Databricksで実現できること

現在、多くの企業や組織がAIを使ったデータ活用を強化しています。中でも、機械学習の技術は、顧客対応の最適化や売上の増加、需要の予測やサプライチェーンの効率化、そしてIoTのデータを利用した保全や異常検知など、多岐にわたる業務で効果を示しています。

ここで問題となるのがデータの保存方法です。従来の「データウェアハウス」では、すでに処理済みの構造データしか保存できないため、新しいAIの分析には適していません。
一方で、生のデータを保存する「データレイク」は、ファイルなど非構造データの管理となりデータガバナンスが聞かせづらい、利用するには専門知識や手間がかかるという問題が出ていました。
また、プラットフォームが分かれることで、二重もち、二重管理などサイロ化のデメリットがありました。

データレイクハウスは、データレイクの非構造データであっても、DWHの構造データと同様に管理し、ひとつのプラットフォームで両方の処理を実現します。
データの管理にはDelta Lakeと呼ばれる技術を利用し、あらゆるデータの一貫性やガバナンスを確保することができます。このことでプラットフォームの統合・サイロ化を防ぐことができます。

Databricksはバッチとしての定期処理だけでなく、ストリーミングとしてのリアルタイム処理もこのシングルプラットフォーム上で行うことができます。ユーザーは複雑なデータ処理も非常にハイレベルで効率的に実行することが可能となっています。

異なるサービスをそれぞれ導入したり、管理する手間を別々にかけるという煩雑さを解消することになるため、システムの運用がよりシンプルで効率的になります。

DatabricksではML Flowと呼ばれる機械学習のプロセスを効率的に管理するオープンソースのプラットフォームを提供します。ML FLowでは機械学習の実験の追跡、モデルの一元管理、モデルの簡単なデプロイ、そしてプロジェクトの再利用・再現性を高めるためのパッケージ化の機能が提供されます。機械学習の過程を透明にし、チーム間の協力を促進することができます。

DatabricksではML Flowをサービスとして利用することができます。Databricksのワークスペースやノートブックとの深い統合、ジョブスケジューラーを利用した本番モデルの運用監視、そしてDelta LakeやSparkといったDatabricksのエコシステムとのシームレスな連携をすることができます。
このことで大量のデータや高度な分散処理といった要件にも対応することができます。

Databricksを使うと、データを効率的に整理・処理することができ、チームでの連携を強化することができます。
さらに、生成AIや大規模言語モデルなど、機械学習の初期段階から本番利用までをスムーズに進めることが可能です。Databricksが提供する主な機能やサービスは以下の通りです。

Databricksは、データレイク上で驚異的な高速分析を実現するレイクハウスプラットフォームです。
Apache Sparkをベースに、データの取り込みからETL、ストリーミング、データサイエンス、インタラクティブクエリといった多岐にわたるワークロードをサポートしています。
クラウドネイティブでスケーラブルなアーキテクチャにより、Databricksはコスト効率の良さと高いパフォーマンスを同時に提供しています。

Databricksの次世代エンジン「Photon」を提供します。
Photonはレイクハウスのために一から構築された最先端の技術です。C++で書かれたネイティブベクトル化エンジンとしての役割を果たし、ハードウェアの能力を最大限に引き出し、驚異的なクエリの高速化を実現します。
他のクラウドデータウェアハウスと比べてPhotonは最大12倍の価格性能を誇ります。そして、その高性能さを保ったままApache SparkのAPIとの完璧な互換性も持っているため、既存のコードをそのまま使用することが可能となります。
バッチ処理からストリーミング処理まで、Photonは多様なワークロードをサポートし、またSQLやPythonといった多くの言語ともシームレスに連携します。