AIアプリケーション向けサーバーレスデータベースの選定ポイント

AIアプリケーションを開発する今日のチームにとって、サーバーレスデータベースは新たな基準（ベースライン）となっています。AIチームが必要としているのは、需要に合わせて瞬時にスケールし、アイドル時にはほぼゼロのコストに抑えられ、エンタープライズデータの近くに配置できるデータベースです。そうでないと、使用していないインフラストラクチャにコストを支払うことになり、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスの課題が生じ、データベース管理に貴重な時間を費やすリスクがあります。

サーバーレスデータベースとは？

サーバーレスデータベースとは、需要に基づいてコンピュートとストレージを自動的にスケールし、実際の使用量に応じて課金することで、キャパシティプランニングやインフラ管理の手間を削減するクラウドデータベースです。サーバーレスモデルでは、サーバーは使用されますが、クラウドサービスプロバイダーやベンダーによって完全に管理されます。最も先進的なシステムでは、コンピュートとストレージが分離（デカップリング）されているため、それぞれが独立してスケールし、各レイヤーの使用量に対してのみ料金を支払います。

データベース管理の進化は次のように考えることができます。

• 自己管理型データベース：完全な制御を提供
• マネージドDBaaS：運用をクラウドプロバイダーに移行
• サーバーレスデータベース：最小限の管理で、自動スケーリングと従量課金制を追加

「サーバーレス」と謳われているすべての製品が、アーキテクチャ的にサーバーレスである、あるいはコンピュートとストレージを分離しているわけではありません。中には、単にオートスケーリングクラスターに従量課金制を組み合わせただけのものもあります。選択肢を評価する際には、この違いを理解することが重要です。

サーバーレスデータベースの仕組み

サーバーレスデータベースは、オンデマンドでコンピュートを割り当て、共有ストレージレイヤーに対してクエリを実行し、使用量に基づいて課金します。サーバーレスプラットフォームは、ワークロードが必要とするリソースを監視し、必要に応じてコンピュートを自動的にスケールアップし、需要が減少するとスケールダウンします。ワークロードに応じて、スケールは垂直方向（ノードあたりのvCore数の増加）、水平方向（ノード数の増加）、またはその両方になります。

最新のサーバーレスアーキテクチャでは、ストレージはコンピュートから分離されており、多くの場合、コンピュートが実行されているかどうかに関わらず、データ、レプリカ、バックアップ、ポイントインタイムリカバリを利用可能な状態に維持する共有プールに配置されます。

なぜAIアプリケーションにおいてサーバーレスデータベースが重要なのか

従来のプロビジョニング型データベースは、通常、予想される需要に合わせてサイズが決定されますが、多くのAIワークロードは予測不可能です。トラフィックは変動しやすく、エージェントが予告なしにクエリをファンアウト（大量に並列実行）することもあり、モデル開発中にはパイプラインがアイドル状態になることがよくあります。コンピュートとストレージを分離する最新のサーバーレスデータベースは、こうした一般的なAIパターンに特に適しており、ストレージレイヤーを安定して常に利用可能な状態に保ちながら、需要に応じてコンピュートレイヤーを効率的にスケーリングします。AIアプリケーションは、運用データがベクトル検索、フィーチャーストア、モデルエンドポイントの近くにあることからもメリットを得られます。

効率性の向上は極めて顕著です。European Journal of Computer Science and Information Technologyに掲載された2025年の研究によると、サーバーレスデータベースを使用している企業は、従来のプロビジョニング型データベースと比較して平均38%のコスト削減を報告しており、サーバーレスプラットフォームは、AIアプリケーションで一般的なパターンである断続的な推論ワークロードに対して40〜65%の潜在的なコスト削減を実現できることが明らかになりました。

同研究では、サーバーレスデータベースを導入した組織はインフラ管理タスクが65%削減され、88%が従来のデータベースシステムと比較して運用効率が向上したと報告しています。

AIアプリケーション向けサーバーレスデータベースの選定ポイント

これらの基準は、サーバーレスデータベースの選定を検討する際のチェックリストに含めるべきです。AIのユースケースにおいては、接続モデル、レイテンシ、AI統合が最も重要な評価領域となります。

コンピュートとストレージの分離

「サーバーレス」と呼ばれるすべてのデータベースが、アーキテクチャレベルでコンピュートとストレージを分離しているわけではありません。一部のデータベースは、従来の密結合されたシステムの上にオートスケーリングと従量課金制を重ねているだけであり、これによりスケールダウンの限界、各レイヤーの独立した拡張性、そしてアイドル時やピーク需要時におけるコスト効率が制限されてしまいます。ベンダーに対して、コンピュートとストレージがアーキテクチャ的に分離されているか、またコンピュートがゼロにスケールした際にもストレージが独立して維持されるかを確認してください。

オープン標準とポータビリティ

独自のデータベースAPIは、接続の簡素化、専用のSDK、緊密なプラットフォーム統合などにより利便性を提供します。しかし、時間が経つにつれて、アプリケーションやデータの移行が困難になり、コストが高くなる可能性があります。

PostgreSQLのように、オープン標準や広く使用されているインターフェースをサポートするソリューションを検討してください。PostgreSQLは、ドライバー、ライブラリ、ORM、ツールの広大なエコシステムによって広く採用され、サポートされています。サーバーレスデータベースがPostgresをベースに構築されている場合、チームは再構築することなく既存のスキル、ワークフロー、コードを活用でき、アプリケーションをゼロから作り直すことなく、新しいテクノロジーの採用、プロバイダーの変更、アーキテクチャの進化を柔軟に行うことができます。ベンダーに対して、データベースが標準のワイヤプロトコルまたは独自のAPIのどちらを介して通信するかを確認してください。

真のゼロへのスケール（スケールトゥゼロ）と弾力的なスケールアップ

AIワークロードは、多くの場合、そのライフサイクルの大部分をアイドル状態で過ごします。真のゼロへのスケール（スケールトゥゼロ）機能を備えたデータベースは、こうした期間中にコンピュート消費をゼロに抑え、未使用のキャパシティに対する課金を排除できます。「サーバーレス」と呼ばれるすべての製品がこの機能を提供しているわけではありません。サーバーレスデータベース製品を評価する際は、課金対象となる最小コンピュートユニットと、急激な需要の増加に対応するためにシステムがどれだけ迅速にスケールアップできるかを確認してください。

予測可能なコールドスタートとウォームアップの挙動

ゼロへのスケールは大幅なコスト削減をもたらしますが、その結果生じる起動の遅延はアプリケーションの応答性に影響を与える可能性があります。コンピュートが一時停止状態から再開するときに追加されるレイテンシは、コールドスタートとして知られています。レイテンシに敏感なAIワークロードでは、応答性とコストのバランスを取るために、意図的にゼロ以外の最小キャパシティを維持することがトレードオフとして選ばれることがよくあります。評価の際には、現実的なワークロードにおける公開されているウォームアップ時間を確認してください。

AIエージェントとサーバーレス関数向けの接続モデル

アプリケーションがデータベース接続を処理する方法は、AIワークロードにおける大きなボトルネックになる可能性があります。AIエージェントやサーバーレス関数は、一度に数千のデータベース接続を開くことがあり、従来の接続モデルを圧倒してしまう可能性があります。主な3つのモデルは以下の通りです。

• リクエストごとの接続（Connection-per-request）：リクエストごとにデータベース接続を開閉するレガシーなモデルです。構築は容易ですが、リクエストごとに新しい接続を確立する必要があるため、大規模環境では非効率になります。
• 接続プーラーを使用したネイティブTCP（Transmission Control Protocol）：プーラーによって管理される常時接続を使用し、少数のデータベース接続を多くのクライアント間で共有します。これは、高並行性アプリケーションや従来のバックエンドサービスにおける標準的なアプローチです。
• HTTP / Data API：常時接続のTCP接続ではなく、HTTP経由でデータベースにアクセスします。接続管理がほとんど、あるいはまったく不要なため、サーバーレス関数、エッジ環境、その他のステートレスなワークロードに適しています。

AIアプリケーションにおいては、接続プーリングが別サービスとして提供されるのではなく、プラットフォームに組み込まれていることを確認してください。外部プーラーの管理は運用の複雑さを増大させ、大規模環境において新たなボトルネックを生み出す可能性があります。

価格モデルとコストの予測可能性

サーバーレスの価格設定は「使った分だけ支払う」というシンプルなものに思えます。しかし実際には、課金は見た目以上に細分化されている場合があります。多くのプロバイダーは、コンピュート、ストレージ、I/O操作、データ転送などの使用量に対して課金し、一部のプロバイダーは接続数、リクエスト数、またはその他の使用状況メトリクスに対しても課金します。ワークロードの真のコストを理解するために、低利用率と高利用率の両方のシナリオをモデル化してください。注意すべき隠れたコストには、リザーブドキャパシティの事前ウォームアップ、リードレプリカの料金、バックアップの保持手数料、クロスリージョンデータ転送などがあります。予期せぬ出費を防ぐために、詳細な請求および使用状況のレポートを求めてください。

レイテンシとパフォーマンスの限界

レイテンシは、わずかな速度低下であっても、アプリケーションの応答性やユーザーエクスペリエンスに直接影響を与えます。平均応答時間だけでなく、p95およびp99レイテンシ（それぞれ最も遅い5%および1%のリクエストが経験する応答時間）を評価して、実際の環境下でデータベースがどのように動作するかを把握してください。これらのメトリクスは、平均応答時間では隠れてしまうコールドスタート、スケーリングの遅延、接続のボトルネックを明らかにすることがよくあります。ベンダーに対して、理想的な条件ではなく現実的な負荷の下でのパフォーマンスベンチマークを求め、スケールアップ発生時に何が起こるかに注意を払ってください。オートスケーリングは、レイテンシの一時的な増加、接続のチャーン、またはリクエストのキューイングを引き起こす可能性があり、これがトランザクションを伴うAIワークロードに悪影響を及ぼすことがあります。

セキュリティ、暗号化、カスタマー管理キー

データベースのセキュリティ機能は、機密データを保護し、アクセスを制限し、セキュリティとコンプライアンスに必要な可視性を提供します。保存時および転送時の暗号化、仮想プライベートクラウド（VPC）やプライベートエンドポイントによるネットワーク分離、IDおよびアクセス管理（IAM）の統合、監査ログなどの機能は、AIワークロードにとって極めて重要です。

暗号化キーの管理は、サーバーレスアーキテクチャにおいても重要です。ベンダーではなく自社でデータへのアクセスを制御するために、顧客管理暗号化キー（CMK）を必要とする組織もあります。サーバーレスデータベースが自動一時停止する場合、キーの設定ミスや取り消しによってコンピュートの再開時にデータベースにアクセスできなくなる可能性があるため、そのキーの連携を維持する必要があります。

規制対象データを扱う組織の場合は、ベンダーを選定する前に、独自のキーの持ち込み（BYOK）のサポートを確認し、一時停止サイクルの前後でキーのローテーションがどのように動作するかをテストしてください。

ガバナンスと広範なデータスタックとの統合

AIエージェントの自律性が高まるにつれ、ガバナンスの重要性はますます増しています。広範なデータスタックから孤立したサーバーレスデータベースは、ガバナンスの死角を生み出します。分析やAIインフラストラクチャと統合されたデータベースは、ポリシー、監査、ガバナンス管理をエンドツーエンドで一貫して維持します。

統合カタログの連携、行・列レベルのアクセス制御、運用データと分析データにわたるリネージトラッキングなど、企業データの保存、処理、分析を行うシステム全体にポリシーを一貫して適用できる機能を探しましょう。

AIネイティブ機能

データベースは、個別のシステムや運用オーバーヘッドを必要とせず、AIワークロードをネイティブにサポートする必要があります。ネイティブなベクトル検索、構造化データと並行した埋め込み（embeddings）の保存のサポート、フィーチャーストアとの統合、モデルサービングインフラストラクチャとの緊密な連携など、AI対応データベースを従来のOLTPシステムと区別する機能に注目してください。

ベクトルデータとリレーショナルデータが同じデータベース内に存在するのか、それとも個別のベクトルストアが必要なのかを確認し、運用のシステムオブレコード（記録システム）とAIルックアップレイヤーの両方として機能するデータベースを探してください。

データベースブランチングによる安全な実験

AIエージェントはデータの読み取りだけでなく、顧客レコードの更新、スキーマ移行の実行、本番データに対する新しいワークフローのテストなど、データの書き込みも行います。しかし、この機能には、誤った書き込みによって他のすべてのワークフローが依存するデータセットが破損するリスクが伴います。従来のステージング環境も役立ちますが、データベース全体のコピーは作成に時間がかかり、維持コストが高く、作成された瞬間に古くなってしまいます。

データベースブランチングは、重複コストをかけることなく、同じスキーマとデータを持つデータベースの隔離されたコピーを即座に作成します。基盤となるデータをコピーする代わりに、ブランチは親とストレージを共有し、変更が加えられたときにのみ新しいデータを書き込みます。これにより、エージェントは本番環境に影響を与えるリスクを一切冒すことなく、本番品質の独自の環境を迅速に取得し、実際のデータに対して自由に実験を行い、タスクが完了したらブランチを破棄できます。AIチームにとって、これはエージェントを安全に大規模運用する上での最大の運用障壁の1つを取り除くものです。

信頼性、レプリカ、災害復旧

データベースのダウンタイムはAIワークロードを中断させるため、信頼性と災害復旧は極めて重要な評価基準です。マルチアベイラビリティゾーン（マルチAZ）レプリケーション、ポイントインタイムリカバリ、自動フェイルオーバー、および文書化された目標復旧時点（RPO）と目標復旧時間（RTO）のコミットメントへの対応を確認してください。データベースが、完全に独立したコピーを維持するのではなく、プライマリとストレージを共有するレプリカを使用していること（遅延の低減とコスト削減のため）を確認してください。

実践的な評価チェックリスト

このチェックリストを活用して、ベンダーに適切な質問を投げかけてみましょう。

• コンピュートとストレージの分離：コンピュートとストレージがアーキテクチャ的に分離されていることを確認する
• オープンスタンダード：独自のAPIよりも、Postgresやその他の標準的なワイヤプロトコルを優先する
• ゼロへのスケール（Scale-to-zero）：課金対象となる最小ユニットが実際にゼロになり得ることを確認する
• ウォームアップ時間：口頭での見積もりではなく、公開されているコールドスタートのレイテンシ範囲を入手する
• 接続モデル：高ファンアウトのワークロード向けに、組み込みのプーラーまたはHTTP APIが提供されているか確認する
• 料金の透明性：コンピュート、ストレージ、I/Oを個別に表示する課金ダッシュボードが提供されているか確認する
• 損益分岐点モデリング：実際の負荷プロファイルに基づいて、サーバーレスとプロビジョニングのコストを比較する
• ガバナンスの適合性：アクセス制御とリネージがデータスタック全体に適用されることを確認する
• AI対応：ベクトル検索、埋め込みストレージ、フィーチャーストアの統合を確認する
• セキュリティ体制：自動一時停止サイクルにおけるBYOKの動作を検証する
• 復旧へのコミットメント：具体的なRPO/RTOの数値とレプリカアーキテクチャの詳細を入手する

AI時代のデータベースに適したアーキテクチャ

チームが今日行うデータベースの決定は、AIアプリケーションの拡張性、パフォーマンス、進化の方向性を左右します。そして、その出発点となるのが、迅速なスケールアップとゼロへのスケールダウンが可能で、AIエージェントが生成する接続パターンに対応し、ベクトル検索などのAIネイティブ機能をサポートするサーバーレス基盤です。

AIエージェントがより多くのアプリケーションロジックを担うようになるにつれ、需要はより動的になり、データベースはそれに追従するためにより高い弾力性を備える必要があります。コンピュートとストレージを分離するプラットフォームは、現代のAIワークロードが求める柔軟性、効率性、レジリエンスを提供します。

適切なインフラストラクチャに投資する組織は、より迅速に行動し、顧客に対してより迅速に対応し、運用ではなくイノベーションにリソースを集中させることができます。

AI向けサーバーレスデータベースに対するDatabricksのアプローチ

Databricksは、AIアプリケーションおよびエージェント向けに構築された、フルマネージドのサーバーレスPostgresデータベースであるLakebaseを提供しています。Lakebaseは、トランザクションデータのコンピュートとストレージを分離します。このアーキテクチャ上の差別化要因により、真の弾力的なスケーリングが可能になり、アイドル状態のコンピュートコストが排除され、コンピュートが実行されているかどうかにかかわらず、データが常に利用可能な状態に維持されます。

Lakebaseは、データレイクハウスと同じストレージおよびガバナンスレイヤーに配置されているため、運用データ、分析、AIワークロードが単一のプラットフォームを共有し、システム間でデータを移動するためのETLパイプラインが不要になります。Postgresとの互換性により、チームは使い慣れたツール、ドライバー、ライブラリ、開発プラクティスを初日からそのまま使い続けることができます。

ガバナンスはUnity Catalogを通じて処理され、プラットフォームのすべてのレイヤーにわたってアクセス制御、リネージ、監査の一貫性が維持されます。Databricksの広範なサーバーレスインフラストラクチャの一部として、Lakebaseは迅速に起動し、需要に応じて自動的にスケーリングし、マネージドインフラストラクチャと組み込みのレジリエンス機能によって運用オーバーヘッドを削減するように設計されています。

AI搭載メールプラットフォームであるSuperhumanは、このアーキテクチャを実践しています。同社は、社内アプリケーションおよび本番サービスのトランザクションバックボーンとしてLakebaseを採用しました。この変更により、以前は数か月かかっていた機能のオンボーディングやリバースETLプロジェクトが数週間または数時間に短縮され、エンジニアリングチームのオンコール負荷が劇的に減少しました。

Lakebaseが、サーバーレスPostgres、ガバナンス、AIをどのように1つのプラットフォームに統合しているかをご覧ください。

FAQ

サーバーレスデータベースは本当にサーバーレスですか？

すべてのデータベースはサーバーを使用しますが、高度なサーバーレスシステムはコンピュートとストレージを分離し、アイドル時にコンピュートをゼロにスケールダウンできます。「サーバーレス」と呼ばれる他の製品の中には、課金対象となるコンピュートの最小レベルをゼロ以外に維持するものもあります。

サーバーレスデータベースにはコールドスタートがありますか？

はい。コールドスタートとは、一時停止状態からコンピュートが再開するときに発生するレイテンシのことです。レイテンシに敏感なワークロードでは、コンピュートの最小レベルをゼロ以外に設定するか、スケジュールされた事前ウォームアップを行うことで、コールドスタートを軽減できます。ウォームアップ時間はベンダーによって異なります。

サーバーレスデータベースはAIエージェントからの接続をどのように処理しますか？

多くのサーバーレスデータベースは、多数の短寿命接続を処理するために、組み込みの接続プーラーまたはHTTP/データAPIを提供しています。これは、接続の急増を引き起こす可能性があるAIエージェント、サーバーレス関数、およびその他の高同時実行ワークロードにとって特に重要です。

サーバーレスデータベースはプロビジョニングされたデータベースよりも安価ですか？

サーバーレスデータベースは、消費されたリソースに対してのみ支払うため、予測不可能またはアイドル状態が多いワークロードにおいて大幅に安価になる可能性があります。プロビジョニングされたデプロイは、継続的に実行される一貫して高スループットのワークロードに対して、より費用対効果が高くなることがよくあります。

既存のデータベースをサーバーレス層に移行できますか？

はい。サーバーレスPostgreSQLデータベースは標準のワイヤプロトコルを使用しているため、既存のアプリケーション、ツール、コードを変更することなく、新しいサーバーレス層に接続できます。

AIアプリケーションに適したサーバーレスデータベース

このガイドで取り上げた基準（ゼロへのスケール、迅速なスケールアップ、エージェントフレンドリーな接続処理、ガバナンスの効いたデータ統合、ベクトル検索などのネイティブなAI機能）は、フィルターとしても機能します。「サーバーレス」として提供されているすべてのデータベースが、これらすべてをクリアできるわけではありません。アーキテクチャの分離で要件を満たせないものもあれば、接続モデルやガバナンスの統合で挫折するものもあります。プラットフォームを決定する前に、ワークロードの両極端な状態、つまりアイドル時のコストとピーク時のコストの両方をモデル化してください。この作業を行うことで、ベンダーの説明を聞くよりも早く、製品ラベルの裏にあるアーキテクチャの実態が明らかになります。

また、より大きなトレンドの変化も念頭に置いておく必要があります。AIエージェントがより多くのアプリケーションロジックを担うようになるにつれ、データベースの挙動はインフラの挙動そのものになります。固定でプロビジョニングされたリソースでは、予測不能にクエリを分散させ、何時間もアイドル状態になった後に再び急増するようなエージェントに柔軟に対応することはできません。AIアプリケーションを支えるデータベースは、AI自体と同じように動作する必要があります。つまり、弾力性があり、応答性が高く、必要なときにいつでも稼働している必要があります。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事