Snowflakeが遅すぎる？大規模なリアルタイムパフォーマンスを実現

リアルタイムパフォーマンスのギャップ（そしてそれが解消されない理由）

現在、データ スタック内で実際に何が起こっているのかについて話しましょう。

おそらく、あなたの朝はこんな風に始まるでしょう。営業は 顧客インサイトを得るためのリアルタイム分析を求めています 。製品部門は瞬時に反応するインタラクティブなダッシュボードを必要としています。AIアプリケーションは、常に最新のデータを必要としています。一方、Snowflakeの料金は、本来想定されていないワークロードにコンピューティングリソースを投入するたびに増加の一途を辿っています。

症状はどこにでも見られます:

• ユーザーにインターネット接続を疑わせる顧客ダッシュボード
• 古いコンテキストを提供するAIアプリケーション
• リアルタイムの需要を満たすために規模を拡大すると、ウェアハウス コストが急上昇します

エンジニアリングチームは、データを「十分な速さ」で取得するためだけに、ますます複雑なパイプラインアーキテクチャを構築しています。ここで不快な真実をお伝えします。 これはSnowflakeの問題ではなく、ワークロードのミスマッチの問題なのです。

Snowflakeは、大規模分析、複雑な変換、そしてBIダッシュボードの強化に優れています。まさにデータウェアハウスのMVPと言えるでしょう。しかし、ミリ秒単位のレスポンスが求められる顧客向けアプリケーションや経営幹部向けアプリケーションにSnowflakeを活用させるとなると、どうでしょう？それはまるでF1レースに18輪トラックで参戦するようなものです。貨物輸送には最適ですが、ヘアピンカーブには到底耐えられません。

現代的なアプローチ: Snowflake + SingleStore + Iceberg

先見の明のある組織は、ある優れた方法を思いつきました。それは、1 つのプラットフォームにすべてを実行させるのではなく、 専用のデータ スタックを構築することです。

このアプローチでは、

• Snowflake は、BI、バッチ分析、履歴レポート、モデル トレーニングなど、優位に立つように設計されたすべての機能を強化し、独自の道を歩んでいます。

• SingleStore は、高速取り込み、インタラクティブ SQL、ミリ秒単位の応答、運用アプリケーションを提供するリアルタイム エンジンになります。

• Apache Iceberg は、2 つの間のオープン ブリッジとして機能します。

• これらを組み合わせることで、 1つのツールですべてを実行しようとする複雑さを排除した完全なソリューションが実現します。

次のように考えてみましょう:

🏢 Snowflake = 分析基盤 → 振り返りの洞察

⚡  SingleStore = リアルタイムレイヤー → 即時アクション

スピードが本当に重要になる場所（ネタバレ：今はどこにでもある）

このアーキテクチャの変更によって最も大きな違いが生まれる場所について具体的に見てみましょう。

インタラクティブな顧客ダッシュボード：ユーザーは 「読み込み中にコーヒーでも飲んでください」といった応答ではなく、 1秒未満の応答を期待しています。製品ダッシュボードにリアルタイムの指標を表示する必要がある場合、バッチ処理を待つことはもはや選択肢ではありません。

AIと検索アプリケーション：検索拡張生成、レコメンデーションエンジン、インテリジェント検索など、現代のAIアプリケーションは最新のデータに即座にアクセスする必要があります。関連性のコンテキストウィンドウは、 数時間ではなく数秒単位で測定されます。

顧客向け分析：外部ユーザーは ダッシュボードの速度低下に全く我慢できません。こうした需要に応えるためにSnowflakeウェアハウスを拡張すると、すぐにコストがかさみ、根本的なレイテンシの問題は解決されません。

運用上の意思決定：不正検出、動的価格設定、パーソナライゼーションなど、これらのワークロードには、単に高速なだけでなく、 一貫して高速なデータが必要です。ミリ秒単位の精度が重要となる状況では、アーキテクチャの選択が競争優位性につながります。

リアルタイムレイヤーを追加するためのプレイブック：思ったより簡単です

「でも、これは大規模なアーキテクチャの見直しのように聞こえる」とあなたはおそらく考えているでしょう。

意外な展開：そうではない。

ほとんどのチームは わずか数週間で劇的な改善を実感しています。典型的な改善の流れは以下のとおりです。

第1～2週: 簡単に達成できる目標を特定する

• 影響度の高いユースケースを 1 つまたは 2 つ選択します (通常は顧客ダッシュボードまたはリアルタイム アラート)
• 現在のデータフローと問題点をマッピングする
• ベースライン パフォーマンス メトリックを取得する

第3～4週: リアルタイムレイヤーの設定

• データ同期をオンにする:
• ユースケースに合わせて SingleStore で初期モデル / パイプラインを構築する
• 接続性と1秒未満の鮮度を検証

第5～6週: 導入と検証

• リアルタイムアプリケーションを起動する
• パフォーマンスの改善（レイテンシ、同時実行性、コスト）を測定する
• ユーザーからのフィードバックを集める（嬉しいサプライズを用意する）

進行中: 結果に基づいて拡大

• 効果的なものに基づいて、ユースケース（推奨事項、不正行為スコアリングなど）を追加します。
• データフローとモデルを最適化する
• ROIをまとめ、次のフェーズのロードマップを作成する

一番良かった点は…

• これは実験的な技術ではありません。何百もの企業がすでに Snowflake + Iceberg + SingleStore を本番環境で実行しています。
• 統合パターンは文書化されており、SDK とコネクタは実戦テスト済みで、コミュニティはアクティブです。

要点:  Iceberg がオープン ブリッジとして機能し、SingleStore がミリ秒レベルの速度を提供することで、フォークリフトによる再構築なしで、多くの場合 6 週間以内に、リアルタイム エンジンを Snowflake 資産にボルトで固定できます。

なぜこれが機能するのか（構築したものを壊すことなく）

このアプローチが非常に実用的である理由は次のとおりです。

既存の投資はそのまま維持されます：Snowflakeのレポート、BIダッシュボード、分析ワークフローはすべてそのまま維持されます。何も壊れず、再構築する必要もありません。

使い慣れたテクノロジー：SingleStoreは標準SQLを使用し、既存のBIツールと統合できるため、チームの再トレーニングは不要です。Snowflakeを使えるなら、SingleStoreも問題なく使えます。

実証済みのパターン: リアルタイムのデータ同期、アーキテクチャ パターン、展開戦略など、難しい部分は他のチームがすでに理解し、解決策を文書化しています。

段階的な導入：まずは1つのユースケースから始め、価値を実証し、その後拡張していきます。大規模な移行や、全面的な置き換えの不安もありません。

結果：全員が勝者

このアーキテクチャを実装するチームは通常、次のことを実感します。

• ダッシュボードの応答時間が 10 倍高速化  (ユーザーは実際にダッシュボードを再び使用することを好みます)

• 不適切なワークロードをオフロードすることで、Snowflakeのコンピューティングコストを50%削減

• 新しいリアルタイム機能の開発に数か月ではなく数週間を費やす
• エンジニアリングチームの満足度が高まり、アーキテクチャの制限と格闘する時間が短縮される
• より良いユーザーエクスペリエンスはより良いビジネス成果につながる

そしておそらく最も重要なのは、 データ インフラストラクチャに、本来の目的とは異なることを実行させようとするのをやめることです。

物理学との戦いをやめる準備はできましたか?

ダッシュボードが読み込まれるのを待ったり、AI アプリケーションが古いデータを提供するのを見たり、リアルタイム機能の構築に数か月かかる理由を説明したりすることにうんざりしているのであれば、別のアプローチを検討する時期かもしれません。

解決策は、うまくいっているものを放棄することではなく、欠けているものでそれを補うことです。

貴社の具体的な状況をマッピングし、他のチームが同様の課題をどのように解決したかを具体的にご説明いたします。30分で、リアルタイムパフォーマンス実現への最短ルートを特定し、実用的な実装計画を策定いたします。

適切な仕事に適切なツールを使用すると、何が可能になるかが明確になります。

[→リアルタイムアーキテクチャレビューのスケジュール設定]

SingleStore と Snowflake を組み合わせた、十分にテストされたパワーを確認してください。 ユーザーはダッシュボードを開くたびに、インターネットが壊れているのではないかと心配する必要がなくなります。