支援例
Databricks Workflows によるデータパイプライン整備
業種: データ基盤
背景
既存ジョブは手動実行や個別スクリプトが多く、依存関係、失敗時の再実行、通知の仕組みが統一されていませんでした。Databricks Workflowsを使い、安定運用できるパイプラインへ整理する必要がありました。
課題
手動実行や属人的なジョブ管理が多く、障害時の確認や再実行に時間がかかっていました。
想定スコープ
- 既存バッチ、手動実行スクリプト、外部スケジューラで管理していた処理を対象に整理。
- Databricks Workflows、Delta Live Tables、Notebook、SQL Taskの使い分けを設計。
- 監視、通知、再実行、障害時調査を運用範囲に含める。
支援内容
Databricks Workflows を用いたジョブ設計、依存関係、再実行、監視、通知の設計を支援しました。
技術ポイント
- Databricks Workflowsでジョブ依存関係、パラメータ、スケジュール、リトライ方針を一元管理しました。
- Delta Live Tablesの利用可否を処理特性ごとに判断し、品質ルールをパイプライン内に組み込みました。
- 失敗時の通知、再実行単位、ログ確認観点を整理し、運用担当者が追跡しやすい構成にしました。
進め方
- 既存バッチの実行順序、入力・出力、障害履歴を確認し、移行優先度を整理しました。
- 代表ジョブをDatabricks Workflowsへ移し、依存関係とエラー処理の設計を検証しました。
- 監視、通知、再実行、リリース手順を運用ドキュメントにまとめました。
成果物
- ジョブ依存関係図とWorkflows設計書。
- パラメータ、リトライ、通知、ログ確認の標準設定。
- 代表ジョブの移行サンプルと運用ランブック。
リスクと対策
- ジョブ失敗時に全体再実行が必要になるリスクを避け、再実行単位を処理ステップごとに分割。
- 上流遅延による下流処理失敗に備え、依存関係と待機条件を明確化。
- 運用担当者が原因を追えるよう、ログ出力、通知文面、確認手順を標準化。
使用技術
成果
データ処理の運用手順を標準化し、安定したパイプライン運用に向けた基盤を整えました。
- データパイプラインの実行状況をDatabricks上で確認できるようになり、障害時の調査が進めやすくなりました。
- 手動作業に依存していた処理を標準化し、運用品質を高める設計になりました。
- 将来的な処理追加や変更にも対応しやすいパイプライン運用の型を作りました。
次フェーズ
- 重要ジョブから段階的にWorkflowsへ移行。
- データ品質チェックと通知の自動化。
- CI/CDやジョブ定義のコード管理への展開。