SynapseからDatabricksへの移行をナビゲートする

Azure Synapseは大規模SQL分析の信頼性の高い基盤でしたが、データチームが機械学習、リアルタイムストリーミング、AIアプリケーションに対応するにつれて、従来のデータウェアハウスアーキテクチャでは限界があります。ギャップを埋めるために追加のサービスを導入すると、ガバナンス、監視、運用コストが増大します。Databricks Lakehouseへの移行はこの問題に対処する有効な方法です。

移行がもたらす価値は三つの側面に集約されます。第一にデータ資産の統合：Databricksはデータエンジニアリング、分析、機械学習、ガバナンスを単一プラットフォームに統合し、サービス間の運用ギャップを排除します。第二に将来対応：Unity CatalogとAI Gatewayによりデータ、分析、AIの統合ガバナンスを実現し、新たなガバナンスサイロを追加することなくAIワークロードを導入できます。第三に運用効率：システム数を減らすことで、統合、引き継ぎ、潜在的な問題が減少し、多くの場合ライセンスコスト以上の節約が可能です。

実際の事例として、米国第3位のコンビニエンスストアチェーンCasey'sは分析環境をSynapseからDatabricksに移行し、運用データの配信時間を8時間から4時間に短縮しました。イタリアのガス会社Italgasはアーキテクチャを簡素化し、ワークロードコストを73%削減しながら、Power BIとAI分析をDatabricksから直接提供しています。

移行を始める前に、Synapseの本質を理解することが重要です。Synapseは単一のプラットフォームではなく、複数のサービスで構成されています。特に専用SQLプールには長年にわたるビジネスロジック、ストアドプロシージャ、分散戦略、インデックス最適化が蓄積されています。さらに、オーケストレーション（Azure Data FactoryとSynapse Pipelines）、権限管理（SQL権限とMicrosoft Purview）、BI接続も考慮する必要があります。一方、サーバーレスSQLプールとSparkプールの移行は比較的簡単です。

成功する移行には構造化されたアプローチが必要です。まず発見フェーズでは、Lakebridge Profilerを使用してSynapse環境をスキャンし、構成、リソース使用率、パフォーマンスベースラインを収集します。次に評価フェーズでLakebridge AnalyzerがT-SQLコードベースを分析し、複雑性ごとに分類します。設計フェーズでは「リフトアンドシフト」「近代化」「ハイブリッド」のいずれかを選択しますが、多くの場合はハイブリッドが適切です。自動ツールでコード変換の大部分を処理し、ワークロードがDatabricks上で稼働した後に段階的に近代化を進めます。パイロットフェーズでは単一のユースケースでエンドツーエンドを検証し、その後ウェーブベースで規模を拡大します。実装は並行して4つのワークストリーム（取り込み、変換、オーケストレーション、消費）で実行し、Lakehouse Federationを使用して移行完了前にSynapseデータをUnity Catalogに公開できます。

データ取り込みでは、DatabricksはLakeflow Connectによるマネージド取り込みと、FivetranやAirbyteなどのサードパーティツールをサポートします。コード変換は最も複雑なフェーズで、自動ツールが80〜90%を処理しますが、残りは手動での対応が必要です。主な違いとして、HASH分散などの物理最適化ディレクティブを削除し、代わりにDatabricksの予測最適化とLiquid Clusteringを利用します。T-SQLストアドプロシージャとビジネスロジックを変換し、BIツールをDatabricks SQL Warehousesに再接続します。

DatabricksはForward Deployed Engineeringチーム、認定Brickbuilderパートナー、Lakebridgeなどのアクセラレータを通じて移行を支援します。目標は移行を完了するだけでなく、チームが長期的にプラットフォームを運用するためのスキルとオペレーティングモデルを構築することです。