2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryのアーキテクチャ 従来のDWHとの違いとは？

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】BigQueryのアーキテクチャ 従来のDWHとの違いとは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

BigQueryのアーキテクチャと従来のデータウェアハウス（DWH）のアーキテクチャは、いくつかの重要な点で異なります。BigQueryとDWHの違いを理解することは、GCPのProfessional Data Engineer（PDE）試験において重要です。

従来のデータウェアハウスのアーキテクチャ

• 事前プロビジョニング: 従来のデータウェアハウスでは、コンピュートリソース（CPU、メモリ）、ストレージリソースを事前にプロビジョニング（確保）する必要があります。リソースの過不足やスケーリングの柔軟性が欠けることがあります。
• 統合型アーキテクチャ: 通常、コンピュートとストレージが密接に結合されており、スケーリングが複雑になる場合があります。
• ワーカーノード: 処理は複数のワーカーノードに分散され、各ノードには独自のメモリとディスクが配置されます。

BigQueryのアーキテクチャ

• 独立したコンピュートとストレージ: BigQueryでは、コンピュート（計算処理）とストレージ（データ保存）が完全に分離されています。ストレージと計算リソースのスケーリングが独立して行え、より効率的なリソース管理が可能になります。
• 動的なリソース割り当て: BigQueryは事前プロビジョニングを必要とせず、必要に応じて動的にリソースを割り当てます。クエリの実行時に必要なリソースが自動的にスケールアップ・ダウンします。
• MPP（Massive Parallel Processing）: BigQueryはMPPアーキテクチャを採用しており、大規模なデータセットに対するクエリも高速に処理できます。Apache SparkやHadoopなどの分散処理フレームワークと類似していますが、BigQueryはフルマネージドサービスであり、より簡単に使用できます。

MPPアーキテクチャの特徴

MPPアーキテクチャ（Massive Parallel Processing architecture）は、データ処理と分析のためのアーキテクチャの一種で、大規模なデータセットを効率的に処理することを目的としています。

MPPアーキテクチャの主な特徴は以下の通りです。

• 大規模な並列処理: MPPシステムは、複数の独立したノード（サーバー）を使用してデータを同時に処理します。各ノードは独自のCPUとメモリを持ち、それぞれがデータの一部を処理することで、全体としてのデータ処理速度を向上させます。
• スケーラビリティ: MPPアーキテクチャはスケーラブルであり、データ量が増加しても、追加のノードをシステムに組み込むことで処理能力を増強できます。
• 分散データストレージ: データは複数のノードに分散して保存されます。大規模なデータセットを扱う際に、データの読み込みと処理を並行して行うことができます。
• 高効率: 各ノードが独立して作業を行うため、データの処理においてボトルネックが少なく、大量のデータを迅速に処理できます。
• 専用のハードウェアとソフトウェア: MPPシステムは専用のハードウェアとソフトウェアで構築されることが多く、特定のデータ処理や分析タスクに最適化されています。

MPPアーキテクチャの用途

MPPアーキテクチャは、ビッグデータの分析、複雑なクエリの実行、データマイニング、データウェアハウスなど、大規模データ処理を必要とするさまざまな用途に利用されます。特に、データウェアハウスの分野では、大量のデータを迅速に分析するためにMPPアーキテクチャが広く採用されています。

MPPアーキテクチャは、大規模で複雑なデータセットを扱う際の高速処理と効率的なスケーリングを可能にする強力なアーキテクチャです。データ処理の分散化により、ビジネスインテリジェンスやデータ分析において重要な役割を果たしています。

【練習問題】BigQueryのアーキテクチャ

練習問題 1

問題:
従来のデータウェアハウスとBigQueryのアーキテクチャの違いとして、正しいのはどれですか？

• A) 従来のデータウェアハウスはリアルタイム分析に対応しているが、BigQueryは対応していない
• B) 従来のデータウェアハウスではコンピュートとストレージが分離されているが、BigQueryでは統合されている
• C) BigQueryではコンピュートとストレージが分離されているが、従来のデータウェアハウスでは統合されている
• D) BigQueryと従来のデータウェアハウスでは、データの格納方法に違いはない

正解: C) BigQueryではコンピュートとストレージが分離されているが、従来のデータウェアハウスでは統合されている

解説:
BigQueryのアーキテクチャの特徴は、コンピュート（計算処理）とストレージ（データ保存）が完全に分離されている点にあります。これに対して、従来のデータウェアハウスではコンピュートとストレージが密接に結合されていることが多く、スケーリングが複雑になる場合があります。

練習問題 2

問題:
BigQueryのアーキテクチャが提供する主な利点は何ですか？

• A) データの自動バックアップと復旧
• B) 動的なリソース割り当てとスケーリング
• C) データの手動での整理と管理
• D) 物理的なサーバーの設置とメンテナンス

正解: B) 動的なリソース割り当てとスケーリング

解説:
BigQueryのアーキテクチャは、動的なリソース割り当てとスケーリングを提供します。クエリの実行時に必要なリソースが自動的にスケールアップ・ダウンし、データ処理の効率とコスト効率が向上します。

練習問題 3

問題:
BigQueryのアーキテクチャで採用されているMPP（Massive Parallel Processing）の主な特徴は何ですか？

• A) データのリアルタイム分析
• B) 単一ノードでのデータ処理
• C) 大規模なデータセットに対する高速な並列処理
• D) 限られたデータ形式のみをサポート

正解: C) 大規模なデータセットに対する高速な並列処理

解説:
BigQueryのMPPアーキテクチャは、大規模なデータセットに対する高速な並列処理を可能にします。複数のノードが同時にデータの一部を処理し、全体としてのデータ処理速度を大幅に向上させます。

まとめ

BigQueryのアーキテクチャは、従来のDWHと比較して大規模なデータに対して高いスケーラビリティと柔軟性を提供します。事前のリソースプロビジョニングが不要であり、ストレージとコンピュートの独立したスケーリングにより、コスト効率とパフォーマンスの両面で優れています。

PDE試験では、アーキテクチャの理解と、それがビッグデータ処理にどのように影響を与えるかを知ることが重要です。

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