昨日のアーキテクチャでは今日のリアルタイムの要求を解決できない
企業はかつてないほど多くのデータ、ツール、そしてアーキテクチャの選択肢を手にしています。しかし、多くの企業ではダッシュボードの遅延、AIアシスタントの古いコンテキストでの動作、そして顧客体験の停滞といった問題が依然として残っています。
理由は簡単です。現代のデータ アーキテクチャのほとんどは、リアルタイム エクスペリエンスではなくバッチ分析用に構築されているからです。
私たちは、BIとレポート作成向けに構造化され、ガバナンスが確立されたデータウェアハウスからスタートしました。その後、機械学習と半構造化データのための低コストのストレージと柔軟性を提供するデータレイクが登場しました。そして今、レイクハウスが最新の進化形として登場し、両方の長所を融合させています。
Gartner社の最近のレポート「データ ウェアハウス、レイク、レイクハウス、ハブの使用に関するトップ プラクティス」によると、組織は複雑な分析ニーズを満たすために複数のアーキテクチャ パターンを組み合わせるケースが増えています。
これは賢い基盤ですが、欠けているものがあります。
このレポートでは、リアルタイムのパフォーマンスについてはほとんど触れられていません。
ストリーミングの取り込み、低遅延のクエリ、高い同時実行性、AI アプリケーションの提供など、今日のデジタル エクスペリエンスとインテリジェント システムにとって重要な機能についてはほとんど議論されていません。
レイクハウスは強力な統合パターンですが、リアルタイム用に構築されたものではありません。
データアーキテクチャの進化
アーキテクチャ | 何を解決するのか | 何が欠けているのか |
データウェアハウス | 構造化分析とBI | リアルタイムの取り込み、半構造化データ、高い同時実行性、スケーラビリティ |
データレイク | 多様なデータタイプに対応する柔軟なストレージ、スケーラビリティ | ガバナンス、速度、クエリパフォーマンス、使いやすさ（SQL 機能が貧弱） |
レイクハウス | ウェアハウスとレイクの機能を統合 | リアルタイム応答性、AI/ML推論、アプリケーション統合 |
これらはそれぞれ価値がありますが、ユーザーやアプリケーションがますます要求するレベルでリアルタイムのデータ エクスペリエンスを提供するように構築されているものはありません。
Gartnerがシステム間の共有とオーケストレーションを一元化する手段として強調しているデータハブにも注目すべきです 。ハブはアーキテクチャの進化における次のステップとしてではなく、接続性とガバナンスを向上させるために設計された隣接パターンとして捉えるべきです。ハブはデータの移動を簡素化できますが、パフォーマンスギャップを解消したり、真のリアルタイムエクスペリエンスを実現したりすることはできません。
Gartnerのアーキテクチャの組み合わせに関する見解
Gartnerはレポートの中で、ユースケースに基づいてウェアハウス、レイク、レイクハウス、ハブを組み合わせることを推奨しています。
- ガバナンスされた BI のためのウェアハウス
- 柔軟なストレージと ML のためのレイク
- 統合分析のためのレイクハウス
- オーケストレーションとガバナンスのハブ
これは分析基盤を構築するための賢明なアドバイスです。
しかし、このブループリントには、リアルタイムの有効化というレイヤーが欠けています 。
ストリーミング データを取り込み、即座にクエリを実行し、AI を活用したアプリケーションに最新の低レイテンシの結果を提供する機能がありません。
これは単なるギャップではなく、戦略的な盲点です。さらに悪いことに、これらのシステム間でデータを移動する必要がある場合、パフォーマンスが低下し、複雑さが増し、これらのアーキテクチャが実現することを目指していた俊敏性が損な われることがよくあります。
既存のアーキテクチャが不十分な点
レイクハウスや統合データ プラットフォームを使用しても、ほとんどのアーキテクチャでは次のものをサポートすることができません。
ギャップ | なぜそれが重要なのか | あなたが経験すること | ビジネスへの影響 |
リアルタイム取り込み | ストリーミングとイベント駆動型データに必要 | 遅れた洞察、古いコンテキスト、遅れた顧客体験 | 誤った意思決定、機会の損失、市場投入までの時間の遅延 |
低レイテンシ クエリ | 運用アプリとAIの応答性に必要 | ダッシュボードの動作が遅く、UX が悪く、意思決定が遅い | 顧客の不満、生産性の低下、競争上の不利 |
高い同時実行性 | チームやアプリをまたいだ大規模な使用をサポート | クエリの遅延、スロットリング、SLAの未達 | アプリの拡張性の欠如、ピーク需要時の収益損失 |
AIアプリケーションサービス | AIシステムには高速な推論と検索が必要 | LLM は古い回答やアプリ内での不適切な推奨を返す | AIへの信頼の低下、導入率の低下、顧客の信頼の喪失 |
マルチモーダルデータアクセス | 現実世界のアプリは、構造化データ、時系列データ、ベクトルデータ、半構造化データにまたがる | 複雑なスタック、脆弱なパイプライン、高い運用コスト | インフラコストの上昇、イノベーションの鈍化、脆弱なシステム |
Databricks や Snowflake の実装を含むほとんどのレイクハウス実装は、大規模環境での速度ではなくバッチ分析用に設計されています。
SingleStoreがリアルタイムのギャップを埋める方法
SingleStoreは、既存のウェアハウスやレイクハウスを置き換えるものではありません。オープン性や拡張性を損なうことなく、不足しているパフォーマンスレイヤーを提供することで、既存のアーキテクチャを補完するように設計されています。
Snowflakeと共に使用
- Snowflakeを記録システムとして維持する
- SingleStore を使用して、リアルタイムのクエリ、ダッシュボード、AI ルックアップを提供します。
→ ビジネス成果: リーダーは昨日のレポートではなく、最新の洞察に基づいて意思決定を行います
Databricksと共に使用
- データサイエンスとモデル開発にDatabricksを使用する
- SingleStore で推論ワークロードと AI 出力をリアルタイムに提供
→ ビジネス成果: AI主導のエクスペリエンスが即座に反応し、顧客のエンゲージメントを維持
Apache IcebergまたはDelta Lakeと共に使用
- オープンフォーマットでデータを保存する
- SingleStore の高性能エンジンを使用して、高速にクエリを実行し、操作する
- ビジネス成果: 低レイテンシエンジンの応答性を備えた Iceberg のオープン性を獲得
結果: 保存データとリアルタイム インテリジェンス間のシームレスなブリッジが実現し、最新のデータを使用して AI、アプリケーション、意思決定を強化できます。
最終的な考え：レイクハウスは最終目的地ではない
Gartnerのガイダンスは、現代のデータ戦略の強固な基盤を提供します。しかし、それは主にバッチ処理、オフライン分析、集中型レポートに最適化された世界を反映しています。
今日のリアルタイムの AI 主導の状況では、それだけではもはや不十分です。
SingleStore は、アーキテクチャ上の盲点を埋め、既存の機能に加えて、リアルタイムの取り込み、ミリ秒単位のクエリ速度、高同時アクセスを実現します。
これまで構築したものを置き換えることが目的ではありません。今日のアプリケーションが要求するリアルタイム パフォーマンスを提供することが目的です。
よくある質問
