データ同期とは

データ同期は、企業向けアプリケーションにおけるデータ品質を最適に保つために非常に重要です。ユースケースとしては、モバイル・デバイスの同期から複雑な企業データベースの管理まで、多岐にわたります。

デジタル環境はますます分散化が進んでおり、各国・各大陸に広がるさまざまなサーバー、アプリケーション、ネットワークコンポーネントで構成されています。同時に、消費者も企業も、クラウドベースやクラウドネイティブのアプリケーションへの依存度が高まっています。

合わせて、これらのトレンドは、解析して処理しなければならない膨大な量のデータ（様々なソースから、様々なフォーマットで）を生成する、広大で動的でマルチモーダルなITエコシステムを意味します。最新のIT環境では、データレコードも頻繁に変更されます。

システムを効果的に稼働させるためには、開発チームがインフラ内のすべてのアプリケーションに対して、正確で一貫性のあるデータへのアクセスを確保し、適切に連携させる必要があります。

ここでデータ同期ツールの出番です。

データ同期サービスはデータ照合プロセスを自動化するため、すべてのネットワーク・コンポーネントが常に正確で、最新のデータ記録で動作し、ネットワーク全体がITチームとユーザーにとって効率的に機能します。データ同期ツールがなければ、チームは面倒な手作業によるデータ入力によって、レコードの変更をエコシステム全体に伝播させなければなりません。

同期ソフトウェアは、企業向けのアプリケーション、システム、ネットワークが最新のデータで稼働することを支援します。これにより、企業は現代のアーキテクチャが生み出す膨大なデータをより効果的に活用できます。

データ同期にはデータ管理のさまざまな手法、ツール、技術が関わりますが、ほとんどのアプローチは、データ更新の「方向性」とタイミングに基づいていくつかの大きなカテゴリに分類されます。

一方向同期（単方向同期とも呼ばれる） は、ソース・システムの変更に基づいてターゲット・システムを更新します。データはソースのロケーションからターゲットのロケーションにコピーされ、変更はソースからターゲットに一方通行で流れ、ソースには戻りません。

一方向同期は、データのバックアップや配信などのタスクによく用いられます。たとえば、ローカル・ファイルをクラウドストレージに同期したり、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）内でオリジンサーバーからエッジサーバーへコンテンツをコピーしたりする場合です。

一方向同期は同期の一種と見なされることもありますが、ソース・システムをまったく変更しないため、厳密には真の意味での「同期」とは言えません。

双方向同期では、ソース・データセットまたはターゲット・データセットのいずれかに加えられた変更が、もう一方のコンポーネントに伝播されます。データは両方向に流れるため、どのコンポーネントが同期を開始したかに関係なく、一方のシステムの変更がもう一方のシステムに反映されます。

双方向同期では、システムが継続的に互いの変更を監視し、差異を調整する必要があります（多くの場合、データの不一致に対処するために競合解決プロセスを採用します）。

双方向同期は、複数のソースからデータが変更される可能性がある環境で一般的に使用されます。そのため、カレンダーや連絡先を複数のデバイス間で同期するなど、共同作業向けアプリケーションの同期作業に適しています。

マルチウェイ同期により、複数のシステムが唯一の情報源として機能し、どのシステムからも更新が可能になります。ネットワーク上のどのシステムも変更を書き込み、それを他のシステムに伝播でき、複数のソース・システムが同時に更新を行うことができます。

多方向同期は、分散環境でグローバルなアプリケーション間のデータを効率的に同期するためにしばしば導入されます。多方向同期では、同じデータファイル内の複数の場所でデータを同期できるため、クラウド・ストレージ・プラットフォーム（たとえば Dropbox）でのファイル同期にも適しています。

ハイブリッド同期は、ハイブリッドコンピューティング環境で、データレイクやウェアハウスを含むソース間でデータをシームレスに調整します。パブリッククラウドおよびプライベートクラウド、そしてさまざまなデータ・プラットフォームがオンプレミスのデータセンターと組み合わされているため、ハイブリッド・アーキテクチャにおけるデータの同期は特に複雑です。

SQLデータ同期はその一例です。SQLデータ同期を使うと、チームはクラウドとオンプレミスの同期グループ（特定のデータ転送や交換で同期対象として選ばれたデータベースの集合）間でデータを双方向に編集できます。この仕組みはハブ＆スポーク型の同期ダイナミクスに基づいており、1 つのデータベースがハブとして機能し、変更をメンバーのデータベースに伝播させることで、ハイブリッドアプリケーションの最適な稼働を維持します。

同期データ更新とも呼ばれるリアルタイム同期は、（オリジン・システムで発生した）データ更新を瞬時に調整し、ネットワーク上のユーザーが最新の情報にアクセスできるようにします。ITチームは、ウェブベースまたはローカルのファイル転送方法、あるいは抽出、変換、ロード（ETL）ツールを使用して、データ転送プロセスを管理することができます。

リアルタイム同期は、ビデオ会議ツール、オンライン・バンキング・プラットフォーム、ライブ・データ・フィード（株式取引ツールなど）など、時間的制約のあるサービスを更新するために頻繁に使用されます。

バッチ同期（非同期データ更新） は、一定期間に蓄積された変更をまとめて一度に適用する方式です。更新は夜間や毎時など、あらかじめ定められた定期的な間隔で行われ、ピーク時のシステム負荷への影響を最小限に抑えます。場合によっては、IT担当者が特定のシステム・イベントに基づいてシステム更新を手動でトリガーする場合もあります。

更新がリアルタイムで行われないため、バッチ同期は時間に敏感でない作業（たとえばデータベースのバックアップ）や、リアルタイム更新が現実的でない環境（ネットワーク接続が断続的なシステムなど）に最適です。

ほとんどの主要なデータ同期ツールは、複数の同期方式に対応できます。たとえば、プッシュベース同期では、ソース・システムが変更発生時にターゲット・システムへ積極的にデータ変更を送信します。プルベース同期では、ターゲット・システムが同期要求を行い、ソースからデータを「取得」します。イベントベース同期の環境では、変更がイベント・ストリーム内のイベントとして現れ、複数のシステムが同時に（しかし独立して）データ更新を取り込むことが可能です。

また、ダイナミックソフトウェアのデザインパターンである変更データ・キャプチャー（CDC）により、同期ツールはデータベースやデータウェアハウスに対するすべての変更を追跡し、ユーザーが「キャプチャー」して変更を下流に適用できるようにします。

データ同期ツールは、環境全体でデータの正確性とネットワーク効率を維持するために、いくつかの継続的なプロセスやシステムに依存しています。主なプロセスは以下のとおりです。

ファイルの同期は、権威ファイルに変更が生じたときに、そのファイルのすべてのインスタンスが確実に更新されるようにします。ユーザーが変更されたファイルを手作業で識別し、1つずつコピーする代わりに、同期ソフトウェアがファイルを分析し、必要な更新を自動的に実行します。

ファイル同期メカニズムの一例として、CDNを取り上げます。CDNは、地理的に分散したサーバー・ネットワークにコンテンツ・ライブラリーを分散してキャッシュし、ローカル・サーバーがローカルファイルコピーを使用するデータ要求を処理できるようにするために使用されています。これは、オリジン・サーバーからエッジ・サーバーへ継続的にファイルをコピーするファイル同期サービスがなければ不可能です。

ファイルの同期は、異なるシステム間でデータの一貫性を維持するために、2種類のファイル転送方式に依存しています。

完全なファイル転送は、ある場所から別の場所へファイル全体をコピーします。これは効果的なプロセスですが、ファイルの一部だけが定期的な更新を必要とする状況では、ネットワーク・リソースを使いすぎる可能性があります。

インクリメンタルファイル転送は、ファイルの変更部分のみを更新することで、この問題に対処します。

ファイル同期サービスは、フラッシュ・ドライブや外付けハードディスクなどのポータブル・デバイス上のデータを更新する際に便利です。

分散ファイルシステム（DFS）は、ストレージ・インフラストラクチャーを複数のノード、ファイル・サーバー、ロケーションに分散させますが、データの調和を維持するために、単一の統一されたネームスペースとデータファイルの権威あるコピーを使用します。

DFSの各ノードは、通常、ファイル・システム全体の一部をホストしており、ファイルはノード間で分割・分散されます。ユーザーは、データの物理的な所在に関わらず、まるで単一のシステム上に保存されているかのようにファイルやディレクトリーにアクセスできます。

分散ファイルシステムは、冗長性を確保するためにファイルやファイル・セグメントを複数のノードに複製して保管するデータの複製に依存することがよくあります。1つのノードやストレージ・サーバーに障害が発生しても、データは複製によってアクセス可能な状態に保たれます。

特に、DFSにおけるファイル同期は、適切なネットワーク権限を持つシステム間、かつネットワークに接続されているシステム間でのみ行うことができます。

DFSは、特に読み取り専用ファイル（たとえば製品カタログ）の共有や同期に有用です。

バージョン管理は、複数の作業者が変更を追跡し、改訂の履歴を保存しながら、一連のファイルやドキュメントを作業できるデータ同期方法です。このアプローチは、複数のユーザーによる同時更新が必要なデータファイルに同期ツールが対応するのに役立ちます。各ユーザーは、他のユーザーの作業を中断させることなく、独立して編集を行うことができます。

バージョン管理システム（VCS）は、ファイルの最新バージョンを1つだけ維持することを目的としています。あるユーザーが変更を中央リポジトリにコミットすると、VCSはそれを統合し、他のすべてのユーザーに同時に更新を配布します

ファイルは通常、更新中にチェックアウトおよびロックされ、更新が完了するとチェックインされます。ファイル・ロック機能は、複数のユーザーがローカルでファイルを編集しようとした際に、いずれかのユーザーの変更がオリジンサーバーに反映される前に発生するデータの競合を防ぎます。VCSはリビジョンの包括的な履歴を保持しているため、ユーザーは必要に応じて過去のバージョンにアクセス、確認、復元することができます。

データベース同期は、データベースやその他の表形式のデータコンポーネント間でデータを双方向にコピーする仕組みです。同期プロセスを高速化するために、各ネットワーク・データベースには、データベースの1行を識別する主キーが割り当てられます。

データベースの同期には、大きく分けて4つのプロセスがあります。

挿入同期は、ソース・データベースのレコードを主キー値に基づいてターゲット・データベースにコピーする方式です。同期ツールがソース・データベースに対するデータの変更を検出すると、欠落している行をターゲット・データベースに追加します。

削除同期は、挿入同期とは逆の方式で、ソースデータベースから削除されたレコードをターゲットデータベースからも削除します。

更新同期では、ソース・データベースへの変更がターゲット・データベースに反映される必要があります。同期ツールはターゲット・データベースの古い行をソースからの同期データに置き換えるため、ネットワーク上のすべてのデータベースは同一の状態になります。

混合同期は、挿入同期、削除同期、更新同期を組み合わせて、データベース同期プロセスを自動化する方式です。

データ・ミラーリングは、ミラー・コンピューティングとも呼ばれ、データの同一コピー（ミラー）を作成し、異なる場所にある複数のシステムの別々のストレージデバイスに保存する方式です。プライマリー・システムに加えられた変更は、ミラーされたコピーを保持するセカンダリー・システムに即座に反映されます。

特定の実装と要件に応じて、データ変更は即時または最小限の遅延で複製され、ネットワーク全体で常に最新かつ同一のファイルが維持されます。

データ同期、データ複製、データ統合という用語は、しばしば同じ意味で使われることがあります。これらのプロセスは関連していますが、それぞれ明確に区別されており、データおよびIT サービス管理において特定の役割を果たします。

データ同期は、リアルタイムおよびスケジュールされたデータ更新を使用して、システムまたはデバイス間でデータの一貫性を維持するプロセスです。

データ複製は、データをソースの場所からネットワーク上のターゲットの場所にコピーするプロセスです。分散ネットワークで高いデータ可用性を確保するために不可欠であり、ロード・バランシングや災害復旧のプロトコルをサポートします。プライマリー・データ・ストアが何らかの理由で利用できない場合でも、システムはレプリカをバックアップとして利用し、ユーザーが必要なデータに追加のレイテンシーなくアクセスできるようにします。

データ複製は、ミラー・コンピューティングや DFS保守など、多くのデータ同期機能をサポートします。

データ統合 は、データ同期の一部として扱われることも多く、さまざまなソースからのデータを単一の統合システムにまとめ、ユーザーやアプリケーションがネットワーク上のデータにアクセスしやすくします。また、広範なシステム互換性を実現するために、さまざまなデータ形式を使用し、異種のソースからのデータを標準化することにも重点を置いています。

データ複製と統合はどちらもデータ同期の作業において有用であり、しばしば不可欠なものです。ただし、どちらのプロセスにも、データ同期以外のさまざまなユースケースや応用の機会があります。

データ同期ツールとソリューションは、IT担当者がより高度なタスクに集中できるよう、同期プロセスの自動化を支援します。しかし、データ同期ソリューションのメリットを最大化するには、よりカスタマイズされたアプローチが必要になる場合があります。

企業がデータ同期ソフトウェアを最適化するためのいくつかの方法をご紹介します。

カスタム統合を作成する場合、開発チームはカスタム・コードを使用して新しい同期ソリューションをゼロから構築し、クライアントが組織およびインフラストラクチャーのニーズに合わせてソリューションを調整できるようにします。

カスタム統合には、エンジニアリング・チームによる多大な時間、労力、専門知識の投資が必要ですが、その一方で、サードパーティ製ソフトウェアに依存せずにデータ同期プロセスを完全にコントロールできるという利点があります。

ネイティブ統合は、アプリの事前構築された統合とデータフローを別のアプリケーションに適用します。アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）、つまりソフトウェア・コンポーネント間でデータがシームレスに流れることを可能にするソフトウェアを介して、アプリケーションを直接接続します。

ネイティブ統合は、カスタム・コーディングを必要としないため、他のデータ同期ソリューションよりもコスト効率が高くなる場合があります。ただし、カスタム・ソリューションほどの柔軟性はないため、すべての組織のニーズに完全に合うとは限りません。

iPaaSは、異なるIT環境でホストされている複数のアプリケーションからのデータを連携するために使用される、セルフサービス型のクラウドベースのツールとソリューションのスイートです。iPaaSは、アプリケーションをAPIレベルで統合し、ワークフローとデータ・パイプラインを自動化するため、アプリのユーザー・インターフェースを変更してもデータの同期が中断されることはありません。

適切なデータ検証、競合解決、エラー処理プロトコルがなければ、iPaaS統合は、特に頻繁な更新を必要とする大規模なデータセットを扱う場合、すぐに圧倒されてしまいます。ただし、iPaaSソリューションは通常、チームが開発者の関与なしに高性能なデータ同期を実装できるようにするビルド済みアプリケーション・コネクターとオートメーション・テンプレートを提供しています。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ソフトウェアは、ボットを使用してインターフェース・レベルでアプリケーション間のデータをコピー・アンド・ペーストし、データ同期のための迅速で一時的なソリューションを作成します。

RPAツールでは、チャットボットが常に正確なデータを使用できるようにするために大規模な保守が必要ですが、顧客データをあるシステムから削除して別のシステムに追加するなど、特定の短期的なタスクには迅速にデプロイできます。特に、ほかの統合オプションが利用できない状況や、チームに一時的な修正プログラムが必要な場合に最も役立ちます。

データ同期ツールを使用することで、分散したIT環境であっても、システム間のデータの一貫性が向上します。また、ビジネスも提供しています。

同期ツールがなければ、従業員はプラットフォームやサービス間でデータを手作業で同期する必要があります。手作業によるデータ入力は面倒で時間のかかる作業であり、IT担当者がより高度な業務から手を離さざるを得なくなります。また、人為的ミスが発生しやすくなり、後にデータの不一致やネットワークエラーを引き起こす可能性も高まります。

データ同期ソフトウェアを使用すれば、すべてのデータ処理プロセスが自動化されるため、企業はデータ損失を最小限に抑え、データ管理を合理化し、正確で高速な同期を活用できます。

同期されていないデータはデータサイロを生み、従業員の生産性に悪影響を与えることがあります。サイロ化された環境では、従業員はデータの取得リクエストを提出し、承認を待ち、その後データの送信を待つ必要があることが多くなります。

データ同期により、こういった問題は解消されます。すべてのデータコピーが同一に保たれ、すべてのユーザーがネットワーク上のデータを統一されたビューで利用できるようになるため、煩雑で時間のかかるデータ取得リクエストに気を取られることもありません。

IT部門の全メンバーが同一の最新データで作業することで、コミュニケーションを図り、より効率的にタスクをこなすことができます。同期されたデータは、ITチームが問題や課題、改善に取り組むのにも役立つため、エラー処理がグループ作業となり、イノベーションがより迅速かつ容易になります。

多くの場合、データの変更はネットワークを通じて継続的かつリアルタイム（またはほぼリアルタイム）で伝播します。即時かつ継続的なデータ更新は、より正確な分析を意味します。また、正確な分析により、チームは堅牢でデータ駆動型、実行可能な洞察を得ることができます。データの洞察は、ネットワーク・ダイナミクスのより深い理解を促進し、企業がカスタマー・サポートと意思決定プロトコルを最適化できるようにします。

データ同期により、チームは新しいデータソースやコンポーネントをシームレスにネットワークに追加でき、ネットワークの拡大に伴うデータの一貫性と正確性を確保できます。組織の規模が拡大するにつれて、データ同期はコンピューティング・ネットワークの規模を拡大するのに役立ちます。