Data + AI Summit 2023におけるデータエンジニアリングとストリーミングの最新情報
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link
今日は木曜日で、2023年データ＋AIサミットからの発表の週を終えたばかりです。今年のサミットのテーマは「ジェネレーションAI」であり、LLM、レイクハウスアーキテクチャ、そしてデータとAIにおけるすべての最新イノベーションを探 求するテーマでした。
最新のジェネレーティブAIのイノベーションを支えるのは、最新のデータエンジニアリングスタックです。
最新のジェネレーティブAIのイノベーションを支えるのは、Delta Lake、Spark、Databricks Lakehouse Platformが提供する最新のデータエンジニアリングスタックです。Databricks Lakehouseは、Delta Live TablesやDatabricks Workflowsなどのソリューションにより、高度なデータパイプラインの構築とオーケストレーションの課題に取り組むデータエンジニアを支援する高度な機能を提供します。
このブログ記事では、データ エンジニアリングとデータ ストリーミングの主要なハイライトと発表を振り返ります。Databricks Lakehouse Platformにおけるデータエンジニアリングとデータストリーミングの未来を形作ることになる進歩に飛び込んでみましょう。
Delta Live TablesとSpark Structured Streamingによるデータストリーミング
Databricks Lakehouse Platformは、data streamingを劇的に簡素化し、リアルタイム分析、機械学習、アプリケーションを1つのプラットフォーム上で実現します。最も人気のあるオープンソースのストリーミングエンジンであるSpark Structured Streamingを基盤に構築されたDelta Live Tablesのようなツールは、データエンジニアがあらゆるリアルタイムユースケースに対応するストリーミングデータパイプラインを構築できるようにします。
以下は、今週ブログで取り上げたデータ・ストリーミングの最も大きな進展の一部である：
- Delta Live Tables <> Unity Catalogの統合： Unity CatalogがDelta Live Tablesパイプラインをサポートします！どのデータチームでも、Delta Live Tablesによって生成されたデータ資産に対して、きめ細かいデータガバナンスポリシーを定義し、実行することができるようになりました。詳細はこちら here
- Databricks SQLマテリアライズド・ビューとストリーミング・テーブル： 最高のデータウェアハウスは、インクリメンタルインジェストと計算でデータエンジニアリングの長所を生かし、セットアップが簡単で新鮮なデータをビジネスに提供するインフラ不要のデータパイプラインを実現します。詳細はこちら here
- Project Lightspeedの1年： 昨年、私たちはApache Sparkによるストリーム処理の高速化と簡素化に特化したイニシアチブであるProject Lightspeedを発表しました。今年は、サブ秒レイテンシーなどの最近の発表を含め、Project Lightspeedの1年間の革新と進歩を振り返りました。詳しくはこちらをご覧ください here
上記の発表については、この2つのセッション（近日中にオンデマンドで入手可能）で詳しくご紹介します：
- Project Lightspeed Update: Unlocking the Power of Real-Time Data Processing
- Delta Live Tables A to Z: Best Practices for Modern Data Pipelines
Databricksワークフローによるオーケストレーション
Databricks Workflows は、Databricks Lakehouseと完全に統合された統合オーケストレーションツールで、シンプルなワークフローオーサリングエクスペリエンス、実用的な洞察による完全な観測性、そして何千ものDatabricksのお客様から信頼されている実証済みの信頼性を提供し、本番ワークロードをオーケストレーションします。
サミットの中で、ワークフロー製品チームは来年のロードマップを垣間見ることができました。ここでは、今後数ヶ月のロードマップの中で、いくつかのエキサイティングなアイテムをご紹介します：
- Serverless compute - Databricks Workflows と Delta Live Tables の両方で、データエンジニアのクラスタ構成を抽象化し、 ETL とオーケストレーションをよりシンプルで信頼性が高く、スケーラブルでコスト効率の高いものにします。
- ワークフローの制御フローを強化 - 完全にパラメータ化され、動 的に実行され、モジュール化されたDAGとして定義されるため、効率性が高く、デバッグが容易な、より洗練されたワークフローを作成することができます。
- チーム間のオーケストレーション - データが更新されたときや、他のチームのワークフローが正常に終了したときにワークフローをトリガーするなど、組織の境界を越えた複雑なデータの依存関係を管理することができます。
- 簡単なCI/CD、バージョン管理、コードとしてのワークフロー - gitと完全に統合された新しいエンドツーエンドのCI/CDフローと、ワークフローをPythonとして表現する機能を紹介します。
上記セッションの詳細はこちらをご覧ください What's new in Databricks Workflows? (soon available on demand).
カスタマー・モメンタム
データエンジニアリングとデータストリーミングワークロードを実行するための最適な場所として、Databricks Lakehouse Platformに注目する企業が増えています。例えば、ストリーミングジョブの実行数は年間150%以上の成長を続けており、最近では1週間あたり1,000万ジョブを超えました。
今年のData + AI Summitには1000件以上の講演が寄せられ、その中にはDatabricksのお客様も多数含まれています。Databricksのお客様がデータエンジニアリングやデータストリーミングで行っている素晴らしい仕事の一部をLakehouseでご紹介できることを大変嬉しく思います：
- Akamai - クラウドベンダーを次のレベルへ： Azure Databricksで複雑な課題を解決する
- AT&T - 13ペタバイトを超え、数千のユーザーを持つデルタレイクのデータプラットフォームの構築と管理
- Block - デルタ・ライブ・テーブルによるデータ・キャプチャの変更（レイクハウスでのデータ・ストリーミング入門）
- Corning - Databricksワークフローによるデータエンジニアリング (レイクハウスにおけるデータエンジニアリング入門)
- Discovery+ - レイクハウスの導入による視聴者体験の向上
- Grammarly - Grammarlyのデータプラットフォームへのディープダイブ
- Honeywell - Cisco Spaces Firehose APIをデータストリームとして使用し、リアルタイムの稼働率モデリングを実現
- Lyft - マーケットプレイスにおけるリアルタイムML
- T-Mobile - レイクハウスの価値 最新のデータ・プラットフォームのメリットを明確にする
今年のサミットに参加できなかった？
ご安心ください！データエンジニアリングとデータストリーミングの全セッションはこちらからご覧いただけます。Databricks Lakehouseプラットフォームに初めて触れる方には、この2つの入門セッションがお勧めです：
See you next year at Data + AI Summit 2024!
