ある企業が大規模なデータウェアハウス移行プロジェクトで、既存のオンプレミス SSIS パッケージを Azure で実行し続けたい。また、Azure クラウドのデータソースとのパイプラインも同一プラットフォームで管理したい。最も適切な Azure Data Factory の活用方法はどれか。
- A. SSIS パッケージをすべて手動で ADF の Mapping Data Flow に書き換える
- B. SSIS パッケージを Azure Databricks の Python スクリプトに変換して実行する
- C. Azure Logic Apps で SSIS パッケージのロジックを再実装する
- D. ADF の Azure-SSIS Integration Runtime を使って、既存の SSIS パッケージをクラウドでそのまま実行しながら、ADF パイプラインで他の Azure データソースとの連携を管理する
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正解: D
Azure Data Factory の Azure-SSIS Integration Runtime（IR）は Azure 上でフル SQL Server Integration Services（SSIS）環境を提供するマネージドコンピューティングであり、既存の SSIS パッケージを変更なしにクラウドで実行できる。同時に ADF パイプラインで Azure のデータソース（Blob Storage・SQL Database など）との連携を管理できるため、SSIS 資産を活用しながら段階的なクラウド移行が可能である。選択肢 A の完全書き換えは技術的には可能だが、大量の SSIS パッケージを Mapping Data Flow に変換する工数が膨大になる。選択肢 B の Databricks への変換も大規模な書き換え作業が必要で、SSIS の移行アプローチとしては非効率である。選択肢 C の Logic Apps は SSIS の複雑なデータ変換ロジックを再実装するのに適したツールではない。