Databricks SQL Serverless Under the Hood: How We Use ML to Get the Best Price/Performance（Databricks SQLサーバーレスの裏側：最高の価格/パフォーマンスを得るためのML活用法）

はじめに

GLB事業部Lakehouse部の阿部です。バーチャルで参加したData + AI SUMMIT2023（DAIS）のセッションの内容をまとめた記事を書きました。 Databricks SQL Serverlessの講演「Databricks SQL Serverless Under the Hood: How We Use ML to Get the Best Price/Performance」についてお話ししたいと思います。講演者はDatabricksのJeremy Lewallen氏、Mostafa Mokhtar氏、Gaurav Saraf氏です。

この講演では、Databricks SQLを使用して、AIを活用したSQLウェアハウスの価格とパフォーマンスを最適化する方法について紹介されました。

Databricks SQLとLakehouseプラットフォームの概要

まずはじめに、Databricks SQLとは何か、そしてどのように機能するのかについてお話しします。Databricks SQLは、Databricks Lakehouseプラットフォームの一部として提供されています。このプラットフォームは、以下のような特徴を持っています。

最新のSQLエンジン: 高速でスケーラブルなクエリ処理が可能です。
Delta Lakeとの統合: Delta Lakeに格納されたデータに対して、簡単にクエリを実行できます。
AIを活用した最適化: 価格とパフォーマンスのバランスを最適化するために、機械学習を活用しています。

AIを活用した価格とパフォーマンスの最適化

それでは、Databricks SQLがどのようにしてAIを活用して価格とパフォーマンスを最適化するのか、具体的な手法について見ていきましょう。

クエリの最適化: クエリプランを最適化し、クエリの実行時間を短縮します。
リソースの最適化: リソースの使用状況を監視し、必要に応じてリソースを調整します。
キャッシュの最適化: よく使われるデータや計算結果をキャッシュし、クエリのレスポンス時間を短縮します。

これらの最適化手法により、Databricks SQLは、高いパフォーマンスを維持しながら、コストを抑えることができます。

データウェアハウスの価格とパフォーマンスの課題

データウェアハウスにおいて、低コストと高速性を両立させることが課題であることが、この講演で取り上げられました。データ量が増えるにつれてコストが指数関数的に増加することが問題であり、コストを低く安定させることが重要であることが説明されました。

Databricks SQLによる価格とパフォーマンスの最適化

Databricks SQLでは、AIを活用してデータウェアハウスの価格とパフォーマンスを最適化することを目指しています。具体的には、以下のような機能が提供されています。

クエリの最適化: クエリの実行計画を最適化し、リソースの使用を効率化します。
キャッシュの活用: 頻繁にアクセスされるデータをキャッシュし、クエリのレスポンス時間を短縮します。
リソースの自動スケーリング: データ量やクエリの負荷に応じてリソースを自動的にスケーリングします。

これらの機能により、Databricks SQLはデータウェアハウスのコストとパフォーマンスを最適化し、企業がデータ分析を効率的に行える環境を提供しています。

まとめ

Databricks SQLを使用することで、AIを活用してSQLウェアハウスの価格とパフォーマンスを最適化できます。Databricks Lakehouseプラットフォームには、最新のSQLエンジンが含まれており、Delta Lakeにデータがある場合はすでにSQLウェアハウスが利用可能です。これにより、データ分析やビジネスインテリジェンスのタスクを効率的に実行できます。今後もDatabricks SQLの進化に注目していきたいと思います。