EAI/ESB

クラウド、IoT、ブロックチェーンが変えるデータ連携の未来

これまで5回にわたって、データ連携についていろいろな角度から眺めてきました。今回は、これまでの話をおさらいし、さらに、今後のデータ連携と関わっていく上で重要となってくるテーマについてお話したいと思います。

クラウド

 クラウドについてはもう説明は不要でしょう。昨今ではクラウドを全く使っていない企業は少なくなってきています。

 クラウド上のサービスを使う場合、特にSaaSを利用する場合は、データ連携抜きに考えることができません。いくつかのSaaSを使っていれば、必ずそこに連携のニーズが発生します。メジャーなサービス同士ならサービス自体が連携手段を提供している場合もありますが、そうでない場合は何らかの方法でデータを連携する必要が出てきます。

 幸い、多くのSaaSではREST APIと呼ばれるインターフェースが提供されています。ですから、このREST APIを利用して、連携ソフトウェアでデータ連携を行うようにするといいでしょう。

 また、クラウドサービスを利用するメリットのひとつにサブスクリプション型の使用量課金で利用できるということがあります。つまり、システムを資産として保有していないので、よりよいサービスが他にあれば乗り換えることが容易です。しかし、ここでネックとなるのがサービス上に残されたデータをどうやって移行するかという問題です。データ連携基盤を構築しておくことで、データ移行を速やかに展開してよりよいサービスに移行することが簡単になるのです。

IoT

 昨今、さまざまなセンサを搭載したデバイスからデータを取得してそれを処理するIoTが脚光を浴びています。従来は大きな装置からしか取得できなかったデータが、センサやチップの小型化、省電力化によって誰でも容易に利用できるようになってきています。さらにウェアラブル端末やスマホなど、あらゆるところにデバイスやセンサがありますので、取得できるデータは膨大です。

 これまで、こういったデータは、デバイスやゲートウェイと呼ばれるものからクラウドに直接送信するのが主流でした。こういったデバイス専用の無線モジュールや回線プランも提供されていますので、簡単にクラウドへデータを転送することができます。

 しかし、安価になったと言っても、デバイスの数も今後飛躍的に増大していくので、トラフィックにかかる料金というのも無視できなくなるでしょう。もしかしたら想像以上のトラフィックが発生してしまい、高額な利用料を請求されてしまう自体になりかねません。少し前の携帯料金でよく言われた「パケ死」状態のようです。

 また、ビッグデータと言って膨大なデータを処理して利用する技術がもてはやされていますが、そもそも全てのデータをクラウドに挙げて処理する必要があるのかという議論も依然としてあります。

 このような考えのもと、エッジコンピューティングという概念も普及しつつあります。つまり、データの発生源の近くでデータ処理を行うことでより速く効率よい処理を行うことができるようになるのです。

 データはエッジ上で前処理されてその後にクラウド上のデータストレージに転送されるかもしれません。そんなとき、データ連携ソフトウェアをそのエッジサーバ上に配置することで、効率よいデータ処理が可能になるのです。

「EAI/ESB」で読まれている記事

TechRepublic Japanで人気の記事

編集部オススメ

トレンドまるわかり![PR]

財務・経理
人事・労務
マーケ・営業
購買・調達
生産・製造
データ分析
コミュニケーション
通信・通話
文書・コンテンツ
PC・モバイル
新興技術
ITインフラ
クラウドサービス
OS・ミドルウェア
開発
データベース
RDBMS
NoSQL
その他データベース
DWH
ETL
EAI/ESB
運用
セキュリティ

ホワイトペーパーランキング

  1. なぜ、2021年にすべてのマーケターが「行動経済学」を学ばねばならないのか?
  2. SIEMとEDRが担うべき正しい役割とは?企業のセキュリティ部門が認識しておくべき適切なツールの条件
  3. デザインシンキングによるAIと課題のマッチング!現場視点による真のデジタル改善実現へ
  4. なぜ成長企業の経営者はバックオフィス効率化に取り組むのか?生産性を高めるための重要な仕組み
  5. Microsoft 365を利用する企業が見逃す広大なホワイトスペースとは?

Follow TechRepublic Japan

このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]