特別鼎談「データ仮想化の大いなる可能性を探る！」（後編）

データ仮想化のソリューションをもっと知ってもらいたい！

――データ仮想化のソリューションに関して、そのメリットや有用性に比べると、まだまだ認知度が低い印象がありますね。

諸橋氏　例えば、お客様とデータベースやデータ統合の話をしているときに、ETL、データのクレンジング、マスターデータ統合といった用語は話題に上ります。一方で、仮想的なデータ統合の世界の、メディエーター、スキーママッチング、レコードリンケージといった用語は、話題に上りません。そのため、まずはデータ仮想化とは何かを話題に上げます。お客様が興味を持っていただいたときに、JDVそのものだけでなく、各データソースやデータ連携およびシステム・アーキテクチャを含めてお話ができるようコンサルタントがお伺いしています。

――日本に比べて欧米ではよく知られているということはあるのでしょうか。

河野氏　調査会社のレポートなどでも、海外では多く出ていると思います。その中でもJDVは、Database Trend and Application で2016年のBest Data Virtualization Solution製品として表彰されました（参考記事：『Best Data Virtualization Solution』）。

高橋氏　今後扱うデータの種類や量は間違いなく増えていきます。データをクラウドに持っていく、クラウドを乗り換える、クラウドの技術が変わっていく、といったときには、抽象的なレイヤーや仮想レイヤーが必ず必要になります。そのため、疎結合化するというのは、間違いなく主要な流れになりますので、その考え方というのがこれから確実に重要になってきます。

――ハイブリッドクラウドのようなイメージでしょうか。

河野氏　そうですね。お客様のデータを、クラウドをまたいで扱っているケースは既に多くのお客様で見受けられます。クラウドを意識して利用している場合もそうですが、クラウドサービスのように意識していない場合もあります。そのようなデータも必ず一元的に扱いたくなりますよね。

諸橋氏　クラウドの中であっても、スピードが遅くなったら、速いデータベースを選択したり、構成インスタンスを増やしたり、またそれを段階的に移行していって、「あれ、いつの間にか速くなっているね」ということができます。

――ほかにも、企業合併のような組織再編もこれから増えてくると思いますが、その場合も有効でしょうか。

諸橋氏　有効です。複数箇所に分かれて配置されているデータの集合や同一箇所であっても組織間で分かれていたデータの集合を、なんらかの理由で移動したり組み合わせて扱う必要性があるときにも、データ仮想化は対策の一つと捉えていただければと思います。データのある場所などが変わることに対して、ユーザーはデータベースを何ら意識しなくて済み、データを活用しやすくなってくると思います。

――なるほど。データ仮想化はデータ活用を促進し、システムの柔軟性を高めるというわけですね。最後に何か読者にメッセージがあればお願いします。

諸橋氏　データにまつわるすべての課題に対してデータ仮想化が最適解になるとは限らないのですが、そもそもデータ仮想化というソリューションがマイナーだと思います。ぜひ、より多くの方々に、データ仮想化がもたらす価値やJDVの良さを知っていただきたいです。もし興味を持たれましたら、お気軽にご相談いただければと思います。

河野氏　無償の評価版ダウンロードもできますので、まずはお試しください。

（Red Hat JBoss Data Virtualization無償評価版）