Benchmarking Data and AI Platforms: How to Choose and use Good Benchmarks (データとAIプラットフォームのベンチマーキング: 良いベンチマークの選択と利用)

セッションの概要

このセッションでは、データ分析ツールの成長する世界について掘り下げ、これらの技術のパフォーマンスとTCO（総所有コスト）を評価するためのベンチマークの重要性を強調しています。

ベンチマークに関する詳細な説明

レイクハウスベンチマーキングへの導入

レイクハウスアーキテクチャは、データレイクとデータウェアハウスの機能を組み合わせ、データ分析のための堅牢なフレームワークを育んでいます。ベンチマークは、技術市場で利用可能な多数のツールについてナビゲートする中で重要な役割を果たし、ビジネスが最も効率的でコスト効果の高いソリューションを特定するのに役立ちます。

効果的なベンチマークは、単なる数値比較を超えています。それは戦略的意思決定にとって重要であり、ビジネスがさまざまなデータとAIプラットフォームの真の価値を明らかにするのに役立ちます。特定のベンチマークケースとその実装について学ぶことで、参加者はビジネスの成功を推進する重要な決定を下すための知識を身につけることができます。

ベンチマークの定義の明確化

データアナリティクスの分野は、進化するツールの広がりで満ちています。この早い変化の中で、ベンチマークに頼ることが求められますが、これらのベンチマークの正確な意味と機能は、頻繁に誤解されたり、誤って表現されたりしています。

ベンチマークの役割

セッション中、ベンチマークはデータおよびAIプラットフォームのパフォーマンスと総所有コスト（TCO）を標準化するために使用されるツールであることが強調されました。ベンチマークスコアは標準化された測定値を提供しますが、これらのスコアの適用と解釈は、個々の実践者または関与するコミュニティに大きく依存します。

たとえば、あるシナリオでは、パフォーマンスとTCOが直接相関している場合がありますが、別の場合、組織は短期的なコストへの影響を無視して、将来のパフォーマンスを強化することを約束する新しいツールを好むかもしれません。重要なことは、ベンチマークの結果自体は静的であり、特定の条件下のスナップショットであり、市場や技術の変化に適応することはありません。

ベンチマークに対する懐疑主義

コミュニティ内にはベンチマークに対する皮肉めいた見方があり、それがしばしば特定のストーリーに基づいて操作されていることがあります。

特定の議論に合わせてベンチマークを調整するという行為は、徐々に信頼を失わせることにつながります。そのため、実践者はベンチマークの主張に対して警戒心を持ち、批判的な目で見ることが重要です。

ベンチマークの価値と課題

このセクションでは、意思決定支援に特に関連するいくつかの主要なベンチマークに焦点を当てています。

TPC(Transaction Processing Performance Council)ベンチマーク: TPCベンチマークはさまざまなタイプを包括し、異なるバージョンを通じて活発に進化しています。特に意思決定支援に関連するものとしてTPC-C、 TPC-H、 TPC-DS、およびTPC-Eが強調されています。これらのベンチマークは、データベース管理システムのパフォーマンスとスケーラビリティを評価し、大量のデータを効率的に処理する能力を評価する上で中心的な役割を果たします。

スター・スキーマ・ベンチマーク(SSB): ビジネスインテリジェンスアプリケーション向けにカスタマイズされたSSBは、BIツールで一般的に使用されるSQLクエリのパフォーマンスを評価します。これは、データウェアハウス及びビジネスインテリジェンスシステムで一般的に使用されるスター・スキーマ・データモデルを中心に構築されており、BIツールから見たSQLコードのパフォーマンスにより焦点を当てています。
ClickHouseベンチマーク: 結合を伴わないシナリオ向けに設計されたこのベンチマークは、時に「ClickBench」とも呼ばれ、非リレーショナルデータベース操作のパフォーマンスを測定します。これにより、特定のデータベースがリレーショナルデータモデルの複雑さを伴わずに大規模データ分析をどのように処理するかについての貴重な洞察が得られます。

これらのベンチマークの具体的な目的と範囲を理解することは、データ分析タスクに最適なツールを効果的に選択し活用するために重要です。最新のベンチマークの更新情報を把握することで、実践者は最新のデータとパフォーマンス基準に基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。適切なベンチマークを選び使用することは、データ分析の効率と精度を向上させるために不可欠であり、最終的にはより良いデータ駆動型の決定と戦略につながります。

ETLプロセスとベンチマーキング

セッション「データおよびAIプラットフォームのベンチマーク：良いベンチマークの選択と使用方法」は、ベンチマークがデータ分析ツールのパフォーマンスと総所有コスト（TCO）を標準化する上で果たす役割について貴重な洞察を提供しました。「ETLプロセスとベンチマーキング」というキーフォーカスエリアが議論されました。

ETLプロセスの現状と課題

ETLプロセスとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（読み込み）の略で、データをそのソースから構造化されたデータウェアハウスへと管理して流れを管理するために不可欠です。データ量が増加するにつれて、これらのプロセスはますます複雑で要求が厳しくなり、効率的なベンチマーク戦略の重要性が強調されています。

特に、「今日存在する多くのETLツールを評価するためのベンチマークが限られている」という懸念が提起されました。ベンチマークの不足が、これらのETLツールを公正に評価する包括的なベンチマークを作成しようとする人々にとって課題となっています。

半構造化データの処理

ETLオペレーションで半構造化データを効率的に処理する能力がますます重要になっています。Databricksは、多様なデータ形式からの統合を容易にするために、半構造化データを効果的に処理するための装備が整っています。この能力は、さまざまなデータソースからのビジネスインテリジェンスと洞察を活用しながら、処理の完全性と効率を維持する上で重要です。

詳細な議論が、ベンチマーク実装中に直面する課題と開発中の革新的なソリューションについて行われました。ここでは議論された主なポイントを紹介します：

非コードベンチマークの課題：非コードベンチマークの使用には独自の課題が伴います。これには、データのサイズに関係なくどのようにデータが利用されているか、そしてそれから何を学ぶことができるかという実際の問題に直面することが含まれます。
TPC (Transaction Processing Performance Council）スコアリングメトリクス：特にクラウド環境において、TPCのスコアリングメトリクスは、包括的なベンチマークの提出を複雑にします。これには、指定された期間にわたるインフラストラクチャのコストを計算する複雑なスコアリング方法が含まれます。
クラウドデータウェアハウスへの適用：数年前、TPCとの議論が始まり、クラウドデータウェアハウスにも同様のベンチマークを検討することが提案されました。しかし、TPCとの協力は困難であり、この分野での進展はまだ保留中です。

このセクションでは、ベンチマークの多様な複雑さとそれを克服するための革新的なアプローチに光を当てています。実務家にとって、ベンチマークの進化を理解し、データプラットフォームの選択と使用方法にどのような影響を及ぼすかを把握することが重要です。

コスト効率と性能：データプラットフォームのベンチマーキング

データ分析の領域において、大量のデータを効率的かつコスト効果的に処理することは、最重要の目標となっています。DLT(Delta Live Tables)とフォトンの使用を通じて目撃されたデータワークフローの進化は、運用コストの削減において顕著な成果を達成しました。たとえば、10億行のデータの処理コストは、以前の$1.51から$1未満に大幅に低下しました。

データエンジニアリングトレーニングにおける実践的な応用

実践的なスキルは、InterWorksによって開催された「テックサミット」でのTPC BIトレーニングセッションを通じてさらに強調されました。これらのセッションでは、参加者が様々なクラウドベースのデータウェアハウスをリアルタイムでベンチマークし、約1テラバイトのデータの管理に関連するパフォーマンス指標とコストを評価しました。これは約10,000のスキルファクターに相当します。

この実践的な経験は、ワークフローの効率を向上させるだけでなく、データエンジニアの技術的な能力も大幅に高めました。このセッションは、データ分析の分野内にある多様なツールを評価する際に、ベンチマークの不可欠な役割を効果的に強調しました。これにより、使用される各ツールや技術が性能とコスト効率の両方で最適化されていることを保証しています。

データとAIの分野において、最適化されたベンチマークの有用性は、実世界のケーススタディを通じて劇的に示されています。そのような分析の一つでは、比較データの表示を通じて証拠が示されています。

従来、別のシステムが55分かかっていたタスクが、改善されたベンチマークのおかげでたったの10分で効率的に処理されました。最初はリソース利用が約55％増加しましたが、洗練された戦略により、リソース使用量を以前の量のわずか四分の一に削減し、タスク実行速度を2倍にすることができました。

この高い効率は、パフォーマンスを加速させるだけでなく、運用コストも大幅に削減します。最適化されたベンチマークを実装する主要な利点は、より少ない時間と資源でより多くの作業を行えるようにする能力にあります。彼らはワークフローの効果を改善し、一般的な生産性レベルを高めることに焦点を当てています。

このようなベンチマークを展開する際には、速度とリソース管理の間の最適なバランスを目指すことが不可欠です。この方法論は、ワークフロー操作の実質的な改善を促進し、全体的なシステム効率を向上させます。競争上の利点を維持し、運用の卓越性を達成するためには、様々なデータ分析領域にわたってベンチマークを継続的に調整し、改良することが重要です。

多くのベンチマークの中で、TPC-DSはデータとクエリの生成において現実的で洗練された設定で際立っています。SQLクエリの広範なカバレッジ、多様なオペレーター間の複雑な結合を伴い、データ保守を含む様々な面で厳格なフォローアップを保証します。このレベルのリアリズムは、企業が実際のシナリオに密接に連携するための実用性を強化します。

特に重要なTPC-DSの側面は、しばしば見過ごされがちな生の形態からデータをローディングするプロセスです。TPC-DSはこれを主要なコンポーネントとして扱い、洗練されたオプティマイザーの必要性を強調します。このようなオプティマイザーは、デフォルトで動的なコーディングタイプを理解するように設定されており、全体的なパフォーマンスを向上させます。

TPC-DSのようなベンチマークによって提示された標準とアプローチをカスタマイズすることで、特定のニーズに合わせたよりターゲットを絞ったベンチマークを作成する道が開かれます。このカスタマイズにより、特定の環境や要件に最適化されたツールの正確なパフォーマンス評価が容易になります。

このセッションを通じて、データベンチマークの将来の方向性についてより深く理解を深めることができました。また、TPC-DSのような進化したベンチマークがデータとAI分野で重要な役割を果たしている方法について学ぶ絶好の機会となりました。ツールが進化するにつれて、品質の標準化されたベンチマークに基づいて最適なツールを維持し選択することがますます重要になります。

将来を見据えると、データ分析とAIツールの風景は引き続き拡大し多様化を続けるでしょう。このセッションからの主な教訓は、DSのような既存のベンチマークを活用することの重要性だけでなく、カスタマイズされたベンチマークを作成する必要性です。これら進化した個人化されたベンチマークは、特定のニーズと文脈に対応すべく、データ分析ツールが単に有効であるだけでなく、手元の課題に最適に設定されていることを保証すべきです。ベンチマーク開発における継続的な対話とイノベーションを通じて、業界は技術進歩と運用要求によりよく対応できるでしょう。

結論

ベンチマークが技術プラットフォームを評価し比較する上で不可欠である一方で、慎重に理解し利用される必要があることを明確にしました。それらは解決策というよりは出発点です。パフォーマンスとTCOの両方を考慮し、ベンチマークを繊細に理解することで導かれるバランスの取れたアプローチが、情報に基づいた意思決定を行う上で重要です。健全な懐疑主義を保ち、他の情報源とベンチマーク情報を補完することが、技術選択の包括的なビューを得るためには望ましいです。