DBaaS（Database as a Service）とは、物理的なハードウェアの設置、ソフトウェアのインストール、データベースの設定を行うことなくデータベースへのアクセスを提供する、クラウドベースのコンピューティング・マネージド・サービスのカテゴリーである。その代わりに、サービス・プロバイダーがほとんどのデータベース管理およびメンテナンス・タスクを処理する。ユーザーはデータベースを素早く立ち上げ、データをロードして分析することができる。

データベース・アズ・ア・サービス（DBaaS）

なぜDBaaSが重要なのか？

DBaaSは、企業が事業運営と顧客への価値提供の方法を根本的に変えるデジタルトランスフォーメーションという、より大きな企業イニシアチブにとって重要である。具体的には、データの民主化を目指している企業は、DBaaSをあらゆる分析、あらゆる時間戦略を実現する手段として選択するかもしれない。また、ESG（環境、社会、ガバナンス）の進展を懸念する組織は、リソースを節約する方法として、サーバーを自由にスピンアップ／ダウンできるDBaaSの機能を活用できる。

DBaaSの利点

DBaaSは、データベース・システムを展開する従来の方法と比較して、以下のような利点がある：

お客様の組織から物理的なアーキテクチャを排除 - ベンダーとそのパートナーは、ワークロードの実行に必要なハードウェアを提供し、お客様の組織がサーバーを保守する必要性を排除します。
ハードウェアとデータベースソフトウェアのアップグレードコストを削減 - インフラストラクチャがオンプレミスではなくなったため、企業はデータベースサーバーに投資したり、時間のかかるハードウェアのアップグレードを計画したりする必要がなくなった。
資本支出の削減 - As-a-Serviceソフトウェアは、資本支出から営業支出に費用の一部を移すことを可能にする。そうすることで、将来の支出をより予測しやすくなり、資本コストを下げ、ハードウェアやソフトウェアにお金をかける必要性を減らすことができる。
データベース管理の合理化 - DBaaSプロバイダーは、多くの日常的なデータベース管理・運用タスクを処理する。

DBaaSのデメリット

また、DBaaSには、オンプレミス・データベースと比較して、潜在的なデメリットもある。

貯蓄は自動的なものではない。DBaaSは、特定のワークロードに対して著しく高価であることが、いくつかの企業で確認されている。DBaaSのコスト・ベネフィットは、分析ワークロードが実行されていないときに増幅されるため、永続的なワークロードよりもエフェメラルなワークロードで節約を達成するのが最善と思われる。
コントロールの欠如。マネージド・データベースでは、サーバーの機能も抽象化されるため、組織のITチームはサーバーの機能に完全にアクセスできない可能性がある。ユーザーは、インフラを効果的に管理するために、クラウド・プロバイダーに全面的に依存しなければならない。
高速インターネットへの依存。組織のインターネット接続が弱かったり、障害が発生したりすると、問題が修復されるまで、組織はデータベースにアクセスできなくなる。また、インターネットの速度によって、問い合わせに時間がかかることもある。
セキュリティITのバイヤーの中には、データベースが稼動しているサーバーの安全性に直接影響を与えることを好む人もいる。パブリック・クラウドのセキュリティはかなり強固であることが知られているが、データベース・プラットフォームと基盤となるインフラのセキュリティはベンダーが担当している。セキュリティーもあるレベルでは抽象化されている。

DBaaSのカテゴリー

DBaaSプロバイダーには多くの種類があり、DBaaSの分野には非常に多様な選択肢がある。

パブリッククラウドプロバイダー

Google、Azure、Alibabaのような多くのクラウド・ベンダーが、独自のDBaaSを提供している。ユーザーは、コンピューティングやストレージに使用しているのと同じアカウントを活用して、データベースをインスタンス化することができる。

長所
- 請求と配備の簡素化
- 多くの有能なオプション
短所
- ロックイン
- 単一のクラウドを使用する必要がある
- ハイブリッド環境でのワークロードの移行が困難
- エグレス・データの料金
- 外部テーブルの活用は難しい

独自クラウドベンダー

SnowflakeやFireboltなどのベンダーは独自のクラウドを提供しており、ユーザーはデータベースの使用料とクラウドサービスの利用料の両方をベンダーに支払う。データベースとサーバーはベンダーが提供するが、サーバーとストレージはベンダーとの契約を通じて提供されるパブリッククラウドにアウトソーシングされる。

長所
- 請求と配備の簡素化
- 多くの有能なオプション
短所
- ロックイン
- エグレス・データの料金
- サーバー費用はベンダーが交渉し、お客様に販売する際にマークアップされる場合があります。
- 多くの場合、クラウド専用に作られている

パートナーDBaaS企業

DBaaSの多くの素晴らしいオプションは、パブリック・クラウドのパートナー市場にもある。ユーザーはDBaaSパートナーやクラウド・プロバイダーと個別に契約する。Verticaを含むこれらのベンダーは、しばしばオプションを提供している。

長所
- 多くの場合、複数のクラウドで利用可能であり、マルチクラウドをサポートする方が簡単である。
- 特定のワークロードの開発を容易にするため、より深い、あるいは特殊な機能を持つことが多い。
- ロックインなし
- クラウドとオンプレミスの両方に対応することが多い
短所
- 請求とライセンスのために複数のベンダーを管理する必要がある

DBaaSに何を求めるか？

DBaaSの種類以外にも、DBaaSプロバイダー間には以下のような大きな違いがある：

DBaaSの展開オプション

DBaaSはSaaS以外のデプロイメントも提供していますか？DBaaSベンダーの中には、特定のクラウドの特定のストレージに固定することを要求するところもある。このため、顧客は1つのクラウドに固定され、別のクラウドに簡単に移行したり、より低コストのクラウドコンピューティングを利用したりする自由がない。ベンダーによっては、オンプレミスのアナリティクスやKubernetesへのデプロイのためのソリューションを提供していないところもある。すべての導入ニーズに対応していないベンダーを排除する。

ライセンスの柔軟性

そのソリューションは、複数のクラウドやオンプレミス間を簡単に移動できるライセンスを提供していますか、それとも各デプロイメントに個別のライセンスが必要ですか。DEV、TEST、BACKUP、PRODUCTIONを維持するためのコストは？総費用を見て、どの業者があなたのニーズを満たすかを理解しよう。

データレイク機能

ローカルに保存されたParquet、Orc、AVRO、JSON、TEXTファイルを分析に取り込む必要がよくありますか？DBaaSベンダーを選択する際には、データレイクのスケールと経済性を、データウェアハウスとしての予測可能性と再現性とどのように結びつけることができるかを検討する。さらに、ソリューションが外部テーブルのワークロードをどの程度理解しているか、どの程度のデータ移動が必要かを検討する。

最適化能力

貴社のDBaaSは、限られたコンピュート・パッケージで運用されていますか？すべてのアナリティクスは同じではないし、同じと考えるべきでもない。選択するデータベースが、あらゆる種類のワークロードと期待されるサービスレベルを適切に管理するオプションを持っていることを確認してください。ノードベースの最適化（ワークロードが必要とするときに汎用ノードを追加するだけ）を行うソリューションでは、クエリパフォーマンスを向上させると同時にクラウドコストを低く抑える方法を見逃してしまう可能性がある。特化したノードを使用する能力と、遅いクエリをチューニングする能力が最も重要である。

分析の深さ

DBaaSを単なる記述的分析以上のことに活用できますか？今日のデータ中心の企業には、標準的なSQLデータベースを超える分析ニーズがある。例えば、ワークロードの中には、地理空間や時系列機能のような高度な分析を必要とするものがある。予測分析は、データサイエンス・チームにとってますます不可欠になっているため、機械学習がどのようにサポートされているかを検討する必要がある。クラウドデータベースが組織で成功を収めるにつれて、ソリューションが幅広い分析ユースケースやより広範な専門家チームをどのようにサポートできるかを検討してください。

バーティカとDBaaS

Vertica AcceleratorはVertica-as-a-Service（DBaaS）で、統合された高性能な高度分析および機械学習プラットフォームを、自動化されたクラウドセットアップとオンボーディングの支援とともに提供します。Vertica の管理プレーンから自動化され、独自の AWS クラウドアカウントで実行されます。Vertica Accelerator は、Vertica 分析データベースが提供する展開方法の 1 つです。Verticaはまた、オンプレミス・デプロイメント、Kubernetesデプロイメントなども提供している。

Verticaは、プライベートクラウドとパブリッククラウドの柔軟な展開を提供します。当社のデータベースは、オンプレミス環境とパブリック・クラウドをシームレスに接続し、ハイブリッド・データ・クラウドを実現します。ハイブリッド・クラウドを導入することで、柔軟性、パフォーマンス、スケーラビリティを向上させることができる。最新のクラウド技術を活用しながら、データを完全に管理する方法を提供します。

Vertica Accelerator は、柔軟などこでも導入可能なライセンスで、より予測可能な価格戦略の構築を支援します。これは、ワークロードを価格と性能の適切な場所に配置し、単一障害点シナリオを回避する最善の方法です。

Vertica Accelerator があれば、機械学習を本番稼動させることができます。Verticaはクラスタ最適化されたMLアルゴリズム、R、Pythonをサポートしています。データサイエンティストやアナリストは、好みのツールや言語を使ってモデルを構築し、Vertica を活用して大規模なデータセットでそれを実行することができます。データベース内機械学習は、MLプロセスのすべてのステップに対応する。