📚 関連書籍
※この記事は書籍の一部をベースに再構成しています。もう少し踏み込んだ内容（設計や具体例）は
書籍の中でまとめているので、気になる方はそちらもどうぞ。
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実測で見る性能：起動時間と実行時間の分解
～ SLA観点で性能を正しく理解する ～
DatabricksのServerlessやPhotonを利用すると、多くの人が最初に感じるのが
「とにかく速い」
という印象です。
実際、従来構成と比較すると処理開始までの待ち時間は大幅に短縮され、多くのワークロードで高い性能を実現できます。
しかし、実務では単純に「速い」「遅い」という感覚だけで性能を語ることはできません。
なぜなら、性能改善を行うためには、
どこで時間を消費しているのかを正しく理解する必要がある
からです。
特にSLA（Service Level Agreement）を考える場合、
単純な処理時間ではなく、
エンドツーエンドでどれだけ時間がかかったか
を評価する必要があります。
本節では、性能を正しく評価するために重要な「起動時間」と「実行時間」の考え方を整理していきます。
「速い」の正体を分解する
性能改善の第一歩は、時間を分解することです。
ジョブが完了するまでの時間には複数の要素が含まれています。
しかし、多くの人は最終的な実行時間しか見ていません。
たとえば、
- ジョブ完了まで100秒
- クエリ完了まで30秒
といった結果だけを見て判断してしまいます。
ですが、本当に重要なのは、
その100秒の内訳
です。
性能チューニングとは、
時間を削る作業ではなく、ボトルネックを削る作業
だからです。
そのためには、まず時間の構成要素を理解する必要があります。
SLA視点で見る2つの時間
データ処理における時間は、大きく次の2つに分けられます。
- 起動時間（Startup Time）
- 実行時間（Execution Time）
起動時間とは、処理を開始できる状態になるまでの時間です。
たとえば、
- クラスタ起動
- リソース確保
- 実行環境準備
などが含まれます。
一方、実行時間とは、
実際にデータ処理が行われている時間です。
たとえば、
- データ読み込み
- JOIN
- 集計
- 書き込み
などが該当します。
ユーザーから見れば、
待ち時間 = 起動時間 + 実行時間
です。
SLAを考える場合、この両方を評価しなければなりません。
従来構成の課題
従来のクラスタ運用では、この2つの時間のバランスが大きく崩れることがありました。
典型例は次のようなケースです。
- クラスタ起動：3分
- データ処理：30秒
この場合、ユーザーが待つ時間は210秒です。
しかし、本当にデータを処理している時間は30秒しかありません。
つまり、
大部分の時間が起動待ち
になっています。
特に次のような処理では、この問題が顕著になります。
- 小規模ジョブ
- 頻繁に実行される処理
- インタラクティブ分析
- ダッシュボード更新
- オンデマンド実行
処理そのものは軽いのに、環境準備のために待たされる状態です。
この構造は長年、多くのデータ基盤が抱えていた課題でした。
Serverlessで何が変わったのか
Serverlessの最大の価値は、起動時間を大幅に削減したことです。
従来構成では、
- 実行前にクラスタを起動する
- リソースを確保する
- ノードを準備する
必要がありました。
一方でServerlessでは、
- 実行環境が事前に準備されている
- スケーリングが自動化されている
- 起動待ち時間がほぼ見えなくなる
状態になります。
その結果、
起動時間が支配的だった世界から、実行時間が支配的な世界へ変わりました。
これは非常に重要な変化です。
従来は、
- 起動時間がボトルネック
でした。
現在は、
- 処理ロジックがボトルネック
になっています。
つまり問題の本質が、
インフラからロジックへ移った
のです。
実測では時間を必ず分解する
実務では、ジョブ全体の実行時間だけを見るべきではありません。
必ず内訳を確認します。
たとえば、
- 起動時間：30秒
- 実行時間：70秒
であれば改善方針は明確です。
起動時間が大きいなら、
- Serverless化
- クラスタ運用見直し
- オートスタート設定見直し
が有効になります。
一方で実行時間が大きいなら、
- SQL改善
- データモデル改善
- パーティション最適化
- Photon活用
が必要になります。
この切り分けができるかどうかで、チューニングの精度は大きく変わります。
Query Profileで実行時間を分解する
実行時間の分析で重要になるのが Query Profile です。
Query Profileでは、
- どのステージで時間を使ったか
- どの演算子が重いか
- データ量がどこで増減したか
を詳細に確認できます。
特に注目すべきポイントは次の通りです。
- JOIN時のShuffle量
- Aggregation処理時間
- Scan時の読み込み量
- Exchange処理
- Sort処理
- Skew発生状況
これらを見ることで、
どこを直せば速くなるのか
が具体的に見えてきます。
単に「遅い」と感じるだけでは改善できません。
Query Profileは性能改善のための診断書と言える存在です。
SLA設計で重要な考え方
SLA設計では平均時間だけを見てはいけません。
現実のシステムでは、
- ピーク時
- 月末
- 四半期末
- 障害復旧時
など、通常とは異なる状況が発生します。
そのため確認すべきなのは、
- ピーク時の実行時間
- リトライ時の遅延
- データ量増加時の影響
- 同時実行時の性能
です。
つまり、
通常時ではなく最悪ケースに耐えられるか
が重要になります。
SLAを守るためには、
- 起動時間と実行時間を分けて管理する
- ボトルネックを継続的に監視する
- 十分な余裕を持って設計する
必要があります。
よくある誤解：平均値だけ見ればよい？
実務で非常によくある失敗が、
平均値だけを見ること
です。
たとえば、
- 通常は30秒
- 月末だけ5分
という処理があったとします。
平均だけ見ると問題ないように見えます。
しかし、月末処理が業務上重要であれば、大きな問題になります。
SLA観点で見るべきなのは、
- 平均値
- 最大値
- パーセンタイル値
- 異常値
です。
特にP95やP99といった指標は、実運用では非常に重要になります。
性能は平均で評価するのではなく、
分布で評価する
必要があります。
Serverless時代の評価軸
Serverless環境では、性能評価の考え方も変わります。
従来は、
- CPU使用率
- メモリ使用率
- クラスタ効率
- ノード数
が重要でした。
しかし現在は、
- ジョブ完了時間
- クエリ応答時間
- ジョブ単位コスト
- スケーリング追従性
が重要になります。
つまり、
リソースを見る世界から、結果を見る世界へ変わった
のです。
利用者が知りたいのはCPU使用率ではありません。
「いつ終わるのか」
です。
Serverlessは、この考え方に非常に適したアーキテクチャと言えます。
まとめると
性能改善で最も重要なのは、
速いか遅いかを議論することではありません。
本当に重要なのは、
- どこで時間を消費しているのか
- 何がボトルネックなのか
- どこを改善すべきなのか
を理解することです。
要点を整理すると、
- 性能は起動時間と実行時間に分けて考える
- SLAはエンドツーエンド時間で評価する
- Serverlessは起動時間を大幅に削減する
- ボトルネックはインフラからロジックへ移る
- Query Profileで実行時間を分析する
- 平均値だけでなく分布を見る
- 最悪ケースを前提にSLAを設計する
- Serverless時代は結果ベースで性能を評価する
ServerlessとPhotonによって環境は大きく進化しました。
しかし、
性能を理解し、分解し、改善する力
そのものは今も変わりません。
むしろ環境が自動化された今だからこそ、
どこが本当のボトルネックなのかを見抜く力
がより重要になっています。
次節では、この性能とも深く関わるテーマとして、
DBUという課金モデルの正体と、その落とし穴
について整理していきます。
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