テラデータ、AI実行基盤「Teradata Autonomous Knowledge Platform」と「Microsoft OneLake」との統合を発表

　米Teradata（以下、テラデータ）は現地時間2日、「Teradata Autonomous Knowledge Platform」と「Microsoft OneLake」との統合を発表した。これにより、抽出・変換・ロード（ETL）パイプラインやデータの重複、移行を行うことなく、OneLakeに保存されているデータに対して直接Teradataの高性能なエンタープライズAIを実行できるようになる。

　オープン標準であるApache Iceberg上に構築されたこの統合により、標準的なIceberg APIを使用してOneLakeのテーブルをその場で照会でき、クロスプラットフォームの認証とアクセス制御はネイティブに処理される。両方の環境にデータを保有する企業は、事前に単一のシステムに統合したり、ガバナンスを一から再構築したりすることなく、データを結合して分析できるようになる。

　テラデータは、分析プラットフォーム間でデータを移動させることは、エンタープライズAIの運用において長年にわたり、コストと時間を要する大きな要因の一つだったと説明する。企業はシステム間で同一データの複製を同期するために個別のETLパイプラインを日常的に維持する必要があり、これがAIワークロードの拡大に伴って増大する遅延、ガバナンスの欠落、ストレージコストの原因となっていたという。

　今回の統合は、TeradataとMicrosoft Fabric環境の双方を運用する顧客にとって、その工程を不要にするとしている。データはOneLake内にとどまり、Teradataがそれを直接読み込むことで、データエンジニアはパイプラインのメンテナンスにかける時間を削減でき、AIチームはデータ複製を待つことなく特徴量エンジニアリングに着手できる。セキュリティポリシーやリネージなどのガバナンスは、複製のたびに再構築されるのではなく、データとともに引き継がれる。

　この統合は、Iceberg APIを介したOneLakeテーブルへの読み取りアクセスをサポートし、Microsoft Entra IDがクロスプラットフォームの認証を処理する。これにより、データを変更したり他の場所に存在させたりすることなく、複雑な結合、AI特徴量パイプライン、SLAが設定された戦術的クエリなど、TeradataのAI分析ワークロードをOneLakeに保存されたデータに対して実行できる。

　すでにMicrosoft Fabricに投資している組織にとって、Teradataはそのエコシステム内でエンタープライズAIプラットフォームとしてアクセス可能になり、ミッションクリティカルなAIが要求するパフォーマンス、ワークロード管理、エンタープライズSLAをもたらすとしている。既存のTeradataの顧客にとっては、データ移行を必要とせずにMicrosoft FabricおよびAzure環境全体へのアクセスを拡張する。

　また、OneLakeとの統合は、データが既に存在する場所でエンタープライズAIを実現するという、Teradata Autonomous Knowledge Platformのビジョンを拡張するものだとしている。Teradata Autonomous Knowledge Platformは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境を含む大規模環境でAIエージェントが安定して動作するために必要なビジネスコンテキスト、ガバナンス、パフォーマンスのバックボーンを提供するよう設計されている。TeradataのAIと分析をOneLakeデータに直接適用することは、統制されたAIワークフローを構築する前提条件である「データの移動」を不要にすることで、そのアーキテクチャを直接的にサポートするとしている。