SQL Server Integration Services（SSIS）と Azure Data Factory（ADF）：総合比較

データ統合と ELT/ETL（抽出、変換、格納）の世界でよく比較される２つのツールに SSIS（SQL Server Integration Services）と ADF（Azure Data Factory）があります。どちらも Microsoft が提供するものですが、それぞれ異なるユースケースと利用者に対応しています。そこで本記事では、両データツールを検討しているデータエンジニアが十分な情報を得た上で決断できるように、両者を詳しく比較していきます。

主なポイント

• SSIS と ADF の主な技術的な違い。

SSIS とは

SSIS）（SQL Server Integration Services）は、オンプレミスのデータ統合用に設計された強力な ETL ツールです。SQL Server に内蔵されており、それでユーザーは多様なシステム間でのデータの抽出、変換、格納を行うことができます。SSIS は、１０年以上にわたって Microsoft のデータプラットフォームの基礎となっており、企業環境で広く使われています。

SSIS の主な機能

• 豊富な変換機能：
  
  • データのクレンジング、集計、修正のためのコンポーネント内蔵。
    
• SQL Serverとの統合：
  
  • SQL Server データベースおよび関連ツールとのシームレスな統合。
    
• コントロールフローとデータフロー：
  
  • ワークフローの自動化とデータ移動を単一の環境に統合。
    
• カスタマイズ性：
  
  • 高度なユースケース向けに、C# または VB.NET によるスクリプトに対応。

ADF とは

ADF（Azure Data Factory）は、Microsoft が提供する最新のクラウドベースのデータ統合サービスです。拡張性と柔軟性を重視して設計されており、ADF でオンプレミス環境とクラウド環境にまたがるデータワークフローのオーケストレーションと自動化が可能になります。また、ADF は Azure エコシステムの一部であり、クラウドベースのデータプラットフォームを活用するビジネスに最適です。

ADF の主な機能

• クラウドネイティブのデザイン：
  
  • クラウド向けに構築されているため、オンプレミスのハードウェアやメンテナンスが不要。
• ハイブリッド統合：
  
  • オンプレミスとクラウドベースの両方のデータソースに接続できる。
• 豊富なコネクタエコシステム：
  
  • Azure のサービスや SaaS のプラットフォーム、データベースなど、９０以上のネイティブコネクタに対応。
• コードフリーおよびコードベースのオプション：
  
  • ローコード開発向けのビジュアルインターフェースと、高度なワークフローの向けの JSON スクリプトを提供。

SSIS と ADF：機能ごとの比較

SSIS のユースケース

• オンプレミスのデータ統合：
  
  • SQL Server を実行し、データウェアハウスにデータを移動するためのオンプレミスのワークフローを管理する企業に最適。
• エンタープライズの ETL：
  
  • 高度な変換機能で複雑な ETL プロセスを処理する。
• レガシー（旧式）システム：
  
  • 最小限の更新やクラウド統合が必要なシステムに最適。
• カスタムソリューション：
  
  • ニッチな要件に対応した広範なスクリプトとカスタマイズが可能。

ADF のユースケース

• クラウドデータ統合：
  
  • クラウドに移行する組織や、すでにクラウドで運用されている組織に最適。
• ハイブリッドのデータワークフロー：
  
  • オンプレミスシステムとクラウドベースのプラットフォームを接続し、シームレスに統合する。
• ビッグデータパイプライン：
  
  • Azure Data Lake と Databricks の統合により、大規模なデータ処理がしやすくなる。
• 従量課金のスケーラビリティ：
  
  • さまざまなデータワークロードを抱える企業だとコスト効率が得られる。

SSIS の利点

• SQL Serverとの緊密な統合：
  
  • Microsoft エコシステムのネイティブである SSIS は、SQL Server のデータベースとシームレスに連携する。
• 広範なカスタマイズ：
  
  • 複雑なデータ変換ニーズに向けのカスタムスクリプトが可能。
• 成熟したツール：
  
  • コミュニティによる強固なサポートとドキュメントが確立されている。

ADF の利点

• クラウドの柔軟性：
  
  • 完全に管理されたサービスにより、インフラ管理の必要性がなくなる。
• グローバルな拡張性：
  
  • グローバルなデータ処理の需要に動的に対応して拡張。
• 幅広い接続性：
  
  • Azure のサービスや SaaS プラットフォーム、および API 用の事前構築済みコネクタを搭載。
• 最新アーキテクチャに対応：
  
  • ビッグデータテクノロジーやサーバーレスプラットフォームと統合しやすい。

SSIS の制約

• オンプレミス重視：
  
  • クラウドサービスとの統合に多大な労力が必要。
• スケーリングの課題：
  
  • 基礎となるハードウェアとライセンスモデルによって制限される。
• 複雑なメンテナンス：
  
  • 更新、バックアップ、高可用性は手動での管理が必要。

ADF の制約

• Azure への依存：
  
  • Azure のエコシステム内での動作がベストであるため、マルチクラウド戦略の柔軟性が制限される可能性がある。
• コスト管理：
  
  • 従量課金制のため、注意深く監視しないと高額になる可能性がある。
• 複雑なワークフローの学習曲線：
  
  • JSON スクリプトのような高度な機能には、技術的な専門知識求められる場合がある。

SSIS と ADF：どちらを選択すべきか

次の場合は SSIS を選択しましょう：

• ワークフローが主にオンプレミスである。
• SQL Server 中心の環境がある。
• 高度なカスタム変換が必要。

次の場合は、Azure Data Factory を選択しましょう：

• 組織がクラウドに移行中、または既にクラウドを使っている。
• オンプレミスとクラウド システムを接続するハイブリッド データ ワークフローが必要。
• 拡張性と柔軟性に優れたデータ統合ソリューションが必要。

SSIS と ADF を両方使用：

オンプレミスとクラウド環境が混在する組織では、SSIS と ADF を連携させることができます。SSIS の パッケージは、Azure-SSIS Integration Runtimeを使って Azure にデプロイすることができるので、既存のワークフローを活用しながら、徐々にクラウドに移行することができます。

Integrate.io：最新の代替手段

SSIS や ADF の先を見据える企業にとって、Integrate.io だと両者の優れた機能を組み合わせたローコードプラットフォームを得られます。Integrate.io には１００以上の事前構築済みコネクタ、リアルタイムおよびバッチデータ処理、ユーザーに優しい UI（ユーザーインターフェース）、オーケストレーション機能が備わっており、エンタープライズグレードのセキュリティとスケーラビリティを維持しながら、データワークフローをシンプルにします。なので実行中のデータ セットも簡単に変換できます。

主な機能：

• ノーコード/ローコード開発：非技術系ユーザーでも簡単にパイプライン作成が可能。
• ハイブリッド接続：オンプレミス、クラウド、SaaS プラットフォームをシームレスに接続。
• 高度なセキュリティ：SOC 2、GDPR、HIPAA に準拠したデータガバナンス機能。

まとめ

SSIS も ADF も強力なツールで、それぞれが特定のニーズに対応しています。SSIS は SQL Server を使ったオンプレミス環境において優れていますが、ADF はクラウド優先型の戦略にとって好ましい選択であり、組織のインフラやスケーラビリティ要件、将来の目標を評価することで、適切なツールを選択することができます。

柔軟でコード不要の代替手段をお探しの際は、Integrate.io のようなプラットフォームだとデータ統合への最新のアプローチを得られ、多様な環境でのシームレスなワークフローが実現します。また、データを Snowflake や Synapse アナリティクスなどに効率的に一元管理し、Power BI などのツールでデータを分析することができます。データの自動化を始める際には、こちらから当社のソリューションエンジニアにぜひご相談ください。

Q&A

Q1：SSIS はクラウドで実行できますか?

はい、Azure-SSIS 統合ランタイムを使うと、SSIS パッケージを Azure で実行できます。

Q2：SSIS よりも ADF の方がいいですか?

ADF と SSIS の選択は、ユースケースによって異なり、ADF はクラウドベースのワークフローに最適ですが、SSIS はオンプレミスの ETL に適しています。

Q3：SSIS と ADF の両方を使えますか?

はい、両方のツールの長所を活かして、ハイブリッド環境で相互に補完することができます。