Azure Database Migration service
Azure Database for MySQL
Azure Database for PostgreSQL
この記事では、Azure アーキテクチャ センターで説明されているAzure データベース ソリューションの概要について説明します。
リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) とビッグ データ ソリューションを比較する図。
Apache®、Apache Cassandra®、Hadoop ロゴは、米国やその他の国における Apache Software Foundation の登録商標または商標です。 これらのマークを使用することが、Apache Software Foundation による保証を意味するものではありません。
Azure Database ソリューションには、従来のリレーショナル データベース管理システム (RDBMS と OLTP)、ビッグ データと分析ワークロード (OLAP を含む)、およびNoSQLワークロードが含まれます。
RDBMS のワークロードには、オンライン トランザクション処理 (OLTP) とオンライン分析処理 (OLAP) が含まれます。
組織内の複数のソースから得られるデータは、データ ウェアハウスに統合できます。
ETL (抽出、変換、ロード)、または ELT (抽出、ロード、変換) プロセスを使用して、ソース データを移動および変換できます。 RDBMS データベースの詳細については、
ビッグ データ アーキテクチャは、大規模なデータや複雑なデータのインジェスト、処理、分析を処理するように設計されています。 ビッグデータソリューションは通常、大量のリレーショナルデータと非リレーショナルデータ（従来のRDBMSシステムは保存に適していない）を含みます。 これらは通常、データレイク、デルタレイク、およびレイクハウスのようなソリューションを含みます。 アナリティクスアーキテクチャ設計の詳細を参照してください。
NoSQLデータベースは、
この記事では、Azure データベースについて学習するためのリソースを提供します。 ニーズに合わせたアーキテクチャを実装する方法と、ソリューションの設計時に考慮すべきベスト プラクティスについて概要を説明します。
データベースのニーズに対応するために利用できる多くのアーキテクチャを用意しています。 また、基礎となるソリューションのアイデアも用意しています。これには、必要になるすべてのコンポーネントへのリンクが含まれています。
Azure上のデータベースについて学習する
ソリューションのアーキテクチャについて考えるときは、適切なデータストアを選択することが重要です。 Azure上のデータベースを初めて使用する場合は、Microsoft Learn を開始することをお勧めします。 この無料のオンラインプラットフォームは、インタラクティブな学習のためのビデオとチュートリアルを提供します。 Microsoft Learn には、開発者やデータ アナリストなどの仕事の役割に基づいたラーニング パスが用意されています。
最初に、Azureのさまざまなデータベースとその使用方法の一般的な説明から始めることができます。 Azureデータ モジュールおよび Azure でデータ ストレージ アプローチを選択することもできます。 これらの記事は、Azure データ ソリューションの選択肢を理解し、特定のシナリオで一部のソリューションが推奨される理由を理解するのに役立ちます。
役立ちそうな学習モジュールはこちらです。
Azure - Deploy Azure SQL Database
- Azureデータベースサービスと分析サービスを探索する
Azure SQL Database - Azure Cosmos DB
- Azure Database for PostgreSQL
- Azure Database for MySQL
- Azure VM 上の SQL Server
本番環境へ移行
リレーショナル データの処理に役立つオプションを見つけるために、次のリソースについて検討してください。
- 複数のソースからデータを収集するためのリソースと、データ パイプライン内でデータ変換を適用する方法については、Azure の
Analytics に関するページを参照してください。 - 大規模なビジネス データベースを編成して複雑な分析をサポートする OLAP については、「オンライン分析処理」を参照してください。
- ビジネス インタラクションが発生したときに記録する OLTP システムについては、「オンライン トランザクション処理」を参照してください。
非リレーショナル データベースでは、行と列の表形式のスキーマを使用しません。 詳細については、「非リレーショナル データと NoSQL」を参照してください。
大量のデータをネイティブな未加工の形式で保持するデータ レイクについては、「データ レイク」を参照してください。
ビッグ データ アーキテクチャは、従来のデータベース システムには多すぎる、または複雑すぎるデータのインジェスト、処理、分析を処理できます。 詳細については、「ビッグ データ アーキテクチャ」と「分析」を参照してください。
ハイブリッド クラウドとは、パブリック クラウドとオンプレミスのデータセンターを組み合わせた IT 環境のことです。 詳細については、Azure Arc Azure データベースと組み合わせることを検討してください。
Azure Cosmos DBは、最新のアプリ開発のためのフル マネージド NoSQL データベース サービスです。 詳細については、「Azure Cosmos DB リソース モデルを参照してください。
Azureとの間でデータを転送するためのオプションについては、「データを Azure との間で転送する」を参照してください。
ベスト プラクティス
ソリューションの設計時には、これらのベスト プラクティスを確認してください。
| ベスト プラクティス | 説明 |
|---|---|
| Azure Cosmos DB を使用したトランザクショナル・アウトボックス・パターン | 信頼性の高いメッセージングと確実なイベントの配信のために、Transactional Outbox パターンを使用する方法について説明します。 |
| 待機時間の短縮と高可用性を実現するために、一部のアプリケーションは、そのユーザーの近くにあるデータ センターにデプロイする必要があります。 | |
| セキュリティのベスト プラクティスは、データベース侵害の防止、検出、および対応に役立ちます。 | |
| ポイントインタイム リストア機能Azure Cosmos DBについて説明します。 | |
| Azure Cosmos DBには、高可用性を実現するための複数の機能と構成オプションが用意されています。 | |
| データベースは、アーキテクチャの単一障害点にならないようにする必要があります。 |
テクノロジの選択
Azure データベースで使用するテクノロジには多くのオプションがあります。 次に示す記事は、目的のニーズに最適なテクノロジを選択する際に役立ちます。
- データストアの選択
Azure Azure Azure Azure Azure - Azure で検索データストアを選択する
Azure
データベースを最新の状態に維持する
Azure更新プログラムを参照して、Azure Database テクノロジを最新の状態に保ちます。
貢献者達
Microsoft では、この記事を保持しています。 次の共同作成者がこの記事を書きました。
- モヒット・アガルワル |プリンシパル クラウド ソリューション アーキテクト
関連リソース
- Azure におけるクラウド規模分析のための Adatum Corporation のシナリオ
- Azure におけるデータ管理と分析のための Lamna Healthcare のシナリオ
- SQL Server インスタンスの管理を最適化します
- Azureにおけるデータ管理と分析のためのRelecloudシナリオ
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