[レポート]モダンデータスタックの歪 #SWTTokyo

[レポート]モダンデータスタックの歪 #SWTTokyo

Clock Icon2024.09.13

さがらです。

2024年9月11日~2024年9月12日に、「SNOWFLAKE WORLD TOUR TOKYO」が開催されました。

https://www.snowflake.com/events/snowflake-world-tour-tokyo/

本記事はセッション「モダンデータスタックの歪」のレポートブログとなります。

登壇者

  • トヨタ自動車株式会社 データ利活用推進グループ リードデータエンジニア 川嶋 真希 氏

データ図書館:トヨタのデータ利活用基盤

  • 背景
    • デジタル化で自動車に関わる550万人が同じ方向を向いて仕事に打ち込める環境を作りたい
  • データ図書館
    • データを本に例えて、蔵書の品ぞろえから利用までをプラットフォームとして提供

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データ基盤の歴史

  • 基幹システムを「社(やしろ)」と呼んでいる。これはEDPに集約
  • 車両データは「車」と呼んでいる。これはVDPに集約
  • 顧客データは「者」と呼んでいる。これはCDPに集約(これから開発予定)
  • BI
    • TableauとPowerBIを使用
  • 今日は、社のEDPのアーキテクチャの話をする

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  • アーキテクチャの変遷としては、大きく4つの期に分かれる

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右往左往期

  • S3に置いたデータを、InformaticaでETLしてSnowflakeへ
  • データマートに変換するところも、Informaticaを使用
  • すべてバッチ処理で動かしている
  • 課題
    • 開発生産性が良くなかった

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適材適所期

  • 行アクセスパフォーマンスを改善するために、別途Auroraも導入
  • 課題
    • Auroraのストアドプロシージャの仕様が、ブラックボックス化

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モダンデータスタック期

  • ETL→ELTへの転換
    • データをとりあえずSnowflakeにロードさせるように。Snowpipeを用いて実装
    • また、Fivetranも用いてOracle RDSにレプリケーションされたデータをCDCでSnowflakeへ
    • データ変換はdbt。SQLで開発できるため、これまで2か月などかかっていた処理が10日ほどで開発でき、リネージも可視化できるように
  • 課題
    • Informatic、Fivetran、Snowpipe、Aurora、多様なスタックで多箇所にデータが存在

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これまでの基盤の変遷をトヨタ生産方式で振り返る

  • 出来ていない点
    • ジャストインタイムでない
    • 自動化できていない
    • 改善(リファクタリング)もできていない
    • 標準作業もできていない

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今後のデータアーキテクチャ

  • オーケストレーションツールにDagsterを導入
    • 異常を検知したら自動で停止するように
    • これで「ジャストインタイム」と「自動化」を実現
  • データカタログ
    • AtlanかAlationを検証予定
  • Aurora
    • 先日パブリックプレビューとなったHybrid Tableを導入予定
    • 次章で検証状況を紹介

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Auroraの処理をSnowflakeの各機能(Search Optimization、Hybrid Table)で検証

  • Case1
    • 車種に紐づく品番検索
  • Case2
    • 個車に紐づくメンテナンス履歴検索
  • 検証結果
    • Hybrid Tableを用いることで、データアクセス層でも導入可能なレスポンスを得られた

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サマリ

  • 一番伝えたいこと
    • カイゼンが継続できるデータスタックであることが重要
  • 標準化された作業であること
    • このスライドが完成形である、データの流れを可視化して、最短リードタイムで開発できる基盤にしていきたい

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最後に

トヨタ自動車社のデータスタックが、どのような変遷を経てきたかがよくわかるセッションでした。

このデータ基盤界隈の技術も変遷が激しいため、その時によって最適と考えるアーキテクチャは異なってくるのが非常に悩ましいですよね…と私も痛感するセッションでした。「シンプルに」「カイゼンが継続できる」という点は非常に大事だと思うので、私も改めて意識してアーキテクチャを考えていきたいですね。

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