ミラーリングと仮想化を使用してデータ管理を簡素化する

さまざまなデータ ソースを統合してデータの一貫性を確保し、リアルタイムのデータ可用性を維持する際の複雑さが原因となり、組織は多くの場合、データの管理と分析に関する課題に直面します。 Microsoft Fabric SQL Database では、データ統合を簡素化し、データの整合性を向上し、準リアルタイムのデータの可用性を確保する統合プラットフォームを提供して、これらの課題に対処します。

ミラーリングを使用して統合する

Microsoft Fabric SQL Database の主要機能の 1 つとして、Azure SQL Database のデータベースを Fabric の OneLake に直接ミラーリングできることが挙げられます。 さらに、Fabric の SQL Database は分析目的で自動的にミラーリングされ、データはほぼリアルタイムで OneLake に継続的にレプリケートされます。

このミラーリング プロセスを使用すると、データが準リアルタイムで継続的にレプリケートされるため、複雑な抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスが不要になります。 これが実現すると、総保有コストが削減され、分析情報を得るまでの時間が短縮されるため、企業はビジネス インテリジェンス、人工知能、Data Engineering、データ サイエンス、データの共有のシナリオの扉を開くことができます。

ミラーリング プロセスを開始した後は、[複製] タブから [Monitor replication] (レプリケーションの監視) オプションを選択して、レプリケーションの状態を監視できます。ソース テーブルに更新がない場合、エンジンでは、バックオフして、更新されたデータの検出後に通常のポーリングを再開します。

ミラー化されたデータベースを構成する方法の詳細については、「チュートリアル: Azure SQL Database から Microsoft Fabric のミラー化されたデータベースを構成する」を参照してください。

データの仮想化について調べる

Fabric SQL Database のデータ仮想化は、データを物理的に移動またはコピーせずに、さまざまなソースのデータにアクセスして操作できるようにする機能です。 この方法でデータの統合ビューが得られ、複数の異なるプラットフォームでシームレスな統合と分析が実現します。

これらの機能を駆使して、Lakehouse で利用できる Parquet、CSV、Delta のテーブルのクエリといったシナリオが可能になります。