Databricks
読み: データブリックス
Databricksとは分析基盤の実力
Databricksは、Apache Sparkの生みの親たちが創業した統合データ分析プラットフォームである。データの蓄積、加工、分析、機械学習モデルの開発までを1つの環境で完結させる。「データレイクハウス」という概念を提唱し、データレイクとデータウェアハウスの長所を統合するアーキテクチャで急成長している。
かんたんに言うと
データを貯める場所、整理する場所、分析する場所、AIモデルを作る場所。従来はそれぞれ別のツールが必要だった。Databricksはこれを1つの作業台にまとめた。調理でいえば、食材庫と下ごしらえ台と調理台とオーブンが全部つながったキッチンである。
Apache Sparkの開発者たちが創ったDatabricksの成り立ちと設計思想
Databricksの原点は、カリフォルニア大学バークレー校のAMPLabで2009年に生まれたApache Sparkにある。Sparkは大量データの並列処理フレームワークで、Hadoopの後継として広まった。
2013年にSparkの主要開発者であるAli Ghodsi、Matei Zaharia、Ion Stoicaらが商用化を目的にDatabricksを設立した。オープンソースのSparkをベースに、クラウド上でのマネージド環境として提供する戦略をとった。
当初はビッグデータ処理の受け皿だったが、2020年頃から機械学習と生成AIの需要が急増し、データ基盤とAI開発の統合プラットフォームへと進化している。2023年の企業評価額は430億ドルに達した。
データレイクハウスという設計思想
Databricksが広めた「データレイクハウス」は、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのガバナンスを両立させるアーキテクチャである。
従来、企業は生データをデータレイクに貯め、分析用に整理したデータをデータウェアハウスにコピーしていた。この二重構造がコストとデータの鮮度低下を招いていた。
データレイクハウスはDelta Lakeというオープンソースの保存形式を使い、データレイク上で直接トランザクション処理やスキーマ管理を行う。データのコピーが不要になるため、最新のデータに対して即座にSQLクエリやAIモデルの学習を実行できる。
とはいえ、既存のデータウェアハウスを捨てて移行するかどうかは慎重に判断すべきである。SnowflakeやBigQueryで十分に回っている業務をわざわざ移す必要はない。データレイクハウスの恩恵が最も大きいのは、非構造化データとAIの活用を同時に進めたい組織である。
ML開発からLLM運用までの統合環境
Databricksの強みは、データ処理とAI開発が同じ環境で完結する点にある。
MLflow(Databricksが開発したオープンソースの機械学習管理ツール)が組み込まれていて、実験の記録、モデルのバージョン管理、本番デプロイまでを一貫して管理できる。データサイエンティストがJupyter Notebook風のインターフェースでコードを書き、そのまま本番環境にデプロイする流れが標準になっている。
2023年以降は生成AI対応を強化し、Foundation Model APIとしてLlama 2やMPTなどのオープンモデルをDatabricks上でホスティングするサービスも始めた。RAGのパイプライン構築に必要なベクトル検索機能もネイティブで提供している。
注意点として、Databricksの料金体系はDBU(Databricks Unit)という独自の計算単位を使っており、実際のコストを見積もるのが難しい。本番導入前に必ずPoCで実コストを測定してほしい。
SnowflakeやBigQueryとの棲み分け
データ基盤の選定で必ず名前が挙がるのがSnowflakeとGoogle BigQueryである。Databricksとの違いを理解しておく必要がある。
Snowflakeはデータウェアハウスに特化しており、SQLベースの分析が得意である。BIツールとの連携やデータ共有機能に強みがあり、経営ダッシュボードやレポーティングが主な用途の企業には適している。
BigQueryはGoogleのフルマネージドサービスで、初期設定の手間が少なく、GoogleのAIサービス(Vertex AI)との連携が容易である。GCP(Google Cloud Platform)を主軸にしている企業なら自然な選択肢になる。
Databricksの立ち位置は「データ処理とAI開発の統合」にある。SQLだけでなくPython、Scala、Rでの処理が必要で、かつAIモデルの学習と運用を同じ基盤で行いたい場合に強みが出る。逆に、SQLベースの集計とBIが中心の組織には過剰な機能になりかねない。
導入を判断する際の現実的な視点
Databricksの導入を検討する企業が増えているが、冷静に見るべきポイントがある。
まず、データエンジニアリングの人材がいるか。Databricksは自由度が高いぶん、データパイプラインの設計やSpark SQLの最適化ができるエンジニアが必要になる。ノーコードで使える部分は限られている。
次に、マルチクラウド対応が本当に必要か。DatabricksはAWS、Azure、GCPの3大クラウドで動作するが、実際にマルチクラウドで運用している企業はまだ少数派である。単一クラウドで運用するなら、そのクラウドのネイティブサービス(EMR、Synapse、Dataproc)のほうがコスト効率が良いケースもある。
Databricksは強力なプラットフォームだが、「とりあえずDatabricks」で始めると持て余す。自社のデータ戦略を整理し、AIモデルの開発と運用を本気でやるフェーズに入ってから検討しても遅くない。
当社の見解
データパイプラインは「動けばいい」で作ると、3か月後に保守不能になる。当社のAI記憶システムは18ステップの夜間統合パイプラインを毎日自動実行している。最も痛い教訓は、データとデザインを分離しなかったことで起きた事故だ。1,500ページのコンテンツを一括更新した際、データとHTMLが混在していたために全ページが壊れた。以降、データはデータベースに、デザインはテンプレートに分離する設計に切り替えた。
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