最高のクラウド データ統合プラットフォームの比較

クラウド データ統合プラットフォームは、コネクタ、パイプライン、共有モデルを通じてクラウド システムとオンプレミス システムの間でデータを移動、変換、統合するソフトウェアであり、iPaaS、ELT/ETL プラットフォーム、オープン ソース フレームワークの 3 つのカテゴリにまたがります。通常、購入者は選択する前に 5 ～ 8 社のベンダーを評価しますが、500 個のコネクタを備えたプラットフォームでもメインフレームに必要なコネクタが不足している可能性があります。

• クラウド データ統合プラットフォームは、iPaaS (コネクタ ファースト)、ELT/ETL (ウェアハウス ファースト)、オープン ソース フレームワーク (コントロール ファースト) の 3 つの実用的なカテゴリに分類されます。ほとんどの企業は最終的に複数を使用することになります。
• 最も困難な問題は、単にバイト（データ）を移動させることではなく、その意味を整合させることです。共有されたアプリケーション 非依存データ モデル により、新しいシステムのたびに増加する「N 2 乗マッピング」税が回避されます。
• オープンソースのデータ統合プラットフォーム (Airbyte、Apache NiFi、Meltano、Apache Hop) はコスト管理と拡張性を向上させます。商用プラットフォームでは、ガバナンス、SLA、事前構築されたコネクタが向上します。
• SAP Cloud Platform Integration (現在は SAP Integration Suite) は、SAP を中心とした特定のソリューションであり、SAP ドメイン内では強力ですが、異種クラウド内の中立的なハブとしてはそれほど強力ではありません。
• コネクタの適用範囲、変革の深さ、ガバナンス、導入モデル、総所有コストの 5 つの基準に基づいて選択します。この順序は発見順であり、必ずしも重要である必要はありません。

クラウド データ統合とは

クラウド データ統合は、複数のソース (SaaS アプリケーション、クラウド データベース、オブジェクト ストレージ、API、オンプレミス システム) からのデータを、一貫性があり、クエリ可能で管理された全体に結合するプロセスです。少なくとも 1 つのエンドポイント、コンピューティング、またはオーケストレーション層が完全に単一のデータセンター内ではなく、パブリック クラウドまたはプライベート クラウドで実行されるため、「クラウド」修飾子は重要です。

データ統合作業は、いくつかの認識可能なパターンに分類されます。バッチ抽出とロードにより、スケジュールに従って大量のボリュームが移動されます。 Change Data Capture (CDC) は、行レベルの変更をほぼリアルタイムでストリーミングします。 API とイベントの統合により、リクエスト/レスポンスおよびパブリッシュ/サブスクライブ フローが管理されます。データ仮想化は、ソースをコピーせずにクエリします。実際のプログラムのほとんどは、4 つすべてを組み合わせています。

クラウド データ統合と従来の ETL の違いは、主に弾力性と分離に関係します。従来の ETL は固定のオンプレミス サーバー上で実行され、データを読み込む前にデータを変換することがよくありました。最新のクラウド統合では、頻繁に生データ (ELT) が最初にロードされ、ウェアハウス独自のコンピューティングを使用してウェアハウスまたはレイクハウス内で変換されます。これは、Snowflake、BigQuery、Databricks などのプラットフォームで普及した動きです。

データ統合プラットフォームとは何ですか

データ統合プラットフォームは、チームが各パイプラインを手動で構築する必要がないように、コネクタ、スケジューリング、変換、監視、メタデータ管理を提供するツールの層です。これは、ソースごとにカスタム Python を作成することと、再試行、スキーマ ドリフト処理、リネージが組み込まれた再利用可能なコネクタをセットアップすることの違いです。

エンタープライズ データ統合プラットフォームは、ロールベースのアクセス制御、監査証跡、データリネージ、環境プロモーション (開発/テスト/本番)、および数百のコネクタのサポートなど、大規模組織が必要とするガバナンスおよびスケーラビリティ機能を追加します。このカテゴリは、アプリケーション間のフローを重視する iPaaS (サービスとしての統合プラットフォーム)、および分散所有権を重視するデータ ファブリックおよびデータ メッシュ アーキテクチャと大きく重複します。

関連: Fivetran — 実行し続けるフルマネージドの ELT パイプライン.

有用なメンタル モデル: プラットフォームは配管と制御パネルです。データ モデルは、システム全体で「顧客」、「注文」、または「請求書」が実際に何を意味するかを配管に伝える青写真です。ブループリントがないと、各統合は 1 回限りの変換となり、変換の数はシステム数のおよそ 2 乗で増加します。

クラウド プラットフォーム統合とは

クラウド プラットフォームの統合とは、クラウド プラットフォーム (多くの場合、プロバイダーのエコシステム内) でホストされているサービスとアプリケーションを接続して、データを交換し、相互のワークフローをトリガーすることを指します。このフレーズは SAP に最も関連しています。SAP Integration Suite に統合される前は、その製品は文字通り SAP Cloud Platform Integration と呼ばれていました。

クラウド プラットフォームの統合には通常、API 管理、メッセージ ルーティング、マッピング、クラウドおよびオンプレミスのエンドポイントへのアダプターベースの接続が含まれます。このアプローチは一般的なクラウド データ統合よりも範囲が狭く、分析データの大量移動ではなく、プロセスとアプリケーションのオーケストレーションに重点が置かれていますが、この 2 つは重複しています。

ショッピングの場合: Boomi AtomSphere — ハイブリッドクラウドとオンプレミスの統合のためのエンタープライズ iPaaS.

アーキテクトにとって実際的な問題は、プラットフォームに依存しないハブが必要か、それともベンダーと連携したハブが必要かということです。中立的なハブ (オープンソース フレームワークやマルチクラウド iPaaS など) はロックインを回避しますが、より多くのセマンティック レイヤーを自分で作成する必要があります。ベンダーと連携したハブは、そのベンダーのフリート内では高速ですが、異なるシステムを実行している会社を買収する場合には障害となる可能性があります。

sap クラウド プラットフォーム統合データ サービス

SAP Cloud Platform Integration データ サービスは、SAP Integration Suite および SAP Data Services を通じて提供されるようになり、2 つの関連タスクを処理します。 SAP Integration Suite は、SAP S/4HANA、SuccessFactors、Ariba、および非 SAP エンドポイント用のアダプターを備えたプロセスおよび API 統合レイヤーを提供します。 SAP Data Services は、従来の ETL、データ品質、およびデータ移行機能を提供します。

大部分が SAP 環境を実行しているチームは、アダプター、IDoc 管理、およびビジネス オブジェクトのセマンティクスが事前に定義されているため、この組み合わせが最短パスであることがよくあります。 SAP スタックは SAP 形状データ用に最適化されているため、異種ドメイン (SAP、Salesforce、Workday、Lakehouse) を管理するチームは通常、プラットフォームに依存しない 2 つ目のツールが必要になります。

正直なトレードオフ: SAP の 統合ツール は、エコシステム内では深くサポートされていますが、エコシステム外では比較的高価で非実用的です。アーキテクチャが真にマルチベンダーである場合は、中立層の予算を立てます。

クラウド統合ソフトウェアとは何ですか

クラウド統合ソフトウェアは、クラウドでホストされるシステムを接続し、それらの間でデータを移動または同期する製品の一般的なラベルです。この用語には、iPaaS スイート、ELT ツール、リバース ETL ツール、ワークフロー自動化プラットフォーム、オープン ソース フレームワークが含まれます。サプライヤーの比較では、異なる製品を 1 つの名前で説明しているかのような印象を与えることが多いのはこのためです。

バイヤーはレーベルと実態を切り離して考えるする必要があります。タスクが「CRM コンタクトをマーケティング ツールと同期する」ことである場合は、軽量の自動化プラットフォームで十分です。タスクが「管理された監査可能な全社規模のデータ サプライ チェーンを構築する」ことである場合、系統、テスト、および環境管理を備えたエンタープライズ データ統合プラットフォームが必要です。ツールのカテゴリを業務のカテゴリに一致させると、過剰な支出と過小提供の両方を回避できます。

関連: Airbyte — マネージド クラウド オプションを備えたオープンソース ELT.

クラウドデータ統合の意味

クラウド データ統合とは、簡単に言うと、多くのクラウド システムとオンプレミス システムのデータを一緒に使用できるようにする技術とツールの集合を意味します。過去 10 年間で、その意味は「スケジュールされたバッチ コピー」から「継続的で管理されたモデル駆動型のデータ交換」へと移り変わってきました。

現代的な意味の根底には 3 つの考え方があります。まず、切り離し: ソースとコンシューマはお互いのスキーマを知ってはなりません。 2 番目に、セマンティクス: エンティティと関係の共有定義。 3 番目に、可観測性: パイプラインがいつ壊れるか、なぜ、どのデータが影響を受けたかを知ることができます。前者のみを処理するプラットフォームはコネクタ ライブラリであり、クラウド データ統合プラットフォームではありません。

クラウド データ統合ソフトウェア

クラウド データ統合ソフトウェアは、具体的な製品カテゴリ、つまりライセンスを取得またはインストールするツールです。最も優れたエンタープライズ データ統合プラットフォームとしてよく挙げられる代表的な商用オプションには、Informatica Intelligent Data Management Cloud、Talend、Matillion、Fivetran、SnapLogic、Boomi、Workato などがあります。代表的なオープンソース オプションには、Airbyte、Apache NiFi、Apache Hop、Meltano、および Singer に基づくスタックが含まれます。

どこから始めましょうか: Matillion — クラウド データ ウェアハウス用に構築されたプッシュダウン ELT.

通常、選択は構築と購入の計算によって決まります。オープンソース ETL プラットフォーム (オープンソースのエンタープライズ管理プラットフォームとして機能可能) を使用すると、インフラストラクチャの運用とコネクタの保守を犠牲にして、行ごとの価格設定や規制された環境で自己ホストする機能を使用せずに制御することができます。商用エンタープライズ データ統合プラットフォームでは、ライセンスと潜在的なベンダー ロックインを犠牲にして、マネージド コネクタ、サポート契約、コンプライアンス認定を提供します。

クラウド統合の仕組み

クラウド統合は、名前の有無にかかわらず、ほとんどのプラットフォームが実装する 4 つのレイヤーを通じて機能します。レイヤーを理解すると、マーケティングではなく本質に基づいて製品を比較するのに役立ちます。

1.接続。 コネクタまたはアダプターはソースに対して認証を行い、データを抽出します。認証方法は実際には非常に重要です。OAuth トークンの更新、サービス アカウント、プライベート ネットワーク、および IP 許可リストは、統合が失敗する場所です。

2.移動とオーケストレーション。 スケジューラまたはイベント トリガーが、いつ作業を実行するかを決定します。バッチ ジョブ、CDC ストリーム、Webhook 駆動のフローには、それぞれ異なるレイテンシとコスト プロファイルがあります。オーケストレーションは依存関係も管理します。パイプライン B はパイプライン A を待ちます。

3.変換とマッピング。 データはクレンジング、結合、重複排除、および再形成されます。ここで共有データ モデルが効果を発揮します。各ソースを共通の正規エンティティに 1 回マッピングする方が、各ソースを各ターゲットにマッピングするよりもはるかに安価になります。

4.ガバナンスと可観測性。 リネージ、データ品質チェック、アクセス制御、およびアラートがループを閉じます。この層がなければ、統合は監視不能なリスクとなります。

主要なプラットフォーム クラスの比較:

クラス	例	強さ	トレードオフ
iPaaS	Boomi、SnapLogic、Workato、MuleSoft	事前構築されたコネクタ、高速なアプリ間のフロー	データ量が多いとコストがかかる可能性がある
ELT/ETL	Fivetran、Matillion、Talend、Informatica	ウェアハウスネイティブの変換、スケール	ウェアハウスに関連付けられた変換ロジック
オープンソース フレームワーク	Airbyte、Apache NiFi、Meltano、Apache Hop	制御、行ごとの手数料なし、拡張性	それを運用および保守するのはあなたです。
ベンダーと連携したスイート	SAP Integration Suite、Oracle、Microsoft	ディープネイティブアダプター	ベンダーのエコシステム外では弱い

エンタープライズ データ統合プラットフォーム: 選択方法

最高のエンタープライズ データ統合プラットフォームとは、コネクタのリストが最も長いプラットフォームではありません。ガバナンス モデル、チームのスキル、データのセマンティクスに一致するプラットフォームです。結果を決定する頻度に基づいて大まかな順序でリストされた 5 つの基準:

1. 実際のソースをカバーするコネクタ。 提供されるコネクタの合計ではなく、必要なコネクタの数を数えます。 500 個のコネクタがあり、メインフレーム用のコネクタがないプラットフォームは役に立ちません。
2. 変革の深さ ビジネス ロジックを表現できますか? それともすべてを下流に押し込みますか?変換がバージョン管理されており、テスト可能であるかどうかを確認します。
3. ガバナンスとトレーサビリティ 規制された業界では、役割ベースのアクセス、監査ログ、および列レベルの系統は交渉の余地がありません。
4. 展開モデル。 フルマネージド、セルフホスト、またはハイブリッド。データ常駐とネットワーク出力ルールにより、オプションが早期に排除されることがよくあります。
5. 総所有コスト ライセンス、コンピューティング、エグレス料金、およびそれを運用するエンジニアの全負荷コストが含まれます。

6 番目の基準は、無視されがちですが、意味の中立性です。単一のアプリケーションから独立してエンティティを定義するプラットフォームに依存しないデータ モデルにより、既存の各マッピングを再ネゴシエートすることなく新しいソースを追加できます。これはクラウド情報モデルの中心的なアイデアであり、一般的なビジネス エンティティ向けにアプリケーションに依存しない共有スキーマを公開するオープン ソースの取り組みです。このようなプロジェクトは、N 2 乗マッピングの問題を自動化するのではなく、根本的な解決を図るため重要です。

最高の クラウド データ モデリング プラットフォームと 統合ツール のメリットを享受したいチームにとって、実際的なアドバイスは 2 つの決定を分けて行うことです。統合プラットフォームはデータを移動および変換します。モデリング プラットフォームはデータの意味を定義します。これらを混同することは、2 年後に保守不能なマッピング スプレッドシートの形で表面化する、一般的なアーキテクチャ上のエラーです。

データ用のオープンソース統合プラットフォーム

オープンソースのエンタープライズ データ統合プラットフォームは、単なる趣味のツールではなく、信頼できる企業の選択肢となるまでに成熟しました。 Airbyte は、オプションのマネージド クラウド データ統合プラットフォームを備えたオープン ソース ライセンスに基づいて、コネクタの広範なカタログを提供します。 Apache NiFi は、フローベースのルーティングと出所追跡に優れています。 Meltano は、Singer をグループ化し、管理しやすいプロジェクト構造にターゲットをプロジェクト構造にまとめます。 Apache Hop は、メタデータ主導のアプローチを備えたビジュアル パイプライン デザイナーを提供します。

最適なエンタープライズ データ統合プラットフォームを探す場合、これらのプラットフォームに依存しないツールの本当の利点は、コストの予測可能性、コードの監査可能性、そして成長を損なう行ごとの価格設定がないことです。本当の欠点は、運用上のオーバーヘッド、エンタープライズ サポートの簡素化、独自のガバナンス層の作成の必要性です。強力なプラットフォーム エンジニアリング チームを擁する組織がこの役割を担うことがよくあります。それらを持たない組織は通常、そうすべきではありません。

統合、カタログ化、ガバナンスを組み合わせたオープンソースのエンタープライズデータ管理プラットフォームは、依然として製品というよりも願望にすぎません。ほとんどのチームは、移動用のオープンソース ETL プラットフォーム、検出用のカタログ、セマンティクス用のモデリング標準など、いくつかの要素からエンタープライズ データ統合プラットフォームを組み立てます。

出典と詳細情報

• データ統合 — Wikipedia: データ統合は、複数のソースからのデータを結合、共有、または同期して、統一されたビューをユーザーに提供するプロセスです。多岐にわたります…
• 統合プラットフォーム — Wikipedia: 統合プラットフォームは、さまざまなアプリケーションとサービスを統合するソフトウェアです。これは、エンタープライズ アプリケーション統合とは異なります。
• クロスプラットフォーム ソフトウェア — Wikipedia: コンピューティングにおいて、クロスプラットフォーム ソフトウェア (マルチプラットフォーム ソフトウェア、プラットフォーム非依存ソフトウェア、またはプラットフォーム独立ソフトウェアとも呼ばれます) はコンピューター ソフトウェアです…
• オープンソース — Wikipedia: オープンソースとは、デジタル リソースをソース コードやソース ファイルとともに公に公開し、使用、研究、変更、再配布を可能にする実践です…

2024 年のトップのクラウド データ統合プラットフォームは何ですか?

2024 年のトップのデータ統合プラットフォームには、Integrate.io、Oracle Data Integrator、Talend Cloud Data Integration、MuleSoft、Dell Boomi、Fivetran、IBM InfoSphere、Jitterbit、SnapLogic が含まれます。クラウドベースのデータ統合プラットフォームは、クラウド データ ウェアハウスなどのクラウド上にあるストレージにデータを接続し、拡張性、柔軟性、コスト削減を実現します。データ統合プラットフォームは、さまざまなソースからのデータの収集、クリーニング、保管を合理化し、一元的な場所に集め、企業が情報に基づいた意思決定を行い、分析を効果的に実行できるようにします。

出典: fiveriverstech.com

クラウド データ統合プラットフォームにはどのようなセキュリティ機能が必要ですか?

エンタープライズ データ統合プラットフォームは、ロールベースのアクセス制御、監査証跡、データ系統、環境プロモーション (開発/テスト/本番)、および数百のコネクタのサポートなど、大規模組織が必要とするガバナンスおよびスケーラビリティ機能を追加します。これらの機能は、プラットフォーム層を定義するコネクタ、スケジューリング、変換、監視、メタデータ管理と並行して機能します。ガバナンスは購入者がプラットフォームを選択する際に使用する 5 つの基準の 1 つであり、一般に商用プラットフォームはガバナンスと SLA においてオープンソース オプションよりも優れています。

よくある質問

クラウド データ統合とは何ですか?

クラウド データ統合は、コネクタ、パイプライン、変換ロジックを使用して、クラウド ソースとオンプレミス ソースからのデータを結合して管理された全体にまとめるプロセスです。これには、バッチ ETL、変更データキャプチャ (CDC)、API 統合、データ仮想化が含まれます。決定的な特徴は、コンピューティング、オーケストレーション、または少なくとも 1 つのエンドポイントがクラウド環境で実行されることです。

データ統合プラットフォームとは何ですか?

クラウド データ統合プラットフォームは、チームが各パイプラインを最初から構築する必要がないように、コネクタ、スケジューリング、変換、モニタリング、メタデータ管理を提供するツールの層です。エンタープライズ データ統合プラットフォームは、ガバナンス、系統、環境プロモーションを追加します。プラットフォームは配管です。データ モデルは、配管に共通の意味を与える青写真です。

クラウド プラットフォーム統合とは何ですか?

クラウド プラットフォームの統合とは、クラウド プラットフォーム内でサービスとアプリケーションを接続し、データを交換してワークフローをトリガーできるようにすることを意味します。この用語は SAP と密接に関連しており、その製品は SAP Integration Suite の一部となる前は SAP Cloud Platform Integration と呼ばれていました。分析データの大量の移動よりも、プロセスと API のオーケストレーションに重点が置かれています。

クラウド統合はどのように機能しますか?

クラウド統合は、接続 (コネクタと認証)、移動とオーケストレーション (スケジューリング、CDC、イベント)、変換とマッピング (クレンジングと再形成)、ガバナンスと可観測性 (系統、品質、アクセス制御) の 4 つの層にわたって機能します。どの層の弱点も、下流で信頼性の低いデータまたは信頼できないデータとして現れます。認証とスキーマ ドリフトは、現実世界で最も一般的な障害点です。

iPaaS と ELT プラットフォームの違いは何ですか?

iPaaS プラットフォームは、事前に構築されたアプリケーション コネクタと迅速なアプリケーション間のフローを重視しており、多くの場合、接続ごとまたはタスクごとの価格設定が行われます。 ELT プラットフォームは、生データをウェアハウスにロードし、ウェアハウス コンピューティングを使用して変換することに重点を置いています。多くの組織は、運用アプリケーションの同期には iPaaS、分析パイプラインには ELT の両方を使用しています。

SAP Cloud Platform Integration データ サービスは、SAP 以外のシステムに適していますか?

SAP Integration Suite および SAP Data Services は、SAP 以外のエンドポイントに接続できますが、SAP 形式のデータおよびビジネス オブジェクト用に最適化されています。大部分が SAP 環境では、通常、これが最も早いパスです。真の異種混在ドメインでは、ほとんどのアーキテクトは、ベンダー ロックインを回避するために、プラットフォームに依存しない統合ツールと組み合わせます。

オープンソースまたは商用のクラウド データ統合ソフトウェアを選択する必要がありますか?

オープンソースのエンタープライズ管理プラットフォーム ソフトウェアは、コスト管理、監査可能性、行ごとの価格設定からの自由という点で優れていますが、運用と管理にはプラットフォーム エンジニアリング能力が必要です。商用エンタープライズ データ統合プラットフォームは、マネージド コネクタ、サポート SLA、およびコンプライアンス認証の点で優れています。通常、決定要因は、運用負荷を処理できるチームがあるかどうかです。

最適なクラウド データ モデリング プラットフォームは何ですか?

最適なクラウド データ モデリング プラットフォームとは、統合ツールやアプリケーションが実際にそのスキーマを採用できるプラットフォームです。クラウド情報モデルなどの標準ベースのアプリケーションに依存しないモデルは、システムが追加されるにつれてポイントツーポイント マッピングの数を減らします。モデリングの決定と統合プラットフォームの決定は組み合わせてください。ただし、それらは分けておいてください。

次のステップ

クラウド データ統合プラットフォームの評価は、最終的には、ツールのクラスをジョブのクラスに適合させる作業です。まずソースとその認証方法の一覧を作成し、次に必要な正規エンティティを定義し、両方をカバーするプラットフォームを事前に選択します。 Airbyte、Apache NiFi、Apache Hop などのオープンソース フレームワークは概念実証の価値があります。 Informatica、Talend、Fivetran、Boomi などの商用スイートは、実際のデータを使用して構造化されたトライアルでテストする価値があります。セマンティック レイヤーについては、独自のスキーマにコミットする前に、クラウド情報モデルの仕様と広範なオープンソース データ モデリング エコシステムを確認してください。