Azure Synapse Analyticsとは？
主な機能と価格形態を解説!

構造化データで構成されるDWH（データウェアハウス）と主に非構造化データであるビッグデータが分散している環境でデータ分析を実施するためには、準備等に工数が必要になることがよくあります。そもそもDWHとビッグデータが分散している環境を1つに統合することは、各システムで動作が異なるため難しいものです。

しかしこれらの課題を解決するためにAzure Synapse Analyticsを利用すると、DWHとビッグデータを同一データハブにスムーズにまとめることができ、データ可視化ツールのPower BIや機械学習・AIのAzure MLなどを活用した分析が容易に行えるようになるのです！

そんなAzure Synapse Analyticsですが、そもそもどんなサービス？どんな機能があるの？詳細を知りたいですよね。そこで今回は、Azure Synapse Analyticsの情報収集をしている方向けに、概要から主な機能、導入事例、価格形態について紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

1. Azure Synapse Analyticsとは

Azure Synapse Analyticsとは、一般的なデータ分析の流れ「データ収集・蓄積」「ETLツールによってデータを抽出・加工」「構造化されたデータをデータウェアハウスに保管」「BIツールや機械学習（ML）と連携」の機能がオールインワンで提供され、全てを実現できるサービスです。

Microsoft Azureから提供されるDWH（データウェアハウス）やビッグデータシステム全体にわたって分析をスムーズに実行できます。

エンタープライズのDWHで使用されるSQLテクノロジー、ビッグデータ処理のためのSpark テクノロジー、ログおよび時系列分析を簡易化するData Explorer、データ統合のためのPipelines、Power BI、CosmosDB、AzureMLなどの他のAzureサービスと緊密に連携し、それらの長所を最大限に発揮できるようになっています。

Azure Synapse Analyticsは両者をシームレスに統合できるため、全データからの分析情報を取得することができます。データ容量はペタバイト単位であり、リレーショナルと非リレーショナルの両方の大規模データに対してクエリを発行することができます。

2. Azure Synapse Analyticsでできること

Azure Synapse Analyticsサービスが提供する主な機能は以下の通りです。

• • データ統合・データ探索・DWH・ビッグデータ分析・機械学習の各タスクを実行できる
  • ミッションクリティカルなDWHを作成できる
  • 95以上のコネクタがあるので、お客様環境に合わせたでETL／ELTプロセス作成できる
  • 時系列データ、ログ、テレメトリデータ（パフォーマンス改善や品質向上を目的として収集する利用状況データ）の分析できる
  • AIとBIを統合し分析ができる
  • データレイク／DWHのサーバーレス化でコストパフォーマンスを最大化できる
  • DWHと同様のクエリによるデータレイク検索ができる
  • DWHとApache Spark双方でのT-SQLクエリの実行ができる
  • T-SQL、KQL、Python、Scala、Spark SQL、.Netなどの多数の言語が使用可能
  • リアルタイムでデータからの分析情報を取得できる

3. Azure Synapse Analyticsを利用した分析のフロー

Azure Synapse Analyticsを利用した分析の流れは以下の通りです。

1. まずAzure Synapse Analytics Pipelines を使用して、構造化データおよび非構造化データを結合し、Azure Blob Storageに格納します。
2. 次にこのデータをAzure Synapse Analytics Sparkプールで分析し、データのクレンジングと加工を行います。
3. 加工済みのデータをAzure Synapse Analyticsで既存の構造化データと結合することで、すべてのデータを1つのハブに統合します。
4. 専用のSQLプール上に運用レポートと分析ダッシュボードを作成して、統合されたデータハブから分析情報を引き出し、Azure Analysis ServicesでPower BI等を利用しているエンドユーザーにサービスを提供します。

Azure Synapse Analyticsがあれば、データの収集から加工、可視化ためのデータ連携および可視化までの一連の流れをスムーズに実行することができるのです。

4. Azure Synapse Analytics活用例

Azure Synapse Analyticsはデータ規模が膨大で、構造化データと非構造化データが混在している環境で大きな威力を発揮します。そのため大手企業での採用が多くなっています。

工作機械からのデータをAzure Synapse Analyticsに集約

工作機械の稼働状況についてのデータを収集しリアルタイムに可視化することで停止時間を短縮でき、設備や人員を増やすことなく生産量を増やせます。最終的には、設備や人員を減らしながら、生産性をあげることも可能です。

しかし、工作機械から送信されるデータは大量にあるため、オンプレミスでは拡張性の観点で問題があります。そこで、データ基盤としてAzure、Azure Synapse Analyticsを活用することでリアルタイムに可視化することを実現できます。

●工作機械から取得したデータは、AzureのVM上で稼働するIoTアプリケーションが収集
●それらをAzure Fire Storageに格納
●収集対象の工作機械のマスターデータは、Azure SQL Databaseで管理
●工作機械からの収集データはマスターデータとともにAzure Synapse Analyticsに集約
●これらデータを最終的にPower BIで可視化

5. Azure Synapse Analyticsの価格形態

Azure Synapse Analyticsの利用料金に関しては、2021年12月現在、以下の5つのプランがあり、採用するプランによって料金が変わってきます。

①データ統合
データを取り込んで必要な形式に変換するプランです。データ取り込みはデータ分析の前に実施することが大半ですので、ほとんどの方がこのプランの費用を支払う必要があります。

②データウェアハウス
SQLプールを利用して、データのクエリと分析を行う際のプランです。数百テラバイト程度までのデータに対して、一般的な分析を実施する方に向いています。サーバーレスと専用の2種類から選択できます。専用の場合、1年予約で最大37％、3年予約で最大65%のディスカウントが適用されます。

③ビッグデータ分析
サーバーレスSparkプールを作成し、ビッグデータ分析を実施するプランです。主に効率的な機械学習を実行したい方に向いています。

④ログおよびテレメトリ分析
対話型クエリを使用して、時系列、ログ、テレメトリのデータから分析情報を導き出すプランです。

⑤専用SQLプール（旧SQL DW）
データベースを専有し、SQL分析を実施するプランです。1年予約で最大37％、3年予約で最大65%のディスカウントが適用されます。

これらの他に、事前購入によるディスカウントプランも用意されています。具体的な料金については、以下のページで、リージョン・通貨・単位（時間／月）を選択することでシミュレーションできます。
https://azure.microsoft.com/ja-jp/pricing/details/synapse-analytics/

また日商エレクトロニクスでは、Azure Synapse Analyticsの初期導入を支援するサービスを2種類提供しております。どちらも最大で全額マイクロソフトからの支援される場合があります。

Azure Synapse Analyticsの
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6.まとめ

Azure Synapse Analyticsは、データ統合、エンタープライズDWH、およびビッグデータ分析が統合された無制限の分析サービスです。データ容量はペタバイト単位であり、リレーショナルと非リレーショナルの両方の大規模データに対してクエリを発行することができます。Azure Synapse Analyticsがあれば、データの収集から加工、可視化ためのデータ連携および可視化までの一連の流れをスムーズに実行することができるのです。

・データ量が多く、自動化などの運用に困っている
・現在、分析のためのデータ収集やクレンジング作業を外注しているが内製化したい
・クラウド（Azure）でデータ活用を効率的に実施したい

以上に当てはまる方は、ぜひAzure Synapse Analyticsの活用を検討してみてはいかがでしょうか？

利用料金は、データ統合、データウェアハウス、ビッグデータ分析、ログおよびテレメトリ分析、専用SQLプール（旧SQL DW）の5つのプランがあり、採用するプランによってが変わってきます。弊社ではお客様のデータ活用状況に合わせた試算の支援も可能ですので、料金を知りたい方はお気軽にご相談くださいね。

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この記事を書いた人

Azure導入支援デスク 編集部

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