DremioやDruidなどのデータウェアハウスソフトウェア製品を使用すると、ユーザーはビッグデータにアクセスして分析し、実用的な洞察を得ることができます。では、あなたのデータ処理ニーズに最適なデータツールはどれでしょうか？この記事では、これらのデータウェアハウスツールの機能を比較し、組織に最適なツールを選択できるようお手伝いします。
参照: クラウド データ ウェアハウス ガイドとチェックリスト (TechRepublic Premium)
Dremioとは何ですか？
Dremioは、組織が様々なソースからデータを管理するためのデータレイクハウスプラットフォームです。広範な統合機能と直感的なツールを備えたDremioは、ユーザーがデータワークフローとインサイトプロセスを完全に制御できるようにします。
ドルイドとは何ですか?
Druidは、データワークフロー、可視性、アドホック分析をサポートするオープンソースの分散データストアです。Druidプラットフォームのユーザーは、データ分析アプリケーションを構築したり、既存のデータパイプラインと統合したりすることで、データセットから貴重な情報を得ることができます。
直接比較: Dremio vs. Druid
データの準備と保存方法
Dremioは、セルフサービス型のデータキュレーションと共有を提供し、ユーザーがデータをコピーすることなく、利用可能な状態に準備できるようにします。このデータウェアハウスシステムはAWS Glueと統合されており、ツールからデータセットにアクセスできるため、追加のデータ準備は不要です。Dremioは、別々のストレージにあるデータセットを結合し、SQLクエリによる処理をサポートします。
Dremioは、Apache ParquetとApache Arrowに基づく列指向表現で保持されるソースデータにデータリフレクションを活用します。デルタエンコーディング、ディクショナリエンコーディング、ランレングスエンコーディングなどの圧縮方式を採用しています。Dremioは、スピル操作用のSnappyコンプレッサーをサポートしており、これらの機能はディスク操作のスペース節約に役立ちます。
Druidは、プラットフォーム内でのデータの取り込みと活用を容易にするデータ準備機能を備えています。サードパーティ製UIツールMetatronとの連携により、データ準備を容易にし、ユーザーがデータを迅速に分析・可視化するためのソリューションを提供します。Apache Sparkテクノロジーを導入することで、Sparkによる計算処理によってDruidシステムへの取り込みに必要なデータが準備されるため、データ準備プロセスをサポートできます。
さらに、Druidは圧縮戦略を活用してデータストレージ容量を節約し、データベースのセグメントサイズを最適化します。最適化されたセグメントでは、セグメントごとの処理とメモリオーバーヘッドが削減されるため、読み込みとパスクエリの実行に必要なパフォーマンスが向上します。ディスクストレージ容量を節約するためのDruidのその他の戦略には、読み込み時のデータのロールアップやセグメントのパーティショニングの活用などがあります。
データエンジニアリングとSQL関数
Dremio の完全管理型レイクハウス プラットフォームは、データ パイプライン管理を簡素化し、データの拡散や一貫性のないレポートを防止し、組み込みのガバナンスと系統を提供することで、データ エンジニアリング プロセスを促進します。
Dremioの透過的なクエリアクセラレーションとレイクハウス上のSQL DMLにより、より高速で拡張性の高いデータ処理能力が実現します。このプラットフォームでは、集計、バイナリ、ビット演算、ブール値、条件付き、コンテキスト、変換、データ生成、データ型、日付/時刻、数学、パーセンタイル、文字列、ウィンドウなど、幅広いSQL関数が利用可能です。
参照: 電子データ廃棄ポリシー (TechRepublic Premium)
Druidは主に、履歴データとリアルタイムデータに対するビジネスインテリジェンスクエリに利用されます。データはHTTP経由のJSONとSQLでクエリでき、Druid SQLはSQLをネイティブのDruidクエリに変換します。
Druid SQLは組み込みのSQLレイヤーであり、ソリューションでより多くのSQLクエリを実行できるようにします。ソフトウェアはデータソースの種類に基づいてクエリを実行します。Druidは、集計関数、複数値文字列関数、スカラー関数、メタデータクエリ、スキャン、検索、制限、順序、グループ化、オフセット、識別子とリテラル、コンテキストパラメータ、時間境界、動的パラメータなど、多くのSQL関数とタイプをサポートしています。
統合と展開
Dremioは、ネイティブコネクタを介してインタラクティブなダッシュボードを構築できます。リレーショナルデータベース、クラウドソース、ローカルファイルシステム、Hadoop、AWS、Microsoft、IBM、StreamSetsなど、多くのデータソースやBIツールと連携します。さらに、接続オプションにより、外部ソースからのデータの分析も可能です。
ユーザーは、自動化されたデータワークフロー内でDremioのAPIを使用できます。このプラットフォームは、ソーシャルIDプロバイダーとの連携に加え、SOC 2 Type IIおよびGDPRコンプライアンスに対応しており、データ処理全体を通して安全性を確保します。
Druidオープンソースプラットフォームは、様々なビジネスインテリジェンスソリューションと統合されており、データレイク、メッセージバス、その他のデータソースからの大規模データセットに対してデータストリーム処理を可能にします。組織は、時系列データベース、検索システム、データウェアハウスなどの他のデータ処理ツールと連携してこのソリューションを活用できます。
Druid と統合できる他の補完的なソフトウェアツールとしては、Apache Kafka、HDFS、AWS S3、AWS Kinesis などが挙げられます。Druid ソフトウェアは、オンプレミスでもクラウドでも、コモディティハードウェア上のあらゆる Nix 環境に導入できます。
適切なデータウェアハウスソフトウェアの選択
Druidは、SQLをネイティブクエリに簡単に変換してより迅速な洞察を得たいユーザーにとって最適な選択肢です。一方、データ準備処理の負担を軽減したい組織には、Dremioの方が適しているかもしれません。各データウェアハウスツールの機能を比較検討することで、購入者は自社のデータ管理要件に最適なツールを見つけることができます。
