データレイクハウスはリアルタイムの期待によって再定義されています

データプラットフォームの進化に伴い、リアルタイム分析に対する期待も変化しています。レイクハウスアーキテクチャは統合ストレージとガバナンスの共通基盤となっていますが、多くの組織は真の試練は統合ではなく、本番環境のワークロードにおいて一貫した低レイテンシのパフォーマンスを提供することにあると気づき始めています。

最近リリースされた 「データレイクハウスの状況（2026年第1四半期、Forrester Research, Inc.、2026年2月3日）」レポートは、この方向性を明確に捉えています。「レイクハウスアーキテクチャにより、ストリーミングデータの継続的な取り込みと分析が可能になり、組織はコンテキストの関連性を保ちながら情報に基づいて行動できるようになります。」

この期待は今や中心的なものとなっています。チームはストリーミングデータを単にストレージに保存するのではなく、すぐに使えるようにしたいと考えています。しかし実際には、継続的な取り込みだけではリアルタイムシステムを保証することはできません。高い同時実行性、トランザクション更新、運用分析が加わると、低レイテンシの実行を維持することは困難になります。エンジニアが直面する問題には、負荷がかかった際の脆弱なパイプライン、調整を必要とする同一データの複数のコピー、そしてワークロードの要求が高まるにつれてレイテンシと一貫性の限界が見え始めるバッチ処理を中心としたアーキテクチャなどがあります。

リアルタイムAIワークロードに実際に必要なもの

大規模なチーム構築に携わった経験から、エンジニアがレイクハウス基盤上でリアルタイムパフォーマンスを実現しようとすると、常に 4 つの要件が浮かび上がります。

ストリーミング取り込みと同時実行における予測可能な実行。レイクハウスは大量のデータをオブジェクトストレージに格納するのに非常に優れていますが、リアルタイムワークロードは、インタラクティブクエリ、運用ダッシュボード、アプリケーション向けトラフィックといった、逆方向からの負荷をもたらします。継続的な取り込みと並行して実行されるこれらのトラフィックです。継続的な取り込みは、オブジェクトストレージに小さなParquetファイルを安定してストリーム化する傾向があり、メタデータのオーバーヘッドが増加し、圧縮と書き換えサイクルに多くの作業が費やされます。このような環境では、レイテンシーはスキャン速度よりも、エンジンが継続的なバッチメンテナンスなしで同時実行時に予測可能なパフォーマンスを提供できるかどうかに大きく左右されます。
オフライン分析を超えて維持される一貫性。多くのレイクハウスワークロードは、結果整合性と非同期更新が許容されるバッチユースケースから始まります。リアルタイムAIシステムは異なります。フィーチャストア、エージェントワークフロー、運用上の意思決定では、クエリが現在のシステム状態を反映することが求められます。これは、後から圧縮や遅延クリーンアップによって調整されるものではありません。
生データからサービス提供までのよりシンプルなパス。多くの導入環境では、「統合プラットフォーム」は依然として、脆弱なデータ取り込みフレームワーク、複数のテーブルコピー、そしてレイテンシを補うために構築された下流のサービス提供レイヤーに囲まれています。各ホップは運用上のオーバーヘッドと新たな障害モードをもたらします。リアルタイムアーキテクチャは、データ取り込みからクエリ、そしてアプリケーションへのパスが直接的である場合に最も効果的に機能します。
継続的な書き換えを必要としない効率的な更新とマージ。オブジェクトストレージ形式は追記型のワークロード向けに最適化されていますが、実際のアプリケーションでは追記型のみで動作することは稀です。顧客情報の変化、不正行為の兆候の進化、埋め込みの更新、そして機能の継続的な更新が不可欠です。データレイクハウスシステムでは、こうしたパターンは、ファイルレイアウトのパフォーマンスを維持するための、コストのかかるマージ操作や継続的な圧縮作業につながることがよくあります。AIの規模では、更新をサポートするためだけにParquetデータを書き換えることは、バッチ指向の基盤における最も明確な限界の一つとなります。

低レイテンシ実行向けに設計されたレイクハウスエンジン

SingleStore のアーキテクチャは、これらの要件を念頭に置いて設計されました。トランザクションワークロードと分析ワークロードを統合実行エンジンで処理し、継続的な取り込み、大規模クラスターへのスケーリング、そして従来のアプローチを複雑にする中間パイプラインのレイヤーなしで強力な一貫性の維持を実現します。

これは、レイクハウスシステムがAI主導のワークロードを担う際に特に重要です。AI主導のワークロードでは、ストレージと同様に鮮度とサービスパフォーマンスが重要になります。Forresterの 「データレイクハウスの現状」 レポートは、重複の削減がこの移行の中心にあることを強調しています。「データの移動と重複を排除することで、モデルが最新かつ完全なデータセットでトレーニングされることが保証されます。」

システムが統合されたランタイム内でデータの取り込み、実行、そして配信を内部化することで、クエリの高速化だけでなく、運用の複雑さも軽減されます。個別の同期ツールや監視ツールを用いて、データレイクにデータを供給する独立したOLTPデータベースを管理する代わりに、チームは最新の一貫性のあるデータを即座に利用できるアプリケーションやモデルの構築に集中できます。

リアルタイムは今やレイクハウスの期待値

レイクハウスは標準的なインフラストラクチャパターンになりつつありますが、ビジネス成果をもたらすシステムはリアルタイムで実行できるシステムです。ストリーミング取り込み、インタラクティブ分析、AIサービスはすべて、オブジェクトストレージファーストのアーキテクチャが本来設計されていた範囲を超えています。要点は明白です。レイクハウスを基盤として扱いつつ、運用ワークロードを書き換えや遅延更新のサイクルに陥らせることなく、継続的に取り込み、クエリを実行し、更新できる実行エンジンを選択することです。これこそが、本番環境でリアルタイムのインサイトを実現する鍵です。

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