ビッグデータの「その先」にあるデータ仮想化ソリューションって何だ？【前編】：IT導入完全ガイド（3/3 ページ）

データ仮想化ソリューションが求められる背景とその仕組みを基礎から解説する。

[小池晃臣，タマク]

データ仮想化とETL、EAIとの違いは？

　データ統合ミドルウェアの違いとそれぞれの特徴を確認しておこう。ETLは基本的にバッチ処理によって複数のデータベースからデータを検索／分析用途の別のデータベースに物理的に移行することを基本機能とする。従って10テラバイト以上の非常に大量のデータを処理できる半面、データの更新は早くても時間単位でデータ遅延は大きい。

　一方、EAIやESBは本来、多対多のメッセージ変換とルーティング機能を提供するツールであり、アプリケーションまたはサービス間で、イベントが発生する度にその時点での処理に必要なデータを送信することが基本機能となる。従って送信するのは少量であり、データの遅延は低いが、検索や分析用途には不向きである。

　昨今のように環境変化が激しい場合にはETLよりデータ遅延が少なく、かつEAIやESBよりも一度に処理できるデータ量が多いソリューションが必要となる。データ仮想統合はETLとEAI／ESBの中間で検索アプリケーションから直接データソースにアクセスし、キャッシュするので必要な量のデータを即時に利用することが可能となる。

図7 データ仮想化とETL、EAIとの違い（出典：ITR）

ポイントはコネクティビティー

　ありとあらゆる種類のデータソースへのアクセスが求められているだけに、データ仮想化ソリューションではコネクティビティー（接続性）が大きなポイントとなる。そこで通常、データ仮想化ソリューションには、さまざまなアプリケーションやデータベースに対して接続コネクタが提供されている。

　また最近では、SQLがRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）だけのものではなくなりつつあり、Hadoop、さらにはNoSQLのデータベースへの対応を進めつつある。IBMやオラクル、マイクロソフトといったRDBMS界の三大ベンダーが、このようにSQL自体のコネクティビティ強化に力を入れているので、もしかすると近い将来には、現在データ仮想化ソリューションが担っている、ミドルウェア層でのデータへのコネクティビティ提供の役割をSQL自体が肩代わりするようになるかもしれない。しかしいずれにせよ、データ活用が本格化するようになって行くに従い、RDBMSオンリーの時代は終焉（しゅうえん）を迎えるといっても過言ではないだろう。

図8 あらゆるアクセスを接続コネクタで実現（出典：インフォマティカ）

　後編では、データ仮想化ソリューションの具体的な活用メリットと、その選定のポイントについて言及する。