SQL Server 2022をどこでも実行
RustFSの力を活用して、外部テーブル機能とPolyBaseを使用してSQL Server 2022をあらゆるクラウド（パブリック、プライベート、エッジ）で実行します。
いつでもAnyからAnyへ
SQL Server 2022データクラウドを使用して、RustFS上にある複数のデータソースをクエリおよび分析します。これで企業は、あらゆるSQL Serverインスタンス（パブリッククラウド、プライベートクラウド、ストリーミングエッジインスタンスでも）からRustFS上にあるデータをクエリできるようになりました。
サポートされている展開環境
RustFSとSQL Server 2022の統合は、以下の展開環境をサポートしています：
- AWS: Amazon Web Servicesクラウド環境
- GCP: Google Cloud Platform
- Azure: Microsoft Azureクラウドプラットフォーム
- Tanzu: VMware Tanzuコンテナプラットフォーム
- OpenShift: Red Hat OpenShiftコンテナプラットフォーム
- HPE Ezmeral: HPEのコンテナプラットフォーム
- SUSE Rancher: SUSEのKubernetes管理プラットフォーム
- 従来のベアメタル展開: オンプレミスデータセンター環境
統一データアクセス
RustFSの統一S3互換インターフェースにより、SQL Server 2022は：
- 複数のクラウド環境間でデータにアクセス
- データサイロの排除
- 一貫したクエリエクスペリエンスの提供
- データ統合の複雑さの軽減
データに接続し、移動はしない
外部テーブルを使用することで、企業はデータ移動のコストや調整の課題を負うことなく、SQL Serverの完全な機能を享受できます。
PolyBase機能の利点
PolyBase機能により、ユーザーはTransact-SQLを使用してSQL Serverおよびその他のほとんどのデータベースインストールから直接データをクエリできます：
サポートされているデータソース
- SQL Server: オンプレミスおよびクラウドインスタンス
- Oracle: エンタープライズグレードリレーショナルデータベース
- Teradata: ビッグデータ分析プラットフォーム
- MongoDB: NoSQLドキュメントデータベース
- S3 API: RustFSを通じたオブジェクトストレージアクセス
コア利点
- ゼロデータ移動: リモートデータソースの直接クエリ
- 統一クエリ言語: 馴染みのあるT-SQL構文の使用
- リアルタイムデータアクセス: データの事前ロードが不要
- ストレージコスト削減: 重複データストレージの回避
データサイロ統合
RustFSは、すべてのハイパースケールクラウド環境にアクセスするためのユニークな機能を提供します。SQL Server 2022とRustFSの組み合わせにより、企業は：
- 異なるシステムに散在するデータへのアクセス
- データサイロから包括的な洞察の獲得
- 統一されたデータビューの実現
- 複雑なデータ統合シナリオの簡素化
大規模パフォーマンス
すべてのエンタープライズデータに対する大規模パフォーマンスソリューション。
パフォーマンス特性
この新しい機能により、企業はSQL Server 2022をすべての組織データに使用できます：
無制限データスケール
- 場所に依存しない: データはどこにでも配置可能
- 無制限スケール: マルチペタバイトデータストレージのサポート
- 高速クエリ: 大規模データセットに対する高速クエリ
- 同時処理: マルチユーザー同時アクセスのサポート
パフォーマンス最適化
RustFSの業界をリードするパフォーマンス特性により：
- 高スループット: 最適化されたデータ転送速度
- 低レイテンシ: クエリリクエストへの高速応答
- インテリジェントキャッシング: 頻繁にアクセスされるデータのパフォーマンス向上
- 負荷分散: 自動クエリ負荷分散
リソース利用向上
これにより、より高い利用率を実現：
- SQL Server利用率: 既存のSQL Server投資をより充実活用
- RustFSインスタンス利用率: ストレージリソース価値の最大化
- エンタープライズデータ利用率: データの完全な価値の開放
バックアップと復旧
夢見ていたようなバックアップと復元。
コアユースケース
SQL Server 2022とRustFSのコアユースケースの一つはバックアップと復元です：
多様な構成サポート
- 複数のアーキテクチャ: 異なる展開アーキテクチャのサポート
- 柔軟な構成: 様々なビジネスニーズへの適応
- スケーラビリティ: ビジネス成長との共にスケール
高速復旧機能
RustFSの業界をリードするスループット特性：
- 時間圧縮: 数週間の復旧時間を数時間に短縮
- 高可用性: ビジネス継続性の確保
- データ整合性: バックアップデータ整合性の保証
- 自動化プロセス: 手動介入の削減
バックアップ戦略最適化
効果的なバックアップ戦略には以下が含まれます：
- 増分バックアップ: 変更されたデータのみをバックアップ
- 差分バックアップ: 前回の完全バックアップ以降の変更
- 完全バックアップ: 定期的な完全データバックアップ
- インスタント復旧: 重要なビジネスデータの高速復旧
セキュアかつ利用可能
適切なデータが適切なユーザーに利用可能であることを保証するため、これらのマルチクラウドデータレイクにきめ細かいアクセス制御を実装する必要があります。
アイデンティティ認証と認可
サードパーティIDP統合
RustFSはサードパーティアイデンティティプロバイダー（IDP）と統合できます：
- 統一アイデンティティ管理: 中央集約型ユーザーアイデンティティ管理
- シングルサインオン（SSO）: 簡素化されたユーザーアクセス体験
- 多要素認証（MFA）: 強化されたセキュリティ
- ロールマッピング: 適切な権限の自動割り当て
アクセス制御メカニズム
オブジェクトストレージへのアクセスを必要な人のみに制限することを保証：
- 最小権限の原則: 必要な権限のみを付与
- 定期的な権限レビュー: 権限の適時性の確保
- アクセスログ: 完全な監査証跡
- 異常検出: 異常なアクセス行動の特定
ポリシーベースアクセス制御（PBAC）
きめ細かい権限管理
RustFSの洗練されたPBAC機能により保証：
- リソースレベル制御: 特定のリソースへの精密な権限
- 動的権限割り当て: コンテキストに基づく権限調整
- ポリシー継承: 権限管理の簡素化
- コンプライアンスサポート: 規制要件の満足
セキュリティ保証
- データ暗号化: 送信および保存時の暗号化保護
- ネットワーク分離: セキュアなネットワーク通信
- 脅威検出: リアルタイムセキュリティ脅威監視
- インシデント対応: セキュリティインシデントへの迅速な対応
レジリエンス
SQL Serverは、企業で最も広く使用されている分析ツールの一つであり、ミッションクリティカルなアプリケーションです。
災害復旧機能
継続的データレプリケーション
SQL Server 2022では、クラウドとの間で継続的なデータレプリケーションが可能です：
- リアルタイム同期: データが最新であることを保証
- 双方向レプリケーション: アクティブ-アクティブ展開をサポート
- 競合解決: データ競合を自動的に処理
- フェールオーバー: バックアップシステムへの迅速な切り替え
階層化ストレージ戦略
RustFSとの組み合わせにより可能になること：
- 高速ストレージ層: NVMe高速ストレージ
- ウォームストレージ層: パフォーマンスとコストのバランス
- コールドストレージ層: 長期アーカイバルストレージ
- 自動階層化: インテリジェントなデータ移動
データ処理機能
複数の処理方法
企業は複数の方法でビッグデータを読み取り、書き込み、処理できます：
- Transact-SQL: 従来のSQLクエリ言語
- Sparkライブラリ: ビッグデータ処理フレームワーク
- ハイブリッド分析: リレーショナルデータと非リレーショナルデータの結合
- リアルタイム処理: ストリームデータ処理機能
高可用性アーキテクチャ
- マルチサイト展開: 地域をまたがったデータ分散
- アクティブ-アクティブレプリケーション: 最高の可用性を提供
- 厳密な一貫性: データ一貫性の確保
- クラウド災害復旧: 完全なクラウド障害に対する耐性
ストリーミングエッジ
外部テーブル機能を追加することで、企業はRustFS上にデータを保存するストリーミングパイプラインをセットアップできるようになりました - クラウドまたはオンプレミスで。
リアルタイムデータ処理
ストリーミングデータパイプライン
- リアルタイムデータ取り込み: ストリーミングデータを継続的に受信
- データ前処理: データのクリーニングと変換
- ストレージ最適化: 効率的なデータストレージ
- クエリ最適化: ストリーミングデータのクエリ最適化
リアルタイムクエリ機能
SQL Serverは、このデータに対してリアルタイムでクエリを実行するように設定できます：
- バッチインポート排除: バッチ処理を待つ必要がない
- 即座の洞察: リアルタイムビジネス洞察
- レイテンシ削減: データ処理遅延の最小化
- 体験向上: SQL Serverに新しい次元を追加
エッジコンピューティングの利点
エッジ展開特性
- 低レイテンシ処理: ソースに近い場所でのデータ処理
- 帯域幅最適化: データ送信の削減
- オフライン機能: 断続的な接続のサポート
- ローカルインテリジェンス: エッジでのインテリジェントな意思決定
アプリケーションシナリオ
- IoTデータ処理: モノのインターネットデバイスデータ
- リアルタイム監視: システムステータス監視
- 予測メンテナンス: 機器故障予測
- スマート製造: 生産プロセス最適化
クラウド運用モデル
S3から始まるクラウド運用モデル。
クラウド運用特性
RustFSはクラウド運用モデルに準拠：
コア技術スタック
- コンテナ化: コンテナ化アプリケーション展開
- オーケストレーション: Kubernetesコンテナオーケストレーション
- 自動化: 自動化された運用管理
- API駆動: 完全なAPIインターフェース
- S3互換性: 標準S3 APIサポート
統一インターフェースの利点
クラウドとストレージタイプ間で統一されたインターフェースを提供：
- 開発の簡素化: 統一された開発インターフェース
- 学習コスト削減: 標準化された操作方法
- 可搬性向上: クラウド間でのアプリケーション移行
- ロックイン削減: ベンダーロックインの回避
AI/MLフレームワーク互換性
幅広いフレームワークサポート
ほとんどのAI/MLフレームワークとアプリケーションはS3 APIを使用するように設計されているため：
- TensorFlow: Googleの機械学習フレームワーク
- PyTorch: Facebookのディープラーニングフレームワーク
- Scikit-learn: Python機械学習ライブラリ
- Apache Spark: ビッグデータ処理エンジン
開発者検証
13億回以上のDockerプルにより：
- 最も開発者に検証済み: 広範囲な開発者コミュニティ
- 24時間365日検証: 継続的な互換性検証
- 最高の互換性: 業界最高の互換性記録
- 本番対応: 大規模本番環境で検証済み
データ管理の柔軟性
この互換性により保証されるもの：
- AIワークロードアクセス: 保存されたデータへのシームレスなアクセス
- クラウドインフラ非依存: 特定のクラウド環境に依存しない
- 柔軟なデータアプローチ: 異なるデータ処理ニーズに適応
- クロスクラウド環境処理: マルチクラウドデータ処理をサポート
エッジAIストレージ
エッジでは、ネットワークレイテンシ、データ損失、ソフトウェア肥大化がパフォーマンスを低下させます。
エッジ最適化機能
パフォーマンスの利点
RustFSは世界最速のオブジェクトストレージです：
- 100MB未満: 極めて小さなバイナリファイル
- 任意のハードウェア: 任意のハードウェア上で展開可能
- 高性能: 最適化されたエッジパフォーマンス
- 低リソース消費: 最小限のシステム要件
インテリジェント機能
RustFSの高度な機能：
- バケット通知: ストレージバケットイベント通知
- オブジェクトLambda: オブジェクト処理機能
- リアルタイム推論: 即座のデータ処理
- 自動トリガー: イベントベースの自動処理
エッジアプリケーションシナリオ
ミッションクリティカルアプリケーション
- 空中物体検出: 高高度ドローンアプリケーション
- 交通軌道予測: 自動運転車
- 産業制御: リアルタイム産業制御システム
- セキュリティ監視: リアルタイムセキュリティ監視
技術特性
RustFSのAIストレージ機能：
- 高速応答: ミリ秒応答時間
- 障害許容: 高信頼性設計
- シンプル展開: 簡素化された展開プロセス
- エッジ最適化: エッジシナリオ向けの最適化
ML/AIワークロードのライフサイクル管理
現代のAI/MLワークロードには複雑なライフサイクル管理が必要です。
自動化データ管理
コア機能
RustFSのライフサイクル管理機能：
- 自動化タスク: データ管理タスクを自動的に実行
- ストレージ最適化: ストレージ効率の最適化
- オーバーヘッド削減: 運用オーバーヘッドの削減
- インテリジェント階層化: 自動データ階層化
コスト最適化戦略
ライフサイクルポリシーにより：
- 自動移行: アクセス頻度の低いデータを低コストストレージに移行
- リソース解放: アクティブワークロード用のリソースを解放
- ストレージ階層化: マルチ層ストレージアーキテクチャ
- コスト制御: 効果的なストレージコスト制御
ML/AI専用機能
開発者体験
これらの機能により、AI/ML実践者は：
- コアに集中: モデルトレーニングと開発に集中
- 自動管理: RustFSがデータをインテリジェントに管理
- パフォーマンス向上: 全体的なワークフローパフォーマンスの向上
- 費用対効果: 最大の費用対効果を達成
コンプライアンスサポート
ライフサイクル管理層：
- ポリシー強制: 保持および削除ポリシーの強制
- 規制コンプライアンス: 規制への確実な準拠
- 監査証跡: 完全な操作記録
- 自動化コンプライアンス: 自動化されたコンプライアンスプロセス
AI/MLワークフロー向けオブジェクト保持
AI/MLと比較して、いつ何かが起こるかにより依存するワークロードは少ないです。
高度なオブジェクト保持
コア保証
高度なオブジェクト保持機能により対応：
- データ整合性: 保存されたデータの整合性を確保
- コンプライアンス要件: 規制コンプライアンス要件の満足
- 時間感応性: 時間関連ビジネスニーズの処理
- データ一貫性: データ一貫性の維持
保持ポリシー実装
保持ポリシーを実装することで、RustFSは組織を支援できます：
- モデル一貫性: AI/MLモデルとデータセットのデータ一貫性維持
- 偶発的削除防止: 偶発的または不正な削除の回避
- 変更防止: 不正な変更からデータを保護
- バージョン管理: データバージョン履歴の維持
データガバナンスの利点
ガバナンスフレームワーク
この機能は以下にとって重要：
- データガバナンス: 包括的なデータガバナンスフレームワークの確立
- 規制コンプライアンス: 様々な規制要件への対応
- 実験再現性: AI/ML実験の再現性確保
- データ系譜: 完全なデータ系譜追跡
保証メカニズム
重要なデータの保証：
- 特定期間: 指定された時間アクセス可能であり続ける
- データ不変性: データが変更されないことを保証
- 精密トレーニング: 精密なモデルトレーニングをサポート
- 信頼性のある分析: 信頼できるデータ分析基盤を提供
コアAIデータセットのためのデータ保護
RustFSは様々な機能量を通じて包括的なデータ保護を提供します。
データ冗長性と障害許容
保護メカニズム
- 消去符号化: 効率的なデータ冗長性メカニズム
- サイトレプリケーション: サイト間データレプリケーション
- データ冗長性: 冗長データストレージの確保
- 障害許容: ハードウェア障害やデータ破損の防止
障害回復
様々な障害シナリオを自動的に処理：
- ハードウェア障害: 自動検出と回復
- データ破損: リアルタイム検出と修復
- ネットワーク障害: ネットワーク中断からの自動回復
- サイト障害: サイト間フェールオーバー
データ暗号化保護
暗号化メカニズム
RustFSは複数レベルのデータ暗号化をサポート：
- 保存時暗号化: 保存されたデータの暗号化保護
- 転送中暗号化: データ送信時の暗号化
- キー管理: 安全なキー管理メカニズム
- コンプライアンス暗号化: コンプライアンス要件を満たす暗号化標準
アクセス制御
- 不正アクセス保護: 不正なデータアクセスの防止
- 認証: 認証メカニズムの強制
- 権限制御: きめ細かい権限制御
- アクセス監視: リアルタイムアクセス行動監視
アイデンティティとアクセス管理（IAM）
IAMサポート
RustFSのIAMサポートにより、組織は：
- アクセス制御: AIストレージデータへのアクセス制御
- ユーザー管理: 統一ユーザー管理
- アプリケーション認可: アプリケーションアクセス制御
- 権限割り当て: 柔軟な権限割り当てメカニズム
セキュリティ保証
認可されたユーザーまたはアプリケーションのみが可能であることを保証：
- データアクセス: 安全なデータアクセス
- データ変更: 制御されたデータ変更
- データ削除: 安全なデータ削除
- 権限管理: 権限管理操作
フルライフサイクル保護
包括的保護メカニズム
RustFSは包括的なデータ保護メカニズムを提供：
- 整合性保護: AIデータセットの整合性維持
- 可用性保証: 高いデータ可用性の確保
- 機密性保護: データ機密性の保護
- ライフサイクルカバレッジ: データライフサイクル全体をカバー
SQL Server 2022とRustFSの深い統合により、企業は従来のリレーショナルデータ処理から最新のAI/MLワークロードまでの包括的なニーズをサポートする、強力で安全かつ高性能な現代データプラットフォームを構築できます。