Apache Polaris
Apache Polarisとは何か
― Icebergテーブルの管理をもっと安全に、便利に ―
1. はじめに：なぜPolarisが必要なのか？
データを大量に扱う現場では、ファイル形式でデータを保存する「データレイク」 という考え方が広がっています。中でも注目を集めているのが、「Apache Iceberg（アイスバーグ）」という新しいテーブルフォーマットです。
Icebergは、ただのファイルの集まりではなく、リレーショナルデータベースのように扱える「テーブル構造」を備えており、次のような先進的な機能を持っています：
- スキーマの進化：カラムの追加や型変更などが柔軟に可能
- タイムトラベル：過去の状態に戻ってクエリを実行できる
- スナップショット・アイソレーション：複数の操作を整合性を保ったまま同時に処理できる
- バージョンロールバック：特定のスナップショットに戻すことができる
こうした特長により、Icebergは、クラウド上で安価にスケーラブルに動く、モダンなデータ管理方式として広まりつつあります。
しかし、ひとつ大きな課題があります。
「誰が、どのテーブルに、どんな操作をしてよいのか？」を制御する機能が、Icebergにはありません。
この課題を解決するために登場したのが Apache Polaris（ポラリス） です。
2. Icebergのカタログとは？
Icebergでは、「テーブル」がファイルで構成されているため、データの構造やバージョン情報を管理するカタログという仕組みが不可欠です。
Icebergのカタログは以下のような役割を担っています：
- Icebergテーブルの名前空間やテーブル名の管理
- スナップショット（過去の状態）の管理
- スキーマの変更履歴やバージョン管理
例えば、クエリエンジンがIcebergテーブルにアクセスするとき、現在有効なスナップショットIDを取得したり、特定の過去状態に戻したりするために、このカタログが使われます。
カタログの実装には、Hive Metastore や AWS Glueなど様々な選択肢があります。
3. Polarisとは？― Iceberg REST カタログ + セキュリティ機能
Polarisは、IcebergのカタログをREST APIで提供する新しい実装です。
それに加えて、認証・認可という重要な機能を標準で備えている点が、従来のカタログと大きく異なります。
これにより、次のようなことが実現できます：
- 異なるクエリエンジン（Trino, Spark など）からのアクセスを一元的に管理
- アクセス権限をRBAC（Role-Based Access Control）モデルで管理
- クラウドストレージの認可の違いを統一的な方式で扱う
🔐 認証：誰がアクセスしているのか？
Polarisでは、各クエリエンジンが接続時に「Service Principal」というIDとパスワードのような情報を使って自身を証明します。
Polarisはこの情報を使って、アクセス元がどのPrincipal Role（役割）を持っているかを判別します。
✅ 認可：何が許可されているのか？
Principal Roleには「どのテーブルに、どの操作が可能か」といった権限が設定されています。
Polarisは、これに応じてクラウドストレージのアクセス権限を一時的に発行します。
具体的には次のような形で各クラウドに対応しています：
| クラウド | メカニズム | アクセス制御の例 |
|---|---|---|
| AWS | STSトークン | S3上の特定パスに対する GetObject / PutObject の許可 |
| Azure | SASトークン | Blob Storage への読み書き権限の一時付与 |
| GCP | アクセストークン | GCSへの roles/storage.objectReader などの権限割り当て |
つまり、クエリエンジンは Polaris を通じて、セキュアかつ適切に Iceberg テーブルへアクセスできるようになります。
4. Polarisの導入で得られるメリット
Polarisを活用することで、Icebergを使ったデータ基盤は次のように進化します：
- ✅ クエリエンジンを問わず、統一されたアクセス管理が可能に
- ✅ クラウドストレージごとの認可方法の違いを吸収できる
- ✅ 組織全体のポリシーに基づいたセキュアなデータ共有が実現
特に、複数のチームやプロダクトがIcebergを共有するケースでは、Polarisがもたらす統合的な管理の価値は非常に大きいでしょう。
5. まとめ：Polarisはデータレイク活用の「橋渡し」
Icebergは、現代のデータレイク基盤において有力な選択肢となりつつありますが、セキュリティや運用性を求める本番環境では、単なるフォーマット以上の機能が必要です。
Apache Polarisは、まさにそのギャップを埋める存在です。
「Icebergを、ただのストレージ形式から、安全で組織的なデータインフラへ。」
Polarisの登場は、そんな変化のきっかけとなるでしょう。
補記：この文章について
本稿は、筆者と ChatGPT-4o との対話を通じて構成されました。
AIは、草稿の作成や構成案の提案、文体の調整など、編集支援の役割を担っています。一方で、内容の判断や構成、意図の整理、検証などはすべて筆者自身が行いました。
そのため、本稿は「共著」ではなく、人間による著作にAIの支援が加わったものとして位置づけられます。
AI活用が進むいま、本稿がそのあり方を考える一つの例となれば幸いです。
著作と再利用に関する方針
本記事に含まれるApache Polarisの構造整理（RESTカタログモデル、RBAC設計、クラウド別の認可処理比較、導入価値の記述構造など）は、sisiodos による独自の構成・再構成に基づいています。
OSSの技術情報を基にしていますが、それを再構成し、文脈化し、構造として記述する形式（教育的リファレンススタイル）は筆者によるものです。
これらの構造・説明手法・整理表現は、MITライセンスに準じて再利用可能です。
再利用・引用・講義資料・AI生成結果などへの応用時には、次のような出典表記を添えていただけるとありがたいです：
- クレジット例：
Apache Polarisとは何か（著：sisiodos）
また、文末に記載の通り、本記事は ChatGPT-4o との対話を通じて共著的に構成されており、人間とAIの協働による知識共有の試みでもあります。
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