データレイクハウスアーキテクチャ:DatabricksのWell-Architected Framework

この記事のセットでは、Databricks を使用してレイクハウスを実装および運用するための原則とベスト プラクティスについて説明します。

レイクハウスのDatabricks Well-Architectedフレームワーク

Well-Architectedレイクハウスは、データレイクハウス クラウド上での実装に関するさまざまな関心領域を説明する 7 つの柱で構成されています。

クラウド フレームワークと共有される柱

次の 5 つの柱はGoogle Cloud Architecture Frameworkの柱と一致しています。

5 つの共通の柱については、クラウド フレームワークの原則とベスト プラクティスが引き続き適用されます。Well-Architectedレイクハウスは、レイクハウス固有の原則とベスト プラクティスでこれらを拡張します。

• • オペレーショナルエクセレンス
  • レイクハウスの本番運用を維持するすべてのオペレーションプロセス。
• • セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス
  • Databricks アプリケーション、顧客のワークロード、および顧客データを脅威から保護します。
• • 信頼性
  • 障害から回復し、機能を継続するシステムの能力。
• • パフォーマンス効率
  • 負荷の変化に適応するシステムの能力。
• • コスト最適化
  • 提供される価値を最大化するためのコスト管理。

レイクハウス特有の柱

次の 2 つの柱は、レイクハウス建築に特有の懸念事項に対処します。

• • データとAIのガバナンス
  • データとAIが価値をもたらし、ビジネス戦略をサポートするための監視。
• • 相互運用性とユーザビリティ
  • レイクハウスがユーザーや他のシステムと相互作用する能力。

レイクハウス特有の 2 つの柱については、追加のコンテキストが必要です。

データとAIのガバナンス

レイクハウスは、データウェアハウジングとAIユースケースを単一のプラットフォームに統合します。 これにより、従来、データエンジニアリング、アナリティクス、 BI 、データサイエンス、機械学習を分離していたデータサイロが解消されます。

統合ガバナンス ソリューションは、ガバナンス制御を単一の処理層に統合することでデータ管理を簡素化します。 このアプローチにより、データのコピーが最小限に抑えられ、コンプライアンスを維持し、潜在的な違反を検出する能力が向上します。

相互運用性と使いやすさ

統合されたレイクハウスは、すべてのペルソナとワークロードに対して一貫したユーザー エクスペリエンスを提供します。この一貫性により、トレーニングとオンボーディングのコストが削減され、機能間のコラボレーションが向上します。対照的に、個別のデータ ツールを組み立てると、実装コストが高くなり、ユーザー エクスペリエンスに一貫性がなくなり、コラボレーション機能が制限される可能性があります。

組織は、合併、買収、独立した事業部門の決定など、さまざまな理由でマルチクラウド戦略を採用します。マルチクラウド レイクハウスは、すべてのクラウド プロバイダーにわたって統一されたユーザー エクスペリエンスを提供します。これにより、システムの増加が抑えられ、データを扱う従業員のスキル要件が低下します。

現代のビジネス プロセスでは、組織の境界を越えてシステムが連携する必要があります。レイクハウスは、内部および外部のパートナーのシステム間の安全なデータ フローをサポートし、ネットワーク化されたビジネス環境での効果的なコラボレーションを可能にします。