企業がデータ駆動型の業務に完全に移行するにつれてデータレイク膨大なビジネスデータを処理するためのインフラストラクチャとして、長年利用されてきました。しかし、多くの企業が実践において次のような問題に気づき始めています。
「データが S3 に保存できるという事実は、データが使用可能であることを意味するものではありません。」
従来のデータ レイクは、テーブル構造の進化の難しさ、更新と削除のコストの高さ、複数のエンジンからの同時アクセスによる競合の発生、履歴データの追跡が不可能なことなどの問題により、徐々に新たな技術的負担になりつつあります。
このような背景から、アパッチアイスバーグ これは徐々に AWS が公式にサポートする最新のデータレイクテーブル形式の 1 つになりつつあり、それを中心に構築されるデータは... AWS アイスバーグソリューションこれは、エンタープライズ データ プラットフォームのアップグレードにとっても重要な方向性になりつつあります。
AWS Iceberg とは何ですか?
まず最初に明確にしておきたいのは次の点です。
AWS Iceberg は個別の AWS サービスではありません。
よく言われること AWS アイスバーグこれはAWSクラウド上で稼働することを意味し、 Apache Iceberg テーブル形式次のような複数の AWS ネイティブサービスを組み合わせた最新のデータレイクアーキテクチャ:
- アマゾンS3基盤となるデータストレージ
- アパッチアイスバーグ表形式とメタデータ管理仕様
- AWS Glue データカタログ統合メタデータカタログ
- Amazon Athena/EMR/Redshiftクエリおよび計算エンジン
このアーキテクチャは、データ レイクの低コストと高いスケーラビリティを維持しながら、データ ウェアハウス レベルに近い管理機能と一貫性機能を導入します。
従来のデータレイクがますます「使いにくく」なってきているのはなぜでしょうか?
多くの企業では、従来のデータ レイクは一般的に次のような特徴を持っています。
S3 + Parquet + Hive メタストア
このモデルは初期段階では非常に効果的でしたが、データの規模とビジネスの複雑さが増すにつれて、徐々に問題が浮上しました。
- 追加のみサポートされており、更新や削除は非常に困難です。
- パーティション設計に欠陥があると、後で調整することはほぼ不可能になります。
- クエリ エンジンは無関係なファイルを大量にスキャンする必要があり、そのパフォーマンスは制御不能です。
- 複数のエンジンからの同時書き込みにより、データの不整合が簡単に発生する可能性があります。
これらの問題点は、ストレージやコンピューティング能力の不足が原因ではなく、むしろ...テーブル管理機能の欠如。
Apache Iceberg が提供する主な機能は何ですか?
Apache Iceberg の核となる価値は、次のような一連の機能を導入している点にあります。標準化されたエンジンに依存しないテーブル管理メカニズム。
1. UPDATE / DELETE / MERGE を完全にサポート
Iceberg は、テーブル全体を書き換えることなく行レベルのデータ変更をサポートします。
- 注文修正、ステータス変更、データエラー修正などのシナリオに適しています。
- ビジネス分析システムのユーザーフレンドリー化
2. タイムトラベル
Iceberg は、次のものをサポートするテーブルの履歴スナップショットを保存します。
- 履歴バージョンデータのクエリ
- データ監査
- 誤った操作のロールバック
これは、コンプライアンス、財務、データ ガバナンスのシナリオでは特に重要です。
3. 高性能クエリと隠しファイルの複雑さ
Iceberg は完全なメタデータ (ファイル リスト、パーティション情報、統計) を維持します。
- クエリ エンジンは S3 ディレクトリをスキャンする必要はありません。
- 本当に関連のあるデータファイルのみを読み取ります
- Athena、Trino、Spark のクエリ効率が大幅に向上します。
4. 複数エンジンの同時アクセスによりベンダーロックインを回避
同じ氷山テーブルは次の用途に使用できます。
- アテナ検索
- EMR Spark 書き込み
- 赤方偏移スペクトル解析
これにより、異なるエンジン用に複数のデータのコピーを維持する必要がなくなり、これは企業の長期的なアーキテクチャの進化にとって特に重要です。
AWSによるIcebergの公式サポート
AWS はこれを複数のコアサービスに統合しました。Apache Icebergのネイティブサポート：
1. アマゾン・アテナ
- アイスバーグテーブルのネイティブサポート
- INSERT/UPDATE/DELETE/MERGE をサポート
2. AWSグルー
- IcebergのメタデータカタログとしてのGlue Catalog
- Glue Job (Spark) は Iceberg テーブルを直接読み書きできます。
3. アマゾンEMR
- Spark、Trino、Flink は Iceberg を全面的にサポートします。
- アマゾンレッドシフト
- Redshift Spectrumを使用してIcebergテーブルをクエリする
- Redshift Serverless も適用されます。
これはつまり：
Iceberg はもはや「実験的な選択肢」ではなく、AWS によって公式に認められた主流のデータレイク ソリューションです。
Iceberg はどのようなエンタープライズ シナリオに適していますか?
実際の顧客プロジェクトでの経験に基づくと、AWS Iceberg の実装には次のようなシナリオが最適です。
- データレイクとデータウェアハウスの統合構築
- 分析データは頻繁に更新または修正する必要があります。
- 複数の分析エンジンを並行して使用します（BI + データサイエンス + リアルタイム分析）
- 私たちは、単一のデータ プラットフォームまたはベンダーに深く縛られることを避けたいと考えています。
- データガバナンス、監査、トレーサビリティを必要とする企業
AWSエージェントとして
アイスバーグは非常に有能ですが、本当の課題は実装計画の設計にあります。：
- テーブルのパーティション分割と進化戦略はどのように計画すればよいですか?
- メタデータのサイズを制御するにはどうすればよいでしょうか?
- Athena、EMR、Redshift 間でタスクを合理的に分割するにはどうすればよいでしょうか?
- S3 とコンピューティング エンジンの間でコストのバランスをとるにはどうすればよいですか?
として AWS 公式認定リセラークラウドベースのデータ レイクと分析プラットフォームの構築では、通常、次の要素が組み合わされます。
- エンタープライズビジネスモデルとクエリパターン
- コスト予算とパフォーマンス目標
- 既存のデータウェアハウスまたはHadoopシステムの移行要件
クライアントのためのデザイン Iceberg データ レイク ソリューション: 長期的なスケーラビリティ、コスト制御、保守が可能。単に「テーブル形式をアイスバーグに変更する」のではなく、
結論
Apache Iceberg はデータレイクを複雑にするのではなく、より「管理しやすい」ものにします。
AWSクラウドにおいて、Icebergはデータレイクとデータウェアハウスをつなぐ重要な架け橋となりつつあります。次世代データプラットフォームの構築を目指す企業にとって、問題は、AWS Iceberg を選択するかどうかではなく、「いつ導入するか、どのように正しく導入するか」です。
