Microsoft Azure Data Factory（ADF）は、オンプレミスデータベース、クラウドプラットフォーム、SaaSアプリケーションなど多様なソースから情報を移動し、実用的なインサイトに変換することで、データ統合とオーケストレーションを簡素化するクラウドベースのサービスです。では、実際のシナリオではどのように機能するのでしょうか？

たとえば、マーケティングと営業のデータが分散していて、包括的な顧客分析に苦労している企業を想像してみてください。ADFなら両システムからデータを容易に取得し、Webアナリティクスなどの追加ソースでデータを充実させて、統一された顧客ビューを作成できます。CData Connect AIは強力なクラウドベースのデータ仮想化を提供し、ADFの接続範囲をさらに拡張します。あらゆるデータソースへの接続を可能にし、カスタム統合の必要性を排除して実装時間を短縮します。

これにより実現するのは、効率化されたデータパイプライン、加速されたアナリティクス、そしてビジネスを前進させるデータドリブンな意思決定です。

本記事では、Azure Data Factoryの核心に迫り、その機能を明らかにし、データワークフローをどのように変革するかを解説します。このツールがビジネスにシームレスに統合される仕組みと、CData Connect AIとの組み合わせによって、重要なデータ管理の課題に対処する堅牢なコードフリーソリューションを実現する方法をご紹介します。

Azure Data Factoryとは？

Azure Data Factoryは、クラウドベースのデータ統合サービスです。データの移動と変換をオーケストレーション・自動化するためのデータドリブンワークフローをクラウド上に作成できます。ADF自体はデータを保存しませんが、サポートされているデータストア間のデータ移動をオーケストレーションするワークフローを作成し、他のリージョンやオンプレミス環境のコンピューティングサービスを使ってデータを処理します。処理結果はオンプレミスまたはクラウドのデータストアに公開でき、ビジネスインテリジェンス（BI）アプリケーションから利用できます。

Azure Data Factoryによるデータ統合とオーケストレーション

• データ移行

オンプレミスのデータストアからクラウドへ、または異なるクラウドデータストア間でデータを移行できます。

• データ統合

リレーショナルデータベース、フラットファイル、APIなど複数のソースからのデータを単一のデータストアに統合できます。

• データ変換

クレンジング、フィルタリング、集計などのデータ変換に使用できます。

• データオーケストレーション

データに対して実行される一連のタスクであるデータパイプラインの実行をオーケストレーションできます。

アーキテクチャを構成する主要コンポーネント

• データセット

データストア内のデータの名前付きビューを表し、テーブルまたはファイルの形を取ります。データパイプラインで処理されるデータの構造を定義します。

• パイプライン

タスクを実行するアクティビティの論理的なグループです。Azure Data Factoryのワークフローを表し、さまざまなアクティビティの実行をオーケストレーションします。

• アクティビティ

パイプライン内の処理ステップです。データ移動、データ変換、データ分析など、データに対して実行するアクションを定義します。

• リンクサービス

Data Factoryが外部リソースに接続するために必要な接続情報を定義します。Data Factoryと外部データストアまたはコンピューティングサービスの間のリンクを確立します。

• データフロー

データ変換を設計するためのグラフィカルインターフェースを提供します。ユーザーはパイプライン内のデータ変換を視覚的に設計、デバッグ、実行できます。

• 統合ランタイム

Azure Data Factoryがデータ移動とデータ変換に使用するコンピューティングインフラストラクチャを定義します。パイプラインのアクティビティが実行されるリソースと環境を管理します。

Azure Data Factoryの仕組み

Azure Data Factoryを活用するには、その仕組みを理解することが大切です。以下のステップで、プラットフォームの基本的な操作の流れを見ていきましょう。

1. 接続と収集

ADFの活用は、SaaSサービス、ファイル共有、FTPリポジトリ、Webサービスなど、さまざまなデータソースへの接続を設定するところから始まります。接続が完了すると、ADFはデータパイプラインの最初のステップとしてこれらのソースからデータを抽出できます。

2. 変換と充実化

抽出したデータは、さまざまなソースへの接続を通じてクラウドに集約されます。データが安全に保存されたら、次にHDInsight Hadoop、Spark、Azure Data Lake Analytics、Machine Learningなどのコンピューティングサービスを活用してデータを変換します。この変換フェーズでは、フィルタリング、クレンジング、異なるソースからのデータの結合、重要なビジネスロジックの適用を行い、集約データストアを単なるリポジトリではなく、実用的なインサイトを生み出す動的なハブにします。

3. 継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）と公開

ADFでは、CI/CDパイプラインを通じて開発、テスト、本番の各環境にまたがるデータパイプラインをスムーズにオーケストレーションできます。これらの段階を経た後、ADFは変換されたデータをAzure Data Lake Storage、Azure SQL Database、Azure Synapse Analyticsなどのターゲットデータストアに公開するとともに、クラウドストレージソースにも保持します。この戦略的なストレージにより、BIおよびアナリティクスツールやその他のアプリケーションからの利用が容易になり、Azure Data Factoryが管理するデータライフサイクルが完結します。

4. 監視

ADFを効果的に運用するには、データパイプラインのエラーやパフォーマンスの問題を継続的に監視することが重要です。パイプラインの健全性を注意深く確認し、安定した運用を維持しましょう。アラートと通知を設定することで、問題の発生時に迅速な対応が可能になります。

Azure Data Factoryの10のユースケース

Azure Data Factoryは、組織のデータワークフローを変革する多彩なユースケースを備えたソリューションです。

ユーザーフレンドリーなインターフェースとスケーラブルなクラウドソリューションにより、Azure Data Factoryはあらゆる規模の組織のデータランドスケープを形成する中心的なツールとなっています。代表的なユースケースを見ていきましょう。

1. データ移行

ADFを使ったデータ移行では、オンプレミスとクラウド環境間でデータを一貫して転送できます。レガシーシステムから最新のデータウェアハウスへのデータ移行を円滑に進めることが可能です。ADFの機能を活用することで、データ移行プロセスが効率化され、異なる環境間のスムーズな移行が実現します。組織はデータインフラストラクチャを容易にモダナイズできます。

2. Azure Data Lakeへのデータ取り込み

ADFのもう1つの重要な機能は、後続のアナリティクスや処理のために大量のデータをAzure Data Lakeに取り込み、保存できることです。データリソースの管理と活用に対する包括的なアプローチを実現します。

3. データ統合プロセス

Azure Data Factoryでのデータ統合では、SQL Server、Oracle、Azure Blob Storageなどの多様なソースからデータを統合し、統一されたインサイトを導き出せます。この構成により、ADF内でETL（抽出、変換、ロード）およびELT（抽出、ロード、変換）プロセスを効率的に実行でき、データの品質とアクセシビリティの両方が向上します。

4. 異なるERPからAzure Synapseへのデータ統合

異なるERPシステムからAzure Synapse Analyticsへのデータ統合では、分散したERPシステムからのデータを集約し、異なるソースからの情報を集中型データウェアハウスに統一します。データパイプラインの第2段階として、ADFがデータの集約と統一のプロセスを効率化し、アナリティクスとデータ管理への統一的なアプローチを提供します。

5. Azure Databricksとの統合

Azure Databricksと組み合わせることで、ADFは包括的なデータエンジニアリングワークフローへと機能を拡張します。この統合により、両プラットフォームの相乗効果を活かして、統一されたデータエンジニアリング環境内で高度なアナリティクスと機械学習のインサイトを引き出せます。

6. GitHub統合

ADFのGitHub統合を活用すれば、GitHubリポジトリ内での共同作業を通じてデータエンジニアリングプロジェクトを効率的に進められます。ADFがGitHubリポジトリに接続することで、バージョン管理の効率化と共同開発が可能になります。チームはデータエンジニアリングの取り組みで協力でき、GitHubエコシステム内でのスムーズな開発体験が実現します。

7. クラウドコンピューティングとビッグデータ

クラウドコンピューティングの力を活用して、ADFは大規模なビッグデータ処理のためのスケーラビリティを提供します。ビッグデータのシナリオでは、Hadoop処理やアナリティクスを含む堅牢なソリューションの実装により機能を拡張します。これにより、ユーザーはクラウドコンピューティングを活用して大規模なデータセットを処理できます。

8. JSONとPowerShellの統合

ADFでのJSONとPowerShellの活用には、主に2つのポイントがあります。1つ目は、JSON構成を使ってデータパイプラインを柔軟かつ構造的に定義できることです。ユーザーは特定のニーズに合わせてパイプラインをカスタマイズでき、シームレスで動的なデータフローを実現できます。2つ目は、PowerShellスクリプティングによるデータパイプラインの高度な自動化と包括的な管理です。

9. コピーアクティビティとデータコピー

ADFのコピーアクティビティ機能を活用すれば、さまざまなデータストア間のデータ移動を効率化できます。コピーアクティビティにより、Azure Blob Storageのサポートを含む異なるストレージソリューション間でデータをシームレスに転送できます。

10. Azure DevOps統合

ADFをAzure DevOpsと統合することで、一貫した開発・デプロイメント体験を実現できます。この統合を設定すると、ADFはAzure DevOpsと密接に連携します。Azure DevOpsパイプラインを活用して、データパイプラインに特化したCI/CDプロセスを容易に自動化できます。

CData Connect AI：Azure Data Factoryの接続範囲を拡張

CData Connect AIは、Azure Data Factoryの機能を拡張し、その活用範囲を広げるパートナーです。この連携により、Azure Data Factoryユーザーはさまざまなデータソースにシームレスに接続でき、従来の制約を超えることができます。ここでは、Connect AIが拡張的なAzureエコシステム内でデータ統合ワークフローを強化し、より包括的で効率的なデータ管理を実現する方法をご紹介します。

このセクションでは、Connect AIを通じてAzure Data Factoryでデータにアクセスするプロセスを説明します。データソースとしてSalesforceを使用しますが、サポートされている任意のソースにも同じ手順が適用できます。詳細な手順については、ナレッジベースの記事をご確認ください。

1. CData Connect AIでデータソースに接続

CData Connect AIにログインし、新しいデータソース接続を追加して、データソースの仮想SQL Serverインターフェースを作成します（下図はSalesforceの例）。

2. 接続情報の収集

左パネルのClient ToolsからAzure Data Factoryをクリックし、接続の詳細をコピーします。PAT（Personal Access Token）をまだ作成していない場合は、ここで作成する必要があります。

3. Azure Data Factoryでデータセットを作成

SQL Server接続を使用して、Connect AIへの新しいリンクサービスを作成します。Connect AIから取得した接続情報をもとに接続プロパティを入力し、接続を確立します。

4. テーブルとビューを選択

リンクサービスを確立したら、操作対象のテーブルとビューを選択します。

CDataの強み

CData Connect AIとAzure Data Factoryの統合は、シームレスな接続性と効率的なデータ統合を求めるユーザーに幅広い可能性を提供します。数百のデータソースをサポートするCData Connect AIは、多様なデータをAzure Data Factoryに容易に統合するための汎用的なブリッジとして機能します。さまざまなソースからのデータをプレビュー・活用でき、Azure Data Factoryの機能を強化します。

分散したデータソースや限られた統合機能に悩む必要はもうありません。CData Connect AIとAzure Data Factoryでクラウドデータをオーケストレーションし、データランドスケープを実用的なインサイトと競争優位性の源泉に変えましょう。CData Connect AIで数百のSaaS、ビッグデータ、NoSQLソースへのライブ&オンデマンドデータアクセスを体験するには、無償トライアルにサインアップしてください。

サポートチームがご質問にお答えする準備もできています。CData Communityにはもう参加されましたか？ CDataコネクティビティツールについて質問し、回答を得て、知識を共有しましょう。ぜひご参加ください！

※本記事はCData US ブログ What Is Azure Data Factory? How It Works and Use Cases の翻訳です。