Databricks Certified Data Engineer Associate: データアーキテクチャとデザインの考慮事項

データ空海です。本記事は、Databricks Certified Data Engineer Associate認定試験の合格を目指す皆さんに向けて、データアーキテクチャとデザインに関する考慮事項に焦点を当てて解説します。データアーキテクチャは、データの格納、処理、そしてアクセスの方法を定義する重要な部分であり、データエンジニアとしての基本的なスキルセットを形成します。

試験で問われるデータアーキテクチャとは、データを収集、保管、処理するためのフレームワークのことです。適切なアーキテクチャをデザインすることで、システムのパフォーマンスと拡張性を最大化できます。

データアーキテクチャをデザインする際の重要な考慮事項は以下の通りです。

データの種類と量:
取り扱うデータの種類(構造化/非構造化)とデータサイズに基づき、適切なデータストレージを選択する必要があります。

パフォーマンス要件:
低レイテンシーが必要な場合は、メモリ上にデータを保持するインメモリデータベースを選択します。大量のデータを処理する場合は、クラスタコンピューティングを活用します。

可用性と信頼性:
システムの可用性を高めるために、クラウドストレージやデータレプリケーションを活用できます。

セキュリティ:
個人情報など機密データを扱う場合、暗号化やアクセス制御が必要です。

拡張性:
データ量やユーザー数の増加に対応できるよう、クラウド上に構築するのが一般的です。

コスト:
クラウドサービスの場合、使用したリソース分の費用のみが発生するためコスト効率が高くなります。

このコードはAzure Databricksを使用したシンプルなデータパイプラインの例です。

# Delta Lakeにデータを読み込む
df = spark.read.format("delta").load("/datalake/bronze") 

# データを処理・変換する
df_processed = transform(df)

# Delta Lakeに処理済データを書き込む  
df_processed.write.format("delta").mode("overwrite").save("/datalake/silver")

このコードでは、Databricks Delta Lakeをデータレイクとして使用し、Bronze、Silverの2つのレイヤーでデータを管理しています。

次に、試験で実際に出題されそうな設問を示します。

問1) データレイクを設計する際、Bronze、Silver、Goldの3つのレイヤーを分ける主な目的は以下のうちどれか。

1.パフォーマンスを最適化するため
2.データの品質を段階的に高めるため
3.異なるデータ形式を分離するため
4.セキュリティを強化するため

回答) 2

データレイクのBronze、Silver、Goldのレイヤー分割は、段階的にデータの品質を高めることが主な目的です。Bronzeレイヤーは生データ、Silverは前処理済みの信頼できるデータ、Goldは業務分析に使用できるクリーンデータを表します。

以上、データアーキテクチャとデザインの考慮事項について解説しました。Databricks Certified Data Engineer Associate認定試験に向けての理解が深まることを期待しています。