【ITニュース解説】Not Just Storage: The Hidden Logic Behind Bucket Types

クラウドストレージにおける「バケット」は、単なるデータの保管場所ではない。データの整理、アクセス、最適化の方法を決定する、より深い概念的なモデルを提供する。この記事では、現代のデータシステムでよく使われる4つの主要なバケットタイプ、すなわち汎用バケット、ディレクトリバケット、テーブルバケット、そしてベクターバケットについて解説する。

汎用バケットは、あらゆる種類のオブジェクトを格納できるデジタルストレージだ。画像、動画、ドキュメント、ログ、バックアップなど、特に構造化されていないデータを保管するのに適している。各アイテムは名前（キー）といくつかのメタデータを持つ。例えるなら、ガレージにある大きな収納箱のようなものだ。特に整理整頓はせず、ツール、ケーブル、古いおもちゃなどをまとめて放り込む。汎用バケットは、静的なウェブサイトのファイル（HTML、CSS、JavaScript）のホスティング、機械学習のトレーニングデータセットの保存、ログやメディアファイルのバックアップなどに利用される。

ディレクトリバケットは、階層構造を導入したバケットだ。ファイルシステムのようにフォルダとサブフォルダを使用してデータを整理し、論理的なパスに基づいてデータを容易に検索できるようにする。コンピュータのドキュメントフォルダをイメージするとわかりやすい。例えば、ドキュメントフォルダの中に「学校」「仕事」「写真」などのフォルダがあり、それぞれのフォルダに該当するファイルが格納されている。ディレクトリバケットは、IoTセンサーデータを地域、デバイス、日付ごとに整理したり、ログを構造化して迅速に検索したり、低遅延アクセスが必要な場合にAWS S3 Express One Zoneで使用したりするのに適している。

テーブルバケットは、構造化されたデータを格納する。行と列で構成され、データベースやスプレッドシートのような形式でデータを扱うのに適している。クエリ、フィルタリング、分析のために最適化されているのが特徴だ。レストランのテーブルをイメージすると、各席（列）には「名前」「注文」「請求書」といったラベルがあり、各ゲスト（行）が詳細を記入していく。テーブルバケットは、製品の在庫（SKU、価格、数量）の保存、AthenaやBigQueryを使用したCSVやParquetファイルのクエリ、ダッシュボード用の構造化されたイベントのロギングなどに利用される。

ベクターバケットは、機械学習モデルからの埋め込みのような高次元データを格納する。名前で検索するのではなく、類似性に基づいて検索を行う点が特徴だ。レコメンデーションエンジン、セマンティック検索、チャットボットなどに利用される。磁石ボードをイメージすると、各ピンがアイテムを表し、類似したアイテムが近くに集まる。特定のアイテムを直接指定するのではなく、「これに似たもの」というあいまいな要求で検索できる。ベクターバケットは、画像検索のための画像埋め込みの保存、チャットボットの文脈に応じた応答の検索、セマンティックドキュメント検索などに適している。

汎用バケットとディレクトリバケットの主な違いは、データの整理方法にある。汎用バケットは構造を持たないため、ファイルをそのまま保存するのに適している一方、ディレクトリバケットはフォルダとサブフォルダを使用してデータを整理するため、特定のアイテムを容易に検索できる。

構造化データを汎用バケットに格納することも可能だが、効率的なクエリには追加のツール（AthenaやBigQueryなど）が必要になる。構造化データには、行と列で構成されたテーブルバケットの方が適している。

バケットタイプを直接変換することはできない。バケットタイプは概念的なモデルであり、必要に応じてデータを再構成したり、別のサービスに移行したりする必要がある。

スマートフォトアプリの構築を例にとると、汎用バケットには生の画像を保存し、ディレクトリバケットにはユーザー、アルバム、日付ごとに画像を整理し、テーブルバケットにはファイル名、アップロード時間、タグなどのメタデータを追跡し、ベクターバケットには類似性検索のための画像埋め込みを保存するといった使い分けができる。

バケットの種類は、データの保管場所だけでなく、データの動作、検索方法、全体像との適合方法を決定する。汎用バケットの単純さからベクターバケットのインテリジェンスまで、各モデルは情報の整理、検索、および推論を行うための独自の方法を提供する。