ブログのしゅーくりーむ

技術的なメモとかライフログとか。

Data Mesh の記事を読んだ

一年以上前の記事だけど、 https://martinfowler.com/ に "Data Mesh" をうたう記事があったので軽く読みました。

martinfowler.com

こちらに日本語で概要をまとめた記事もありご一読することをおすすめします。 僕の個人ブログを見るより確実で良い情報を得られるでしょう。

https://www.infoq.com/jp/news/2020/03/distributed-data-mesh/

以下では現行のぼくの業務と照らし合わせて、 Data Mesh について個人的解釈などを書いていきます。

Current status ...

二年くらい前に builderscon で "メルペイにおける、マイクロサービスに寄り添うログ収集基盤" みたいなタイトルで LT で発表したりしました。 当時、急速に開発されるマイクロサービス群と元から存在したモノリスなシステムに特化したデータ基盤が存在し、「マイクロサービス化したら分析等のためのデータどうなんの???」と漠然とした課題感はあるものの誰も答えを見出だせていない状況でした。

speakerdeck.com

そこから二年も経過すると弊データ基盤も色々とあり、上記に挙げた batch/streaming それぞれの要件に特化した仕組みを作ったり刷新したり、公開していないまた別のシステムを構築したりとかしていました。(その辺の最近の話も別途公開していければと思っています) この二年で発生した大きな変化としては、以下の辺りが挙げられるかと思います

  • ビジネスのスケールに対して自分が認知できる範囲が追いつかなくなった
  • マイクロサービスがむっちゃ増えた。俺は数えるのをやめた
  • データの要件も多種多様になった。種類によるところや性能要件など

この辺りの煽りを受けると、データ基盤もこのような変化に追従できなければ組織の中でのボトルネックになりかねないなという危機感を覚えています。

Data Mesh の話

という個人的振り返りをしつつ元記事の話題に移ります。

データ基盤前史

とにかく我々は「サイロ化」という言葉を好んで使い、打ち倒すべき敵みたいに扱います。 データのサイロ化もそのやり玉に挙がり、組織やシステム間でデータ連携ができずに分析基盤でうまく扱えない課題を指摘されることがあります。 これに対して、データレイクやデータウェアハウスみたいな一元的にデータが管理可能な入れ物を用意して、とりあえずそこにデータを突っ込む道路を舗装して分析業務を回すみたいな解が取られてきたと思います。

Data Mesh の記事ではこのような一元的なアーキテクチャを前世代的なものと位置付けています。 中央集権的なデータ基盤は全体最適化には良いけれど、個別の高度な要件を満たすのが難しくなります。 またデータ基盤はデータの producer / consumer のようなデータの流れに沿った上流・下流の構図を作りがちです。んで、 consumer が要件を満たしたい場合上流に遡りつつデータ基盤屋さんにも相談するような依存関係が生まれます。 さらにそうした構図が生まれると中流に位置するデータ基盤のチームは時として producer/consumer のドメイン知識を求められるかもしれません。その振る舞いを行えるメンバーがどれだけ確保できるでしょうか・・・。

個人的にはこうしたデータ基盤のモノリス化はなんら不思議ではないと思います。 BigQuery はじめとした便利なデータ基盤に使えるシステムが台頭してきてはいますが、データエンジニアリングの領域は未だ職人芸が求められる領域であり、それに特化したスペシャリストが基盤構築を行うのは自然かなと。 またデータ基盤構築にあたり、まずデータを一定数揃えないとバリューを出しにくいでしょうから producer に寄った最適化をして「とりあえずデータを集める」「データレイクに突っ込んでから後のことを考える」のは理にかなっていると考えます。 とはいえデータ基盤の利用者が増えて、 consumer のリクエストを聞き始めると苦しみが生まれ始めるとも考えられます。 自分の実体験としても、黙っててもデータ基盤がワークするケースというのは producer と consumer が同一のチームかあまり距離が遠くないチームのケースが多いような気もしています。

データをメッシュにする

この記事における前世代的なデータ基盤の課題の解決方法は、マイクロサービスアーキテクチャさながらモノリスの分解だと考えられます。

データメッシュの世界では一元的でモノリスなデータ基盤は存在せず、代わりに広く使われるデータインフラを見るチームと分散したデータ処理システムが存在します。 また明確な producer と consumer という立場を生じさせず、各ドメインチームがデータの管理も行い相互にコミュニケーションします。 分散することで前述のサイロ化問題が再熱しそうですが、横断的なデータガバナンスの仕組みやセルフサーブ可能なエコシステムを導入していきます。

データメッシュの思想は本質的には権限や責務の移譲と、データ基盤が真に基盤らしく振る舞うためのパラダイムシフトを起こすことだと考えます。 前者の思想はマイクロサービスアーキテクチャとよくなじみ、データの producer がマイクロサービスであるならばその延長でデータも扱えればいいだけでしょう。 データ基盤が基盤本来の仕事に集中するのも重要なことで、データの producer / consumer が増えるにつれ無限にドメイン知識が求められるなら組織のスケーラビリティは死んでいくし、同様の振る舞いができるメンバーを探すのが困難になってくると思います。 ぼくの所属する組織では Microservices Platform チームというマイクロサービスを支える基盤を構築するチームが存在し、マイクロサービスを開発運用するにあたり共通課題となる Kubernetes クラスタやデプロイパイプラインの提供を行っています。 これに近く各ドメインチームがデータにまつわる課題を解くための共通基盤を提供してセルフサーブ可能にして、しかし自身は課題を解く主役にはならないぐらいのバランスが求められるのかもしれません。

tech.mercari.com

そう理想は言ってもデータメッシュの世界観に沿うようなツールが無いとこの理想的世界に近づくことはかなわないでしょう。 データメッシュの記事では特に GCP のプロダクトについて、一元的なデータガバナンスなら Google Cloud DataCatalog が、バッチ・ストリーミング処理には統合的に扱えインフラがフルマネージドな Google Cloud Dataflow があると挙げています。 また筆者の経験ではデータメッシュの世界観でデータレイク的なポジションとして GCS を、ドメインごとに bucket を作成して利用して、データウェアハウスとして BigQuery を使うのもありかと考えます。 特に BigQuery は GCP プロジェクトが異なっていても参照する権限があれば JOIN することは可能であり、データメッシュのような論理的には分散したデータ基盤を実現するのにマッチするように感じます。

Data Mesh と俺

セルフサーブ可能な基盤を目指してなるべくデータ基盤がドメイン知識を抱え込まずコミュニケーションにおけるクリティカルパスにならないようにする思想は重要だと感じます。 前世代的な(と言われてしまった)データ基盤では producer/consumer のバリエーションも増えて、その間のコミュニケーションにデータ基盤が入ることでボトルネックを生むことになりかねません。 セルフサーブ可能であればある程度「勝手にやってくれ」といえる領域が増えてボトルネックが解消されてゆき、データ基盤チームはより基盤の作り込みに集中することができると思われます。 とはいえこれを最初期からゴールに据えるのも骨が折れる作業であると思うので、段階的に分散可能にしていくのが良いかもしれません。 最近では弊チームでもセルフサーブ・分散管理可能な設計にしつつ、枯れてくるまでは自チームで面倒を見るという思想で動くことが増えてきました。

データガバナンスやデータ処理の分散化そのものについてはやや懐疑的な部分があります。 前世代のデータ基盤でも十分多い数の producer が発生するはずで、データメッシュの話とは独立してデータガバナンス、メタデータ管理やリネージ追跡、クオリティチェックなどの課題を考えるべきでしょう。 もしかしたらデータ基盤チームがこれらの課題まで人手でカバーしているケースがあるかも知れませんが、それならなおのことデータメッシュの文脈に依らずエコシステムの作り込みをした方が良いように思えます。 またデータ処理もまた職人芸が試される領域でありあまり各ドメインチームに移譲しにくいような気もしています。 BigQuery などデータウェアハウスに格納してから SQL でなんとかする、みたいな汎用的なシナリオならいざ知らず、低遅延での処理が求められるとか重複除去したいとかリッチな要件が出てくるシナリオで各チームで対応するのが現実的なのかどうか。

また、いずれにせよ consumer のようなデータを使う側にある人々をどのようにケアするかは課題になると推測しています。 中央集権的なデータ基盤の有無に関わらず consumer が必要なデータを producer に準備してもらう枠組みは必要で、そのコミュニケーションや動機づけをどうすれば解決できるのか自分の中ではアイデアがありません。 そこを含めてデータガバナンスで頑張る!という話であるなら、まだ現実の課題に適用するまでに障壁がある気もしております。