データソースの意味は？分かりやすく解説！
IT活用が進む現代では、分からない専門用語がさまざまな場面で飛び交います。そんなIT関連の用語の一つに、「データソース」という言葉が挙げられます。データソースとは何なのか、「よく聞くけど意味は理解できていない」という人は多いのではないでしょうか。
分かりやすく解説していきます。
アプリやソフトで使用するデータ
データソースとは、システムがデータのインプット・アウトプットを行ううえで、必要とするデータ保管スペースを指します。
どのようなアプリやソフトも、機能させるためにはシステムにおけるデータの読み込みと書き出しが必要となるため、それに応じてデータソースも必要不可欠です。そのため、データソース＝アプリやソフトウェアを動かすために使われるデータとして覚えておきましょう。
DSN （データソース名） で宛名の指名
データソースには、「識別名」と呼ばれる名前が固有のものとしてそれぞれ付与されています。これをデータソース名（DSN）といいます。
このDSNは、どのデータベースに接続するかを指定する際に必要です。例えばABCと名前の付いたデータベースにアクセスしたい場合は、接続するにあたってABCという宛名を指定します。
さまざまなデータの保管スペースがあるため、プログラムはどのデータソースを必要とするのか、アクセス先をDSNによって指定しているのです。
データソースの仕組みはどうなっている？
続いて、データソースの仕組みを解説します。さまざまなシステムを作動させるうえで必要とされるデータソースですが、具体的にどのようにデータのやり取りが行われるのかなど、システム運用をするにあたって理解を深めておくことが重要です。
FTP・APIでデータの転送
データ転送には次の2つの方法があります。
- FTP
- API
FTPとは、データ転送として決められている形式の一つです。FTPクライアントからFTPサーバーに接続し、指定のデータソースにアクセスします。
APIとは、異なるプログラムを結びつけるインターフェースのことです。API接続によってデータソースへのアクセスが必要なときは、DSNを宛先として、指定のデータベースへアクセスしたうえでやり取りを行います。API連携は、異なるソリューション同士を連携させて活用する際によく使用されるのが特徴です。
データソースとアプリの使用方法の管理
システムの多くには、データソースとアプリケーションにおける使用方法をしっかりと管理するために、さまざまなAPIが用意されているのが特徴です。APIは、外部のプログラムと当該プログラムを結びつけるために活用されます。
例えば、外部サービスの認証情報を活用することで別サービスにログインする連携システムなどは、API連携として有名なパターンです。
この場合、AのシステムからBのシステムへIDとパスワードを活用するときは、BのシステムのAPIがシステム同士を結び付けるものとして使われます。
データソースはなぜ必要なのか
なぜデータソースが必要なのか、その目的や必要性を解説します。
データソースから必要な場所にユーザーを導くため
データソースは、ユーザーがデータ迷子のような状態にならないように必要な場所に導く大きな役割を担っています。
データを活用するユーザーは、必要な情報のみをデータソースによって処理できるため、データソースの有効活用がスムーズになります。
さまざまなプロセスをスムーズに進めるため
データソースの活用は、さまざまプロセスをスムーズに進めるうえでも大きな意義があると考えられます。
接続情報は、一貫した場所・形式で保管されるのが特徴のため、システム移行や構造の変革があった場合においても、データ利用を円滑化してくれます。
便利なシステムが数多く世に登場している現代ですから、業務改善からシステム移行が必要になることもあるでしょう。しかし、データソースへの接続情報の形式は変わらないため、移行計画もスムーズになると考えられます。
データソースの種類は2種類
データソースには、以下の2種類あるのが特徴です。
- マシンデータソース
- ファイルデータソース
いずれのデータソースも重要な情報が内包されていますが、主な違いとして挙げられるのは、両者が保管される方法です。活用方法や活用シーン、アクセス方法なども異なります。では、それぞれの特徴について解説します。
マシンデータソース：簡単に共有ができない
マシンデータソースには、情報を取り扱う利用者から名前を付与されます。そのうえでデータをインプットするマシン上に存在する必要があるのが特徴です。そのため、マシンを離れるかたちでスムーズに共有することはできません。
接続情報は、データベース構成オプションや使用しているマシン、アプリケーションの中に保管されます。
ファイルデータソース：共有ができる
マシンデータソースとは異なり、共有できる性質を持つのがファイルデータソースです。一般的なファイルのように複製や編集が可能となっていて、共有することでデータ接続の効率化につなげられるのが特徴です。
つまり、共有しているクラウド基盤などにファイルデータソースを保管すれば、そのデータソースは2人以上のユーザーや2つ以上のシステムで利用できます。
しかし、ファイルデータソース＝共有できるという認識だけを持っていると、例外に直面した際に困る可能性があるため、注意が必要です。ファイルデータソースであっても、一つのマシンに保管されているだけでは、それは結果としてマシンデータソースとして扱われるためです。
最近ではデータソースの統合が進んでいる
近年は、IT活用の環境にも新しい変化が見られ、データソースに関しても統合が進められています。ここからは、オンプレミス・クラウド・ハイブリッド、それぞれの環境において進んでいるデータソース統合について解説します。
オンプレミスのデータベース統合：データはローカルで処理
オンプレミス環境では、外部のネットワークに接続してシステムを動かすのではなく、基本的にローカルで処理を行うのが特徴です。
自社サーバーを構築してシステムをカスタマイズしたオンプレミス環境では、データの活用が全てローカル内で完結するため、システムへの負荷が大きく軽減されます。データのやり取りには、そのデータの重さによってシステムに負荷がかかりますが、ローカル環境ならクラウドやハイブリッドと比べて、システム負荷は少なくなりやすいのです。
そのうえで、共通となるデータソースとのインターフェースのために組み込みのコネクターを活用すれば、オンプレミスでの統合がスムーズに実現するといえます。
クラウドのデータベース統合：シームレスにやり取り可能
クラウドは、システムの形態として最も一般的なかたちです。インターネット接続を前提として成り立つクラウドサーバーを介し、さまざまなシステムやサービスの運用ができます。
オンプレミスと違って、リアルタイム性に長けているのも大きなポイントといえるでしょう。データベースを統合すれば、多くの業務がシームレスに連携できるため、業務効率化に貢献できるのは明らかでしょう。
また、他のデータベースとのデータ転送のみにとどまらず、オンラインストレージなどの仮想インフラや、セキュリティシステムとも円滑なやり取りを実現できます。このような点も、クラウド環境のデータベース統合のメリットといえるでしょう。
ハイブリッドのデータベース統合：クラウドベースSaaSの活用
近年は、クラウド＋オンプレミスといった両方の側面を持つかたちでのデータベース統合も、さまざまな業界で取り上げられています。
このようなハイブリッドタイプのデータベース統合が実現すれば、オンプレミスとクラウド、どちらのデータも関連付けてデータクレンジングを行えるのが特徴です。
現環境下では、システムの運用にはクラウドの形態が主流となっていますが、クラウドにもオンプレミスにも利点があるのは確かです。そのため最も理想的なのは、両者の利点を取り入れたハイブリッドのデータベース統合といえるでしょう。
ハイブリッド環境下では、多くのシステムとシームレスにつながることができたうえで、ネットワーク負荷を最小限に抑えて遅延を減少させることが可能です。このような業務の平滑化を図るには、ハイブリッド型クラウドの基盤を整えることが重要といえるでしょう。
ハイブリッドクラウドのMicrosoft Azureで業務の平滑化を図ろう
ハイブリッドクラウドを実現できるプラットフォームといえば、Microsoft社のAzureが挙げられます。
Azureではオンプレミス連携により、オンプレミスとクラウド、どちらの魅力も活かした業務環境を形成できるのが特徴です。ハイブリッドクラウドのよくあるケースといえば、オンプレミス運用を行っているシステムのバックアップを、Azureのクラウド上に取ることなどが挙げられます。
また、容量の予想が難しいデータを保管する際は、ファイルサーバーをAzure上に構築するのもハイブリッドクラウドのあり方の一つです。
両方の良さを取り入れて柔軟なシステム運用を行うことが、現代における効果的な業務効率化・平滑化の手段になります。理想的なハイブリッドクラウド環境を築く際には、Microsoft Azureを取り入れて基盤を構築していきましょう。
よくあるデータソースエラー
最後に、よくあるデータソースエラーを解説します。データソースの追加作業にあたっていると、エラー表示が出ることがあり、その都度戸惑うこともあるでしょう。
ローカルエラー、リモートエラーをそれぞれ見たうえで、データソースエラーで表示されることの多い用語をご紹介します。
ローカルエラー：修正が非常に簡単
ローカルエラーは、比較的簡単に修正できるのが特徴です。原因となっているポイントの特定や追跡に、多くの手間と時間を必要としません。
要因は、更新されたデータソースの関数などがうまく組めずエラーが生じていること、ドロップダウンリストに無効な条件を追加したことなどが該当します。
リモートエラー：エラーごとの対応が必要
リモートエラーは、エラーごとに対応策を打ち出してアプローチする必要があるのが難点です。次のようなリモートエラーがよくあるパターンです。
- リソースへの接続不可
- アクセスしようとしているファイルが見つからない
- サーバーが応答しない
- コンテンツが削除されている
このようなエラーパターンが出たときは、エラーごとに対処しましょう。ただ、外部環境のデータソースによって生じるエラーは外部の問題になります。
データソースエラーで表示される用語
データソースでの追加作業を行っていると、次にピックアップするようなエラーが起こることがあります。このようなエラー表示・用語が確認されたときは、原因に合った解決策を実践していきましょう。
- データソースからの応答が無効です
- データソースへの接続中にエラーが発生しました
- 見つかりません
- IPアドレス/FQDNが無効です
- 認証情報が無効です
- 処理の遅れのため最近のデータを使用できない可能性があります
- 接続文字列が無効です
- SNMP接続エラー
- 要求がタイムアウトになりました
例えば、SNMP接続エラーは、SNMPポートへの接続中に何らかのエラーが発生していると考えられます。ターゲットデバイス上でSNMPが適切に設定されているかをチェックすることで、解決する可能性があります。
まとめ
データソースは、デジタルトランスフォーメーションが進む多くの業界において、理解を深めなければならない重要な用語の一つです。もはやIT用語はIT業界だけのものでなく、全業種に当たり前に通じるものとして扱われなければならないともいえます。
データソースとは何か、DSNの特徴とは何か、仕組みはどうなっているのかなど、基礎を整理したうえで、今後のデータソース統合についても目を向けていきましょう。
