データおよび機械学習プラットフォームのアーキテクト

第9章. ハイブリッドとエッジを使ってデータプラットフォームを拡張する

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本書ではこれまで、パブリッククラウドの機能を利用してデータプラットフォームを計画、設計、実装する方法について説明してきた。しかし、ユースケースによっては、データが他の場所で発生したり、処理されたり、保存されたりするため、パブリッククラウド1つでは十分でない状況も多い。このような状況では、対処すべき新たな課題がある。ユーザが異なる場所に散在するデータを効果的に混合・結合できるように、プラットフォームの全体的なビューをどのように提供するか？この章では、このような分散アーキテクチャを扱う際に、組織が取り得るアプローチ、テクニック、アーキテクチャパターンを学ぶ。

さらに、データを部分的に接続された、あるいは接続されていないモード環境で動作させる必要がある状況もある。この章では、エッジコンピューティングと呼ばれる新しいアプローチ（ ）を活用して、このような状況に対処する方法を学ぶ。エッジコンピューティングは、ストレージとコンピューティングリソースの一部をクラウドから取り出し、データを生成または使用している対象自身に近づけることができる。

なぜマルチクラウドなのか？

データ・リーダーとして 、あなたの組織は、発生するテクノロジー・コストを最小限に抑えながら、ビジネスの成果を高める方法を継続的に模索することを望んでいる。データプラットフォームに関しては、市場で入手可能な最良のソリューション、少なくともビジネスのニーズに最も適したソリューションを採用することで、データライフサイクル全体を管理することが期待されている。

単一クラウドはよりシンプルでコスト効率に優れている

、ソフトウェア・アーキテクチャ全体を単一のクラウド・プロバイダーに統合することは、いくつかの理由から非常に魅力的だ：

シンプルさ

単一のクラウド・プロバイダーを利用する場合、結果として技術スタックはよりシンプルで合理的になる。クラウド内のサービスはネイティブに統合されていることが多い。例えば、Google Cloudでは、DWHツール（BigQuery）は、データ移動なしで、マネージド・リレーショナル・データベース（Cloud SQL）からネイティブにデータを読み取ることができる。AWSのRedshiftとAuroraの間、Azure SQL Data WarehouseとAzure SQL Databaseの間（Azure Synapse Link経由）にも、同様のゼロETL の統合がある。

学習曲線

クラウドが1つしかなければ、従業員は組織内を移動しやすくなる。新入社員のオンボーディングが容易になり、スタッフは組織の他の部分で構築されたツールを使いやすくなる。

コスト

単一のクラウド・プロバイダーを利用することで、セキュリティから契約まですべてがシンプルになる。ITと法務サービスのコスト削減だけでも、単一クラウドが最良の選択となりうる。クラウド・プロバイダーは使用量に応じた割引を提供しているため、すべてのテクノロジー支出を1つのプロバイダーに集約することで、より大きな割引を引き出すことができる。

これらの理由から、中小企業は単一のクラウドプロバイダ（ ）を選択し、そのハイパースケーラで利用可能なフルマネージドサービスを使用してアーキテクチャを設計することを推奨する。