はじめに
データ品質の確保は現代のデータインフラにおいて不可欠な課題であり、従來の方法では一貫性や保守性の欠如が課題となっていた。Apache Iceberg は Apache Foundation が管理するオープンソースプロジェクトであり、データの可観測性と信頼性を高めるためのネイティブ機能を提供する。本記事では、Iceberg の統合審査機能とその技術的詳細、実裝方法、利點を解説し、データ品質管理の新たなアプローチを紹介する。
Apache Iceberg の統合審査機能
技術的定義と基本概念
Apache Iceberg は、データのバージョン管理と時間旅行機能を備えたオープンソースのデータ管理ツールである。統合審査（Integrated Audits）は、データを生産環境に書き込む前に、未公開の狀態で検証を行うプロセスであり、Iceberg のネイティブ機能を活用することで、データ品質の確保と可観測性の向上を実現する。
キーフィーチャー
- WAP ID メカニズム：Spark 會話の UUID を用いて、データの書き込みと検証を同一のセッションに結びつける。このメカニズムにより、未公開データの追跡と検証が可能となる。
- 時間旅行機能：過去のデータバージョンを參照し、未公開データの検証を実行可能。これにより、データの変更履歴を追跡し、異常検出が容易になる。
- 自動化された検証プロセス：ETL フローの自動化により、検証結果に基づいたデータの公開（Publish）または取消（Cancel）が可能。このプロセスは、Orchestrator システムと連攜し、データ品質の確保を効率化する。
実裝ステップ
- WAP ID の設定：ETL 作業開始時に、調度エンジンが Spark 會話に UUID を設定。この ID は、データの検証と公開に使用される。
- データの生成と検証：ETL プロセスで生成されたデータは、未公開の狀態で保存される。検証ツール（Great Expectations、Amazon DQ など）が、時間旅行機能を活用して未公開データを検証。
- 検証結果に基づく公開：検証が成功した場合、指定された快照 ID を用いてデータを公開。失敗した場合は、手動での修正や再検証が必要。
重要な利點
- データの一貫性：データの再書き込みを避けて、生産環境とテスト環境のデータを完全に一致させる。
- 柔軟性：Iceberg にアクセス可能な任意の検証ツールと連攜可能。
- 自動化：未公開データのクリーンアップや快照管理が自動化され、手動作業の負擔を軽減。
- 設計の解耦：ETL ロジックと検証ロジックを分離し、検証ツールの交換が容易。
- スケーラビリティ：ETL コードの調整だけで、データフローの拡張が可能。
実際の応用ケース
阻斷型と非阻斷型の検証
- 阻斷型検証：検証失敗時はデータの公開を停止し、人工的な介入が必要。異常検出のための通知（Slack など）が自動送信される。
- 非阻斷型検証：検証結果を記録し、データの公開を許可。異常値や分佈偏差などの監視が可能。
モデル変更の処理
- 未公開のモデル変更：新しい列の追加などのモデル変更は、新規快照として生成されるが、公開までは目録指針が更新されない。
- 手動による公開（Cherry Pick）：特定の快照を選び、目録指針を更新して最新バージョンに反映。
衝突処理とロールバック
- 多重タスクの衝突：同じパーティションへの複數の書き込みは、
duplicate web commit エラーを発生させるが、自動解決はされず、手動での処理が必要。
- ロールバック（Cherry Pick）：特定の快照を選び、元の狀態に戻す操作。
技術的課題と考慮點
- 複雑な設定プロセス：WAP ID の設定や快照管理には、初期の設定が複雑な場合がある。
- ツール依存性：Iceberg と連攜する検証ツールやオーケストレーションエンジンの選定が重要。
- パフォーマンスの考慮：時間旅行機能や快照管理は、大規模なデータセットではパフォーマンスへの影響を考慮する必要がある。
結論
Apache Iceberg の統合審査機能は、データ品質管理と可観測性の向上を実現するための強力なツールである。WAP ID メカニズムや時間旅行機能を活用することで、データの検証と公開プロセスを効率化し、保守性を高めることが可能。実裝時には、オーケストレーションエンジンとの連攜や検証ツールの選定に注意し、柔軟な設計を心がけることが重要である。