Lakebase ワークショップ / Lakebase-workshop

本ワークショップでは、Databricksのアプリケーション機能とLakebaseを活用し、データやAIを組み込んだ社内アプリケーションの構築をハンズオン形式で体験いただきます。

前半15分でLakebaseの概要をご紹介した後、約45分のハンズオンを通じて、Databricks上のデータを利用したアプリケーションの開発からデプロイまでを実践します。高度な専門知識がなくても、社内向けアプリケーションを手軽に提供できることを体感し、データとAIを活用した業務改革の具体的なイメージを持ち帰っていただくことがゴールです。

Transcript

1. Databricks Lakebaseワークショップ 1 Databricks Japan 2026年9⽉1⽇
2. Lakebase ワークショップ 専⾨知識がなくてもデータとAIを使った社内アプリを提供できる時代が到来しました。1時間のワーク ショップを通じて、市⺠開発者の皆様にDatabricksのアプリケーションとDBを活⽤した社内アプリ構築をハ ンズオン形式で体験いただきます。 主な対象者 • データやAIを使った社内アプリを作りたい市⺠開発者 • 既にDatabricksを使っていてデータを持っている⽅が対 象 ゴール • Databricks上のデータを使ったアプリをデプロイし、社 内へのアプリ提供を簡単にできることを体感する • データとAIを活⽤したアプリを使った業務改⾰に向けた ヒントを得る アジェンダ 1. Lakebaseの紹介（15分） 2. ハンズオン（約45分） 事前準備 • 環境：お客様のDatabricks環境を利⽤ • データ：サンプルデータ作成⽤ノートブックで準備 ※ ワークショップ開催の1週間前までを⽬安に、環境の確認‧設定に 関する事前打ち合わせを実施させていただきます (30min - 1h)
3. Agenda 1. Lakebaseの紹介（ 15分） 2. ハンズオン（ 45分） 3
4. データとAIを活かしたい社内システムは 思っているよりずっと多い 在庫をリアルタイムに⾒たい AIとの会話の⽂脈を 覚えさせたい センサーの異常値を 記録‧参照したい 承認ステータスを更新したい 問い合わせ履歴をAIに 要約させたい 点検結果をその場で 書き込みたい 案件の進捗を書き込みたい 取引をその場で スコアリングしたい 経費申請のステータスを 更新したい 4
5. データとAIを活⽤するには アプリケーションが必要 5
6. アプリケーションには データベースが必要 6
7. 進化を遂げたアプリ 進化しない データベース ステートレス、サーバーレス、そし てインテリジェントに進化したアプ リケーション データベースはモノリシックなままで、移⾏が 困難
8. レガシーデータベースの課題 開発が煩雑 管理コストが高い エージェントが問題をさらに複雑化させる ベンダー /クラウド へのロックイン
9. コンピュート Lakebase フルマネージド、サーバーレ スPostgres コンピュートとストレー ジを分離 ストレージ
10. ブランチングと開発 データベースをコードのように扱う Lakebase ブランチング メインデータセット インスタントなゼロコピー・アイソレーションにより、本番環境や稼 働中のワークロードに影響を与えることなく、安全に構築とテスト を行うことができます。 データのためのGitスタイル・ワークフロー プロダクション データベースにCI/CDを導入し、フィーチャーブランチや迅速な 実験を可能にします。 エフェメラル（一時的）な環境 ストレージを重複させることなく、開発・テスト用ブランチを迅速に 作成および破棄できます。 スキーマ移 行
11. リカバリとバックアップ 正確な復元を、大規模に スケジュールされたスナップショット コンピューティング スケジュールに基づいて、データベースのバック アップを即座に作成します。 迅速かつ正確なリカバリ 管理されたウィンドウ内（最大 35日間）の正確な時点 に復元し、迅速なインシデント復旧を実現します。 ストレージ 安全な検証 変更を適用する前に、分離されたゼロコピー・ブランチ を使用することで、本番環境への不適切なリストアの リスクを軽減します。
12. オートスケーリング 手動チューニング不要で、高速なパフォーマンスとスマートな節約を実現 動的なコンピューティング・サイジング ワークロードの需要に基づいてコンピューティングが自動的に拡 張され、スパイク時でも高いパフォーマンスを実現します。 設定可能 コンピューティング・サイズの最小値と最大値を定義し、コストを 制御します。 ダウンタイムなし スケーリング操作によって業務が中断されることはありません。
13. 高速な起動とゼロへのスケーリング アイドル容量に支払うことなく、必要な時にいつでも利用可能 アクティブな使用に対してのみ支払い データベースがアクティブな時のみ支払います。アイドル状態の インスタンスはゼロにドロップし、コストを低く抑えます。 自動スケール・ツー・ゼロ 未使用のデータベースは、手動の介入なしに、設定可能なアイド ル期間の後に自動的にサスペンドされます。 即時の準備完了 1秒未満の起動時間により、レスポンスの良いアプリと、開発 /テ スト用の高速なセットアップが可能です。
14. 水平方向のリードスケーラビリティ 運用の複雑さを伴わずに高い並列性を実現 読み取りの分離 コンピューティング 専用の読み取り専用コンピューティングが、書き込み ワークロードに影響を与えずにクエリを処理します。 独立したスケーリング 書き込みコンピューティングを変更することなく、読み取 りクエリのキャパシティを追加または削除できます。 共有データレイヤー すべてのコンピューティングが単一の基盤データセット にアクセスし、データの重複はありません。 R/W ストレージ R/O R/O
15. Data Intelligence Platformに統合 別々のスタックや独自のガバナンスモデルを回避 最高水準のプラットフォーム・コンピュート コンピューティング 分析やAIと同じプラットフォーム上で、オペレーショナ ルなワークロードを実行します。 Lakehouse 共通のデータ基盤を共有 オペレーショナルデータは、コピーやETLパイプライン なしで即座に利用可能です。 組み込みのガバナンスとセキュリティ すべてのデータに対して、一貫したアクセス制御、監 査、ポリシーを適用します。 ストレージ
16. Data Intelligence Platform AI/BI Apps AIによるビジネスインテリジェンス Lakeflow 取り込み、ETL、ストリーミング セキュアなデータ& AIアプリ DBSQL Lakebase データウェアハウジング サーバーレスPostgres Agent Bricks エージェントAI & 機械学習 データとAIのための統一されたガバナンス すべてのデータをお客様の管理下に
17. Lakebaseで何ができますか？ 低レイテンシ、高コンカ レンシーの提供 AIおよび従来のアプリの構 築 レイクハウスのデータを 分析 アプリ レイクハウス Lakebase パーソナライズされたレコ メンデーション Lakebase レイクハウス Lakebase 注文処理 注文履歴（分析） 顧客セグメンテーション インタラクティブなワークフ ローの承認 チャットボット履歴 （トレーニングデータ） 特徴量ストア エージェントのステート
18. Agenda 1. Lakebaseの紹介（ 15分） 2. ハンズオン（ 45分） 18
19. シナリオ解説 19
20. 背景（このハンズオンでの背景設定） 参加者の皆様は「サポートチケット管理アプリ」の開発メンバーです。 • すでに本番稼働中で、メンバーそれぞれがアジャイルに新 機能開発・バグ改修を行っています。 • 開発ルール上、本番DBには一切触れられず、代わりに本 番相当のDB（インスタンス構築と本番データのコピー）を用 意する必要があります。 ※ 「本番投入で想定と異なる挙動となった、性能が劣化した」という問題はよくおきま す。現場はわかってはいながらも実際にはだいぶ過去にとったスナップショットであっ たり擬似データを共有で使い回すケースも多いです。 • 最近 Coding Agent を導入しスプリントのスピードが飛躍 的に向上しました。一方でこの「本番相当DBの用意」に毎 回数時間かかり、最大のボトルネックになっています。 20
21. シナリオ • • ハンズオン①：本番 DBを元にブランチ DBを作成する ◦ ブランチDBの作成はサイズに依存せず瞬時＆本番と完全に隔離され安全です。 ◦ Lakebase はサーバーレスなのでインスタンス手配も不要です。 ハンズオン②：ブランチ DBに接続し SQLを実行する ◦ • ハンズオン③：アプリを作成し Lakebase（ブランチ DB） と接続する ◦ • Lakebase を操作するいくつかの SQL を実行してみましょう。 🎯 まずはここまで 🎯 ここでのアプリ作成は新機能開発・改修と見立ててみましょう。 ハンズオン④：開発したアプリをテストする ◦ アプリを介して Lakebase を更新 ＆ 本番DBに影響がないことを確認してみましょう。 21
22. 事前準備 : 日本語化 ワークスペースの日本語表示設定 右上のアイコンを押下後、 「Settings」を押下 左メニューの「User - Preferences」を押下し、General - Languageを日本 語に変更 https://docs.databricks.com/aws/ja/workspace/navigate-workspace 22
23. 事前準備 : ワークスペースの確認 ワークスペース ホーム画面の表示 指示されたワークスペースのURLを開く 23
24. ハンズオン 24
25. ⽬安：5分 ハンズオン①: Lakebase ブランチの作成 課題 1. 画⾯右上から Lakebase Postgres を開き、マスタープロジェクトを選択する 2. ブランチを開き、Production ブランチから新しい⼦ブランチを作る ◦ ブランチ名: 参加者名 25
26. Lakebase画⾯に移動
27. ⾃⾝に割り当てられたプロジェクトをオープン
28. ブランチを作成 ブランチ名は参加者名を⼊⼒
29. ブランチを作成
30. ブランチを観察 Overview メニューでどのような情報が確認・設定できるか少し観察してみましょう。
31. ⽬安：15分 ハンズオン②: Lakebaseへのクエリ 課題 1. 作成したブランチを開き SQL Editor を起動する 2. いくつかの SQL を実⾏する 3. Tables からデータを観察する 31
32. SQL Editor を起動 ※SQL Editorを開けない場合はファシリテーターに連絡してください
33. SQL を実⾏ エディター上にクエリを入力し「Run」によりクエリを実行します。自由にクエリしてみましょう。 配布資料の tickets_sample.sql を参考にすることもできます。
34. Tables を観察
35. Tables を観察 Table メニュではデータを参照できるだけではなく編集やエクスポートも可能です。
36. ⽬安：20分 ハンズオン③: アプリを作成しLakebaseと接続 課題 1. 画⾯右上から Databricks アプリを開く 2. 「Create app」→ テンプレートで「カスタムアプリ（Custom app）」を選ぶ 3. アプリ名を付けて作成する 4. アプリIDを確認し、LakebaseでApp service principalのロールを作成 5. アプリにLakebase Database リソースを追加 6. 作成したアプリで「Deploy」を押し、デプロイ時に Source としてアップロード済みフォルダを指定す る 7. RunningになったらURLを開いてアプリが動作していることを確認する 36
37. Databricksアプリの作成
38. Databricksアプリの作成 受講者名-demo-app と⼊⼒ クリックしてからアプリサーバー作成完了まで数 分かかります（完了を待機する必要があるので 必要に応じて休憩を取ってください）
39. DatabricksアプリのアプリID 確認 アプリIDは次のステップで参照します
40. Lakebaseでservice principalのロールを作成 databricks_superuser にチェック 作成したアプリのアプリID
41. DatabricksアプリにLakebaseリソースを追加 ① ③ ② ④ ⑤ ① 割り当てられたプロジェクト名 ② 作成したブランチ名 ③ databricks_postgres（データベース名） ④ 接続と作成が可能 ⑤ lakebase-demo
42. 公開リポジトリをGit folderとして追加する GitリポジトリのURL https://github.com/databricks-solutio ns/databricks-japan-bootcamp.git Gitフォルダ名 databricks-japan-bootcamp チェックを⼊れる コーンパターン lakebase-workshop Gitプロバイダー GitHubを選択
43. Databricksアプリのデプロイ デプロイ前なので 利用不可の表示 ＆ソースコード指定前なので ソースコードなし の表示
44. Databricksアプリのデプロイ インポートしたlakebase-workshop-app フォルダーを指定しアプリをデプロイします クリック app.yamlが 表⽰されていることを 確認 クリック クリック
45. Databricksアプリの起動 実⾏中と表⽰されていること を確認してクリック
46. ⽬安：10分 ハンズオン④: アプリからデータを更新 課題 1. アプリ画⾯でチケットを1件選択する 2. アプリからデータを更新 3. どのサポートチケットを更新したか ID をメモ 4. Lakebase Postgres → ⾃分のブランチ →「Tables」で tickets を開き、先ほどのチケットidを確 認して更新内容が反映されていることを確認する 5. Production ブランチに影響がないことを確認 46
47. アプリからデータを更新 アプリからデータを自由に更新します。この例では #2 の PRIORITY を Medium から High に変更しています。 更新したチケットの IDをメモ（この例では #2）
48. Lakebaseでテーブルの確認 更新したデータの反映を Lakebase で確認します。 更新されていることを確認
49. Production ブランチに影響がないことを確認 子ブランチでの更新が親ブランチに影響がないことを確認します。
50. ハンズオン: アプリからデータを更新する 課題 1. アプリ画⾯でチケットを1件選択する 2. status を new → in_progress に変える、owner を⾃分の名前に変える（⾃由に更新していい） 3. どのサポートチケットを更新したか、id をメモ 4. Lakebase Postgres → ⾃分のブランチ →「Tables」で tickets を開き、先ほどのチケットidを確 認して更新内容が反映されていることを確認する 50
51. アプリの更新 この例ではステータスを WaitingからResolvedに変更 （自由に更新していい） チケットidをメモしておく クリック
52. Lakebaseでテーブルの確認 クリック ワークロード の発⽣を確認 クリック 更新されていることを確認
53. ハンズオン（おまけ）: Lakebase のモニタリング 課題 1. 作成したブランチを開き Monitoring を起動する 2. Metric や Query Performance を観察する 53
54. メトリックの観察 Monitoring メニュの Metrics タブ では Lakebase サーバーのリソース使用（CPU使用率やデータサイズなど）や稼働統計 （コネクション数、キャッシュヒット率など）を確認することができます。
55. クエリ性能の観察 Monitoring メニュの Query performance タブ では誰がどのようなクエリを発行したか や そのクエリの実行回数や実行時間を 確認することができます。
56. Appendix. ワークショップ主催者向け 環境構築手順 57
57. 事前準備 • ワークスペースの準備 • 実施ワークスペースで Databricks Apps と Lakebase が利⽤可能であることを確認してください。 • Databricks Apps • Lakebase • 参加者全員をワークショップ⽤のグループに追加しておく必要があります • Lakebase プロジェクト の事前作成とデータ投⼊ • lakebase-workshop-app.zip をワークスペースにインポートしてください。 • インポートされた lakebase-workshop-app フォルダ配下の notebooks/facilitator_setup ノートブックに記載の ⼿順で Lakebase プロジェクトを作成してください。 • 参加者への事前配布 • 以下を参加者へ事前配布してください。 • 作成した Lakebase プロジェクト名 • lakebase-workshop-app.zip 58
58. 講師準備 • • Git folderを追加し、 notebooks/facilitator_setupを 開く • 追加方法は参加者用スライド を参照 facilitator_setupの入力値を設定 • • • • 参加者全員をグループに指定する 必要あり ⼈数を指定してから実⾏ 参加者数 参加者グループ 「すべてを実行」を押す 管理者権限のない参加者ユーザー でTTL付きbranchを作成できること を確認する 59
59. 講師⽚付け • • • • project接頭辞を入力し、確認欄は 空のまま実行 削除対象一覧を確認 確認欄へ同じ接頭辞を入力して再 実行 productionのprotected解除 → project purge → 残存0件を確認 project接頭辞を⼊⼒し実⾏ （ドライラン） 削除確認に⼊⼒すると削除処理 が実⾏される 60
60. ハンズオン環境情報（記入例） • • • • ワークスペース名 ワークスペースURL Lakebase master プロジェクト名 参加者ごとのマスタープロジェクトへの割り当て表 ◦ 以下は書き方の一例です workshop-master-1 workshop-master-2 ファシリテーターが 必要情報を 参加者に掲示してください workshop-master-3 workshop-master-4 参加者氏名1 61
61. Demo スクショ 62