Google Cloud、GeminiとBorderless Lakehouseを統合　分散データ活用を強化

Google Cloudは、AIエージェントが企業内の分散データを直接参照・活用できる「Borderless Lakehouse」とGeminiの統合を発表した。現在プレビュー版として提供されている。

この統合により、ユーザーはGeminiを通じて、Databricks Unity CatalogやSnowflake Horizonといった外部データソースへのアクセスをLakehouseカタログフェデレーション経由で設定できる。AIエージェントはデータを移動させることなく、クラウドやSaaSプラットフォームに分散したデータを基盤として推論やコード生成を行えるようになる。

あわせて、Borderless Lakehouseに関連する複数の機能が一般提供（GA）を開始した。AWSおよびAzure向けのCross-Cloud Interconnectやクロスクラウドキャッシングのサポートに加え、BigQueryにおけるApache Iceberg V3仕様への対応が含まれる。

BigQueryとManaged Service for Apache Spark間でのApache Icebergテーブルの読み書き相互運用性も実現した。Lakehouseランタイムフェデレーションを用いたAWS Glue、Databricks Unity Catalog、Snowflake Horizon Catalogとの双方向キャッシングも可能になる。

データ統合の面では、Knowledge Catalogとの統合や、Salesforce、SAP、Workday、Confluent Tableflowとのゼロコピーデータ統合に対応した。Dataflowを用いたLakehouseコンソール経由でのDatabricks Delta Lakeアセットの同期も可能だ。

ネットワーク層では、Cross-Cloud InterconnectによりGoogle CloudとAWSまたはAzure間に10 Gbpsまたは100 Gbpsの専用接続を提供し、レイテンシを低減する。BigQueryの実行エンジンには、FlatBuffersベースのParquetリーダーや並列I/Oが導入された。

既存のDataproc Metastore利用者向けには、サーバーレスのLakehouseランタイムカタログへの自動移行パスが提供される。

経営にとっての意味

経営者は、現時点では導入を見送るべきだ。本発表はデータ連携の技術仕様に留まり、API単価や運用人件費、セキュリティ要件への適合性が不明だからだ。特に、外部データソースへのアクセス権限管理や、データ移動を伴わない推論時のガバナンスがどう担保されるか、原文には記載がない。

開発者は、既存のDataproc Metastoreからの移行パスが示された点に注目せよ。ただし、移行に伴う工数や、Cross-Cloud Interconnect利用時のネットワークコストが不明なため、現時点での実装判断は時期尚早だ。まずは、自社のデータ基盤と各SaaSの接続要件を整理し、コスト試算が可能になるまで様子を見るのが賢明だ。