背景

Databricks SQL

データレイク分析をパワーアップ

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背景

Databricks SQL(DB SQL)は、マルチクラウドのレイクハウスアーキテクチャによって、従来のクラウド型データウェアハウスの性能と比較して最大 12 倍の価格性能を提供します。オープンソーススタンダードを基盤とすることでデータロックインを回避し、データレイクのみでは実現できなかった高信頼性、高品質、高性能をもたらします。

高速・高信頼性データ分析

データウェアハウスの性能とデータレイクの経済性の相乗効果により、レイクハウス上の SQL クエリ実行に競争優位性がもたらされます。Databricks SQL は、データレイクの信頼性、品質、スケーラビリティ、セキュリティ、性能を高め、最新の完全なデータを使用した従来の分析ワークロードを可能にします。

管理とガバナンスの簡素化

ストレージから切り離された拡張性のある SQLのコンピュートを迅速に設定できます。Databricks のインスタンスタイプや構成決定の自動化機能により、最適な価格性能が実現し、エンドポイントの監視、クエリ履歴、詳細なガバナンスにより、ユーザー、データ、リソースの管理が容易になります。

任意の BI ツールを利用

現在利用中の BI ツールを利用できるため、データウェアハウスにデータを移行することなく、最新で完全なデータをワールドクラスの性能で分析できます。アナリストは、Databricks SQL に内蔵された SQL エディタ、視覚化、ダッシュボード機能を利用して、新たな知見を迅速に抽出し、共有できます。

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仕組み

クエリ実行の価格性能最大 12 倍

Databricks SQL には、あらゆるクエリタイプとリアルワールドのアプリケーションに対して最高のパフォーマンスを提供すべく、数千もの最適化機能が実装されています。これには、他のクラウドデータウェアハウスと比較して最大 12 倍の価格性能を実現した次世代クエリエンジンの Photon も含まれます。

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パフォーマンスのグラフ

共有されたエンドポイントのスクリーンショット

レイクハウスのシンプルな管理とガバナンス

Databricks SQL に実装された仮想クラスタ、ユーザ、時間などの利用状況を記録する中央ログ機能により、SQL コンピューティングリソースの設定と管理を容易に行うことができます。この機能により、Databricks SQL、サードパーティの BI ツール、その他の SQL クライアントのワークロードを単一の場所で容易に観察できるようになり、エラーや性能の問題の解決に役立ちます。管理者は、各クエリの実行フェーズまで掘り下げてのトラブルシューティングや監査のサポートも可能です。

既存ツールとの連携

任意の BI ツールを利用することができ、データレイクに高速性能、低レイテンシ、複数ユーザーの同時アクセスを実現します。Delta Lake テーブルの接続は容易で、主要な認証ソリューションとの統合も可能です。再設計された ODBC/JDBC ドライバにより、低レイテンシ、低オーバーヘッドが実現し、ラウンドトリップが 0.25 秒短縮されました。また、データ転送速度の 50% 改善、メタデータの検索処理においては、最大10倍の高速化が実現しています。

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Customer 360のダッシュボード

製品スクリーンショット

ファーストクラスの SQL 開発エクスペリエンス

Databricks SQL は、データセットの発見を迅速化します。データアナリストは、使い慣れた SQL 構文でクエリを記述し、 Delta Lake のテーブルスキーマを容易に探索してアドホック分析を行うことができます。頻繁に使用する SQL コードはスニペットとして保存できるため、再利用に便利です。また、クエリ結果をキャッシュすることで実行時間を短縮できます。

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新たな気づきの発見と共有を迅速化

充実した視覚化機能は、アナリストがクエリの結果を理解するのに役立ち、直感的なドラッグ&ドロップインターフェースにより、視覚化された分析結果をダッシュボード上にすぐに表示できます。ダッシュボードの自動更新および、重要な変更についてのアラートの設定がサポートされており、組織内外の関係者間で常に最新の情報を共有できます。

製品スクリーンショット

ユースケース

レイクハウスのインフラを有効化

マルチクラウドのレイクハウスアーキテクチャの運用により、データウェアハウスの性能とデータレイクの経済性を同時に実現します。Databricks SQL では、アナリストやデータサイエンティストが選択した任意のツール、最新で完全なデータを使用して、データレイク上で SQL クエリやBI による分析を直接実行できます。また、システムを分散する必要がなくなり、アーキテクチャを大幅にシンプルにします。

既存の BI ツールとの連携

現在利用中の BI ツールを利用して、データレイクで直接クエリできるため、データサイロを回避できます。再設計、最適化されたコネクタが、データレイクに高速性と低レイテンシ、複数ユーザーの同時アクセスを実現します。これにより、アナリストは、あらゆるデータに対して単一のデータソースで分析に最適なツールを使用できるようになります。

最新のデータを共同で探索

コラボレーション可能でセルフサービスのエクスペリエンスをアナリストや SQL のエキスパートに提供し、新たな知見の迅速な抽出と共有を可能にします。詳細なガバナンスにより、データのアクセス権限を確実に管理でき、クエリの共有・再利用が可能です。また、インタラクティブな視覚化機能により、分析結果を迅速に共有できるダッシュボードを作成します。

カスタムデータアプリを構築

リッチなデータ駆動型カスタムアプリを構築できます。Databricks SQL は、管理が容易で接続性が高く、価格性能が優れており、データレイクを使用するデータ駆動型アプリの大規模な開発をシンプルにします。

統合

クリティカルなビジネスデータをワンクリックの統合で取り込むことができ、現在お使いの BI ツールで、高速性能、低遅延、高度な並列処理を実現します。Delta Lake テーブルへの接続は容易で、主要な認証ソリューションとの統合も可能です。

統合ロゴ

+ Apache SparkTM 互換クライアント

「高速性と俊敏性を兼ね備えたデータ戦略が、これまで以上に重要になっています。多くの組織がデータのクラウド移行を急速に進めるなか、データレイク上でアナリティクスを行うことへの関心が高まっています。

Databricks SQL の優れた性能、信頼性、スケーラビリティは、膨大なデータから知見を得るための一連のエクスペリエンスを変革します。Databricks とのパートナーシップを通じて、新しいデータ戦略を実行できることを大変うれしく思います。」

Tableau CPO フランソワ・アジェンスタッド(Francois Ajenstat)氏

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スケーラブルでオープンなレイクハウスアーキテクチャによる変革の推進
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構造化ストリーミングを大規模なレクハウスで実現

お客様の声・事例

シェルのロゴ

ダン・ジーボンズ氏は、シェル社でのデータブリックスの活用について、次のように述べています。
「Shell.ai プラットフォームの基盤要素の 1 つとしてデータブリックスを選択しました。私たちは、よりクリーンなエネルギーソリューションを提供するという目標の一環として、デジタル変革を進めており、データレイクアーキテクチャに対して積極的に投資してきました。膨大なデータセットに対するクエリを、シンプルな方法で迅速に実行できるようにする必要がありました。ペタバイト規模のデータセットに対して、標準的な BI ツールを使用して迅速なクエリを実行できることは、私たちにとってのゲームチェンジャーとなります。データブリックスとの共同開発アプローチにより、製品ロードマップに影響を与えることが可能となるこの製品が市場に出てくるのを楽しみにしています。」


シェル社 データサイエンス部門ゼネラルマネージャー
ダン・ジーボンズ氏

アトラシアンのロゴ

「Atlassian では、常に進化し続ける目標を達成するために、チームが機能を超えてうまくコラボレーションできるようにする必要があります。簡素化されたレイクハウスアーキテクチャは、大量のユーザーデータをインジェストし、顧客のニーズをより良く予測し、顧客体験を向上させるために必要な分析を実行することを可能にします。使いやすい単一のクラウドアナリティクスプラットフォームにより、迅速に改善し、実用的な洞察に基づいた新しいコラボレーションツールを構築することができます。」

Atlassian 社:
データプラットフォームシニアマネージャー、ローハン・デュペリア氏

Wejoのロゴ

「Wejo では、5,000 万台以上のアクセス可能なコネクテッドカーからデータを収集し、より良いドライビングエクスペリエンスを構築しています。データブリックスと堅牢なレイクハウス・アーキテクチャにより、顧客に自動分析を提供することが可能になり、毎月 5 兆点近くのデータポイントについて洞察を得ることができるようになります。」

Wejo 社: データ部門責任者、ダニエル・ティブル氏

YipitData のロゴ

「データ駆動型のリサーチを顧客に提供することに注力している企業として、データレイク内の膨大なデータは私たちの生命線です。データブリックスと Delta Lake を活用することで、すでに拡張性を維持したままデータを民主化することができており、本番のワークロードを実行するコストを 60% 削減し、数百万ドルのコスト削減を実現しています。データブリックスのレイクハウスアーキテクチャを活用することで、リサーチアナリストからデータサイエンティストまで、組織内のすべての人が同じデータを相互に利用できるようになり、これまで以上に迅速にお客様に革新的な洞察を提供できるようになります。」

Yipitdata 社: チーフテクノロジーオフィサー、スティーブ・ピュレック氏

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