Snowflakeでオンプレミスからクラウドへ移行するための9つのベストプラクティス

日々、Snowflakeのチームが機会を特定し、オンプレミスからクラウドへの移行プロセスを容易にする推奨ベストプラクティスの実装を支援します。また、データ移行を成功させるために、潜在的な課題を監視し、実証済みのパターンについてのアドバイスを行います。

この記事では、クラウドへのスムーズな移行を促進するために、注意し、計画すべき9つの重要な分野に焦点を当てます。さらに、このブログでは、移行作業の価値を最適化するのに役立つ、Snowflakeの実証済みの機能についても紹介します。

エンタープライズデータのクラウドへの移行は、骨の折れる作業です。しかし、適切に実行すれば、より効率的で、はるかに簡単なものとなります。Snowflakeのビルトイン機能を活用することで、移行プロセスに関連する一般的な問題点をさらに緩和することができます。

この記事の重点分野は次のとおりです。

1. データ圧縮

2. 初期データアップロード 

3. 継続的なデータアップロード

4. データセットの優先順位付け

5. データライフサイクル管理

6. データセキュリティと暗号化

7. データ検証

8. 災害復旧 

9. 複数のソフトウェア環境

データ圧縮

オンプレミスからクラウドにデータを転送する際、帯域幅を節約するためにデータ圧縮は極めて重要です。データをアップロードする前に圧縮するには、いくつかの方法があります。たとえば、gzipは信頼性の高い圧縮方法です。Amazon S3バケットからSnowflakeにデータを読み込む場合、データ圧縮によってプロセスを最適化し、効率を高め、転送時間を短縮できます。

Snowflakeは、次のように役立ちます。ファイルがgzipなどの広く使用されている形式を使用して圧縮されている場合、Snowflakeは圧縮データを手動解凍なしで直接取り込むことができます。または、ローカルドライブでファイルを解凍すると、圧縮が明示的に無効になっているか、別の圧縮方法が指定されている場合を除き、Snowflakeが自動的にgzipを使用して圧縮します。この組み込み機能により、ファイルアップロード時の帯域幅がさらに節約され、移行プロセスが効率化されます。

初期データアップロード

どの企業も、さまざまな形式の膨大なデータをオンプレミスシステムで管理しています。一部のデータセットをオンプレミスに残したまま、一部のデータセットをクラウドに移行するハイブリッドアプローチは、初期費用の負担軽減には魅力的に見えますが、長期的な管理ははるかに難しいものになるでしょう。ハイブリッドアプローチでは、フォーマットが異なる可能性のある2つの別々のインフラストラクチャーセットを管理する必要があり、フェデレーションモデルを使用するのは時間とコストがかかりそうです。

データサイズは数ギガバイトから数テラバイトまであります。数ギガバイト（GB）のデータを扱うことは比較的簡単ですが、テラバイトの範囲のデータを移行すると物流上の問題が生じる可能性があります。この大規模な事業を成功させるには、データの正確性を高め、プロセス全体にわたってセキュリティコントロールを維持するために、ワンタイムで改ざんできない転送方法が不可欠です。

Snowflakeは、次のように役立ちます。どの大手クラウドサービスプロバイダー（CSP）も、大規模なデータ転送を支援するソリューションを提供しています。AWSはSnowball、Microsoft AzureはDatabox、Googleは1回限りの大規模なデータ移行を促進するTransfer Applianceを提供しています。SnowflakeはこれらのCSPと互換性があるため、オフライン転送が完了し、データがクラウドで利用できるようになると、その後の処理のためにSnowflakeに取り込むことがシームレスなプロセスになります。

継続的なデータアップロード

ワンタイムアップロードは前述のソリューションで管理できますが、お客様は日常的に生成される新しいデータをどのように取り扱うかも検討する必要があります。このプロセスは、オンプレミスアーキテクチャが完全に廃止され、データがクラウドプラットフォームに直接パイプされるまで、無期限または一定期間継続できます。このような継続的なデータロード要件を満たすには、新しく生成されたデータをクラウドプラットフォームに継続的に取り込んでアップロードし、移行中および移行後のシームレスかつ効率的な情報の流れを可能にするパイプラインを構築する必要があります。

Snowflakeは、次のように役立ちます。Snowflakeは、データ取得のためのさまざまなオプションを提供します。リアルタイムの継続的なロードには、Snowpipeが最適です。バッチロードでは、強力なCOPYコマンドを利用できます。低レイテンシーのストリーミングユースケースには、Snowpipeストリーミングが最適です。さらに、Snowflakeの堅牢なデータ統合エコシステムツールにより、複雑なインフラストラクチャーを必要とすることなく、安全かつ制御された増分アップロードが可能になります。この柔軟性により、移行プロセス中の混乱を最小限に抑え、効率的かつ信頼性の高い方法でデータを取得できます。この3部シリーズでは、Snowflakeによるデータ取り込みのベストプラクティスについて詳しく説明します。Part 1, Part 2, Part 3.

データセットの優先順位付け

企業は多くの場合、データをできるだけ迅速にクラウドに移行するためにさまざまなチームが競い合うという課題に直面します。体系的に管理しなければ、同じデータの複数のコピーがクラウドに保存され、非効率が生じる可能性があります。これを回避するには、データセットに優先順位を付け、まず「マスターデータセット」から構造化された順序で移行してから他のデータセットに移行することが重要です。

Snowflakeはデータのシームレスな移行と優先順位付けを促進しますが、適切なデータを最初に移動して不要な重複を防ぐには、綿密な計画と慎重なデータセットの特定が重要であるということを、多くのお客様が実証しています。Sharepointなどの一元的なロケーションにデータセットをリストアップし、適切な計画を立てられるように優先順位を付け、定期的にリストを見直すだけです。

Snowflakeは、次のように役立ちます。データセットのアップロードには多くの方法があり、このブログでもいくつか取り上げましたが、Snowflakeのウェブインターフェイスを使用してファイルをロードするという選択肢は、データを取り込む最も簡単かつ迅速な方法の1つとして際立っています。この使いやすいアプローチにより、ビジネスユーザーはファイルをSnowflakeに迅速に転送し、データ取得プロセスを合理化できます。

データライフサイクル管理

データライフサイクル管理は、クラウドにおける効果的なコスト管理に不可欠な分野です。クラウド内でデータを維持すると運用コストが発生します。そのため、強固なデータ保持ポリシーを確立することは、お客様のクラウド戦略の基本となる必要があります。規制やコンプライアンスの要件により完全なデータ削除が妨げられる場合もありますが、これらの保持要件に該当しないデータについては有効期限モデルを導入することを推奨します。このアプローチは、ストレージコストの最適化に役立ちます。

Snowflakeは、次のように役立ちます。Snowflakeは、データストレージに関するさまざまな考慮事項など、データライフサイクル管理を容易にする機能をいくつか提供しています。これらを予算などのコスト最適化ツールと組み合わせることで、ストレージコストを削減できます。さらに、Snowflakeの製品チームは、データのライフサイクルをシームレスに管理できるように、新しいポリシーベースの機能に取り組んでいます。

データセキュリティと暗号化

データセキュリティは、組織がデータをクラウドに移行する際に考慮する重要な分野です。セキュリティチームは、企業データが企業の壁を越えてクラウドへと移行するという考えを持つ必要があります。プライベート接続、ネットワークポリシー、暗号化などの機能は、クラウドへの移行中にデータを保護する方法として広く採用されているものです。

一部の組織では、データをデータセンターから出る前に暗号化するセキュリティポリシーを定めています。RSAやAESなどの暗号化手法をファイルレベルで適用し、このプロセスでデータを保護できます。データがクラウドプラットフォームに転送されたら、包括的なデータ保護ポリシーを適用して転送中および保存中のデータを保護し、移行プロセス全体にわたってセキュリティを強化できます。

Snowflakeは、次のように役立ちます。Snowflakeは、組織がコンプライアンス要件を満たすのに役立つエンドツーエンド暗号化を提供し、データのライフサイクル全体を通じてセキュリティを維持します。さらに、Snowflakeは、データを管理した後に堅牢なキー管理ソリューションを提供し、機密情報のセキュリティとコントロールをさらに強化します。また、プライベートリンクと特定のIPアドレスからのHTTPリクエスト受け入れ制限（別名「IPホワイトリスト」）は、データアクセスの制限に役立ちます。

データ検証

データ品質を確保し、ビジネスユーザーに信頼感を与えるには、データ検証が不可欠です。顧客が一般的に検証に使用する主な指標には、一意値の数、null値の数、データセットの鮮度、重複値などがあります。定義した間隔で定期的にメトリクスの記録とレビューを行うことで、データ品質を維持し、情報に基づいたビジネスグループの意思決定をサポートします。

Snowflakeは、次のように役立ちます。Snowflakeは、バックグラウンドで実行できるさまざまなデータメトリック関数を提供しており、異常の特定やデータ検証のサポートに役立ちます。これらの機能によって継続的にデータを監視することで、問題をプロアクティブに検出し、データの品質と信頼性を総合的に向上させることができます。

災害復旧

クラウドに必要なディザスタリカバリ（DR）の準備レベルは、オンプレミスのシステムとは大幅に異なります。CSPはデフォルトで、データコピーを維持するためのDR戦略に役立つ標準を定めています。オンプレミスソリューションでは、多くの場合、データの冗長性を確保し、リカバリのためのRPOおよびRTOポリシーに準拠するために広範な計画とリソースが必要となりますが、CSPは通常、これらのプロセスを合理化し、データレジリエンスを強化する組み込みのDR機能を提供します。これにより、組織はCSPのインフラストラクチャを活用し、より効率的かつ効果的に災害復旧を行うことができます。データ可用性の観点からアプリケーションのニーズに焦点を当てることで、ビジネスリスクを軽減できます。

Snowflakeは、次のように役立ちます。Snowflakeの主な強みの1つは、Snowgridを使用してさまざまなクラウドやリージョンで シームレスな事業継続性を提供できることです。Snowgridは、バックエンドに多くのインフラストラクチャーを設置することなく、非常に簡単に実装できます。さらに、Snowflakeには、 自動レプリケーション 、 タイムトラベル 、 フェイルオーバー/フェイルバック 、 安全なデータシェアリング など、災害復旧をサポートするビルトイン機能がいくつかあります。 

複数のソフトウェア環境

クラウドでは多くの場合、オンプレミスのセットアップと同様に、複数の環境（開発、テスト、ステージング、本番など）に対するニーズが依然として存在します。しかし、クラウドプラットフォームは柔軟性とスケーラビリティに優れており、管理を簡略化できます。クラウドではオンデマンドでリソースを割り当てられるため、企業は必要に応じて環境を立ち上げて分解し、使用した分だけ料金を支払うことで、コストを削減できます。さらに、環境の展開とメンテナンスのための自動化ツールにより、すべてのロジスティクスを簡単に管理できます。クラウドの性質上、ユーザーテスト、パフォーマンステスト、リグレッションテスト、セキュリティテストなどが非常に簡単になります。

Snowflakeは、次のように役立ちます。Snowflakeは、容易なアクセスのための一元化されたプラットフォーム、環境間で複製を行うことなく瞬時にコピーできるゼロコピークローニング、CI/CDツールとの統合、さまざまなタイプのテストに役立つリソースへの瞬時アクセスを提供することで、企業が時間、労力、お金を節約できるよう支援します。これらの機能をサポートするために必要なインフラストラクチャーを維持する追加の管理は必要ありません。

まとめ

ここまで、お客様が苦慮している9つの分野とソリューション案について説明してきましたが、これは決して完全なリストではありません。綿密な計画と適切なツールがあれば、エンタープライズデータをクラウドに移行する煩雑な作業を簡単に計画し、管理することができます。データ圧縮、アップロードオプション、データライフサイクル管理、セキュリティ強化など、Snowflakeの堅牢な機能セットは、リスクを最小限に抑えながらクラウドへの移行を促進するのに役立ちます。

本書で取り上げる重要な分野に焦点を当てることで、組織はクラウド移行の取り組みを最適化し、運用ニーズと長期的なビジネス目標の両方に沿ったスムーズな移行を実現できます。信頼できるパートナーとしてSnowflakeを利用すれば、エンタープライズデータのクラウドへの移行がスムーズになります。  詳しくは、Snowflakeの移行専用ページ「Migrate to the Cloud」とネイティブコード変換ツール「SnowConvert」をご覧ください。