cloudpackエバンジェリストの吉田真吾(@yoshidashingo)です。 ビッグデータの活用が本格的になり、散在する複数のデータソースを横断的に分析するために、データをどう取り扱うべきかを考えることが多くなりました。 アプローチ方法として最も一般的なのは「専用の分析環境のDWHにデータを収集する」というものだと思います。実際、ログの収集はfluentdでオブジェクトストレージへ、WebサービスのデータやDBのデータはDWHへデータ連携して取り込むといったソリューションが広く知られるようになりました。 ただし、データ連携でデータソースから分析環境に連携する場合、データソースとのタイムラグが避けられないことや、データの二重管理やガバナンス面での懸念などが考えられます。 そこで、従来からあるもう一つのアプローチが「データベース仮想化」です。 データベース仮想化のソリューション データベ
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