[新製品・サービス]

2026年6月18日(木)日川 佳三、河原 潤（IT Leaders編集部）

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　米Databricks（データブリックス、日本法人：Databricks Japan）の「Lakehouse//RT」は、生データを保管するデータレイクと、整備済みのデータを高速に分析するデータウェアハウス（DWH）の特徴を兼ね備えたデータレイクハウスの新製品である。

　大規模なライブ運用データストリームを分析し、迅速なビジネス上の意思決定と自動化されたアクションを促進する。同時実行処理のボトルネックを発生させることなく、最新データと過去のログの双方を横断して同時にリアルタイムクエリーを実行できる（画面1）。

画面1：「Lakehouse//RT」のデータストリーム分析画面例（出典：米Databricks）
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　特徴は、新たに開発したクエリー実行エンジン「Reyden」を基盤に据え、Delta LakeおよびApache Icebergフォーマットのテーブルに対して、データの移動やコピーなしにミリ秒単位で応答できることである。

　「従来、低遅延かつ高同時接続数が求められるアプリケーションに対しては、レイクハウスとは別にクエリーに低遅延で応答するための専用システムを構築していた。しかし、この構成では、DeltaやIcebergのデータを別形式に変換してコピーする必要がある」（同社）。そのため、レイクハウス側でのデータ更新を同期する仕組みの構築・保守コストが生じるほか、複雑なクエリーに対する性能が劣化する。レイクハウス側のアクセス制御ルールを引き継げないため、ガバナンスの確保も難しくなるという。

　Lakehouse//RTは、Reydenクエリーエンジンの実装によって、これらの課題を解消する。データの変換もコピーも不要で、レイクハウス上のDeltaとIcebergテーブルに対して直接クエリーを実行できる。

　従来の分析エンジンは同期型で、1つのクエリーの完了を待って次のクエリーを処理する。Reydenは非同期型の実行モデルを採用し、複数のクエリーを並行処理するため、同時接続数が増えても遅延時間が跳ね上がりにくい。

　同社が行ったベンチマークテストでは、毎秒1万2000クエリーを100ms未満の遅延時間で処理。小規模データセットでは10ms程度、大規模データセットでも100ms未満で応答するという。

　Lakehouse//RTはコンピュートリソースの拡張も柔軟に制御できる。ウェアハウスのサイズを事前に選択する必要がなく、ワークロードに応じてコンピュートリソースを自動的に決定するオートサイジング機能を備えている。また、スケーリングもクラスタ全体ではなくノード単位で増減できるようにして過剰なリソース増強を防ぐ。

　早期導入企業の事例を紹介している。米シスコシステムズ（Cisco Systems）は、セキュリティ脅威情報の検索用途に試験導入し、応答時間を5倍改善したことを報告した。また、広告プラットフォームを提供する米Magniteは、毎秒数百件のクエリーを処理するダッシュボードにおいて主要クエリーの大半が200ms未満で応答するようになった。ルクセンブルクの宇宙通信企業SESは、数十億行規模のテレメトリデータを扱う運用ダッシュボードを従来比20倍に高速化し、クエリー専用システムの運用費も削減したという。