Last Updated on 2025-05-25 22:03 by admin
MicrosoftはBuild 2025カンファレンスにおいて、同社の統合データプラットフォーム「Microsoft Fabric」に新たにCosmos DBとSQL Serverを統合すると発表した。
Microsoft Fabricは2023年に初めて発表されたSaaS型の統合データ分析プラットフォームで、データエンジニアリングからビジネスインテリジェンスまでを単一環境で提供する。既にAccentureやT-Mobileといった企業での導入事例も報告されている。
今回追加されるCosmos DB in Fabricは、Walmart、OpenAI、Adobe、DocuSign、Microsoft Teamsなどが依存する半構造化データに対して、エンタープライズグレードの動的スケーラビリティ、一貫した信頼性、低レイテンシーでのサービングを実現する。開発者はわずか数クリックでCosmos DB（NoSQL）を導入し、高性能な分散アプリを簡単に構築できるようになる。
同時に発表されたSQL Server 2025（プレビュー版）も、Fabricとの統合機能を提供する。SQL Server 2025は、セマンティック検索や生成AI連携を標準搭載した「AI時代に最適化された最新エンタープライズDB」として位置づけられている。
Azure Data担当企業副社長のArun Ulagによると、FabricではすべてのデータがOneLakeと呼ばれるデータレイク環境に格納され、Apache ParquetおよびDelta Lake形式という統一されたオープンソース形式で保存される。これにより、異なるデータベースエンジン間でのデータコピーが不要となり、機械学習モデルを直接OneLake上で構築できるようになる。
Cosmos DB in Fabricは、ベクター検索機能を内蔵し、AI-ready full-text、ハイブリッド検索機能を備えているため、GenAIアプリケーションの構築が可能になる。また、SQL Server 2016-2022およびSQL Server 2025向けのミラーリング機能もプレビューとして提供開始され、オンプレミスのSQL Serverデータを変更データキャプチャ（CDC）技術を使用してFabricのOneLakeにニアリアルタイムで同期できる。
References:
Microsoft stitches transactional databases to Fabric analytics system
【編集部解説】
今回のMicrosoftの発表は、単なる新機能追加以上の戦略的意味を持っています。これまでデータベースと分析基盤は別々のシステムとして運用されることが一般的でしたが、Fabricによってその境界線が曖昧になりつつあります。
従来、企業がAIアプリケーションを構築する際は、トランザクショナルデータベースから分析用データウェアハウスへのETL処理が必要でした。この過程では、データの複製、変換、移動に時間とコストがかかり、リアルタイム性も損なわれていました。
Fabricの統合アプローチでは、すべてのデータがApache ParquetとDelta Lake形式で統一されるため、データの物理的な移動なしに機械学習モデルの構築が可能になります。これは特に、リアルタイムレコメンデーションシステムやチャットボットなど、即座にデータを活用する必要があるAIアプリケーションにとって革命的な変化です。
Cosmos DB in Fabricは、既存のMirroring機能とは異なるアプローチを採用しています。Mirroringが既存のCosmos DBデータを読み取り専用でFabricに複製するのに対し、Cosmos DB in FabricはFabric内で直接読み書きが可能な新しいCosmos DBインスタンスを作成します。
この違いは重要で、Cosmos DB in Fabricでは分析結果をそのままデータベースに書き戻すことができるため、リアルタイムなフィードバックループを構築できます。例えば、機械学習モデルで生成したレコメンデーション結果を即座にアプリケーションで利用することが可能になります。
OneLakeの統一ストレージアーキテクチャは技術的に非常に野心的な取り組みです。異なるデータベースエンジンが同じストレージ層を共有することで、データの一貫性を保ちながら、各エンジンの特性を活かした処理が可能になります。
ただし、この統合にはパフォーマンス上の課題も存在します。トランザクショナル処理と分析処理では、最適化の方向性が異なるためです。Microsoftは「ニアリアルタイム」という表現を使用していますが、真のリアルタイム処理が必要なアプリケーションでは、従来の専用システムの方が適している場合もあります。
競合他社への影響
この動きは、Amazon Web Services（AWS）やGoogle Cloudにとって大きな脅威となる可能性があります。特にAWSのDynamoDBとRedshift、Google CloudのFirestoreとBigQueryなど、従来は分離されていたサービス群の統合性で劣勢に立たされる可能性があります。
一方で、SnowflakeやDatabricksなどの独立系データプラットフォーム企業は、マルチクラウド対応やオープンソース技術への取り組みを強化することで差別化を図ると予想されます。
長期的な展望とリスク
この統合アプローチが成功すれば、企業のデータアーキテクチャは大幅に簡素化される可能性があります。しかし、単一ベンダーへの依存度が高まることで、ベンダーロックインのリスクも増大します。
また、すべてのデータが一箇所に集約されることで、セキュリティインシデントが発生した場合の影響範囲が拡大する可能性もあります。企業は、利便性と安全性のバランスを慎重に検討する必要があるでしょう。
データの統合管理が進むことで、GDPR（一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）などのプライバシー規制への対応も複雑化する可能性があります。データの所在地や処理方法の透明性確保が、これまで以上に重要になると考えられます。
【用語解説】
Microsoft Fabric:
データ分析に必要なすべての機能を統合したSaaS型プラットフォーム。従来は複数のツールを組み合わせて行っていたデータ処理、分析、可視化を一つの環境で実現する。2023年11月に一般提供開始。
Cosmos DB in Fabric:
Fabric内で直接作成・操作できるNoSQLデータベース。既存のCosmos DBをミラーリングするのではなく、Fabric内で新しいインスタンスを作成する。読み書き両方が可能で、ベクター検索機能を内蔵している。
OneLake:
組織全体で共有する統一データレイク。「データのOneDrive」とも呼ばれ、すべてのデータが一箇所に集約される。異なるアプリケーションが同じデータに同時アクセス可能。
Apache Parquet:
列指向のデータ保存形式。行ごとではなく列ごとにデータを格納するため、分析クエリの高速化と圧縮効率の向上を実現する。CSVと比較して検索が大幅に高速化される。
Delta Lake:
データレイクの信頼性を向上させるオープンソースのストレージフレームワーク。ACIDトランザクション、スキーマ適用、タイムトラベル機能を提供し、データの一貫性を保証する。
ベクター検索:
テキストや画像を数値ベクトルに変換し、類似性に基づいて検索する技術。「この商品に似た商品を探す」「関連する文書を見つける」といった処理を可能にする。
【参考リンク】
Microsoft Fabric公式サイト（外部）
Microsoftが提供する統合データ分析プラットフォームの公式情報とドキュメント
Azure Cosmos DB公式サイト（外部）
Microsoftのグローバル分散型NoSQLデータベースサービスの詳細情報
SQL Server公式サイト（外部）Microsoftのリレーショナルデータベース管理システムの製品情報
Apache Parquet公式サイト（外部）
列指向データ保存形式の技術仕様とドキュメント
Delta Lake公式サイト（外部）
データレイク向けオープンソースストレージレイヤーの公式情報
Gartner公式サイト（外部）
IT分野の調査・分析を行う世界的なリサーチ企業
【参考動画】
【編集部後記】
皆さんの組織では、データ分析のためにどのくらいの時間とコストをかけていますか？今回のMicrosoftの統合アプローチは、従来の「データをコピーして移動させる」という常識を覆す可能性があります。特にAI活用を検討されている企業にとって、リアルタイムデータアクセスの価値は計り知れません。皆さんなら、この統合プラットフォームをどのような用途で活用してみたいでしょうか？ぜひSNSで教えてください。
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