現代のデータアーキテクチャは、データマッシュ（Data Mesh）の導入により、分散型データ管理とリアルタイムデータ処理の必要性が高まっています。データ共有の課題を解決するため、白狐（Whitefox）は、テーブルフォーマットを基盤とした簡易なデータ共有ソリューションとして注目されています。本記事では、白狐の技術的特徴、実裝方法、および今後の展望について詳しく解説します。
早期のデータベースは、トランザクション処理に特化した集中型構造でしたが、非構造化データの処理やスケーラビリティの限界により、新たなアプローチが求められました。
データラックは、構造化データの保存に特化していましたが、メタデータ管理やトランザクション機能の不足が課題でした。これに対し、データラックハウス（Data Lakehouse）は、データラックとデータウェアハウスの機能を統合し、柔軟なデータ処理を可能にしました。
現在では、計算とストレージを分離したアーキテクチャが主流です。S3やMinIOなどのオブジェクトストレージと、SparkやTrinoなどの分散型計算エンジンが組み合わさることで、多様なデータフォーマットとクエリツールのサポートが実現されています。
テーブルフォーマットは、メタデータレイヤーを提供し、トランザクション、スキーマの進化、タイムトラベル、データ統計などの機能をサポートします。また、SQL、Java、Pythonなどの多言語と、畫像、音聲、醫療データなどの多様なデータセットにも対応可能です。
データガバナンスや跨組織データ共有の課題が殘っています。Delta LakeやIcebergなどのテーブルフォーマット間の互換性や管理の複雑さも、実裝の障壁となっています。
異なる組織間でのデータ共有には、ユーザーの作成、ストレージアクセス権限の設定、データ構造の調整が必要であり、手間がかかるため門戸が高くなっています。また、統一されたアクセスレイヤーやガバナンスメカニズムの欠如により、管理コストが増加しています。
Delta LakeやIcebergなどのフォーマットは、完全な互換性を持たず、跨フォーマットデータ共有を制限しています。
白狐は、ゼロデータコピーによるデータ共有能力を提供し、跨組織・跨チームのデータアクセスを簡略化することを目的としています。Delta Lake、Iceberg、Hoodieなどの多様なテーブルフォーマットのメタデータ管理と変換をサポートします。
Delta LakeやIcebergを段階的に置き換え、より広範なフォーマット互換性を実現します。
Iceberg Measure ReadやDelta VORなどの機能を追加。Kerberos認証と多クラウド環境への対応を強化します。
企業や開発者との協力を通じて、オープンソースプロジェクトを発展させ、実際の応用における課題を解決します。
白狐は、Delta Sharingプロトコルを基盤とした簡易なデータ共有ソリューションとして、テーブルフォーマットのメタデータ管理と変換を実現しています。クラウドネイティブアーキテクチャにより、柔軟なデプロイと拡張性が可能となり、跨組織データ共有の課題を効果的に解決します。今後の展開では、Apache Tableフォーマットの統合や機能拡張を通じて、さらなる実用性を高めていくことが期待されます。