【ITニュース解説】10 Data Engineering Questions Data Engineers Swear By — Part 1

システムエンジニアを目指す皆さんにとって、データは現代のITシステムにおいて最も重要な要素の一つだ。企業は日々膨大なデータを生み出し、それを分析してビジネスに役立てている。このデータの収集、加工、保存、管理といった一連のプロセスを担当するのが「データエンジニア」という専門職だ。彼らが直面する課題の一つに「Delta Lakeにおける数百のパーティションにわたるスキーマエボリューションをどのように管理するか」というものがある。この一文には、データエンジニアリングの重要な概念がいくつも含まれているため、順を追って解説する。

まず「データレイク」とは何か。これは、構造化されていない生データ（例えばログデータやIoTデバイスからのデータ）、半構造化データ（JSON形式など）、構造化データ（データベースのテーブルデータ）など、あらゆる種類のデータを大規模に、そして比較的低コストでそのまま格納する中央リポジトリのことだ。データレイクは、将来的な分析や機械学習のために、加工前の「生の」データを手元に置いておきたいというニーズから生まれた。しかし、生データをそのまま大量に保存するだけでは、様々な課題も生まれる。データの品質が保証されなかったり、データの信頼性が低かったり、特定のデータを探すのが困難になったりする。

そこで登場するのが「Delta Lake」だ。Delta Lakeは、データレイクにACIDトランザクション（Atomic：原子性、Consistency：一貫性、Isolation：分離性、Durability：永続性）という、データベースが持つ信頼性の特性をもたらすオープンソースのストレージレイヤーだ。これにより、データレイク上のデータに対しても、データベースのように複数の操作が同時に行われてもデータの整合性が保たれるようになる。例えば、データの書き込み中にエラーが発生しても、書き込み前までデータがロールバックされ、不完全なデータが残らないよう保証される。また、バージョン管理機能も備わっており、過去の時点のデータにアクセスする「タイムトラベル」も可能になる。

このDelta Lakeが解決する重要な課題の一つが「スキーマエボリューション」の管理だ。「スキーマ」とは、データの構造や形式を定義したものだ。例えば、顧客情報であれば、「顧客ID：整数」「氏名：文字列」「住所：文字列」「登録日：日付」といった具合に、どのような項目があり、それぞれの項目がどのようなデータ型を持つかを定める。システムは常に変化し、ビジネス要件も進化するため、このデータ構造（スキーマ）も時間とともに変化することがよくある。これが「スキーマエボリューション」だ。例えば、顧客情報に新たに「メールアドレス」という項目を追加したり、既存の「住所」項目を「郵便番号」と「番地」に分割したりするといった変更がこれにあたる。

従来のデータレイクでは、スキーマが変化した際に問題が生じやすかった。新しいスキーマのデータが書き込まれると、既存の古いスキーマのデータとの間に不整合が生じ、データの読み込みや分析でエラーが発生したり、間違った結果が出たりすることがあった。Delta Lakeは、このスキーマエボリューションを効果的に管理する機能を提供している。具体的には、「スキーマエンフォースメント（スキーマ強制）」と「スキーママージ（スキーマ結合）」という機能がある。スキーマエンフォースメントは、書き込まれるデータが既存のスキーマと互換性があるかをチェックし、不整合があれば書き込みを拒否する。これにより、データの品質が保たれる。一方、スキーママージは、新しいカラム（列）が追加された場合など、互換性のある変更であれば、既存のスキーマに自動的にその変更を適用して、新しいデータと古いデータを一貫して扱えるようにする機能だ。これにより、データエンジニアはスキーマの変更に柔軟に対応できる。

次に「パーティション」の概念について説明する。データレイクに格納されるデータは、通常非常に大量だ。この大量のデータを効率的に管理し、高速に検索するために、データは物理的に「パーティション」と呼ばれる小さな塊に分割される。例えば、販売データであれば「年」「月」「地域」といった項目でパーティションを切ることが考えられる。これにより、「2023年10月の東京地域の販売データ」だけを検索したい場合、すべてのデータを探すのではなく、対応するパーティションのみを参照すればよくなるため、処理速度が大幅に向上する。

さて、問題文では「数百のパーティションにわたるスキーマエボリューション」とある。これは、単純なデータセットではなく、膨大な量のデータが多くのカテゴリに分割されて保存されている状況を指している。この環境でスキーマエボリューションを管理するのは、さらに複雑な課題となる。なぜなら、すべてのパーティションで一律にスキーマが変更されるとは限らないからだ。ある地域や期間のデータだけスキーマが変わったり、あるいは古いパーティションには新しいスキーマ項目が存在しなかったりする可能性がある。従来のシステムでは、このような状況でデータの整合性を保ちながらスキーマ変更を適用することは非常に困難で、手作業での調整やデータ移行が必要になり、時間とコストがかかる大きな負担だった。

Delta Lakeは、この複雑な状況においてもスキーマエボリューションをより安全かつ効率的に管理する。Delta Lakeのテーブルは、複数のパーティションにまたがっていても、一貫したスキーマ管理が可能だ。前述のスキーマエンフォースメントやスキーママージの機能は、パーティションに関わらず適用される。これにより、データエンジニアは個々のパーティションのスキーマを個別に管理する手間を省き、テーブル全体としてのスキーマの進化を追跡し、制御できる。例えば、新しいカラムを追加するスキーママージ操作を実行すれば、Delta Lakeはその変更をテーブル全体にわたって適切に適用し、既存のデータにはデフォルト値やNULL値を自動的に補完するなどの処理を行い、データの一貫性を保つ。

このように、データエンジニアは、変化し続けるビジネス要件と膨大なデータ量の中で、データの信頼性、品質、そしてアクセス性を確保するための重要な役割を担っている。Delta Lakeのような技術は、彼らが直面する「数百のパーティションにわたるスキーマエボリューションの管理」といった複雑な課題を解決するための強力なツールであり、現代のデータ駆動型社会を支える基盤となっている。システムエンジニアを目指す皆さんも、このようなデータ管理の深遠なテーマに触れることで、ITの未来を創造する一員としての視座を広げることができるだろう。