Lakebase のビジョンは正しい。誰が最初にそれを実現するのか？

Databricksがこの方向性を明確に示したことは称賛に値します。しかし、より難しい疑問が残ります。それは、実際にいつ準備が整うのかということです。

現在のDatabrickのLakebaseアーキテクチャは、脆弱なパイプラインと複数のデータコピーに依存しています。これはヒューマンスケールでのデータエンジニアリングとバッチ処理に最適化されており、毎秒数千のトランザクションを生成しながらリアルタイム分析を要求するAIエージェントには適していません。強力な一貫性、低レイテンシ、そして大規模な同時実行性を実現するには、根本的に異なるアーキテクチャが必要です。

だからこそ、本当の競争は、誰が最も優れたマーケティングマニフェストを持っているかではなく、実際に大規模な AI を実現するシステムを誰が提供できるかだと考えています。

Databricksが正しかった点

Lakebase のコンセプトは、現代のデータ システムを構築するすべての人がすぐに認識する実際の問題点に対処します。

• データサイロはイノベーションを阻害しています。企業は付加価値のないETLパイプライン、データコピー、そして複雑な統合に溺れています。AIモデルは運用データと履歴分析の両方にリアルタイムでアクセスする必要がありますが、アーキテクチャ上の摩擦が進歩を阻んでいます。
• AIはデータ消費パターンを根本から変えます。人間のユーザーは予測通りにデータにアクセスしますが、AIエージェントはそうではありません。数千もの分析クエリを数秒間同時実行しては消えてしまうこともあります。膨大なトランザクションを生成すると同時に、意思決定には複雑な分析的インサイトを必要とします。従来のシステムはこのような状況を想定して設計されていませんでした。
• オープンテーブル形式は避けられません。Delta LakeとIcebergは、ストレージ効率の向上だけでなく、戦略的な自由をもたらします。データがベンダー中立の形式で保存されていれば、何年も前に決定したアーキテクチャ上の決定に縛られることなく、ワークロードごとに最適なコンピューティングエンジンを適用できます。
• OLTPシステムとOLAPシステム間の摩擦は大きすぎます。システム間でデータを移動するたびに、レイテンシ、ストレージコスト、運用の複雑さといった負担が生じます。こうした負担を解消するプラットフォームは、根本的なメリットをもたらします。

Databricksは、これらの点を結びつけ、業界が進むべき方向を明確に描き出した点で称賛に値すします。問題は、彼らが描いているものを実際に誰かが構築できるかどうかです。

AIスケールに実際に必要なもの

大規模に AI システムを導入している企業と協力した結果、従来のデータ プラットフォームが提供できる範囲をはるかに超える要件があることがわかりました。

AIワークロードの実際のトランザクションスケール

AI駆動型システムは、驚異的な速度でデータを生成・消費します。レコメンデーションエンジン、自律エージェント、リアルタイム不正検知、トレーディングシステムは、数百万ものイベントを同時に取り込み、複雑な分析クエリを実行することがあります。Lakebaseは高同時書き込みをサポートしていますが、真のAIスケールにはシームレスな一貫性も不可欠です。

AIが信頼できるデータの一貫性

AIエージェントは正確な状態に依存しなければなりません。結果整合性に依存するレイクハウスアーキテクチャは、許容できないリスクをもたらします。LakebaseはACIDトランザクションとDelta Lakeへのデータ同期を提供しますが、自動化された意思決定を信頼するには、取り込みから分析までのエコシステム全体で厳格な一貫性を維持する必要があります。

真のゼロ摩擦データ移動

Lakehouseの約束は魅力的に聞こえます。データのコピーが1つあり、すべてのワークロードからアクセスできるのです。しかし、実際の仕組みを見てみましょう。データは分離されたOLTPデータベース群から生成され、Lakeストレージに取り込まれ、DatabricksやSnowflakeなどのコンピューティングエンジンがそのデータを処理レイヤーに取り込みます。これはゼロコピーではなく、複数の独立したストレージエンジンと追加のネットワークホップを経由することを意味します。LakebaseはDeltaとPostgres間のCDCを管理すると約束していますが、その裏では依然として脆弱な従来のCDCパイプラインが存在します。

レイク規模での効率的な更新

データレイクは従来、追記のみに対応していました。Delta Lakeは削除とマージをサポートしていますが、規模が大きくなるとパフォーマンスとコストが劣化します。Lakebaseはトランザクション書き込みとマージを明示的に実行でき、基盤となるシステムがブランチとストレージスナップショットをインテリジェントに処理します。しかし、ブランチのマージ、履歴修正、コンプライアンスに基づく削除は、ペタバイト規模の導入においては依然として複雑性をもたらします。

Postgresオプション

Postgres は、解決するために多大なコミュニティの投資を必要とする独自の AI 規模の課題に直面しています。

• AI エージェントの接続スケーリング(数千の同時クライアント、それぞれにメモリ オーバーヘッドあり)。
• WAL と単一ノードの制約のみに依存せずに書き込みスループットを分散すること。
• ACID セマンティクスを犠牲にしたり、DIY シャーディングに依存したりすることなく、ノード間で グローバルな一貫性を実現すること。

これらのアイデアは解決可能ですが、分散書き込み調整、軽量ブランチ、ハイパー同時実行サポートなどの機能にコミュニティからの大規模な投資が必要です。

実際に成果をもたらすアーキテクチャ

他社がまだ理論構築段階にある中、SingleStore はトランザクションおよび分析ワークロードを処理するのに十分な堅牢性を備えたフル機能のデータ プラットフォームを構築しており、AI を活用したアプリケーションの大規模かつ複雑な要件にも対応できます。

• オブジェクト ストレージから Iceberg テーブルと Delta テーブルを直接クエリするネイティブ オープン フォーマット統合。頻繁にアクセスされるデータをメモリ内に保持し、応答時間をミリ秒単位にするインテリジェント キャッシュを備えています。
• 自動化された意思決定に危険なギャップを生み出すアーキテクチャ上の妥協をすることなく、運用更新と複雑な分析クエリの両方にわたって強力な一貫性を維持する統合トランザクションおよび分析処理。
• コンピューティングとストレージの分離で問題となるネットワークのボトルネックがなく、ペタバイト単位のデータに対して分析クエリを実行しながら、トランザクションを生成する数千の同時 AI エージェントを処理できる超並列アーキテクチャです。
• 大規模なデータライフサイクルを効率的に管理し、アクセスパターンに基づいて高性能な運用ストレージとコスト効率の高いレイクストレージ間でデータを自動的に管理しながら、パフォーマンスを低下させることなくデータセット全体にわたる複雑な更新、削除、マージをサポートします。

重要な洞察は、AI 規模の要求には、統合レイヤーを通じてさまざまなアーキテクチャ パラダイムを橋渡ししようとする改造システムではなく、これらの統合ワークロード専用に設計されたアーキテクチャが必要であるということです。

現実検証：ビジョン vs. 実行

Databricksは、AI規模のデータインフラストラクチャのための最小限の実行可能な青写真を構想しています。しかし、ビジョンは方程式の一部に過ぎません。真のフロンティアは、現実世界規模での実行と、プレッシャーの下での測定にあります。

AIスケールで動作するプラットフォームの構築または選定を目指しているエンタープライズアーキテクトやスタートアップの創業者の方は、今すぐLakebaseを検討してみてください。しかし、AIエージェントが大規模な書き換えやリブランチを行い、10ミリ秒未満のレスポンスを要求する状況で、Lakebaseのパフォーマンスがどう変化するかについては、さらに詳しくご検討ください。

ビジョンは正しく、実際に成果をもたらすアーキテクチャを構築するための競争が始まっています。

データベースについてもっと詳しく知りたいですか？データベースの仕組みと、その背後にある最適化の選択肢について、詳細なコンテンツをお届けします。それまでの間、SingleStoreを無料でお試しください。