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多彩で守備範囲が広く、性能や可用性もあるデータベースがほしい
これまでデジタルトランスフォーメーションは新興企業が打ち出す新しいサービスというイメージだったが、最近では実績のある企業がこれまでの知見や資産をデジタル化し、新しいサービスを提供するようになりつつある。
新しいサービスには従来の概念や枠にとらわれない自由な発想が必要だ。アジャイルやスクラムなど、柔軟で機敏な開発体制も必要になる。開発ツールもさることながら、忘れてはならないのがデータ活用基盤。デジタルトランスフォーメーションにしても、AIやIoTを活用するにしても、今新しいことを始めるならデータは欠かせないからだ。
データを扱うとなれば、何らかのデータベースが必要になる。どんなデータベースが適しているだろうか。今ではデータベースやそれに変わるストレージサービスはよりどりみどり。金に糸目をつけなければ、なんでもござれだ。
いや、ここは堅実に考えよう。ゼロから新しいデータ活用を模索する、いわば実験室のような環境で使うデータベースにはどのような要素が必要だろうか。まだどのようなサービスが生まれるか分からず、どれくらいの事業規模になるかも分からない段階だとしよう。こうした見通しが立たない状態では、よほどの大企業なら別として、投資に踏み切れないのが一般的な感覚ではないだろうか。しかし斬新なサービスであれば見通しを立てるのは難しく、見通しが立つほど丁寧に調査を進めていたら、誰かに先を越されてしまうかもしれない。素早く動きたい。ただしまとまった投資ができるほど体力がないとしたら、何を優先すべきか。
まずは柔軟性。どんなシステムや構成でも対応できるような守備範囲の広さがあるといい。とんがった機能があるが環境が限られてしまうよりは、汎用的な機能を一通り揃えていて制限が少ないほうが無難だ。また開発者のスキルを活かすことを考えると、リレーショナルデータベースまたはSQLが使えるものが扱いやすいだろう。
実験室的な環境であれば、当然、本番環境とは切り離す。本番環境で使うデータベースと同じにする必要はなく、将来、本番環境を移行する先として考慮する必要もない。そのため既存の環境にとらわれることなく、自由にデータベースを選べる。ただしデータの取り込みは必要だ。既存環境または外部のデータソースからデータを収集するとしたら、ETLなどデータを変換するツールが必要になる。
こうした状況でコストを最適化するなら？ 既存環境の契約にもよるが、データベースには新たな環境のためのライセンスや契約が追加で必要になる。コミュニティ版や開発環境用のライセンスを使うのもいい。クラウドサービスだと無料枠があるものの、そこそこの規模で実験すれば無料枠はすぐに超えてしまうだろう。何らかのキャンペーンで数ヶ月程度の試用期間を掲げる製品もあるが、使用シナリオが定まっていない状況では試したい時には期限が来てしまうかもしれない。
性能も大事だ。新しいサービスにめどがついたら、本番運用へと進む時が来る。もし本番運用に耐えられる性能が見込めず、データベースやシステムに構成変更が起きれば検証をやり直すなど厄介なことになる。将来の本番運用も見すえ、最初から高性能で拡張性があるデータベースを選んでおきたい。
