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title: "Managed Service for Apache Airflow | grasys（グラシス）"
url: "https://www.grasys.io/technologies/managed-airflow"
description: "Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。"
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Technology

# Managed Service for Apache Airflow

Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。

![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp)

Current State

## 活用できる領域

-   データ処理、連携、ワークフロー、可視化
-   BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。
-   Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。

## 関連する観点

-   Cloud Composer
-   Managed Airflow

## Managed Service for Apache Airflowの導入・活用をご相談ください

目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。

[相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmanaged-airflow%2F)

## grasys（グラシス）の導入・運用支援

導入支援

データ処理の実行順序を整理し、マネージド環境でのワークフロー構築を支援します。

運用支援

実行状況の監視、失敗した処理の調査、ワークフローの保守を支援します。

具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。

Related Services

## 関連するサービス

課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。

![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp)

Data

Visual created with generative AI

### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/)

BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。

-   データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。
-   データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。
-   運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。

![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp)

Cloud Infrastructure

Visual created with generative AI

### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/)

Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。

-   アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。
-   監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。
-   移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。

Proof / Case Study

## 関連する導入事例

![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)

株式会社インティメート・マージャー

### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/)

業界

広告・マーケティング

サービス

データ分析・AI / クラウド基盤・移行

課題

データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。

支援

BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。

成果

安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。

## Managed Service for Apache Airflowの導入・活用をご相談ください

目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。

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Related Discovery

## 別の視点から検討する

Problem

### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/)

分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。

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Problem

### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/)

停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。

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Problem

### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/)

ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。

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Outcome

### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/)

複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。

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Outcome

### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/)

利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。

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Outcome

### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/)

業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。

詳しく見る