このシリーズのパート2では、アーキテクチャについて詳しく説明しました。リアルタイムデータ統合が実際にどのようなものか、ハイテクチームが必要とする5つの構成要素、それがデータスタックをどのように最新化するのか、そしてSingleStoreがスタックの中でどのような位置づけになるのか、といった点です。
この記事では、現場での作業について取り上げます。チームは実際にどのように移行を進めるのでしょうか？問題が深刻化して対策を講じる必要があると判断するにはどうすればよいでしょうか？そして、「単にシステムを一つ追加する」という単純な方法を避けた移行は、実際にはどのようなものになるのでしょうか？
準備ができているかどうかを知る方法
移行アプローチを実施する前に、問題が変更を正当化するほど深刻かどうかを問うことが重要です。以下の4つの診断質問をすることで、率直な答えを迅速に引き出すことができます。
データ集約型アプリケーションを開発するチームのための4つの診断質問：
- 単一のエージェントクエリが結果を返すまでに、いくつのシステムにアクセスするでしょうか？
- 同じデータに対する運用上の見解と分析上の見解が食い違うことはありませんか？
- AIエージェントのトラフィックが10倍に増加した場合、アーキテクチャはどうなるでしょうか？
- GPUコンピューティングはデータに対してどの位置にありますか？
これらの質問のうち2つ以上に不満足な回答が返ってきた場合、次の規模拡大イベントやAIの導入によって強制される前に、今すぐに統合について話 し合う価値があります。
実際にはどうなるのか
理論も役立ちますが、実例の方がより役立ちます。大規模ソフトウェアプラットフォームを運用し、このアーキテクチャのバリエーションを本番環境で実装している3つの組織を紹介します。
インターネット接続診断におけるグローバルリーダー - データベースを6つから3つに削減
この顧客は、パート1で説明したデータベースの乱立パターンが現実世界でどのように現れたかを示す明確な例であり、断片化されたデータスタックが運用上の複雑さを生み出していました。彼らは、データスタック全体で異なるユースケースのためにMySQL、BigQuery、Clickhouse、Redshift、SingleStoreを実行していました。それぞれが当時正当な理由で選択されたものでしたが、結果として6つのデータベーススタックに伴う断片化と運用コストの増加を招いていました。
移行が成功した要因は、適切なアプローチでした。つまり、代替案を提案する前に、まず現状をしっかりと評価したのです。全体像を把握し、HTAP機能（高頻度データ取り込みと高同時実行分析クエリの組み合わせ）が真の優位性を生み出す箇所を特定し、ビジネスに真の影響を与える部分のみを移行します。すべてを移行する必要はありません。
Epigen - ライブビデオでのリアルタイムベクトル検索
Epigenは、AI主導の環境で出現しつつある高度なデータ処理アプリケーションの一例として、ビデオストリーム上のリアルタイム顔認識にSingleStoreを使用しています。フレームは到着次第処理され、ベクトル化されてクエリが実行されます。ベクトル検索は、静的なインデックスではなく、ライブで継続的に更新されるデータに対して実行されます。
これは、マルチモーダルかつデータ近傍での演算処理を本番環境で実現するための構成要素です。このパターンでは、リアルタイムビデオ分析に必要な低遅延でストリーミングデータに対するベクトル類似性検索が求められます。取り込み、ベクトル化、および検索を複数のシステムに分散させると、リアルタイム分析を非現実的なものにするまさにその遅延が発生します。
Heap - 数十億件のイベントに対する高精度分析
Heapの事例研究は、多くのハイテク分析スタックが依存している「すべてを集約してクエリ可能にする」というパターンに対する有益な反論となります。大規模な集計はデータのクエリ可能性を高めますが、粒度を損ない、イベントとインサイトの間に遅延を生じさせます。
Heapのチームは、数十億件ものイベントを取り込み、高精度でクエリを実行することで、個々のユーザーインタラクションレベルで、現在までの質問に答えることができます。これにより、モデリング作業の完了を待つことなく、よりデータに基づいた意思決定が可能になります。分析は、事前に要約された近似値ではなく、運用データに基づいて行われるため、リアルタイムでよりデータに基づいた意思決定が可能になります。
移行の戦略 ― ビッグバンではなく、段階的アプローチ
効果的なアプローチは、特に最新のデータプラットフォームを統合する場合、計画的かつ段階的に進めることです。目標はスタック全体を刷新することではなく、価値を実証できる順序でホットパスを統合し、その後スコープを拡大することです。SingleStoreのハイテクソリューションセンターは、さまざまな業界やワークロードタイプにおける共通の出発点を網羅しています。
段階的移行 - 5つのステップ：
- まずは現状分析から始めましょう。
- 最も価値の高いホットパスのユースケースを特定します。
- 一度に1つのシステムずつ置き換えていくのが良いでしょう。
- ウェアハウスはそのまま残してください。
- SingleStoreを新たなサイロとして追 加することは避けてください。
最後に
ハイテクワークロードは、従来のアーキテクチャでは対応しきれないほどの要求を既に抱えていました。エージェント型AIは、並行処理能力、レイテンシの許容範囲、そしてエージェントが正確に動作するために必要なコンテキストの完全性といった点で、その限界を大幅に引き上げました。
アーキテクチャ上の対応策は、システムを追加することではなく、ホットパスを遮断することです。
データウェアハウスとデータレイクは、より広範なデータスタックの基盤となる構成要素として残ります。コンバージェンスレイヤー（継続的なデータ取り込み、マルチパターンクエリ、マシン規模の並列処理、マルチモーダルデータ、データ近傍でのコンピューティング）は、高速性、鮮度、AI対応性を必要とするあらゆる要素を処理します。
その変化は必ずしも一度に起こる必要はありません。しかし、次の規模拡大やエージェントによる展開によって強制される前に、議論を始める方が良いでしょう。
アーキテクチャについて話し合う準備はできていますか？
SingleStoreのソリューションチームは定期的にアーキテクチャレビューを実施しています。無料ですし、次の調達レビューや規模拡大イベントの前に知っておくべき重要な点を明らかにするのに役立ちます。ソリューションエンジニアにご相談いただくか、SingleStoreハイテクソリューションセンターをご覧ください。
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