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IT 業界に関する予測: トランザクションワークロードと分析ワークロード間の障壁が消滅

2023年1月6日

Google Cloud Japan Team

※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

編集者注: この投稿は Google Cloud のエキスパートが IT 業界の今後を予測するシリーズの一部です。今後数年間の IT 業界の変化について予測した内容の一覧をご覧ください。

予測: トランザクションワークロードと分析ワークロード間の障壁がほぼ消滅

従来、トランザクションワークロードと分析ワークロードはデータアーキテクチャによって分離されてきました。トランザクションデータベースは高速な読み書きを実現するために最適化されているのに対し、分析データベースは大規模なデータセットを集約するために最適化されているからです。その結果、従来型のトランザクションデータシステムと分析データシステムの大部分が互いに切り離され、多くの企業が、最新のインテリジェントなデータドリブンアプリケーションをサポートする複数のソリューションをつなぎ合わせる方法を見い出せずにいます。

統合データプラットフォームでは、トランザクションワークロードと分析ワークロードの双方を、パフォーマンスを低下させることなく同じデータセット上でサポートできます。こうした最新のデータプラットフォームはスケーラビリティが高く、分散コンピューティングシステムと分散ストレージシステムを備え、高性能なグローバルネットワーク上に構築されていることで、緊密に統合されたスケーラブルかつ高性能なデータサービスを提供できます。

たとえば、銀行がリアルタイム投資ダッシュボードを顧客ごとにパーソナライズして提供するとします。このサービスを実現するには、アプリの核となるバンキング機能と市場データの統合が必要です。アプリのバックエンドがトランザクションワークロードに最適化済みであれば、この場合の課題は、分析機能を追加することでアプリのパフォーマンスが低下しないようにすることになります。また、既存の全データを、企業のトランザクションデータをリアルタイムに分析できるデータアーキテクチャに移行する必要もあります。

では、どのような新しいテクノロジーを使えば、トランザクションワークロードと分析ワークロード間の障壁を取り除き、既存データを簡単に移行できるようになるでしょうか？AlloyDB for PostgreSQL は、トランザクションデータをリアルタイムで分析できる Google Cloud の新たなフルマネージド PostgreSQL 互換データベースです。また、Google のパフォーマンステストによると、標準の PostgreSQL と比較してトランザクションワークロードで 4 倍以上、分析クエリで最大 100 倍高速です。前述の例のようなハイブリッドなワークロード用のデータベースに理想的なパフォーマンスとなっています。

PostgreSQL から AlloyDB への移行は、Google Cloud の Database Migration Service を使用してデータソースと移行先を事前定義するだけでワンクリックで行えます。連続してレプリケーションを行うことで、ダウンタイムを最小限に抑えた移行が可能です。

また、Google Cloud は最近、複数の新機能を発表しました。たとえば、Google Cloud の変更データキャプチャおよびレプリケーションサービスである Datastream for BigQuery を使用すると、AlloyDB、PostgreSQL、MySQL、Oracle などのトランザクションデータベースソースから直接 BigQuery にリアルタイムでデータレプリケーションを行えます。さらに、BigQuery コンソールから Cloud Spanner、Cloud SQL、Cloud Bigtable とのクエリ連携を活用することで、トランザクションデータベース内のデータを分析できます。トランザクションワークロードと分析ワークロードの展望については、Google Cloud Next '22 での私の講演をご覧ください。