサービスの分野で2019年のトレンドの1つになりそうなのが、あらゆるデータをため込むストレージを指す「データレイク」だ。2018年には、ダイソーやマイナビをはじめとしてデータレイクを構築するユーザー企業が日本でも登場した。Services)はクラウドサービスのAWSで、米マイクロソフト(Microsoft)はAzureでそれぞれデータレイクの専用サービスを提供し始めた。2019年はデータレイクの普及が一層進むだろう。データレイクは従来存在しなかったシステムだ。ここに来てクラウド事業者が力を入れているのか。いった非構造化データも一元的に集約したストレージのことだ。データを集約するストレージとしては以前からデータウエアハウス(DWH)がある。データレイクは2つの意味でDWHとは異なる特性を持つ。1つは、DWHには分析で使う構造化データに絞って格納するのに対して、データレイクは使うかどうか分からないデータも含めて全て格納しておける点。データレイクには「使う可能性があるデータなら何でも入れておく」という考えが根底にあり、そのためデータ量はDWHより桁違いに多くなる。ストレージに特化、データ活用基盤は分離DWHはストレージとデータベース管理システム(DBMS)というデータ活用基盤が一体化した仕組みだが、データレイクはストレージに特化している。これがもう1つの違いだ。データレイクでもデータ処理サービスを組み合わせて多少のデータ加工をするが、クエリーを実行したり機械学習モデルをトレーニングしたりするデータ活用基盤は分離させたうえで、基本的にはデータが必要になるたびにデータレイクから読み出して使うのが一般的だ。データはデータレイクだけに置けばよい。データレイク本体には、比較的低速だが安価な特性を持つ「オブジェクトストレージ」というクラウドサービスを使う。S3」標準ストレージの場合、100テラバイトで月額2450ドルだ(東京リージョンの税別価格、データ操作のリクエスト料金はわずかなので除く)。Glacier」にデータを移すと、月額料金はこの5分の1程度になる。オブジェクトストレージから毎回データを読み出して分析するので処理は遅くなるが、運用コストは下がる。これにより「使う可能性があるデータなら何でも入れておく」という使い方が実現できる。データレイクとDWHはどちらか1つを使うものではなく併用するのが一般的だ。データレイクを構築しておき、そこからBI(ビジネスインテリジェンス)ツールなどで使うデータだけをDWHに複製する、という具合である。DWHにデータを格納すると、データ量に制限はあるが、データレイクから毎回読み出すより高速に処理できる。26社DX戦略レポート。DXで成果を上げるために不可欠な情報がこの1冊に。現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法500万社が導入。情報銀行の成り立ち、事例、現状課題やその行方を網羅。経営戦略である以上、「会計」の知識やスキルが欠かせません。