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参加レポート: SnowflakeとDatabricksのハイブリッドアーキテクチャに関するイベント
イベント概要
- 日時: 2025年4月22日
- 場所: お台場
- 主催: Cross Data Platforms Meetup
はじめに
本イベントでは、SnowflakeとDatabricksを活用したデータ統合や相互運用性についての事例が紹介されました。特に、両プラットフォームの特性を活かしたハイブリッドアーキテクチャの実装例や、データ統合における課題と解決策について議論されました。
パート1: データ統合と相互運用
- データ統合の重要性: DWH間での相互運用が求められる中、システムと運用体制の両方が重要であることが強調されました。特に、DMBOKの第8章に基づく運用体制の整備が必要です。
- 仮想データと物理データの比較: 仮想データでの統合は性能やコスト面での課題があるため、物理データでの統合も選択肢として考慮する必要があります。ユースケースや技術要件に基づいた比較が求められます。
- 削除機能の重要性: データ統合において、削除機能が必要なポイントとして挙げられました。
パート2: DatabricksとSnowflakeの連携
- 実際の連携体験: DatabricksをSnowflakeに接続した際の体験が共有されました。製品ベンダーが示唆するベストプラクティスには適用のハードルがあり、持続可能な運用が難しいことが指摘されました。
- アナリストのニーズ: GUIベースでの操作を好むアナリストが多く、BI連携のスピード感は製品によって異なることが確認されました。
- コストと管理の課題: 両プラットフォームでの運用は従量課金制であるため、コスト面での問題が生じることが懸念されました。
パート3: ハイブリッドアーキテクチャの事例
- CCCグループの事例: SnowflakeとDatabricksを用いた2種類のハイブリッドアーキテクチャが紹介されました。データの急増やワークロードの拡大に対処するため、子会社から親会社への全体反映が行われました。
- メダリオンアーキテクチャ: メダリオンの各層をOTF化するかどうかが課題として挙げられ、開発の生産性はDatabricks、DWHの性能はSnowflakeに依存することが示されました。
パート4: RAGの構築
- RAGの比較: SnowflakeとDatabricksの両方でRAGを構築した経験が共有され、各プラットフォームの機能やPythonを用いた構築方法が比較されました。
- ユースケースの多様性: RAGとそれに関連するアプリケーションの比較が行われ、ユースケースによって異なるニーズがあることが強調されました。
まとめ
本イベントを通じて、SnowflakeとDatabricksのハイブリッドアーキテクチャに関する理解が深まりました。データ統合や相互運用性の課題に対する具体的なアプローチや、実際の運用における経験が共有され、今後への参考になると感じました。
※あくまで、個人的に参考になった・勉強になったことをメモしているので、誤っていることなどございましたら、ご指摘のほどよろしくお願いいたします。
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