データはすべてのアプリケーションの中心です。 アーキテクチャ上の最も重要な決定事項の 1 つは、適切なデータベース ソリューションの選択です。 Azure には、リレーショナル データベース、NoSQL データベース、インメモリ キャッシュ、マネージド データベース インスタンスにまたがるデータベース サービスの包括的なポートフォリオが用意されています。 トランザクション アプリケーション、分析ワークロード、グローバル分散システムのいずれを構築する場合でも、Azure データベース サービスは、組織が必要とするパフォーマンス、スケーラビリティ、信頼性を提供します。
シナリオに適したデータベースは、データ モデル、一貫性の要件、クエリ パターン、および運用設定によって異なります。 主な考慮事項には、リレーショナルと非リレーショナルなどのデータ構造、トランザクション要件、スケーラビリティのニーズ、および必要なレベルの管理オーバーヘッドが含まれます。 Azure データベース ポートフォリオは、完全に管理されたサービスとしてのプラットフォーム (PaaS) オファリング、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) オプション、および特定のワークロード パターンに特化したサービスにまたがっています。
アーキテクチャ
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Apache®、Apache Cassandra®、および Hadoop のロゴは、Apache Software Foundation の米国およびその他の国における登録商標です。 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。
前の図は、一般的な基本データベースまたはベースライン データベースの実装を示しています。 Azure で構築できる実際のソリューションについては、「 データベース アーキテクチャ」を参照してください。
Azure データベース 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) とオンライン トランザクション処理 (OLTP) システム、オンライン分析処理 (OLAP) システムを含むビッグ データと分析のワークロード、および NoSQL ワークロードが含まれます。 Azure で構築できる実際のソリューションについては、 データベース アーキテクチャに関するページを参照してください。
データベースのアーキテクチャとガイドを調べる
このセクションの記事には、Azure にデプロイし、運用グレードのソリューションとガイドに拡張できる、完全に開発されたアーキテクチャが含まれています。 これらの記事は、Azure でデータベース テクノロジを使用する方法を決定するのに役立ちます。 ソリューションのアイデアは、データベースの概念実証 (POC) 開発を計画するときに考慮する実装パターンと可能性を示しています。
データベース ガイド
テクノロジの選択
次の記事は、ワークロード要件に最適なデータベース テクノロジの評価と選択に役立ちます。
- Azure でデータ ストアを選択する準備をする
- データ ストア モデルについて
- ビッグ データ ストレージ
- データ ストアを検索する
- ベクトル検索
- パイプライン オーケストレーション
- データ転送オプション
NoSQL
データ処理
データ ガバナンス
データベース アーキテクチャ
次の運用対応アーキテクチャは、デプロイおよびカスタマイズできるエンドツーエンドのデータベース ソリューションを示しています。
データ ウェアハウス
Azureデータファクトリー
- Azure Data Factory を使用して Medallion Lakehouse を作成
- Azure Data Factory のベースライン アーキテクチャ
- Azure Data Factory のエンタープライズ強化アーキテクチャ
- Azure Data Factory ミッションクリティカルなアーキテクチャ
NoSQL
メインフレーム
- メインフレーム データのレプリケートと同期
- Precisely Connect を使用したメインフレーム データ レプリケーション
- Qlik を使用したメインフレーム データ レプリケーション
- Rocket® Data Replicate and Sync (RDRS) を使用したメインフレーム データ レプリケーション
- mLogica LIBER*IRIS を使用してメインフレーム データ層を Azure に移行する
- メインフレームのミッドレンジ データを最新化する
- メインフレーム バッチ アプリのリエンジニアリング
- IMS データ通信 (IMS DC) と IMS データベース (IMS DB) のリホスト
- Azure で SMA OpCon を実装する
リレーショナル
ビッグ データ
データベース ソリューションのアイデア
リレーショナル
- Oracle データベースを Azure に移行する
- Oracle データベースを Azure 仮想マシンに移行する
- Oracle データベースを Oracle Exadata Database@Azureに移行する
- Azure Key Vault Managed HSM を使用した SQL 透過データ暗号化 (TDE) のクロスリージョン耐障害性
NoSQL
Azure上のデータベースについて学習する
Microsoft Learn では、Azure データベース テクノロジ用の無料のオンライン トレーニング リソースを提供しています。 プラットフォームには、特定の製品とサービスのビデオ、チュートリアル、対話型ラボ、および職務別に整理されたラーニング パスが用意されています。
次のリソースは、Azure でのデータベース実装に関する基礎知識を提供します。
- Azure のデータベースおよび分析サービスについて調べる
- Azure でデータ ストレージアプローチを選択する
- Azure SQL Database のデプロイ
- Azure SQL Database のセキュリティ保護
- Azure への移行を設計する
- Azure データベース モジュールを参照する
ロール別のラーニング パス
- データ エンジニア:Azure データの基礎: Azure のリレーショナル データを探索する
- データベース管理者:Azure SQL を使用してスケーラブルなデータベース ソリューションを実装する
- 開発者:Azure Cosmos DB を使用するソリューションを開発する
その他のロールベースのトレーニングについては、 他のラーニング パスを参照してください。
組織の準備
クラウド導入を開始する組織は、クラウド導入を促進するように設計された実証済みのガイダンス のために、Azure 向けのクラウド導入フレームワーク を使用できます。 クラウド規模の分析とデータ管理のガイダンスについては、 クラウド規模の分析に関するページを参照してください。
Azure でのデータベース ソリューションの品質を確保するには、 Azure Well-Architected Framework に従ってください。 Well-Architected Framework は、アーキテクチャの卓越性を求める組織に規範的なガイダンスを提供し、コスト最適化された Azure ソリューションを設計、プロビジョニング、監視する方法について説明します。
データベース固有のガイダンスについては、次の Well-Architected Framework サービス ガイドを参照してください。
ベスト プラクティス
データベース ソリューションを設計するときは、次のベスト 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ン アウトボックス パターン | トランザクション 送信トレイ パターンを使用して、信頼性の高いメッセージングと保証されたイベント配信を行う方法について説明します。 |
| Azure Cosmos DB を使用してデータをグローバルに分散する | 待機時間が短く高可用性を実現するには、一部のアプリケーションをユーザーに近いデータセンターにデプロイする必要があります。 |
| Azure Cosmos DB のセキュリティ | 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。 |
| Azure Cosmos DB でのポイントインタイム リストア (PITR) を使用した継続的バックアップ | Azure Cosmos DB PITR について説明します。 |
| Azure Cosmos DB を使用して高可用性を実現する | 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。 |
| Azure SQL Database と Azure SQL Managed Instance の高可用性 | 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。 |
データベースを最新の状態に維持する
Azure データベース サービスは、最新のデータの課題に対処するために進化します。 最新の 更新プログラムと機能について常に情報を得る。
キー データベース サービスを最新の状態に保つには、次の記事を参照してください。
その他のリソース
データベースは幅広いカテゴリであり、さまざまなソリューションを対象としています。 次のリソースは、Azureの詳細を確認するのに役立ちます。
ハイブリッドとマルチクラウド
ほとんどの組織には、オンプレミスとクラウドの両方で実行されるワークロードがあるため、データベースに対するハイブリッド アプローチが必要です。 通常、組織は オンプレミスのデータベース ソリューションをクラウドに拡張します。 これらの環境を接続するには、組織はハイブリッド ネットワーク アーキテクチャを選択する必要があります。
- Azure Arc 対応 PostgreSQL: インフラストラクチャで Azure マネージド PostgreSQL を実行します。
- Azure ハイブリッドおよびマルチクラウド パターン: オンプレミス データベースをクラウド サービスに接続します。
次の主要なハイブリッド データベース シナリオを確認します。
- SQL Server の Azure Arc ハイブリッド管理: Azure Arc を使用して、環境間で SQL Server を管理します。
- ハイブリッド アーキテクチャ設計: オンプレミス環境を Azure に接続します。
メインフレーム データの最新化
従来のメインフレーム システムを使用する組織は、Azure データベース サービスに移行することで、データ ワークロードを最新化できます。 Azure には、ビジネス継続性を維持しながらメインフレーム データを移行するのに役立つ複数の移行パターンとレプリケーション戦略が用意されています。
- メインフレームのミッドレンジ データの最新化: 従来のデータ ソースを最新のプラットフォームに移行します。
- メインフレーム データのレプリケートと同期: メインフレームとクラウドデータの同期を維持します。
- Connect を使用したメインフレーム データ レプリケーション: データ レプリケーションには Precisely Connect を使用します。
- Qlik を使用したメインフレーム データ レプリケーション: Qlik テクノロジを使用してデータをレプリケートする。
分析の統合
適切に設計されたデータベース基盤に依存する分析ワークロードについては、次の記事を参照してください。
- 分析アーキテクチャの設計: Azure 上の分析ソリューションの概要を参照してください。
- データ ウェアハウスと分析: データベースを分析プラットフォームと統合します。
アマゾン ウェブ サービス (AWS) または Google Cloud の専門家
迅速な立ち上げを支援するために、次の記事では、Azure データベース オプションを他のクラウド サービスと比較します。
- Azure と AWS のリレーショナル データベース テクノロジ: Azure と AWS のデータベース サービスを比較します。
- Google Cloud と Azure サービスの比較: データ プラットフォーム: Azure と Google Cloud のデータベース サービスを比較します。
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。
主要な著者:
- 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
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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 でのデータ管理と分析のための Lamna Healthcare シナリオ
- Azure でのデータ管理と分析のための Relecloud シナリオ