OpenLMでは、データの処理性能とスケーラビリティを向上させるために、
既存のデータ基盤を見直し、AWS S3 TablesとApache Icebergへの移行を行いました。
この移行により、以下の課題を解決することを目的としています：
- データ処理のパフォーマンス向上
- 大規模データへの対応
- 運用負荷の削減
なぜ移行が必要だったのか
従来のデータレイク構成では、以下のような問題がありました：
- クエリのパフォーマンスが遅い
- データ管理が複雑（ファイルやパーティション）
- 一貫性や信頼性に課題
特に大規模データ環境では、こうした問題が顕著になります。
こうした課題を解決するために、Apache Icebergが注目されています。
Icebergは以下の特徴を持っています：
- ACIDトランザクション対応
- スキーマ変更（Schema Evolution）が簡単
- 過去データの参照（Time Travel）AWS S3 Tablesとは何か
AWS S3 Tablesは、Apache Icebergをネイティブにサポートするストレージです。
主な特徴：
- Icebergのメタデータ管理をAWSが自動で実施
- クエリ性能の向上（最大約3倍）
- トランザクション処理の高速化
- 運用作業（ファイル整理など）の自動化
従来は手動で行っていた運用作業を、AWSが自動化してくれます。
Iceberg移行の基本考え方
Icebergへの移行には主に2つの方法があります：
1. インプレース移行（In-place Migration）
- 既存データをそのまま使う
- メタデータのみIceberg形式に変換
- 高速・低コスト
2. フル移行（Full Migration）
- データをすべて再構築
- 最適化（パーティション・構造）も可能
- 時間とコストがかかる
S3 Tablesの場合は、フル移行が必要になるケースもある
実際の移行で直面した課題
移行プロジェクトでは、いくつかの課題がありました：
- データ整合性の維持
- 移行中のシステム停止リスク
- 既存システムとの互換性
- データの同期（新旧環境）
特に重要なのは：
「移行中もサービスを止めないこと」
そのため、段階的な移行戦略が必要になります。
移行プロセス
移行は段階的に進められました：
- 既存データの分析
- Icebergテーブルの設計
- データ移行（テスト環境）
- 本番環境への切り替え
- 最適化・チューニング
ポイントは「いきなり切り替えない」こと
→ テストと並行運用が重要
移行後のメリット
移行後、以下の効果が得られました：
パフォーマンス
- クエリ速度の向上
運用
- 手動作業の削減
- 管理がシンプルに
データ管理
- スキーマ変更が簡単
- 過去データの追跡が可能
結果として、よりモダンなデータ基盤へ進化
まとめ
今回の移行から得られる重要なポイント：
- 従来のデータレイクには限界がある
- Icebergは次世代の標準になりつつある
- AWS S3 Tablesにより運用が大幅に簡素化される
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