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組み込み型アナリティクスでマルチテナンシーデータを使用する方法

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クラウドコンピューティングプラットフォームの台頭と普及に伴い、組織は共有インフラストラクチャで分析アプリケーションをホストすることをますます検討しています。マルチテナントアーキテクチャは、彼らが求めていたものであり、行動を起こす決め手となります。つまり共有リソースを活用し、時間と心配を節約し、運用コストを削減するのです。

この記事では、マルチテナントデータアーキテクチャの意味を説明し、その利点を指摘し、組み込み分析ソリューションでマルチテナントデータを使用する方法について説明します。

この記事はインフラジスティックス本社により作成された英文記事の機械翻訳により生成されました。
原文は以下よりご確認いただけます。
Biliyana Petrova. 2021. How to Use Multi-Tenancy Data in Embedded Analytics.
https://www.revealbi.io/blog/multi-tenancy-data-in-embedded-analytics

また、本記事の内容に深くご興味がある場合、インフラジスティックス・ジャパンのスタッフによる翻訳リクエストを受け付けておりますので、「JapanPR@infragistics.com」宛にご連絡ください。

マルチテナンシーとは何ですか?

マルチテナンシーは、単一のソフトウェアインスタンスがテナントと呼ばれる複数の異なるクライアントにサービスを提供するソフトウェアアーキテクチャです。これは、ソフトウェアインスタンスが1つのクライアントのみにサービスを提供するシングルテナンシーアーキテクチャの反対です。

マルチテナントアーキテクチャは、多くの種類のパブリッククラウドコンピューティングの機能であり、その最も良い例の1つは、SaaS(サービスとしてのソフトウェア)製品です。マルチテナントアーキテクチャのテナントは通常、アプリケーションの一部をカスタマイズする機能を備えています。アプリケーションのルックアンドフィールをカスタマイズして、ブランドの顧客エクスペリエンスに適合させ、ユーザーのアクセス許可と制限を制御できる場合があります。テナントはアプリケーションのコードをカスタマイズできません。

マルチテナンシーとは何かを正確に理解する簡単な方法の1つは、銀行業界 とその仕組みについて考える ことです。この例は、マルチテナンシーをより明確に理解できるため、マルチテナンシーの意味を説明するためによく使用されます。

銀行は、預金を管理し、ローンを組んで、人々のお金を貯める金融機関です。彼らは実際に同じ場所に保管されているという事実に関係なく、何百、何千もの人々のお金を完全に別々に保管することができます。これらの人々は他の人々のアカウントにアクセスすることができず、互いにいかなる方法でも相互作用しません。マルチテナントアーキテクチャを使用する場合も基本的に同じです。ソフトウェアベンダーの顧客は同じインフラストラクチャ、同じサーバーを使用していますが、ビジネスロジックとデータは完全に分離されており、安全です。

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マルチテナンシーのメリットは何ですか?

マルチテナントSaaSアプリケーションへの投資には、かなりの利点があります。マルチテナントアーキテクチャとサードパーティがホストするシングルテナントアプリケーションの利点は次のとおりです。

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低コスト

複数の顧客が同じインフラストラクチャとサーバーを共有している場合、ソフトウェアベンダーは、各顧客に独自の専用インフラストラクチャを提供する場合と比較して、そのグループの人々にはるかに低価格でサービスを提供できます。マルチテナントソフトウェアアーキテクチャにより、リソースを効率的に統合および割り当てて、運用コストを節約することもできます。

継続的な更新とメンテナンス

SaaSアプリケーションは、多くの場合、サービスを更新し、新しい機能を追加し、ソフトウェアを最新の状態に維持します。マルチテナントアーキテクチャでは、通常、ソフトウェアサブスクリプションに含まれているため、メンテナンスやアップグレードに高額な料金を支払う必要はありません。

すべての追加コストは、同じインフラストラクチャを使用するすべてのテナントで共有されるため、各テナントの全体的なコストが削減されます。

時間の節約

マルチテナントSaaSアプリケーションにサインアップすると、管理したり心配したりするのはハードウェアではなくなります。プロバイダーから最新のソフトウェアバージョンがプッシュされるため、時間と費用を大幅に節約できます。ITの時間を解放することで、IT部門は他の重要なタスク、問題、革新に集中できます。

スケーラビリティ

マルチテナントアーキテクチャアプリケーションでは、サーバースペースはテナントの強度に基づいてスケールアップおよびスケールダウンします。つまり、ベンダーは、シングルテナントソリューションのようにテナントごとに新しいデータセンターを構築する必要がありません。

そして、それだけではありません。いくつかの追加のマルチテナンシーの利点には、IoT、AI、機械学習などの高度な機能を使用する利点が含まれます。品質も保証されています。ソフトウェアがマルチテナント環境で実行可能であるためには、特定の品質管理基準を満たす必要があります。また、ソリューションに組み込まれている業界のベストプラクティスを採用することで、ワークフロープロセスを合理化するのにも役立ちます。

組み込み型アナリティクスでマルチテナンシーデータを使用する方法は?

そのため、顧客に分析を提供し、ダッシュボードとグラフをアプリに追加する必要があります。これはすばらしいことです。組み込み分析には多くの利点がありますが、分析ソリューションをWebアプリケーションまたはソフトウェアに埋め込むときに、さまざまなユーザーや顧客が自分のものではないデータにアクセスして表示できないようにすることが重要です。ソリューションの一部としてマルチテナントアーキテクチャを提供することにより、組み込み分析ベンダーは、データがプライベートで保護されていることを保証します。

最新のBIプラットフォームは、マルチテナントホスト環境でシームレスに機能する統合セキュリティおよび展開フレームワークをサポートしていることは言及する価値があります。つまり、組み込み分析でマルチテナンシーデータを使用することにより、コア製品/サービスの価値を拡張しながら、SaaSアーキテクチャに完全に適合する組み込み可能なBIプラットフォームを手に入れることができます。

マルチテナンシーサービスは、BIをOEMソフトウェア、ERPアプリケーション、またはその他のSaaSアプリケーションに組み込むときに必要になることが多い複雑さとカスタマイズを軽減します。その機能により、同じアカウントまたは組織内の複数のタスクを同時にサポートしながら、データの分離を簡単に維持できます。たとえば、ISVの場合、同じ顧客アカウント内のさまざまなユーザーに専用の分離スペースを割り当てることができます。これにより、これらのユーザーは、同じ分離スペースに割り当てられている他のユーザーとのみコンテンツを共有できるようになり、データを他のユーザーに公開する可能性がなくなります。

これは、同じ組み込み分析ベンダーを使用し、同じサーバー、データベース、およびデータキャッシュを共有している2つの異なる組織の例です。

データ、ロゴ、フォント、色など、すべてがテナント固有であることがわかります。

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データはマルチテナンシーで安全ですか?

マルチテナント分析ソリューションを顧客に提供する場合、各テナントにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供すると同時に、データを安全に保つ必要があります。組み込み分析のマルチテナントセキュリティを使用すると、さまざまなデータモデルに接続して、承認されたテナントにのみ特定のデータを表示できます。

真に安全なクラウドソリューションには、クラウド上の各ユーザーに対して、内部と外部の両方で同じセキュリティ対策が施されています。テナントごとのファイアウォールは、マルチテナントアーキテクチャのすべてのテナントが保護され、データが危険にさらされないようにするために必須です。これは各テナントで利用可能である必要があります。そうしないと、各テナントのセキュリティが危険にさらされる可能性があります。

安全なマルチテナント環境のもう1つの重要な側面は、データセンターまたはそれを収容するハードウェアの物理的セキュリティです。ハードウェアを収容するデータセンターが安全でない場合、データも安全ではありません。

言い換えれば、この質問に対する簡単な答えは「はい」です。通常、心配することは何もありません。データはマルチテナンシーで保護されています。ただし、マルチテナントSaaSアプリケーションに投資する前に、調査を行い、すべてのアーキテクチャとセキュリティについて理解することを強くお勧めします。これらのアプリケーションは、信頼性がなければ市場に出回ることはありませんが、ニーズに最適なソリューションを見つけるためにオプションを検討する価値があります。

組み込み型アナリティクス「Reveal」

Revealは、セキュリティを最優先事項としてゼロから構築されたマルチテナントの組み込み分析ソリューションです。Revealのサーバーには、テナントに基づいてデータとサービスを分離する機能があるため、データが十分に保護されているので安心できます。

たとえば、特定の組織は、個別のストレージ領域を使用するように構成されている場合があります。つまり、すべてのデータ(チーム、ダッシュボード、さらにはキャッシュされたデータ)が専用ストレージに保存され、実行時のサービスも分離される可能性があります。これにより、その組織のパフォーマンスがシステムの他の部分の負荷の影響を受けないことが保証されます。

翻訳者より)本記事でご紹介した組み込み型アナリティクスソリューションの Reveal を弊社では提供しています。また、Reveal を手軽に試せるよう、スターターキットをご用意しています。実際に試してみたい、という方はぜひスターターキットをご利用ください。