新機能と改良点 データ取り込みおよびレプリケーション の2025年10月リリースには、次のような新機能と改良点が含まれています。
2025年10月リリースの新機能と改良点については、
What's New のビデオをご覧ください。
共通 データ取り込みおよびレプリケーション の2025年10月リリースには、複数のタイプの取り込みおよびレプリケーションタスクに共通する次のような新機能が含まれています。
取り込みおよびレプリケーションタスクのCLAIRE Copilotサマリ データ統合用のCLAIRE Copilotは、データベース取り込みおよびレプリケーションタスクとアプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクの簡潔なサマリと詳細なサマリを生成できるようになったため、それらのタスクの設定方法について理解するのに役立ちます。タスクのサマリを作成するには、タスクが保存されていて有効である必要があります。タスクのサマリを作成するには、「アセットのサマリを作成」または「詳細なサマリを作成」と入力します。詳細については、『データ統合用のCLAIRE Copilot 』ドキュメントを参照してください。
サーバーレスランタイム環境 データ取り込みおよびレプリケーション は、Microsoft Azureでホストされているサーバーレスランタイム環境のサポートを拡張しました。サーバーレスランタイム環境では、次のタイプのアプリケーション取り込みおよびレプリケーションジョブとデータベース取り込みおよびレプリケーションジョブを実行できます。
アプリケーション取り込みおよびレプリケーションソース:
• - - - - - - - - • - - これらのアプリケーション取り込みおよびレプリケーションジョブには、Amazon Redshift、Databricks、Google BigQuery、Microsoft Azure Synapse Analytics、Oracle、PostgreSQL、Snowflake、SQL Serverのいずれかのターゲットタイプを含めることができます。
データベース取り込みおよびレプリケーションソース:
• - - - - - • • - - 以前は、サーバーレスランタイム環境は、Marketo、Microsoft Dynamics 365、Salesforce、ServiceNow、またはZendeskソースを持つアプリケーション取り込みおよびレプリケーションの初期ロードジョブと、MySQL、PostgreSQL（初期ロードのみ）、Oracle、またはSQL Serverソースを持つデータベース取り込みおよびレプリケーションジョブにのみ使用できました。
これまでと同様に、サーバーレスランタイム環境をファイル取り込みおよびレプリケーションジョブとストリーミング取り込みおよびレプリケーションジョブに使用することはできません。
サーバーレスランタイム環境の詳細については、Administrator > 「ランタイム環境」 > 「サーバーレスランタイム環境」と、お使いのコネクタに対応する『コネクタと接続 』ドキュメントの「データ取り込みおよびレプリケーション」を参照してください。
タスク設定ウィザードで追加されたパフォーマンス関連のカスタムプロパティ 利便性を高めるために、最新のタスク設定ウィザードでは、［タスクの詳細］ のソースページとターゲットページの［カスタムプロパティ］ セクションに、よく使用されていてパフォーマンスの向上に役立つカスタムプロパティがいくつか記載されるようになりました。追加される具体的なカスタムプロパティは、ソースまたはターゲットのタイプとロードタイプによって異なります。アプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションタスクを設定するときに、これらのプロパティの1つ以上を簡単に設定できます。［カスタム］ オプションは、テクニカルサポート担当者がお客様固有の要件に合わせて提供したカスタムプロパティを手動で入力する必要がある場合にも使用できます。詳細については、『アプリケーション取り込みおよびレプリケーション』と『データベース取り込みおよびレプリケーション』のドキュメントを参照してください。
最新のタスク設定ウィザードで追加されたインラインヘルプパネル アプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクとデータベース取り込みおよびレプリケーションタスク用の新しいタスク設定ウィザードでは、各ページの右側にインラインヘルプパネルが追加され、ページに関するヘルプ情報に簡単にアクセスできるようになりました。インラインヘルプを表示または非表示にするには、右の境界線にある小さな矢印アイコン（［<］、［>］）を使用します。
ボリュームのステージングでサポートされているDatabricksアンマネージドターゲットテーブル Databricksターゲットを持つアプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクとデータベース取り込みおよびレプリケーションタスクでは、ボリュームのステージングでDatabricksアンマネージドテーブルを使用できるようになりました。
ボリュームにデータをステージングするには、Databricksの接続プロパティで［ステージング環境］ を［ボリューム］ に設定します。
アンマネージドテーブルを使用するには、タスクの詳細のターゲットステップで、［アンマネージドテーブルの作成］ チェックボックスをオンにします。ボリュームのステージングでは、キャプチャされたDMLレコードの処理時にターゲットテーブルごとに生成されるファイルを保持するために、Amazon S3またはMicrosoft Azure Data Lake Storageに存在する親ディレクトリへの完全なパスを指定する必要もあります。
Databricksターゲットのボリュームステージング用に生成されたボリュームの削除 Databricksターゲットを持ち、ステージング環境としてボリュームを使用するアプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクとデータベース取り込みおよびレプリケーションタスクの場合、接続プロパティの［ボリュームパス］ フィールドにボリューム内のファイルへのパスを指定しないと、新しいボリュームが自動的に生成されます。ボリュームは、初期ロードジョブが正常に完了すると削除されます。空のボリュームのみが自動的に削除されます。組み合わせロードジョブの初期ロードのフェーズが完了したときにはボリュームは削除されません。
カラム選択ルールのルール検証の改善 ソーステーブルからデータをレプリケートするカラムを選択または選択解除することが可能な、アプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションタスクのソースでは、プライマリキーカラムはデフォルトで選択されたままであり、手動で選択を解除することはできません。カラムを除外するルールを追加する場合に、検証を実行してルールを確認できるようになりました。この検証では、ルールでプライマリキーカラムが除外されている場合に警告が表示されます。
データレイクターゲットの情報のキャッシュ削減 データレイクターゲットへのデータレプリケーション中にアプリケーション取り込みおよびレプリケーションジョブまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションジョブがキャッシュする情報量が削減され、パフォーマンスが向上しました。データレイクターゲットには、Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Data Lake Storage、Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2、Microsoft Fabric OneLake、およびOracle Cloud Object Storageが含まれます。
ジョブの再開時にスキーマドリフト設定を上書きする新しいCLIコマンド データ取り込みおよびレプリケーションCLIに、増分ロードおよび組み合わせロードのアプリケーション取り込みおよびレプリケーションジョブまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションジョブにおいて、スキーマドリフトエラーが原因で「停止」、「中止」または「失敗」状態になったジョブを再開するときに、ユーザーインタフェースで構成されたスキーマドリフト設定を上書きするコマンドが含まれるようになりました。これらの上書きは、［テーブルの停止］ または［ジョブの停止］ スキーマドリフトオプションによってエラー状態になったテーブルにのみ適用されます。
次のCLIコマンドを使用して、ジョブの再開時にスキーマドリフト設定を上書きします。
• job resumeWithOptions ignore <job name> : ソースからターゲットにDDLの変更をレプリケートしません。• job resumeWithOptions stopTable <job name> : DDL変更の影響を受けるソースオブジェクトの処理を停止します。• job resumeWithOptions replicate <job name> : DDLの変更をターゲットに適用し、ジョブを再開します。再開されたジョブは、指定されたスキーマドリフトの上書きを使用して、ジョブが停止する原因となったスキーマ変更を処理します。その後、当初のタスクの作成時に設定したスキーマドリフトオプションが再び有効になります。
詳細については、『データ取り込みおよびレプリケーションのコマンドラインインタフェース 』を参照してください。
オペレーションインサイトの新しいスケジュール済みフィルタ オペレーションインサイトサービスで、スケジュール済みフィルタを使用して、スケジュールされたアプリケーション取り込みおよびレプリケーションまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションの初期ロードジョブをフィルタリングして表示できるようになりました。このフィルタは、［概要］ ページと［すべてのジョブ］ ページの両方で使用することができ、ジョブのスケジュールの詳細とジョブのステータスを簡単に確認できます。詳細については、『オペレーションインサイト 』の「すべての取り込みおよびレプリケーションジョブの監視」を参照してください。
データレイクターゲットのデータディレクトリ式およびスキーマディレクトリ式を指定するための機能強化 Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Data Lake Storage、Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2、Microsoft Fabric OneLake、Oracle Cloud Object Storageなどのデータレイクターゲットを持つアプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションタスクを設定する際に、［データディレクトリ］ および［スキーマディレクトリ］ フィールドの式を編集するオプションが追加されました。
ディレクトリ式を手動で入力して、サポートされている構文のドキュメントを検索する代わりに、これらのフィールドを直接編集してディレクトリパスを変更できます。サポートされている変数と関数を選択して挿入し、ディレクトリとスキーマのパスを作成できます。
フォルダパス、タイムスタンプ、スキーマ名、テーブル名などのパスパターン要素と、データディレクトリ式またはスキーマディレクトリ式の作成に役立つ変数と関数のリストを使用できます。
式を保存する前に、検証チェックで式が有効であることを確認し、エラーを防ぐことができます。
Apache Icebergオープンテーブル形式をAmazon S3への書き込みに使用可能 アプリケーション取り込みおよびレプリケーションタスクまたはデータベース取り込みおよびレプリケーションタスクを使用して、データをApache IcebergテーブルとしてAmazon S3クラウドストレージにレプリケートできます。その後、AWS Glue Catalogを使用してAmazon S3からこれらのテーブルに直接アクセスできます。
Snowflakeターゲットを持つタスクでのSnowflake管理のIcebergテーブル Snowflakeターゲットを持つアプリケーション取り込みおよびレプリケーションジョブとデータベース取り込みおよびレプリケーションジョブの場合、Snowflakeテーブルではなく、外部クラウドの場所にある永続的なSnowflake管理のIcebergテーブルにデータとメタデータを保存できます。外部の場所は、Amazon S3、Google Cloud Storage、またはAzure Storageに指定することができます。
オープン形式のデータを外部に保存すると、次のメリットがあります。
• • • • データ取り込みおよびレプリケーションは、Icebergテーブルの使用が有効になっている取り込みおよびレプリケーションタスクをデプロイするときに、Snowflake管理のIcebergテーブルを自動的に作成します。
これらのテーブルのメタデータとカタログはSnowflakeが管理します。Snowflakeは、IDおよびアクセス管理（IAM）情報を格納する外部ボリュームを使用して、ストレージの場所に接続します。外部ボリュームを事前に作成して設定する必要があります。
この機能を有効にするには、取り込みおよびレプリケーションタスクを設定するときに、ターゲットカスタムプロパティwriterTargetTableFormat をiceberg に設定します。また、writerTargetTableExternalVolumeName プロパティを、作成した外部ボリュームの名前に設定します。
詳細については、Snowflakeターゲットの『データベース取り込みおよびレプリケーション 』と『アプリケーション取り込みおよびレプリケーション』 のドキュメントを参照してください。
アップグレード中のダウンタイムを最小限に抑えるためのDBMIエージェントサービスの改善 Secure Agentで実行されるデータベース取り込みエージェントサービス（DBMIエージェント）の新しい軽量バージョンを使用して、アップグレード中に必要不可欠なサービスを実行することができます。すべての初期ロードジョブとCDCジョブが新しいDBMIエージェントに移行されると、古いバージョンのDBMIエージェントサービスはシャットダウンします。CDC処理を実行している増分ロードジョブと組み合わせロードジョブは停止され、最後に中断したところから新しいDBMIエージェントで再開されます。初期ロードジョブまたはアンロードフェーズの組み合わせロードジョブは、新しいDBMIエージェントで最初から再開されます。新しいDBMIエージェントは、アップグレードプロセス中にタスクを受け入れることができるため、アプリケーション取り込みおよびレプリケーションジョブとデータベース取り込みおよびレプリケーションジョブのダウンタイムは最小限に抑えられます。例えば、Secure Agentマシンのメモリ不足が原因で新しいDBMIエージェントが起動に失敗した場合、古いバージョンのDBMIエージェントが最大24時間実行され続け、新しいDBMIエージェントの起動が再試行されている間、サービスの中断が発生しないようにします。
注: Metadata Manager、タスクコンテナ、DBMIエージェントのログなどのデータベース取り込みエージェントサービスログに、アプリケーションパッケージバージョンが含まれるようになりました。これにより、ログのアプリケーションバージョンを簡単に識別できるようになり、新しいDBMIエージェントへの移行中に古いDBMIエージェントバージョンを実行できるようになりました。詳細については、「変更された動作」の「データベース取り込みエージェントサービスの新しいログファイル名」を参照してください。
データベース取り込みおよびレプリケーション データベース取り込みとレプリケーション の2025年10月リリースには、次のような新機能と改良点が含まれています。
Db2 for LUWのログベースのCDC 2025年10月リリースから、この機能は、Informaticaがこの機能を有効にした組織で利用できるようになりました。アクセスを要求するには、Informaticaグローバルカスタマサポートにお問い合わせください。
Db2 11.x for LUWソースとSnowflakeターゲットを持つデータベース取り込みおよびレプリケーションの増分ロードタスクと組み合わせロードタスクがデータベースログから変更データをキャプチャできるようになりました。Db2ソースは、RedHat LinuxまたはWindowsシステム上にある必要があります。
最新の設定ウィザードでタスクを設定する場合、ソースの［タスクの詳細］ ページの［CDCメソッド］ フィールドで［ログベース］ を選択し、関連する［カタログテーブル名］ 、［キャプチャスレッド］ 、および［ログ読み取りバッファサイズ］ フィールドを設定します。必要に応じて、タスクをCDCステージンググループに含めて、スキーマドリフトを使用できます。
このCDCメソッドを使用する前に、以下の前提条件を完了してください。
• • • このCDCメソッドを使用するタスクは、行圧縮、データベース暗号化、またはテーブルパーティション化を使用するソーステーブルを処理できます。また、ソースは複数パーティションのクラスタに配置できます。
このCDCメソッドは、AIXまたはAWSシステム上のソース、Db2 pureScale環境、LOBおよびXMLデータ型、およびユーザー定義のDISTINCTおよびSTRUCTデータ型の項目はサポートしていません。
詳細については、『データベース取り込みおよびレプリケーション 』のドキュメントを参照してください。
初期ロードと増分ロードの組み合わせタスクでのMongoDBソース データベース取り込みとレプリケーション では、サポートされている任意のターゲットタイプを持つ初期ロードと増分ロードの組み合わせタスクで、MongoDBソースをサポートするようになりました。
MongoDBソースは、レプリカセットまたはシャードクラスタを使用したCommunity Editionバージョン4.x 、5.x 、6.x 、または7.x を使用できます。
詳細については、『データベース取り込みおよびレプリケーション 』のドキュメントを参照してください。
初期ロードと増分ロードの組み合わせタスクでのSAP HANAソース データベース取り込みとレプリケーション では、サポートされている任意のターゲットタイプを持つ初期ロードと増分ロードの組み合わせタスクで、SAP HANAのログベースおよびトリガベースCDCソースをサポートするようになりました。次の制限が適用されます。
• • 詳細については、『データベース取り込みおよびレプリケーション 』のドキュメントを参照してください。
PostgreSQLソースとOracleターゲットのカスタムデータ型マッピング データベース取り込みおよびレプリケーションのデフォルトのデータ型マッピングを上書きする場合に、PostgreSQLソースデータ型とOracleターゲットデータ型のカスタムマッピングを作成するルールを定義できるようになりました。
タスクの作成時に、［タスクの詳細 - ターゲットの詳細］ページでカスタムデータ型マッピングルールを追加できます。
カスタムデータ型マッピングルールは、タスクのデプロイ中およびスキーマドリフト処理中にターゲットテーブルが作成されるときに適用されます。カスタムデータ型マッピングは、スキーマドリフト処理を除き、ジョブがターゲットテーブルにデータをロードする際に実行時に評価されません。
詳細については、『データベース取り込みおよびレプリケーション 』のドキュメントを参照してください。
サーバーレスランタイム環境を使用したOracleおよびSQL Serverソースに対して有効になっているクエリベースのCDCメソッド SQL ServerまたはOracleソースと、Amazon Redshift、Databricks、Google BigQuery、Microsoft Azure Synapse Analytics、Oracle、PostgreSQL、SQL Server、またはSnowflakeターゲットを持つタスクに対して、サーバーレスランタイム環境を使用したクエリベースのCDCメソッドを使用できるようになりました。
詳細については、『データベース取り込みおよびレプリケーション 』のドキュメントを参照してください。