summary:
これにより,ユーザーやアプリケーションがデータソースを意識することなく,リアルタイムで統合されたデータにアクセスすることが可能になる.データ仮想化は,データの物理的な移動や複製を避けつつ,複数のデータソースから情報を引き出し,一貫したインターフェースを提供することを目的としている.
データ仮想化の主要な特徴として,データソースの抽象化,リアルタイムデータ統合,データアクセスの最適化,セキュリティポリシーの一元管理等が挙げられる.従来のETL[抽出・変換・ロード]ベースのデータ統合と異なり,データを物理的に移動させることなく,必要な時に必要なデータにアクセスする「データオンデマンド」のアプローチを取る.これにより,データレイテンシの低減,ストレージコストの削減,データガバナンスの効率化等のメリットがもたらされる.
データ仮想化は,メタデータ管理,データコネクタ,クエリ処理エンジン.リアルタイムデータアクセス,セキュリティ,ガバナンス等の様々な技術的コンポーネントによって実現される.データソースコネクタは関係データベース,NoSQLデータベース,クラウドストレージ,APIエンドポイント,ファイルシステム等,様々なデータソースに接続するためのアダプタであり,JDBCやODBC,REST API,Webサービス等の標準プロトコルを使用する.メタデータレポジトリはデータソースのスキーマ,データ型,関係性等のメタデータを管理し,異なるデータソースのデータモデルを統合された論理モデルにマッピングする機能を持つ.
クエリエンジンは異なるデータソースに対するクエリを最適化し,実行するエンジンであり,分散クエリ処理や並列処理技術を活用してパフォーマンスを向上させる.クエリの分解,プッシュダウン最適化,結合最適化等の技術が適用される.キャッシュ機構は頻繁にアクセスされるデータやクエリ結果をキャッシュし,パフォーマンスを向上させる役割を担い,インメモリデータグリッドやキャッシュアルゴリズムを活用する.
セキュリティ層はデータソースごとのアクセス権限を統合管理し,エンドユーザーに対してきめ細かいアクセス制御を提供する.シングルサインオン,ロールベースアクセス制御,行レベルのセキュリティ等が実装される.データ変換エンジンは異なるデータ形式や構造を標準化し,一貫したビューを提供する.データ型変換,スキーマ変換,集計,結合処理等をリアルタイムで実行する.
データ仮想化を実現する代表的な製品・技術としては,Denodo Platform,IBM Data Virtualization,TIBCO Data Virtualization,Red Hat JBoss Data Virtualization,Oracle Data Service Integrator,Informatica Data Virtualization,Presto,Apache Drill,Apache Calcite等がある.
最新のデータ仮想化技術は,AIによる自動最適化,セマンティックレイヤーによるビジネス視点でのデータモデリング,エッジコンピューティングと連携したハイブリッドデータアクセス,グラフデータベースとの統合によるリレーショナル/非リレーショナルデータの統合ビューの提供等,より高度な機能を備えるようになっている.これにより,データサイエンティストやビジネスアナリストがデータエンジニアに依存することなく,自律的にデータ探索や分析を行える「セルフサービスBI」環境の実現に貢献している.
1980年代から1990年代初頭,企業のITシステムは複数の異なるデータベースやアプリケーションを使用するようになり,データの一貫性とアクセス性が重要な課題となった.この時期,データ統合の必要性が高まり,ETL[Extract, Transform, Load]ツールが主流となり,データを物理的に移動し,変換し,統合する手法が広まった.これにより,企業は異なるシステム間でデータを統合し,管理することが可能になった.
この段階では,データ仮想化は主にETLツールやデータウェアハウス技術を使用して物理的なデータ移動と統合を行う方法が中心であった.データ仮想化は比較的限られた用途にとどまり,主にデータ統合の一環として使用されていた.
2000年代初頭,企業のデータソースはオンプレミスとクラウドを含む多様なシステムに分散し,リレーショナルデータベースやNoSQLデータベースが普及した.この背景の中で,物理的なデータ統合を避け,仮想的にデータを統合する方法としてデータ仮想化技術が登場した.データ仮想化は,異なるデータソースからリアルタイムでデータを取得し,ユーザーに対してシームレスに提供する技術として注目された.これにより,データの移動なしに異なるシステムからデータを統合し,効率的にアクセスすることが可能となった.特に,分散データベースやデータウェアハウスが普及する中で,データ仮想化の重要性が増し,クラウドコンピューティングとともにその価値が高まった.
クラウドコンピューティングや分散データベースの普及により,データ仮想化は多様なデータソース[リレーショナル,非リレーショナル,クラウドストレージ]からデータを統合し,リアルタイムでアクセスできる技術として広まった.この時期,データ仮想化はクラウドデータ統合やデータ管理の柔軟性を提供する手段として不可欠な技術となった.
2010年代に入り,クラウドコンピューティングやビッグデータ技術の普及が進み,データソースがますます多様化した.この変化により,データ仮想化はより高度な技術へと進化し,リアルタイムデータアクセス,データ品質の保持,スケーラビリティの向上といったビジネスニーズに応える技術として位置づけられるようになった.特に,データレイクやデータウェアハウスなどの新しいデータ管理アーキテクチャの普及に伴い,データ仮想化はこれらのシステムとの統合を支え,ビッグデータ環境やクラウド環境におけるデータアクセスを効率化した.さらに,データガバナンスやセキュリティの要件が重要視される中で,データ仮想化はこれらのニーズにも対応する技術として進化した.
データ仮想化はビッグデータ,データレイク,データウェアハウスなどと密接に連携し,リアルタイムデータ処理や高度なアナリティクスを支える重要な技術となっていく.さらに,データガバナンス,セキュリティ,データ品質の向上にも寄与しており,企業のデータインフラに欠かせない要素となっていった.
Mathematics is the language with which God has written the universe.