Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
データ基盤からデータベースまで?広がるユースケースのDatabricksについて教えるよ!
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Akihiro Kuwano
July 10, 2025
Technology
610
3
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
データ基盤からデータベースまで?広がるユースケースのDatabricksについて教えるよ!
DB Tech Showcase でやりましたLTです!
Akihiro Kuwano
July 10, 2025
More Decks by Akihiro Kuwano
See All by Akihiro Kuwano
あの手この手で今をときめけ!Databricks!
akuwano
1
1.2k
Lakeflow - Spark Declarative Pipelines って知ってますか?
akuwano
1
320
Text2SQLだよ全員集合!!!データエージェントのチューニング事始め!
akuwano
0
230
Databricksで完全履修!オールインワンレイクハウスは実在した!
akuwano
0
420
レイクハウスとはなんだったのか?
akuwano
18
5k
Delta Commit…の最近...
akuwano
2
360
貴方のツールボックスにねじこみたい!ドキュメントデータベースのススメ
akuwano
3
980
これから始めるNoSQL!AWSのNoSQLサービスを紹介します!
akuwano
1
520
Purpose-Build Database Advanced Design Pattern
akuwano
0
350
Other Decks in Technology
See All in Technology
Google Cloud Next Tokyo 26登壇時のスクリプト
recruitengineers
PRO
0
150
FinTech 1-2 : Overview of FinTech
ks91
PRO
0
130
AIに攻撃される前に、AIに攻撃させる
tsuchikazu
0
130
Swap and Memory Reclaim - Squeezing Out More RAM
ennael
PRO
1
1.6k
ビジネスを止めない技術的負債の返済のための戦略とその手法 - 技術的負債と向き合う / Complexity and Simplicity
soudai
PRO
3
510
[2026-09-30]ロックンロールは鳴り止まないっ - 信頼性かまってちゃん - 「データ駆動を投げ捨ててまで。」追いかける信頼性改善に向けた取り組みの話
tosite
0
190
DAMOS - The Smart Cruise Control for RAM
ennael
PRO
1
110
AI駆動開発、viviONの1年 ── うまくいったこと・いかなかったこと
vivion
0
150
データ品質を壊しながらSnowflakeのAIに分析させてみた
kawanago
0
460
MCPゲートウェイを作って運用してわかったこと — Agent時代の権限管理の現在地
mtpooh
10
3k
生成AIを使って「人が」考える技術 ― AI時代の人機共想と実践ノウハウ|UNITT AC2026
ishiirikie
0
530
全社共通データ基盤をつくる。ソニーのDatabricks活用とデータガバナンス設計の裏側
sony
0
330
Featured
See All Featured
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
590
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
230
23k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
18k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
260
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.7k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
2.2k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
4
4k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
69
66k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Transcript
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データ基盤からデータベースま で? 広がるユースケースの
Databricksについて教えるよ! Akihiro Kuwano
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved プロダクト セーフ ハーバー
ステートメント この情報は、データブリックスの一般的な製品の方向性を概説するために提供 されるものであり、情報提供のみを目的 としています。データブリックスのサー ビスを購入するお客様は、現在利用可能なサービス、特徴、機能のみに依拠し て購入を決定してください。将来見通しに関する記述に記載されている未発表 の機能または特徴は、データブリックスの裁量で変更される可能性があり、計画 通りまたは全く提供されない可能性があります。
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksってデータベースもやってるの?
▪ そもそもDatabricksって、、、何じゃい! ▪ DatabricksがなんでDB Tech Showcaseにいるんじゃい! ▪ Lakebaseじゃい!!! ▪ データ基盤がデータベースをなんでやるんでしょうか?(震え声) ▪ 最後に
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved スピーカー Akihiro Kuwano
/ 桑野 章弘 経歴 ▪ 道玄坂の緑の会社B2C企業でのインフラエンジニアとしてのキャリア や、目黒のオレンジの会社パブリッククラウドベンダーでソリューション アーキテクトとしてキャリアを重ね、現在は京橋のブロックの会社 でソ リューションアーキテクトをしています! ▪ B2C企業担当のソリューションアーキテクトとして様々な案件において技術 支援を実施しております! Databricks Japan 株式会社 Solutions Architect
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved そもそもDatabricksっ て、、、何じゃい!
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks…
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 知ってます?
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 知ってるひと!
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Creator of: 9
12,000+ 顧客数 $3B+ (約4,500億円) 年間売上 $62B+ (約9.5兆円) 推定企業価値 レイクハウス の発明者で、 生成AI のパイオニア Gartner が認知するデータ +AIのダブルリーダー データベース管理システム データサイエンスと機械学習プラットフォーム 2013年設立 (日本法人は 2019年) データ & AIカンパニー LEADER 2023 Cloud Database Management Systems LEADER 2024 Data Science & Machine Learning
第三者機関から、データ+ AI領域のリーダーとして評価 Gartner Cloud Database Management Systems Data Science and
Machine Learning Platform FORRESTER Data Lakehouse AI Foundation Models For Languages
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved まじめか?
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksです! ▪ Databricksはデータ分析からAI/MLまで一気通
貫にやれるやつ(データ分析基盤/AIML基盤)! ▪ レイクハウスアーキテクチャを作ったのは Databricksが最初だ!(そもそも論文作ったのが 創業者) ▪ 最近もりあがってるよね!(同意を求める目
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データウェアハウスとか使ってますか? ETL 構造化
データ BI/User DWH
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データウェアハウスとか使ってますか? ETL 構造化
データ BI/User DWH ストレージ、コンピュー ト多い方でスケール する必要がある ストレージ高 い? コスト 最適化の 難しさ 非構造化データ 扱いづらい ETL処理を基本 とする
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データウェアハウスとか使ってますか? ETL 構造化
データ BI/User DWH ストレージ、コンピュー ト多い方でスケール する必要がある ストレージ高 い? コスト 最適化の 難しさ 非構造化データ 扱いづらい ETL処理を基本 とする 大変な事もある
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved じゃあデータレイクだ!!! Machine Learning
データレイク (S3、ADLS、GCS) 構造化 データ ETL DWH BI/User Data Science
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved じゃあデータレイクだ!!! Machine Learning
データレイク (S3、ADLS、GCS) 構造化 データ ETL DWH BI/User Data Science データの管理に 課題 メタデータ管理やバージョ ン管理は限定的 速度面の課題 DWHとDL間の データ一貫性 & データの鮮度 & データのサイロ化
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved じゃあデータレイクだ!!! Machine Learning
データレイク (S3、ADLS、GCS) 構造化 データ ETL DWH BI/User Data Science データの管理に 課題 メタデータ管理やバージョ ン管理は限定的 速度面の課題 DWHとDL間の データ一貫性 & データの鮮度 & データのサイロ化 大変な事もある んだって
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved よし、じゃあアレだな
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved レイクハウスとは? レイクハウスが実現すること ▪
データの一元管理 ▪ コストパフォーマンス最適化 ▪ BI〜AIまで高度な分析/機械学習のサポート ▪ データガバナンスの強化 ▪ スケーラビリティ ▪ 柔軟性
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved レイクハウスへ Machine Learning
データレイク (S3、ADLS、GCS) 構造化 データ ETL DWH BI/User Data Science Machine Learning データレイク (S3、ADLS、GCS) 構造化 データ BI/User Data Science メタデータ & ガバナンスレイヤ コンピュートレイヤ ETL
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データレイク (S3、ADLS、GCS) メタデータ
& ガバナンスレイヤ コンピュートレイヤ Machine Learning BI/User Data Science すべてのデータ をデータレイクへ と保存 サイロの排 除 構造化、非構造 化ファイルの同 一I/Fでの扱い クラウドスト レージの有 効活用 コンピュートとスト レージの 分離 安価なクラウドス トレージの 活用 BI〜AIまで 必要な処理を 実行可能 統一された データ ガバナンス 必要な処理分 スケール可能 必要な処理分 スケール可能 パフォーマン スの最適化 ETL
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Delta Lake/Icebergでク ラウドストレージを活用し
つつハイパフォーマンス、 低コストを実現
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved これまでのデータ基盤アーキテクチャ (複雑なパイプライン・分断されたアーキテクチャ・困難な管理・高コスト )
CDP/CRM 組織間・社外連携 (データ提供・連携 ) データ提供 組織内・意思決定 データソース データ同期・収集 加工 機能 活用先 技術スタッフ (データ検索) 競争的活動 モバイルアプリケーション POSデータ IoTデータ ビデオ & 画像 Eコマース メッセー ジキュー BI・可視化 サプライヤーへの データ提供 店舗運営・スタッフ モバイルアプリ 事業運営 マーケティング施策 新しく発生する ユースケース 社内システム データサービス RDBMS 社内システム リアルタイムデータ 新しく発生するデータタイプ ・・・ ・・・ 蓄積 データ 転送 データレイク 外部DB連携 ETLツール オーケストレーショ ンツール ETLツール 通知 起動 取込み 取込み 抽出データ保存 ETLツール データレイク データウェアハウス データ マート マスタ データ 非構造化データ基盤 構造化データ基盤 リアルタイムデータ基盤 リアルタイムDB データシェア データ APIサービス オーケストレーショ ンツール AI/ML 基盤 モデル学習 モデル管理 モデルサービング 特徴量抽出 通知・アラート ダッシュボード カタログ機能 DWHのみ その他・全ての種類の ビジネスデータ
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks on AWSのレイクハウス構成
(あらゆるデータ・スピード・量・ユースケースに即時対応可能なレイクハウス構成 ) データ 転送 フィルタ、前処理、 スキーマ処理 [ウェアハウス ] Silver 生データ [レイク ] Bronze ビジネスレベル サマリデータ [マート ] Gold データカタログ (Unity Catalog) Model Serving データ APIサービス (Databricks SQL) データシェア (Delta Share) AI/機械学習 分散高速コンピュート データソース データ同期・収集 蓄積・加工 活用 活用先 競争的活動 モバイルアプリケーション POSデータ IoTデータ ビデオ & 画像 Eコマース メッセー ジキュー RDBMS 社内システム その他・全ての種類の ビジネスデータ リアルタイムデータ データレイク 新しく発生するデータタイプ ・・・ アラート通知 外部DB連携 オーケストレーション Workflow / Delta Live Table AutoML ダッシュボード CDP/CRM 組織間・社外連携 (データ提供・連携 ) データ提供 組織内・意思決定 技術スタッフ (データ検索) BI・可視化 サプライヤーへの データ提供 店舗運営・スタッフ モバイルアプリ 事業運営 マーケティング施策 新しく発生する ユースケース 社内システム データサービス ・・・ チャット (Genie)
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved めでたし、めでたし
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 〜Fin〜
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved ちゃうねん!
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksがなんで DB Tech
Showcase にいるんじゃい!
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved よ、、、呼ばれたから、、、
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved そうだよね、ちがうね
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Lakebase!!!
Lakebase ANNOUNCING The transactional database designed for the AI era
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Lakebase Databricksに完全統合された、Managed Postgres
Database Postgres 基盤 コンピュートと ストレージの分 離 AI時代を拓く 開発者体験 レイクハウスとの統合 & エンタープライズ対応 Announcing Lakebase Public Preview | Databricks Blog What Is a Lakebase? | Databricks Blog
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Lakebase - 特徴
Databricksに完全統合された、Managed Postgres Database Postgres基盤 ▪ オープンソース のPostgres上に構築 ▪ 10ms未満のレイテンシーと、毎秒10,000以 上のクエリを捌くコンカレンシー ▪ 広範なツール、ライブラリ、 拡張機能のエコシステムを活用可能 + 参考:Postgres compatibility | Databricks Documentation
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Storage Lakebase -
特徴 Databricksに完全統合された、Managed Postgres Database コンピュートとストレージの分離 ▪ 最下層:データレイク に物理データを 保持 ▪ 中間層:ストレージの高速なキャッシュ として 動作 ▪ 最上層:一時的なPostgresインスタンス が 稼働 Object Storage Pageserver Safekeeper Compute Postgres Postgres 参考:Neon architecture - Neon Docs
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Lakebase - 特徴
Databricksに完全統合された、Managed Postgres Database AI時代を拓く開発者体験 ▪ サーバーレス:AIエージェントの起動に合 わせて迅速に起動 ・利用がない 場合はゼロにスケール ▪ 従量課金制:使用した分だけ 支払う ▪ 即時ブランチ作成:本番DBを瞬時に 複製・テストに使用可能 main e2e test 参考:Branching - Neon Docs
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Lakebase - 特徴
Databricksに完全統合された、Managed Postgres Database レイクハウスとの統合 & エンタープライズ対応 ▪ レイクハウスのDelta Tableと 数クリックで同期可能 ▪ インフラストラクチャ / データベースのエン タープライズ要件 対応 ※コンピュートのハードニング、暗号化、ネットワークセキュリ ティ、高可用性、DR、スナップショット、etc
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved データ基盤屋さんがデー タベースをなんでやるんで しょうか?(震え声)
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved RDSやりたいの?
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved No!
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 非推奨ユースケース Lakebaseで推奨していないユースケース ▪
大規模なOLTPの移行 ▪ (レイクハウスが関与しない)一般的なシステム 開発 要するに一般的なRDBMSとしての利用は推奨して いない
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 推奨ユースケース Lakebaseで推奨しているユースケース ▪
AI Agentのメモリストアなど ▪ 特徴量ストア ▪ アプリケーションの状態管理 ▪ AIを活用した顧客体験最適化とオペレーション の効率化 Lakebaseは基本的には、AI/MLワークロードや、一 時的なデータストアとしてのRDBMSとして使うことを 推奨している
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved インテリジェント・アプリケーションは、トランザク ション、OLTPデータベースが必要! Eコマース
• パーソナライズされたレコメンデーション • 顧客セグメンテーション ヘルスケア • 臨床ワークフローの推奨 • 臨床試験データの管理 ファイナンス • 自動市場取引 • 銀行/証券会社のクロスセル /アップセル 小売 • チャットボットによるショッピング体験 • リアルタイムオファー
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 最後に
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksって何?
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksって何? ー オールインワンデータプラットフォーム
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksって何? ー オールインワンデータプラットフォーム
▪ レイクハウスって何?
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksって何? ー オールインワンデータプラットフォーム
▪ レイクハウスって何? ー Open Table Formatとクラウドストレージを活用し たデータアーキテクチャ
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksって何? ー オールインワンデータプラットフォーム
▪ レイクハウスって何? ー Open Table Formatとクラウドストレージを活用し たデータアーキテクチャ ▪ Lakebaseって何?
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のアジェンダ ▪ Databricksって何? ー オールインワンデータプラットフォーム
▪ レイクハウスって何? ー Open Table Formatとクラウドストレージを活用し たデータアーキテクチャ ▪ Lakebaseって何? ー AI/MLワークロードに特化したDatabricksのRDBMS サービス
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved です!
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 今後ともヨロシク・・・
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 〜こんどこそ Fin〜