Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データ基盤を支える技術
Search
chanyou0311
May 09, 2024
Technology
7
3.6k
データ基盤を支える技術
主にクラウドの話してます - 広島 での登壇資料です。
https://omoni-cloud.connpass.com/event/315682/
chanyou0311
May 09, 2024
Tweet
Share
More Decks by chanyou0311
See All by chanyou0311
What is DRE? - Road to SRE NEXT@広島
chanyou0311
3
630
release-please で実現する手軽で不変な Docker イメージタグ付け方法
chanyou0311
0
150
おうちk8s入門 - すごい広島 IT初心者の会 [84]
chanyou0311
1
160
オンラインコミュニケーションの課題と、その乗り越え方
chanyou0311
0
420
データ分析基盤のはじめかた
chanyou0311
0
1.2k
ゼロから始める Python パッケージ配布
chanyou0311
0
260
フルリモートでもチームを作れる、超えられる!
chanyou0311
0
570
ひとり研修の体験談
chanyou0311
0
63
2020年、広島の地域 Python コミュニティの挑戦
chanyou0311
0
140
Other Decks in Technology
See All in Technology
データ分析を支える技術 生成AI再入門
ishikawa_satoru
0
380
Azure OpenAI Service Dev Day / LLMでできる!使える!生成AIエージェント
masahiro_nishimi
3
810
20240725 LLMによるDXのビジョンと、今何からやるべきか @Azure OpenAI Service Dev Day
nrryuya
3
1.2k
開発と事業を繋ぐ!SREのオブザーバビリティ戦略 ~ Developers Summit 2024 Summer ~
leveragestech
0
640
Amazon FSx for NetApp ONTAPのパフォーマンスチューニング要素をまとめてみた #cm_odyssey #devio2024
non97
0
220
目標設定は好きですか? アジャイルとともに目標と向き合い続ける方法 / Do you like target Management?
kakehashi
10
3k
AOAI Dev Day - Opening Session
yoshidashingo
2
470
【基調講演】変える、今ここから ― IoTとAIで紡ぐ未来
soracom
PRO
0
320
初中級者用如何使用backlog -VALE TUDOEDITION-
in0u
0
140
AOAI Dev Day LLMシステム開発 Tips集
hirosatogamo
15
3.8k
AWSでRAGを作る法方
sonoda_mj
1
140
Classmethod Odyssey 登壇資料
yamahiro
0
390
Featured
See All Featured
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
46
7k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
48
10k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
78
8.5k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
321
23k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
173
9.2k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
662
120k
What the flash - Photography Introduction
edds
65
11k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
23
1.9k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
35
6.3k
How GitHub Uses GitHub to Build GitHub
holman
471
290k
Building an army of robots
kneath
301
42k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
291
20k
Transcript
データ基盤を⽀える技術 chanyou
Yu Nakamura - chanyou ‧ DRE ← Data Engineer ←
SWE ‧ X: @chanyou0311 ‧ GCP BigQuery ‧ Azure Databricks ‧ おうち Kubernetes クラスタ
ゴール ‧データ基盤の構成要素がわかる ‧データ基盤を構成する技術スタックがイメージできる なんかデータ分析基盤作れそう!作ってみたい 💪
注意 ‧AWS と Azure 固有のサービスは触れられてません ‧GCP に類似したサービスはあるはず… ‧だいたい Databricks で対応できます
Databricks
データ基盤の構成要素
データ基盤とは?
データを保存‧加⼯‧活⽤する システム群のこと
クラウド時代のデータ基盤は どうあるべき?
“モダンデータスタック”
https://snowplow.io/blog/modern-data-stack/
クラウドサービスの組み合わせで データ基盤が作れてしまう
データ基盤の主な構成要素を 紐解いていく
データ基盤の構成要素 ‧ストレージ ‧ELT ‧データモデリング ‧カタログ ‧データ品質保証 ‧MLOps / BI https://snowplow.io/blog/modern-data-stack/
データ基盤の構成要素 ‧ストレージ ‧ELT ‧データモデリング ‧カタログ ‧データ品質保証 ‧MLOps / BI https://snowplow.io/blog/modern-data-stack/
ストレージ
ストレージ ‧データウェアハウス ‧データレイク ‧データレイクハウス
データウェアハウス ‧構造データをサクッと取り出せるストレージ ‧BigQuery, Snowflake など
データレイク ‧構造‧⾮構造どちらも保存できるストレージ ‧S3 や GCS など ‧画像や⾳声を使ってMLモデル作りたい、に応える ‧構造データはデータウェアハウスに転送する
データレイクハウス ‧データレイクにデータウェアハウスを内包する思想 ‧構造データとして Delta Lake などを採⽤ ‧ACID トランザクションの担保 ‧実体は列指向の Parquet
ファイル ‧マネージドサービスとして Databricks Unity Catalog
ストレージ ‧データウェアハウス ‧データレイク ‧データレイクハウス
ELT
ELT ‧Extract ‧Load ‧Transform
ELT vs ETL ‧ELT: 外部データをそのままストレージにロードして後から変換する ‧ETL: 外部データを変換してからストレージにロードする 最近は ELT が主流
ストレージコストが安価、後から変換をやり直せるため
ETL 全部できるもの ‧GCP Dataflow / Apache Beam ‧Databricks Delta Live
Tables ‧trocco / Embulk / Fluentd ‧Jupyter Notebook / Spark ‧お⼿製スクリプトと任意の実⾏環境
Extract と Load 特化 ‧Fivetran ‧Airbyte Cloud / Airbyte ‧dlt
‧trocco / Embulk / Fluentd 多数のコネクタを持ち合わせている 接続したいサービスの token を渡すだけで連携できる 例: S3 に保存された⽣ログをそのまま BigQuery に転送
Fivetran が⼀強(豊富な連携先、安定性) https://classmethod.jp/partner/fivetran/
Transform 特化 ‧dbt Cloud / dbt Core ‧GCP Dataform ‧Databricks
Delta Live Tables ストレージにロード済みのデータを変換する SQL ベースで冪等に処理できるものが好まれる
dbt がデファクトスタンダード的ポジション ‧token 設定して SQL ファイル書いて実⾏するだけ ‧結果がテーブルとして書き込まれる ‧別の SQL ファイルの結果を利⽤して
SQL ファイルを書ける ‧依存関係を解決して⾃動で適切な順序でテーブルを⽣成してくれる ‧ストレージや実⾏環境にロックインされない ‧dbt は SQL のコンパイルを⾏うのがメイン ‧実際の変換処理はストレージ標準の計算リソースを利⽤する
dbt がデファクトスタンダード的ポジション ‧データエンジニアリングに SWE の⽂化を持ち込める ‧データテスト、単体テスト、ドキュメンテーション ‧オープンソースでプラグイン開発が容易 ‧Web Framework のプラグインのように
dbt ライブラリが豊富 ‧クラウド ↔ セルフホストを⾏き来できる ‧最初は dbt Cloud に頼る ‧コストが気になったら GitHub Actions で dbt Core に切替とか
dbt integration なサービスが豊富 ‧Fivetran, Airbyte, troccoなど Extruct / Load に特化したサービスで
dbt に対応 ‧Databricks Jobs などのワークフローのステップに dbt が使える https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000046.000039164.html
その他の要素
データ基盤の構成要素 ‧ストレージ ‧ELT ‧データモデリング ‧カタログ ‧データ品質保証 ‧MLOps / BI https://snowplow.io/blog/modern-data-stack/
データモデリング ‧ファクトテーブル、ディメンションテーブルの実装 ‧分析のための集約テーブルの実装 Transform の作り込み Notebook ベースでも実装可能だが、保守性が低い dbt ⼀択な印象
カタログ ‧テーブルやカラムのメタデータ管理ツール ‧分析時に⾏や列の意味がわからないとしんどい ‧GCP Data Catalog ‧BigQuery テーブル詳細画⾯ ‧dbt docs
データ品質保証 ‧これだけで1テーマになってしまう ‧データの品質とはなにか? ‧完全性、⼀意性、適時性、可⽤性… ‧dbt test + elementary ‧レコードに重複が発⽣したらアラートを出す ‧存在しない
FK がデータに含まれていたら(ry ‧データが反映されるべき時刻に挿⼊されてなかったら(ry
MLOps / BI ‧MLOps ‧実験環境、モデルレジストリ、モデルのサービング ‧GCP Vertex AI ‧Databricks MLFlow
‧BI ‧Tableau / PowerBI / Looker ‧Superset / Metabase
データ基盤の構成要素 ‧ストレージ ‧ELT ‧データモデリング ‧カタログ ‧データ品質保証 ‧MLOps / BI https://snowplow.io/blog/modern-data-stack/
データ基盤の構成要素のまとめ
マネージド サービス セルフ ホスト Storage Extract Load Transform DataModeling Catalog
品質 MLOps BI dbt BigQuery DuckDB Unity Catalog Airbyte Fivetran Dataform Vertex AI Superset Metabas e Looker Tableau Snowflak e Data Catalog trocco Embulk Delta Live Tables Unity Catalog Dataflow BigQuery MLFlow Dashboard
まとめ ‧パブリッククラウド以外の選択肢も豊富 ‧OSS のマネージドサービスが近年増えている ‧パブリッククラウドにロックインされず健全 ‧選択肢がありすぎて、技術選定が難しい ‧ストレージと Fivetran と dbt
があればなんとかなる
⽂献 ‧データマネジメント知識体系ガイド 第⼆版 ‧ビッグデータを⽀える技術 ‧データエンジニアリングの基礎