Azure のデータ系サービスをどのように構成して利用するかの検討項目に関する資料

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各種デバイス Event Hub Stream
Analytics
SQL DB /
SQL DWH
Data Lake
Store
Power BI
(or 他 BI ツール or カスタムアプリ)
SQL (SSAS)
In-Memory
Data Lake
Analytics
Machine
Learning
R Server
HDInsight
(他 Hadoop)
ニアリアルタイム
処理
バッチ処理

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入力データをその後の処理 (BI / データ分析) で必要な項目、件数に集
約する。大規模な入力を より小規模な出力にする。
例) デバイスからの 1 億件のデータを 1000 件程度に集約して保存
「どの項目」を「どの程度の間隔で集約して」 後続工程 (BI / データ
分析) で参照したいかを事前に設計する必要がある
※ トップダウンアプローチ
デバイスから受けとったデータを、そのまま or メタデータを追加して
保存する。大規模な入力を大規模なまま出力する。
例) デバイスからの入力 1 億件ごとに テキストファイルとして保存
保存したデータをどのように分析するかが明確でない場合、一定期間
アーカイブしておく必要がある場合は、こちらを選択する
※ ボトムアップアプローチ

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基本 数秒程度の即時応答 (オンライン処理) を前提とした
データ ストアサービス。
Table Storage は REST API、DocDB は REST API (JSON)
HBase は SQL Like なクエリでアクセスを行う。
一般的には SQL Database が使用される。
大規模な環境では “Elastic Database pools” の使用を検討する。
基本 バッチ処理を前提としたデータ ストアサービス。
「数秒での応答」という要求にはそぐわない。
テーブル定義を決めて設計する「トップダウンアプローチ」な
SQL DWH と、格納後に利用方法を検討する「ボトムアップア
プローチ」な Data Lake Store を一般的には利用する。
Hadoop の実装を管理したい場合は HDInsight を選択する。
Blob ストレージは、一般的には一方的な出力 (ログ出力、アー
カイブ等) で利用する。

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No. SQL or
NoSQL
オンライン処理 (基幹系、フロント系) 分析処理 (情報系)
1. NoSQL ・ドキュメント データベース
(DocDB, MongoDB)
・KVS – Key Value Store
(Azure Table Storage, Riak)
・列指向ストア
(Apache HBase, Apache Cassandra)
・分散処理基盤
(Azure Data Lake Store,
各種 Hadoop ディストリビューション,
(HDInsight))
・分析用インタフェース、ライブラリ
(Azure Data Lake Analytics,
Apache Spark (Spark SQL, Pyspark))
2. SQL ・RDMBS
(Azure SQL Database, SQL Server on IaaS)
・MPP DWH
(Azure SQL DWH)

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No. サービス 種類 インタ
フェース
セカンダリ
インデックス
トランザクション
サポート
ストアドプロシージャ
やトリガーの実装
1. Azure
SQL Database
RDBMS SQL あり 全てのテーブルの
各行単位
SQL (T-SQL) で実
装
2. Azure DocumentDB ドキュメン
トストア
拡張SQL あり 同一コレクション
内のドキュメント
単位
Javascript で実装
3. Azure
Table Storage
KVS
キーバ
リュースト
ア
OData クエリ なし 同一パーティショ
ン内のエンティ
ティ単位
なし
4. Apache HBase 列指向スト
ア
なし なし 同一行内の全ての
セル単位
Java で実装

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SQL DWH は Blob ストレージのファイルをテーブルに取込を行う機能
を保持している (Polybase 機能)
Blob ストレージの特定のコンテナ(フォルダ パス) 配下のファイルを
再帰的に読み込んで SQL DWH にロードできる。そのため、SQL DWH
にデータ取込する時間間隔 (例: 1 時間) ごとにフォルダ名を定義する
ことを検討する (例: 20151112_0900)
但し、全デバイス分 格納してロードが間に合わない場合は、入力種
別ごとなど (例: TV など) でフォルダを別にする (例: TV_20151112_0900)
Data Lake Store は管理された Web HDFS サービスであり、ディレクト
リ構成を作ってファイル保存する
但し、HDFS は大きなサイズのファイルで より効果を発揮するため、
ファイル結合を考慮した方が良い
(Data Lake Analytics を使えば、多数の小サイズファイルを1 つの大きなファイルにクエ
リ 1 つで結合でき、且つ分散処理として実行できる)

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