はじめに

GLB事業部Lakehouse部のメイです。

現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加しているメンバーの報告をもとに、データウェアハウスとデータレイクを組み合わせた新しいアーキテクチャ、「レイクハウス」についての「The Best Data Warehouse is a Lakehouse: How Databricks Achieves Operational Efficiency With the Lakehouse Architecture」を共有します。このセッションは、DatabricksのCIOであるNaveen Zutshi氏と、データアナリティクスおよびインテグレーションエンジニアリングのシニアディレクターであるRomit Jadhwani氏によって行われました。

講演のテーマは、データレイクとデータウェアハウスを組み合わせた「レイクハウス」アーキテクチャを提案し、Databricksがどのようにこのアーキテクチャを実行しているかを紹介することです。ターゲット視聴者は、データウェアハウスやデータレイクに興味があるデータエンジニアやデータアナリスト、クラウドネイティブ企業に興味があるビジネスリーダー、データ駆動の意思決定に興味があるビジネスリーダーやデータアナリストです。

データウェアハウスの進化とレイクハウスアーキテクチャの提案

Databricksは、データウェアハウスの進化として、データレイクとデータウェアハウスを組み合わせた「レイクハウス」アーキテクチャを提案しています。これは、ビジネスデータレイクとより強力なIT組織が必要となる急速な成長を遂げており、データへのアクセスや一貫した指標が課題となっていたためです。

レイクハウスアーキテクチャの導入

Databricksは、従来のデータウェアハウスとデータレイクの課題を解決するために、レイクハウスアーキテクチャを導入しました。このアーキテクチャは、以下のような特徴があります。

データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えている
データの品質と一貫性を向上させるための機能が組み込まれている
スケーラブルであり、大量のデータを効率的に処理できる

これにより、Databricksは、データへのアクセスや一貫した指標を提供することができるようになりました。

レイクハウスアーキテクチャの技術的な要素

レイクハウスアーキテクチャは、以下の技術的な要素を組み合わせて実現されています。

Delta Lake: データレイク上でトランザクション処理を可能にするオープンソースのストレージレイヤー
Apache Spark: 分散データ処理エンジンで、大量のデータを高速に処理することができる
MLflow: 機械学習モデルのライフサイクル管理を支援するオープンソースプラットフォーム

これらの技術を組み合わせることで、Databricksは、データウェアハウスのパフォーマンスとデータレイクの柔軟性を兼ね備えたレイクハウスアーキテクチャを実現しています。

まとめ

Databricksは、データウェアハウスの進化として、データレイクとデータウェアハウスを組み合わせた「レイクハウス」アーキテクチャを提案しています。これにより、データへのアクセスや一貫した指標を提供することができるようになりました。また、最新の概念や機能、サービスを活用することで、レイクハウスアーキテクチャをさらに強化しています。これからのデータウェアハウスの進化に期待が高まります。