データマネジメント データマネジメント記事一覧へ

[データマネジメント2021]

ネットワーク効果で価値を高める新コンセプト“データクラウド”と、データプラットフォーム「Snowflake」とは

2021年3月29日(月)

膨大なデータの分析結果をビジネスの意思決定や課題解決に活用すること、すなわち“データドリブン”を志向することは、今や企業において大きなテーマとなっている。データ分析にまつわるほぼすべてのワークロードに対応するSnowflakeは、企業が抱える課題を高いパフォーマンスで解決する。「データマネジメント2021」のセッションでは、Snowflakeの松下正之氏より、データウェアハウスを進化させた「データクラウド」のアーキテクチャが紹介された。

ネットワーク効果で価値を高めるデータクラウド

米国で2012年に創業したSnowflake社は、「垣根を越えてデータの力を集結させる」というミッションを掲げ、データプラットフォーム「Snowflake」を開発した。2015年に一般提供を開始し、2021年3月時点でユーザー数は世界で4100社を超え、2019年9月の日本進出から、日本国内でも順調にユーザー数を伸ばし続けている。

同社の松下正之氏(シニアセールスエンジニア)は、Snowflakeを「クラウドテクノロジーをベースに構築された超高速でスケーラブルな次世代プラットフォーム」と説明する。1カ所に集積されたデータにユーザーがいつでもだれでもアクセスし、分析結果から意思決定を行えるようにするものだ。様々な分析のワークロードをサポートしており、クラウドベースのためスケーラビリティに富み、マネージドサービスの形で提供するため、データベース管理者(DBA)やインフラ管理者の作業工数を抑え、データ分析に集中できる環境を提供するとしている。

Snowflake株式会社 シニアセールスエンジニア 松下正之氏

クラウドデータウェアハウスとしてスタートしたSnowflakeは、ユーザーの要望に応え続けることで、様々な分析系のワークロードに適用できるクラウドデータプラットフォームへと進化を遂げ、現在は「データクラウド」と呼ぶ新コンセプトに進化しつつある。

その一番の特徴は、ユーザーのデータプラットフォーム同士をつなげる機能にある。この機能が、ユーザーが増えれば増えるほどフィードバックを得てネットワーク価値を高め、ますますユーザーに便益をもたらす「ネットワーク効果」を実現した。また、その過程で、従来の構造化データだけでなく半構造化データや非構造化データもカバーした「あらゆるデータ」を対象にするとともに、地理的な制約を超えて「あらゆるクラウド」や「あらゆる場所」でのデータ活用を可能にしている。

コンピュートとストレージの分離で高パフォーマンスを実現

Snowflakeは、コンピュートとストレージを完全に分離したアーキテクチャとなっている。中心にストレージがあり、それを囲むように「ウェアハウス」と呼ぶコンピュートリソースがある。さらにマネージドサービスを提供するための様々な機能が周囲を囲む形で存在する。この構成が、リソースの競合なく高いパフォーマンスで同時多数のワークロードの処理を実現する。

Snowflakeのアーキテクチャ

Snowflakeはデータ共有の範囲を広げるための2つの特徴的な機能を持つ。1つは地理的な障壁を取り除く「グローバルデータメッシュ」機能だ。クロスリージョンやクロスクラウドで自社データのレプリケーションやフェールオーバーをしたり、データを共有したりできる。

もう1つは「データシェアリング」機能だ。データの物理コピーを作ることなく安全にデータを共有するもので、下記のような3つのユースケースも紹介した。

  • 自社と特定企業の間を1対1で共有する「ダイレクトシェア」
  • 企業グループ間や部門間でデータ交換する「データエクスチェンジ」
  • 自社データをパブリックに共有してサードパーティのデータとして共有する「データマーケットプレース」

処理パフォーマンスを自在なスケールで最適化

松下氏は、具体的な利用シーンを挙げて、Snowflakeの機能について説明した。Snowflakeのストレージが中央にあり、一般的なETLツールに接続されたETL/ELTウェアハウスが受け取ったデータを処理し、暗号化・圧縮してストレージに格納する。この格納されたデータを使い、今度はSalesウェアハウスに接続されたBIツールが分析をかけると、結果がダッシュボードに表示される。Snowflakeでは、複数のウェアハウスを同時に動かすことができ、リソース競合なしでストレスなくアクセスできる。

Snowflakeのウェアハウスの動きの例
拡大画像表示

また、ウェアハウスは必要に応じて即座に追加して動かすことができる。例えば、ETL/ELTウェアハウスで処理するデータが増えた場合には、即座にリソースサイズをスケールアップして対応可能だ。BIツールのユーザーが増えてシステムが重くなった場合は、接続するウェアハウスを増やしてスケールアウトすることで、増えた実行数に対応することができる。

DBA/インフラ管理者の作業工数を削減する管理・運用機能

Snowflakeの持つ特徴的な運用・管理面の機能についても紹介された。

  • 「タイムトラベル」機能:最大90日の任意の期間を参照したり戻したりすることが可能で、DBAやインフラ管理者がバックアップ/リストアにかける工数を極小化できる
  • マネージド・サービス:Snowflakeはマネージドサービスのため、データの配置にまつわる設計・管理が不要になる
  • 「クローン」機能:本番環境を使って開発環境やテスト環境を即座に構築できる。クローンを作っても即座にデータ量が2倍にはならず、テスト環境や開発環境で更新した分のデータ量だけが増えていくためデータの格納効率に優れている
  • 半構造化データへの対応:データを専用のデータ型に変換し、Snowflakeがバックグラウンドで中身のエレメントを見て適切に格納する。データが適切に格納されることで、ユーザー側は高速にクエリを開発できる
Snowflakeの運用・管理面の機能と動き
拡大画像表示

そのほか、SaaS型の提供のためスモールスタートしやすい支払い形態であること、データ分析にまつわるほぼすべてのワークロードに適用できることもあわせて紹介された。

実際にSnowflakeを活用したユーザーは、84%が「競争優位性を獲得した」、96%が「管理の手間が削減された」、95%が「組織リスクの管理を改善し、サービスコストが削減された」とメリットを感じているという。

松下氏は、「Snowflakeのデータプラットフォームは、データウェアハウスやデータレイクなど様々なソリューションを提供する、“データクラウド”へのアクセスを提供するエンジンであることを覚えていただければと思います」とアピールして、セッションを締めくくった。


●お問い合わせ先

Snowflake株式会社
E-mail:japan@snowflake.com
URL: https://www.snowflake.com/

バックナンバー
データマネジメント2021一覧へ
関連記事

Special

-PR-

ネットワーク効果で価値を高める新コンセプト“データクラウド”と、データプラットフォーム「Snowflake」とは膨大なデータの分析結果をビジネスの意思決定や課題解決に活用すること、すなわち“データドリブン”を志向することは、今や企業において大きなテーマとなっている。データ分析にまつわるほぼすべてのワークロードに対応するSnowflakeは、企業が抱える課題を高いパフォーマンスで解決する。「データマネジメント2021」のセッションでは、Snowflakeの松下正之氏より、データウェアハウスを進化させた「データクラウド」のアーキテクチャが紹介された。

PAGE TOP