クラウドデータパイプラインサービスの利点と限界:Amazon AWS、Google & Microsoft

クラウドデータウェアハウス、データレイク、データベース、SaaS ベースのエンタープライズアプリケーションが台頭し、クラウドといえばデータという時代が到来しています。データを扱うとなれば、移動、クレンジング、ブレンディング、強化、変換といったことをすべてオペレーション化する必要があります。これは非常に難しい要求ですが、良いニュースもあります。Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure (Azure)、Google Cloud Platform (GCP) といった主要なパブリッククラウドプロバイダーはすべて、この未曾有の規模のデータ増加に対処するための高性能なデータパイプラインサービスを実装しているのです。

このレポートでは、これら主要なクラウドデータパイプラインサービスをレビューして共通点とそれぞれの特性を探ります。



著者について

Andrew Brust 氏はNew York 市からCap Gemini、Gigaom、Datameer といった組織において、開発者、CTO、アナリスト、リサーチディレクター、マーケットストラテジストといった立場で活躍してきました。Andrew 氏はさまざまな業界の中・小規模企業からFortune 1000 レベルのクライアント、また小規模ISV からMicrosoft などの大規模なクライアントを含むソフトウェア企業と仕事をしてきました。こうした経験から、Andrew 氏は技術と技術を顧客が活用する方法に関して深く理解しており、その市場・製品分析は実用性と信頼性、そして説得力を持ちます。

Andre 氏は、Gigaom のリサーチディレクター、あるいはZDNet のビッグデータとアナリティクストピックのリードブロガーとして、ビッグデータとアナリティクス業界をその誕生から追い続けてきました。Andrew 氏はアメリカで最も長く開催され続けてきたデベロッパーカンファレンスの1つであるVisual Studio Live! の共同主催者でもあります。データベース分野で長年の経験を持つ技術ライター・スピーカーとして、Andrew 氏は今日の市場を自身のエンタープライズでの長年の経験から理解しています。


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