はじめに
GLB事業部Lakehouse部 陳（チェン）です。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している永里の報告をもとに「Apache Spark™を活用したデータ暗号化とストレージの最新動向」というセッションの内容をまとめて、記事としてご紹介します。この講演では、データの機密性と一時性を保持して機密データを保護する方法が紹介されました。ターゲット視聴者はデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストです。
Apache Spartaとキーマネージャーの活用
Apache Sparkは、ほとんどのデータを保存できる興味深いエンジンであり、ユーザーがデータを準備し、読み取り、サーバーに送信することができます。そして、他のストレージユニットからデータを取得し、複数のデータユニットに対して処理を行います。また、接続とデータ制御のためのキーを、キーマネージャーというシステムが管理します。キーマネージャーの目標は、機密性と一時性を保持して、機密データを保護するこを実現します。
準備済みフォーマット構成による分析データのパフォーマンス向上
講演では、準備済みフォーマット構成を用いて分析データのパフォーマンスを向上させる方法が紹介されました。この手法により、データの読み込みや書き込みの速度が向上し、データ分析の効率が大幅に改善されることが期待されます。
データ共有の効率化を実現する技術の紹介
データ共有の効率化に関しては、以下の技術が紹介されました。
- データ圧縮: データ量を削減し、転送速度を向上させる
- データ分割: 分散処理を行い、データの読み込みや書き込みの速度を向上させる
- キャッシュ活用: 頻繁にアクセスされるデータを高速に読み込むためにキャッシュを活用する
これらの技術を組み合わせることで、データ共有の効率が大幅に向上し、データ分析のパフォーマンスが改善されることが期待されます。
まとめ
本講演では、Apache Spark™を使用したデータの暗号化とストレージについて、Apache Spartaの機能やキーマネージャーの役割、準備済みフォーマット構成による分析データのパフォーマンス向上、データ共有の効率化などが紹介されました。これらの知識を活用することで、機密性と一時性を保持して機密データを保護しながら、データ処理の効率を向上させることができます。今後もApache Spark™を活用したデータ処理において、データの暗号化やストレージの管理が重要なテーマとなることでしょう。
終わりに
現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
