現代のビジネスでは、かつてないほど多くのデータが生成されていますが、そのデータは、さまざまなシステム間で一貫性があり、確実にアクセスできる必要があります。でも、それはどうやるのでしょう。
以下は、データレプリケーションツールに関する５つの重要なポイントです：
- 複数のデータベース、アプリケーション、プラットフォーム、その他の異種ツールが常にデータを生成しているため、一貫性と信頼性の高いアクセスを維持することが課題となっている。
- 一見些細なミスであっても、データの取り扱いやプライバシーに関するコンプライアンス上の問題を引き起こす可能性がある。
- 企業がリアルタイムに正確でアクセス可能なデータを維持できるように支援する技術は、主に CDC（変更データキャプチャ）とログ配布の２つである。
- データレプリケーションツールを評価する際には、CDC、バッチレプリケーション、ビルトインデータ変換、スケジューリング、監視ツール、オートメーション機能などの機能を考慮する。
- Capterra、G2Crowd、その他のソフトウェア比較サイトのユーザーレビューで、それぞれのプラットフォームを使用したことがある、または現在使用している他の組織の使いやすさ、カスタマーサポートの対応、全体的な満足度を測ることができる。
複数のデータベース、アプリケーション、プラットフォーム、その他のツールで常にデータが生成されているため、一貫性とアクセシビリティの維持は大変であり、わずかなエラーでも、顧客の不満や信頼性の低いレポート、分析の失敗、コンプライアンスの問題になり得ます。なのでこのようなデータを効果的に複製することで、ディザスタリカバリ、システムのアップタイム、データの可用性と分析が強化されます。でもどのようにするのでしょうか。
ビジネスで使われる多くのツール間でデータの一貫性を保つには、データをコピーしてシームレスに同期するオートメーションとエラーのないレプリケーションが必要です。そこで本記事では、今第一線で活躍するデータレプリケーションツールのプロバイダーが提供するさまざまなツールの比較方法について見ていきます。
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レプリケーションツールによるデータ処理の効率化
データの些細な不整合は、誤った報告、分析の失敗、規制上の問題、顧客の不満につながる可能性があります。
データレプリケーションツールは、業務で使われる様々なツールによって生成されたデータを自動的に同期させ、さまざまなシステム間でデータをコピーし、それを単一のソース内に複製することで、このような課題を解決してくれます。なのでデータ量が指数関数的に増加し続ける中、データレプリケーションツールの人気と採用率も高まっています。
データのレプリケーションには様々なユースケースがありますが、本記事では、アナリティクスやデータ製品を強化するための「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」を作成するための、データウェアハウスやデータレイクにデータのレプリケーションに注目してみましょう。
データレプリケーションとは
データウェアハウスのデータレプリケーションとは、企業の無数のデータソースから一元化された信頼できる情報源に異種データをコピーして転送することを指します。このようなデータソースはそれぞれサイロ化されていますが、それをまとめることで、BI（ビジネスインテリジェンス）のレポートや分析のための「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」が作成されます。
データレプリケーションには以下のようなコアタイプがあります：
- リアルタイムレプリケーション： 更新が発生するとすぐにデータを同期し、待ち時間がない。
- ほぼリアルタイムのレプリケーション： データの同期が早いが、数秒から数分のタイムラグがある。
- バッチレプリケーション： 通常、１時間ごとから２４時間ごとまで、選択されたスケジュールでデータ同期を実行する。
以下の基本的な技術でこのレプリケーションが実現します：
- CDC（変更データキャプチャ）： CDC は、データの変更が発生すると自動的にそれを捉えるものであり、データに変更があるたびに、その更新をキャッチして、それをデータウェアハウスに複製（レプリケーション）する。
- ログ配布： バッチまたはログ配布は、データベースのトランザクションのログをターゲットシステムに転送するものであり、一般的なユースケースとしては、データウェアハウスでのデータの一元管理、分析サンドボックスの作成、レポート作成、ディザスタリカバリなどがある。‐ つまり、必ずしもリアルタイムまたはほぼリアルタイムのトランザクション更新を必要としないデータである。
では、データの一貫性を保つためのベストな方法にはどのようなものがあるのでしょうか。
データレプリケーションのベストプラクティス
データレプリケーションのベストプラクティスは、以下の３つの分野に分類されます：
- プランニングと戦略
- 実装と設定
- メンテナンスと最適化
以下でそのベストプラクティスをもう少し詳しく見てみましょう。
プランニングと戦略
レプリケーションの目的を明確に定めることで、測定可能な目標と要件を設定することができます。決める際は、RTO（リカバリ時間目標）、RPO（リカバリポイント目標）、許容可能なデータラグなどの要素を見てみましょう。
次に、既存のインフラを把握し、優先順位の高いデータソース、ターゲットとなるデータウェアハウス、希望するデータフローを詳細レベルでマッピングします。また、このマッピング作業によって、データ量、変換ニーズ、ネットワーク帯域幅などの変数に基づいて、各データフローに最適なレプリケーション方法を特定することもできます。
例えば ECストアでは、在庫管理のために CDC を選択するかもしれませんが、バッチ出荷は日次総売上高の計算に問題なく機能します。
実施と設定
ソースとターゲットが確定したら、弾力性とパフォーマンスの高いデータパイプラインのデザインに注目しましょう。共通データフローのプール、変換の複雑さの最小化、圧縮とキャッシュの有効化などの戦略で、全体的な効率の最適化ができるようになります。
また、必要に応じて、クレンジング、バリデーション、フィルタリングロジックが実装および構成段階で実装され、データ品質が保証されます。また、可視性の維持や、レプリケーションの障害や遅延の速やかな検出には、強力な監視やロギング、アラートのフレームワークが不可欠です。
メンテナンスと最適化
組織のニーズが時間の経過とともに変化する中、データレプリケーションの設定が進化する分析データやトランザクションデータの優先順位と整合しているかどうかを継続的に再評価しましょう。また、高可用性のギャップを発見するのに、定期的にディザスタリカバリテストやフェイルオーバーシミュレーションを実施しましょう。
その際は以下のような戦略を活用しましょう：
- ワークフローのオートメーション
- スクリプト
- オーケストレーション
最適化の取り組みを常に把握することで、可能な限りチームのデータレプリケーション保守作業の負荷が軽減されます。
データレプリケーションで避けるべきよくある見落とし
データレプリケーションプロジェクトの複雑さを甘く見ているチームがあまりにも多いですが、以下のようなよくある間違いは、適切な計画を立てることで回避することができます：
- 文書化の欠如： データレプリケーションプロセスやデータガバナンスポリシー（所有権、セキュリティ、プライバシーなど）を早い段階で明確に文書化しないと、物事がややこしくなっていく可能性がある。
- 適切なコンプライアンス規制の見直しや実施を怠る： データ移動に関する法規制の遵守を後回しにしてはいけない。顧客の地域や業界を管轄するデータセキュリティおよびデータプライバシーに関する法律によっては、コンプライアンス違反に対する罰金が高額になる可能性があり、データ侵害により消費者の信頼を失った場合のコストは言うまでもない。
- データレプリケーションツールの選択を誤る： 特定のデータセットやワークフローに合わせて選択するデータレプリケーションツールやアプローチは非常に重要である。
- 適切なデータの準備と変換の必要性を下げる: Integrate.io などのデータ レプリケーション ツールを使うと、データ変換レイヤーを利用することもでき、それによって、レプリケーションの前後にデータをクリーンアップして正規化することができる。
データレプリケーションのミスを避けることを重要視しなければ、結果は壊滅的なものになりかねません。‐ 結局のところ、無意味なデータが入るということは無意味な結果が出るということです。
データレプリケーションツールの評価方法
データレプリケーションツールの選択は、ネット検索して最初に見つかったソリューションを選ぶといったような簡単なものではありません。なので、データレプリケーションツールを評価する際には以下のような点を最も考慮すべきです：
提供される機能
CDC（変更データキャプチャ）、バッチレプリケーション、ビルトインのデータ変換、スケジューリング、監視ツール、オートメーション機能などの機能を探しましょう。現在のニーズを確認し、例えば「データベース全体のレプリケーションが必要になる可能性はあるか」などの将来の潜在的な要件を予測し、これらのガイドラインを参考に、絶対外せない機能と、あれば便利な機能の優先順位を決めましょう。
対応するデータソースとターゲットシステム
データレプリケーションのソリューションは、ビジネスをより円滑に進めるためにデザインされています。選択するデータレプリケーションツールは、データベース、クラウドソース、API、ファイルストア、アプリケーションなど、既存のデータソースと互換性がないといけませんし、レプリケーションのソリューションは、データ統合や同期時にデータ損失やダウンタイムを発生させることなく、データを変換してターゲットシステムに格納できるべきです。将来的に新しいデータソースが追加されることが予想される場合は、利用可能なツールを検討する際に、新しいデータソースに対するオンボーディングの複雑さを考慮しましょう。
使いやすさと管理インターフェース
データレプリケーションツールの評価で最も重要なステップの１つに、「チームが導入しやすく、使いやすいかどうか」があります。ツールの習得しやすさ、ナビゲーションのしやすさ、ワークフロー構成、オートメーション機能に注目し、具体的には、視覚的なモニタリング、詳細なロギング、管理オーバーヘッドを削減するためのアラート機能などを検討しましょう。
スケーラビリティとパフォーマンス
現在対応しているデータ量とソース、そして将来必要となる可能性のあるデータに関するベンチマークを確認しましょう。そして最も複雑なデータパイプラインを最適化するために、キャッシング、圧縮、スケーリング機能を探しましょう。
価格とライセンスモデル
予算はいくらですか？各プロバイダーが提示する直接／間接コストをすべて明確に確認し、カスタマーサポートやデータの保存と変換、API コールなどの隠れた費用にも注意しましょう。ちなみに、自己管理のオープンソースオプションは、密かな節約になるかもしれません。
ユーザーレビューと評価
ソリューションの過去および現在のユーザーは、サービスについてどのように感じていますか？Capterra、G2、Software Advice、その他の比較サイトのユーザーレビューを活用し、使いやすさ、カスタマーサポートの対応、全体的な満足度を評価してみましょう。
データレプリケーションツール５選のレビュー
皆さんのリサーチのきっかけになるべく、おすすめデータレプリケーションツールを挙げてみました。
１）Integrate.io
画像出典：Integrate.io
G2 の評価：５つ星中４．３
主な機能：
- リアルタイムおよびバッチデータのパイプライン
- 60秒のデータベース・レプリケーション
- 220以上のローコードデータ変換
- ドラッグ＆ドロップのワークフローデザイナー
- オーケストレーションとスケジューリング機能
- モニタリングとエラー処理
- クラウドベース
Integrate.io は、６０秒という市場最速のデータレプリケーションがあるデータパイプラインプラットフォームです。６０秒のデータレプリケーションを提供する同プラットフォームのデータベースレプリケーションは、データ製品や顧客向けダッシュボード/アプリケーションをリアルタイムデータで強化したい企業にピッタリな選択肢となります。
ユーザーは、直感的なワークフロービルダーと、レプリケーションタスクを加速する事前構築済みコネクタを高く評価しています。また、Integrate.io ではデータのクリーニング、標準化、準備のための広範な変換機能が提供されています。
さらに、完全なクラウドベースのプラットフォームであるため、ローカルへのインストールが要らず、データの暗号化と全データパイプラインの監視が可能であり、それによって、コンプライアンスや監査もシンプルになります。
G2 ユーザーレビューによると、Integrate.io は、優秀なカスタマーサポートと非技術系ユーザー向けの使いやすさで際立っており、とあるレビュアーは「内蔵コネクタと変換機能で、時間と労力が軽減されて、カスタマイズ可能なスケジュール機能で、タイムリーなデータ更新が保証されます。」とコメントしています。
データを統一化して革新を起こすデータチームへ
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２） Fivetran
画像出典：Writer screenshot
G2 の評価：５つ星中４.２
主な機能：
- オートメーション化されたスキーマおよびデータマッピング
- 250以上の事前構築済みコネクタ統合
- 一元監視ダッシュボード
- ウェアハウス内準備のための変換
- 組み込みのセキュリティ保護
Fivetran は、クラウドデータプラットフォームに情報を複製する事前設定済みのコネクタを通じて、オートメーション化されたデータ統合を行います。このプロバイダーの主なセールスポイントは、社内の統合メンテナンスに費やされるエンジニアリングのリソースが不要になる点です。
このソリューションは、アプリケーション、イベントログ、データベースなどからのデータを、Snowflake、Databricks、BigQuery、その他のウェアハウスなど、本番環境に適した形式に一元化し、そしてその後、ユーザーはバックエンドの ETL（抽出、変換、格納）に煩わされることなく、下流の変換とモデリングを実行できます。Fivetran では、継続的なデータ同期、エラー、および変更が内部で処理されます。
セルフサービスに比べれば高価ですが、エンジニアリングコストの削減やデータ分析によるインサイトまでの時間の短縮により、顧客は強力な ROI（投資利益率）を見出していることがレビューで確認されています。ちなみにとある顧客は、「データの出所に関わらず、Fivetran は抽出プロセスをシームレスで信頼性の高いものにしており、それで分析ニーズに使えるクリーンで構造化されたデータが得られます」とコメントしています。
３）Hevo Data
（画像出典）
G2 の評価：５つ星中４.４
主な機能：
- スケーラブルなデータ集約パイプライン
- 40以上の構築済みデータコネクタ統合
- リアルタイムのデータストリーミングおよび処理
- 分析最適化のための変換
- 詳細なデータモニタリングおよびロギング
Hevo は、Snowflake のようなクラウドデータウェアハウスと統合して大規模なリアルタイムのデータレプリケーションをオートメーションします。そしてその信頼性の高いデータパイプラインは、さまざまなソースからの情報を統合し、分析クエリのパフォーマンスを最適化する Hevo の速やかなキャッシングやアグリゲーションエンジンは、各社から高く評価されています。
このツールのストリーミング統合は、システム間のレプリケーションラグを最小限にするために、微細なデータ変更を捉えます。また、Hevo Data では、生の情報を準備するのにデータのクレンジング、シェーピング、エンリッチメントを行うことができます。そしてユーザーからは、「データの健全性を詳細に監視することで、シームレスな分析環境を実現できる」と高い評価を得ています。
とある Hevo の顧客は、「Hevo は、当社のデータ統合のニーズを大きく変えるものでした。このプラットフォームのユーザーに優しいインターフェースやその他の機能により、データ処理が大幅に効率化され、複雑なタスクも簡単に処理できるようになりました。」とコメントしています。ちなみに料金については、このツールでは、さまざまな企業規模に合わせた柔軟な価格設定が提供されています。
４）Oracle GoldenGate
画像出典：Writer screenshot
G2 の評価：５つ星中３.９
主な機能：
- 双方向データレプリケーション
- 多対１および１対多のトポロジー
- 多様なデータベースとテクノロジーのサポート
- トランザクションの一貫性と整合性
- 大量かつ低レイテンシー
エンタープライズ分野では、極めて重要なシステムのリアルタイムデータのレプリケーションと統合のニーズを Oracle GoldenGate が独占し続けており、企業は、GoldenGate のトランザクションの一貫性、保証されたデータ配信、およびオンプレミス環境とマルチクラウド環境にわたるペタバイト規模の99.9%のアップタイムを信頼しています。
Oracle middleware solution のソリューションとして、継続的な可用性と効果的なディザスタリカバリを実現する柔軟な導入パターンがあり、複数のシステムにまたがるデータを統合する双方向機能と、大規模レプリケーションに関するオラクルの深い専門知識がユーザーに高く評価されています。
GoldenGate は、比較的高い学習曲線とカスタマイズ要件があるため、それほど複雑でないユースケースには不向きですが、企業のエンタープライズの顧客にとっては、パフォーマンスと信頼性が最も重要です。また、多くのエンタープライズユーザーは、GoldenGate の優れた点として、インストールのしやすさと豊富な機能を挙げています。
５）HVR
画像出典: G2
G2 の評価：５つ星中４.２
主な機能：
- リアルタイムデータのレプリケーション
- 幅広い対応プラットフォーム
- データ変換インジェクション
- スケーラビリティのための並列処理
- 管理用 Web コンソール
Fivetran の HVR では、クラウドデータウェアハウスからレガシー（旧式）システムの統合プロジェクトまで、あらゆるものに対応するエンタープライズ対応のリアルタイムデータレプリケーションツールが提供されており、標準化された各種の並列処理スキーマを通じて、主要なデータベースとビッグ データ プラットフォーム間でデータを継続的に複製します
HVR は、スループットとレイテンシのベンチマークで競合他社を凌駕する大規模レプリケーションを実現することから、エンタープライズ企業からの信頼が寄せられており、ユーザーからは組み込みの変換、詳細な監視ダッシュボード、強力なカスタマーサポートで高評価を得ています。料金については、HVR は帯域幅の要件に合わせてライセンスを調整し、カスタム価格を提供します。
また、HVR がクラウド上でデータをほとんど遅延なく複製できることも、ユーザから大きなセールスポイントとして挙げられています。
適切なデータレプリケーションツールの選択
市場にはさまざまなレプリケーションツールが出回っているので、決断を下す前に、以下のように十分な注意を払って選択肢を調べることが重要です：
- 現在のインフラ、データソース、レプリケーションのユースケースを文書化する。
- データの種類、量、セキュリティの必要性、許容できる遅延の許容範囲などをプロファイリングする。
- CDC、変換能力、プラットフォームカバレッジ、オートメーションのレベルについて、必要な機能をマッピングする。
- 内部分析やエンジニアリングの帯域幅とコストのトレードオフなどの要因を比較検討する。
- 概念実証を実施する前に、このような基準でソリューションのプロバイダーをランク付けする。
ツールを評価する際には、無料トライアルやコンサルティングを利用して、機能性、使いやすさ、カスタマーサポートを確認しましょう。そして、実際に使ってみることで、レプリケーションのタイムラグやインフラのオーバーヘッドを測定するのもいいでしょう。また、シミュレーションによってフェイルオーバーや冗長性のセーフガードをプレッシャーテストすることも頭に入れておいてください。
今日のビジネスのペースでは、分散データへの信頼性の高い統合アクセスが求められており、レプリケーション戦略は極めて重要です。アナリティクスのボリュームと複雑性が増大し続ける中、専用のレプリケーションツールがあれば、ダウンストリームの BI（ビジネス・インテリジェンス）とレポーティングを最適化しながら、混乱を最小限に抑えることができます。ブロックチェーンにインスパイアされた分散型台帳や予測データ統合など、この分野における新たなテクノロジーに積極的に取り組みましょう。
Integrate.io との提携でデータレプリケーションを効率化しよう
Integrate.io は、使いやすさ、柔軟性、インテリジェントなオートメーション、そして市場最速のデータレプリケーションを最高のバランスで実現し、その直感的なインターフェースで、コーディングなしで弾力性のある双方向のデータ同期の構築がもっと速くなります。また、リカバリ、モニタリング、変換などのバックエンドの複雑な作業もシームレスに行えます。
１４日間の無料トライアルにサインアップして、ぜひご自身の目でお確かめください。また、Integrate.io による自動データレプリケーションがどのようにインパクトのあるビジネスインサイトを生み出すかについて、ぜひこちらからデモをご予約してご覧ください。
データを統一化して革新を起こすデータチームへ
ソリューションエンジニアによる個別デモと30分のQ&Aセッションを受けることができます
Q&A
Q. データレプリケーションツールは従来のデータ統合ソリューションに取って代わりますか
A. 特定のユースケースでは、そうなります。‐ 最近のデータレプリケーションツールには、データウェアハウス、ロギング、変換、API フローなどの主要な統合機能がありますからね。ただ、旧式のオンプレミス環境では、既存のシステムに紐付いたカスタムコードの統合サービスが必要になることもあるかもしれません。データの複製が適切かどうか、あるいはデータレプリケーションソリューションによるリアルタイムの同期が望ましいかどうかを調べてみましょう。
Q. データレプリケーションと、データアーカイブやバックアップの違いは何ですか？
A. レプリケーションは、システム全体の一貫性を維持するために、増分的なデータ変更を伝播し、バックアップは、主にディザスタリカバリのために隔離されたコピーを作成します。そしてアーカイブは、コンプライアンスやコストの観点から、静的な古いデータを本番データベースから削除し、レプリケーションは、単に過去のデータを保存するのではなく、現在進行中の変更を同期します。
Q. データレプリケーションのツールを使う際のセキュリティ上の注意点は何ですか？
A. マルチシステムのデータフローでは、機密情報の漏洩や SQL インジェクションベースの攻撃など、潜在的な脆弱性からのデータの保護が必要ですが、レプリケーションツールは、転送中および停止時の暗号化、VPNトンネリング、ファイアウォール、強固なアクセス制御、サイバーセキュリティを活用し、安全な転送を実現します。
Q. データレプリケーション導入の成功はどのように測れますか？
A. 主なメトリクスに以下のようなものがあります：
- データ同期とトランザクション・レプリケーションのタイムラグの監視
- データのソースとコピーの間のデータの不一致とドリフト率
- 同期失敗率と不注意による削除
- 事業継続のためのデータ復旧時間／ポイント目標
A. スキーマのドリフトを検出し、不整合を自動警告することは極めて重要です。レポーティングの信頼性、運用の生産性、顧客体験など、下流の KPI も測りましょう。
Q. 特定のユースケースにおいて、データレプリケーションのソフトウェアに代わるものは何ですか？
A. オンラインのトランザクション処理では、同期化されたデータレプリケーションのツールの方が、秒以下の並行性のニーズに適しているかもしれません。また、バッチ ETL は、アナリティクスのユースケースに対して、より柔軟な変換を提供することができ、市販のレプリケーションツールがレガシーシステムやプラットフォームとうまく統合できない場合、自作のスクリプトがニッチなプラットフォームを効果的に結びつけてくれます。パフォーマンス要件、ユースケースの複雑さ、コストに基づいて、選択肢をよく吟味しましょう。
