リアルタイムデータ統合：ハイテクチームがエージェント型AIのために構築しているアーキテクチャ

本シリーズのパート1では  、従来のデータウェアハウスがハイテクなワークロードに対応できない理由を説明しました。問題は構造的なものであり、バッチ優先設計、同時実行制限、スタックの乱立、そして運用上の行動を密かに阻害するコストモデルなどが挙げられます。これらの問題に心当たりがある方は、ぜひこの記事をお読みください。

これはアーキテクチャに関するものです。具体的には、リアルタイム統合データアーキテクチャが実際にどのようなものか、適切な構成要素は何か、そしてSingleStoreがその中で正直なところどこに位置づけられるのか、ということです。

以降の定義の要点として、 リアルタイムデータ統合とは、データ取り込み、運用分析、リアルタイム分析、AIによるデータ取得がすべて同じライブデータ上で動作するプラットフォームアーキテクチャであり、遅延、ドリフト、脆弱性の原因となる段階的なマルチシステムホットパスを排除するものです。これは、すべてを支配する単一のデータベースではありません。これは意図的に設計されたアーキテクチャパターンであり、ハイテクワークロードにおいてはもはや選択肢ではなく必須です。

AIがハイテクチームのあり方を変える理由

AIワークロードが登場する以前から、ハイテク企業は従来のアーキテクチャの限界に挑戦していました。継続的なテレメトリ、高頻度のイベントストリーム、1秒未満のSLA、そして数千件に及ぶ同時API呼び出しは、バッチ処理を優先する設計の限界をすでに露呈させていました。

AIは、アクセスパターンの変化という点で、これらの限界を無視できないものにしました。

人間ユーザーからのクエリが1分間に5～20件程度というのは、ほとんどのデータウェアハウスのアーキテクチャが想定している負荷パターンです。

AIエージェントによる毎分数千件の処理（並列処理、ファンアウト、リアルタイム処理）では、遅延は一切許容されません。エージェントワークフローを支えるセマンティックレイヤーは、ダッシュボードアナリストが黙って受け入れているような遅延を許容できません。

さらに、特に意思決定が自動化されているハイテク環境では、ハルシネーション問題も深刻です。AIエージェントが、ベクトルストア、トランザクションデータベース、スケジュールに基づいて更新されるデータウェアハウスに分散された不完全または古いデータを照会すると、欠落したコンテキストを補うために、もっともらしい応答を生成します。その結果、応答が遅くなるだけでなく、マシン速度で、大規模に、自信満々に間違った応答が生成されてしまうのです。

ハイブリッド検索が重要な理由はここにあります。ベクトル類似性検索、全文検索、リレーショナル結合、集計を単一のクエリで実行できるプラットフォームはごくわずかです。リアルタイムのパーソナライゼーション、テレメトリにおける異常検知、最新の運用コンテキストを必要とするエージェントワークフローなど、高度なAI検索ユースケースにおいては、これはあれば便利な機能ではなく、必須要件です。SingleStoreが構造化データと非構造化データの両方を単一のクエリでハイブリッド検索する方法をご覧ください 。

リアルタイムデータ統合とは何か、そして何ではないのか

構成要素について説明する前に、このパターンが何であり、何でないのかを明確にしておくことが重要です。「すべてを置き換える単一のデータベース」として過剰に宣伝されている一方で、「単なる高速キャッシュ」として過小評価されているのも見てきました。どちらも正しくありません。

これは一体何なのか？：

• ステージングの遅延なし： テレメトリ、イベントストリーム、デバイスログは到着した瞬間にクエリ可能 - 取り込みと提供の間に変換ステップは不要

• 集約、ポイント検索、分析スキャン、ベクトル検索、ハイブリッド検索など、あらゆるクエリパターンに対応する単一のエンジン - システム間のルーティングは不要

• マシン規模での並行処理： ダッシュボードのトラフィックではなく、毎秒数百から数千の同時クエリに対応できるサイズ
• システム間結合なしのマルチモーダルデータ： 構造化データ、半構造化データ、ベクトルデータを同一ストアに格納 - 1回のラウンドトリップで完全なコンテキストを取得

これは何ではないか：

• データウェアハウスやデータレイクの代替品 – これらは依然として履歴データの深さ、コンプライアンス、長期的な分析を担っています
• スタック全体を置き換える単一のデータベース
• ビッグバン移行 - レイテンシが実際のビジネスリスクを生み出すホットパスのユースケースから始め、アーキテクチャを検証し、その後に拡張する

エンタープライズハイテクスタックにおける位置づけ

ウェアハウスとレイクは、基盤となる深さを処理します。その上に位置するコンバージェンスレイヤーは、速度、つまりデータ分析、エージェント、ユーザー、APIが参照する高速なライブサービスレイヤーを処理します。これがハイテクワークロードパターンにどのように適合するかについて、  SingleStoreのハイテクソリューションページ で最も一般的な出発点について説明しています。

5つの構成要素

このパターンに関してハイテクチームと協業する際、毎回同じ5つの機能が要件として挙げられます。これらはSingleStore固有のものではなく、アーキテクチャが機能するために必要なものです。

1. 段階的な遅延のない連続取り込み

ハイテクワークロードにおいて、データは周期的なイベントではありません。ストリーミングデータとテレメトリは継続的に流れます。クリックストリームイベントは毎秒数百万件のペースで発生します。製造ログはETLジョブのために一時停止することはありません。バッチアーキテクチャに組み込まれたステージング遅延（取り込み、ランディング、変換、ロード、そして配信）は、リアルタイムシステムでは許容できない意思決定時間を浪費します。

2. 1つのエンジンで複数のパターンのクエリをサポート

現代のストリーミングアーキテクチャ環境では、スタックの乱立はここから始まります。異なるクエリパターンが異なるシステムにルーティングされます。OLTPの読み取りはPostgresへ、分析はデータウェアハウスへ、ベクトルはベクトルデータベースへ、全文検索はElasticsearchへ。それぞれの決定は個別には理にかなっています。しかし、これらが組み合わさると、単一のエージェントワークフローが結果を返すまでに4つのシステムを経由することになります。ホップごとにレイテンシが増加し、境界ごとに潜在的な整合性障害が発生します。

3. 並行処理は人間ではなくマシン向けに設計されている

ハイテクチームでの経験から言うと、システムを実際に破壊するのはデータ量ではなく、同時実行性です。アナリストが1人なら問題ありません。しかし、エージェント、バックグラウンドジョブ、ユーザーリクエストからの同時API呼び出しが1000件に達すると、データウェアハウスを基盤とするアーキテクチャは性能が低下し始めます。最初の問題が発生してからではなく、最初からエージェント規模の同時実行性を考慮して設計すべきです。

4. システム間結合のないマルチモーダルデータ

実際のAIによる情報検索では、単一のデータタイプで処理されることはほとんどありません。顧客サポートのコンテキストを取得するエージェントは、 構造化データとベクトルデータの両方を横断するハイブリッド検索 （過去のチケットに対する類似性検索、アカウント階層に対する関係フィルタ、使用状況テレメトリとの結合など）を必要とする場合があり、しかもそれらすべてを100ミリ秒以内に処理する必要があります。各データタイプが異なるシステムに存在する場合、これはオーケストレーションの問題となります。単一のマルチモーダルストアであれば、クエリは1つで済みます。

5. データに近接した計算処理

取り込み時にベクトル化、エンリッチメント、またはモデル推論を実行するハイテクチームにとって、データに対する計算処理の配置は重要です。外部のGPUサービスへのネットワーク往復ごとにレイテンシが増加し、規模が大きくなるにつれてその影響は大きくなります。効果的なパターンは、データプレーン内に計算処理を配置することです。つまり、取り込み時にエンリッチメントを行う関数を、処理対象のデータと同じ場所に配置するということです。

5つの構成要素を一覧で確認 - ハイテクチームがアーキテクチャを構築する前に必要なもの：

• 連続取り込み - ランディングした瞬間をそのまま体験、準備段階なし
• マルチパターンクエリ - 集計、ルックアップ、ベクトル、ハイブリッド - 単一エンジン、ルーティングなし
• マシン規模の並列処理 - 毎秒数百から数千のクエリ
• マルチモーダルデータ - 構造化データ、半構造化データ、ベクトルデータを1つのストアに格納
• データに近い場所での計算 - データプレーン内でのGPU、エンリッチメント、ベクトル化

SingleStoreがこのアーキテクチャにどのように適合するか

SingleStoreには、これらの構成要素に直接対応する特定の機能があります。それらが具体的にどのような機能なのか、そしてプラットフォームがスタックの中でどのような位置づけにあるのかを、率直に説明したいと思います。

HTAPエンジンとUniversal Storage

基盤となるのは、  HTAPエンジン（ハイブリッド・トランザクション／分析処理）です。これにより、SingleStoreは、同じデータに対して高頻度の書き込みと高並行性の分析読み取りを同時に処理できます。ほとんどのデータベースは、どちらか一方に最適化されています。SingleStoreのUniversal Storageは、特許取得済みのアーキテクチャであり、数百人の同時ユーザーによる並列ミリ秒単位のデータ取得と、高度なデータ取り込みに必要な書き込みスループットを、大規模環境でも実現します。

単一のクエリでハイブリッド検索

SingleStoreは、 ベクトル類似性検索、全文検索、リレーショナル結合、および集計を単一のクエリでサポートします 。これらはアプリケーション層で個別の機能として組み込まれるのではなく、単一の実行パスで実現されます。検索精度とレイテンシの両方が重要なエージェントワークロードにおいては、これによりオーケストレーションの複雑さが大幅に軽減されます。

Aura - プラットフォームに組み込まれたGPU対応コンピューティング

SingleStore Auraは、Heliosプラットフォームに組み込まれたサーバーレスのGPU対応コンピューティングサービスで、AIやアプリケーションのワークロードをデータと直接連携させて実行できます。Auraは、データを外部のGPU環境に送信するのではなく、データプレーン内にコンピューティング機能を持ち込みます。Auraは以下の5つの機能を提供します。

• Aura Analyst - AIを搭載したデータアナリスト。自然言語による質問を、管理されたSingleStoreデータに対する正確なSQLに変換し、説明可能なインサイトを数秒で返します。
• GPU を活用したNotebook - データ移動なしで Python や SQL の探索、特徴量エンジニアリング、機械学習/AI ワークロードを実行できる、SingleStore と共存するオンデマンドの CPU/GPU ランタイムを備えたマネージド Jupyter Notebook。
• モデルホスティング - LLMおよび埋め込みモデル用のマネージド推論エンドポイントにより、ホストされているモデルまたは独自のモデルをAura内で実行し、低遅延で、ライブデータに対してリージョン内でのスコアリングを実行できます。
• クラウド関数 - Lambda スタイルの JWT で保護されたサーバーレス関数で、Notebookまたは Python のロジックを REST API として公開し、データ取り込み時のリアルタイムのエンリッチメント、データに近い場所でのベクトル化、およびデータプレーン内でのイベント駆動型の意思決定を可能にします。
• Python UDF (Pythonユーザー定義関数）は、Auraコンテナ内で実行されますが、SQLから呼び出されるため、スコアリング、ベクトル化、軽量推論などのカスタムロジックがETLホップなしでSingleStoreデータプレーンで実行されます。

正直なポジショニング

SingleStoreはデータウェアハウスそのものではありません。データウェアハウスの上位に位置する統合レイヤーです。

• このウェアハウスは、これまで得意としてきたこと、つまり過去のデータ深度、コンプライアンス、長期的な分析を引き続き行っています。
• SingleStoreは、継続的なデータ取り込み、リアルタイム配信、リアルタイム分析、ハイブリッド検索、高並行性AI検索といった、ホットパスを処理します。
• 目標はウェアハウスを置き換えることではなく、 それをホットスポットから取り除くことです。
• ホットパス上のシステム数が少ないほど、レイテンシー、ドリフト、コストが削減され、どの数値が正しいかについての意見の相違も少なくなります。

次に何が起こるのか

本シリーズの第3部では、このアーキテクチャが実際にどのように機能するのかを詳しく解説します。既に移行を完了したハイテク企業の事例、開始前に確認すべき診断上の質問、そしてSingleStoreを統合システムではなく単なる別のシステムとして追加してしまうという落とし穴を回避するための段階的な移行アプローチについて説明します。

SingleStoreがリアルタイムのハイテクアーキテクチャをどのように支えているかをご覧ください。

SingleStore Hi-Techソリューションセンターで構成要素を詳しく調べたり 、 ソリューションエンジニアに具体的なスタックについて相談したりしてください。