ストレージ アーキテクチャ

Lakebase は、ストレージとコンピューティングを分離します。 データベース データは、クエリを実行するコンピューティング インスタンスに関係なく、Databricks で管理される分散ストレージ レイヤーに存在します。 ストレージは保持され、コンピューティングの実行、一時停止、スケーリングのどちらであっても高可用性が維持されます。

計算層とストレージ層がどのように連携し、セーフキーパーやページサーバーを含むかの概要については、 Lakebaseアーキテクチャを参照してください。

ストレージ レイヤー

Lakebase は分散ストレージ アーキテクチャを使用します。 データベースの権限のある状態を保持するマシンは 1 つもありません。 Lakebaseはまた、データをDatabricks管理のクラウドオブジェクトストレージに永続化し、ストレージ層全体の耐久性の基盤となっています。 クラウドオブジェクトストレージは非常に高い耐久性を重視して設計されており、非同期レプリケーションに依存しないため、レプリケーション遅延は耐久性に影響しません。 Azure Databricksは、ストレージの冗長性の構成を管理します。

Azure では、Lakebase はクラウド オブジェクト ストレージ レイヤーとして Azure Blob Storage にデータを永続化します。

ストレージの冗長性はコンピューティング HA に依存しない

Azure Databricksは、高可用性(HA)計算設定とは独立してLakebaseストレージの冗長性と可用性を管理します。 HA を有効または無効にしても、ストレージの冗長性には影響しません。

高可用性は、コンピューティング層の機能です。 自動フェールオーバーのために、セカンダリ コンピューティング インスタンスを別の可用性ゾーンに事前にプロビジョニングします。 ストレージの冗長性とコンピューティング HA は独立したレイヤーです。

ストレージ分離で他の機能を有効にする方法

ストレージをコンピューティングから分離することで、いくつかの Lakebase 機能が可能になります。

• データ損失ゼロ(RPO = 0): Lakebaseはストレージ層内のコミット済みトランザクションを永続的に記録してから確認するため、計算が失敗、再起動、ゼロへのスケーリング、フェイルオーバーの際にコミットされたデータを失うことはありません。
• インスタント ブランチ: Lakebase は、共有ストレージに対して書き込み時のコピーを使用してブランチを作成します。 このプロセスはデータを複製しません。
• 読み取りレプリカ: 同じ共有ストレージ レイヤーから読み取られた複数のコンピューティング インスタンス。 この方法では、データ レプリケーションは必要ありません。
• 0 にスケーリング: コンピューティングは一時停止しますが、ストレージは保持されます。 データは、コンピューティングの再開時にすぐに使用できます。
• 高速フェールオーバー: ストレージはコンピューティングとは別であるため、フェールオーバーではデータの移動は必要ありません。 Lakebase は、既存のストレージに接続するセカンダリ コンピューティング インスタンスを昇格します。

関連情報

• 高可用性: 可用性ゾーン間の自動フェールオーバー用にコンピューティング レベルの冗長性を構成します。 高可用性を参照してください。
• 高可用性の管理: エンドポイントで HA コンピューティング設定を有効にして構成します。 高可用性の管理を参照してください。
• データベース ブランチ: ブランチで書き込み時のコピー ストレージを使用して、瞬時に分離された環境を作成する方法について説明します。 ブランチを参照してください。
• 読み取りレプリカ: データ レプリケーションなしで同じストレージ レイヤーから読み取る読み取り専用コンピューティング インスタンスを追加します。 「 レプリカの読み取り」を参照してください。