Azure データ ストレージ システムを選択する
データ ストレージ システムは、アプリケーションの成功、さらには企業の成功のための基盤です。
適切に設計されたデータ ストレージ システムは次のようになります。
- 迅速かつ簡単に実装できます。
- データの増加に対応するためにスケーラブルです。
- 応答性とパフォーマンスが高くなっています。
- 可用性が高く、障害に対する回復性があります。
- 低価格です。
重要な考慮事項は、データの増大に合わせて設計が効果的にスケーリングされるかどうかです。 最初の月に 6 テラバイト (TB) のデータが生成され、データ量が年に 10% 増加するアプリケーションについて考えてみます。 そのデータが、時間の経過につれてどのように蓄積されていくかを次のグラフに示します。
3 年後には 249 TB のデータがあります。 10%の成長率は、時間の経過とともに傾きが急上昇します。
これは極端な例ではありません。 データは、顧客を追加するときと顧客がデータを追加するときの両方で増加します。 アプリケーションの拡張によってデータが増加することもあります。 システムが適切に設計されていれば、そのようなデータの増大が適切に処理され、応答性、回復力、低コストが維持されます。
データ ストレージ システムを設計する
Azure でデータ ストレージ システムを設計するために、さまざまなアプリケーションと目的に多数の Azure サービスを使用する方法について説明します。 データ ストレージのニーズを満たすには、製品の組み合わせが必要な場合があります。 たとえば、ほとんどアクセスされないデータを低コストのサービスに、頻繁にアクセスされるデータを、アクセス時間を向上させるために高コストのサービスに保持することが考えられます。
次の表の記事では、Web アプリケーションの 7 つのシステム アーキテクチャの概要を示します。 これらのシステムは大量のデータを処理でき、システム障害に対する回復性があります。 これらのアーキテクチャでは、Azure Table Storage、Azure Cosmos DB、Azure Data Factory、Azure Data Lake Storage を使用します。
これらの例は、アプリケーションを収容するストレージ システムを設計するのに役立ちます。 次の機能マトリックスには、記事へのリンク、および各アーキテクチャのメリットとデメリットの概要が示されています。
| アーキテクチャ | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| Table Storage フェールオーバーを使用した 2 リージョン Web アプリケーション | 簡単な実装、コスト | Azure リージョンが 2 つのみという回復性の制限 |
| カスタム Storage Table レプリケーションを使用したマルチリージョン Web アプリ | 回復性 | 実装の時間と難易度 |
| Cosmos DB レプリケーションを使用したマルチリージョン Web アプリケーション | 回復性、パフォーマンス、スケーラビリティ | コスト |
| 論理データ分類を使用して最適化されたストレージ | 回復性、パフォーマンス、スケーラビリティ、コスト | 実装時間、論理データの分類を設計する必要がある |
| 最適化されたストレージ - 時間ベース - マルチ書き込み | コスト | 回復性、パフォーマンス、スケーラビリティ、実装時間、時間ベースのデータ保持期間の設計が必要 |
| 最適化されたストレージ – Data Lake を使用した時間ベース | 回復性、パフォーマンス、スケーラビリティ | 実装時間、時間ベースのデータ保持期間を設計する必要がある |
| 最小ストレージ – データをレプリケートするための変更フィード | 回復性、パフォーマンス、時間ベースのデータ保持期間 | スケーラビリティ、実装時間 |
共同作成者
この記事は、Microsoft によって保守されています。 当初の寄稿者は次のとおりです。
プリンシパル作成者:
- Nabil Siddiqui | クラウド ソリューション アーキテクト - デジタルとアプリケーション イノベーション