【投票キャンペーン対象】複数顧客対応AWS+Snowflakeデータ基盤アーキテクチャ
アーキテクチャの工夫ポイント
アーキテクチャ選択の背景や意図
数百社規模の法人顧客に対応するKDDIの外販サービスで共通利用するデータ基盤を構築しました。
将来的に顧客データと自社データのかけ合わせを行うため、自社データ基盤と同じくSnowflake・AWS構成としています。
上記の実現にあたり「①顧客ごとの構成差分による構築・運用コスト増大」「②データパイプラインの可視化・制御の困難さ」「③Snowflake規約への準拠」「④顧客ニーズに応じた多様な連携要件」の課題について以下の通り対応しました。
①については、Terragruntを用いて共通部分と顧客固有の設定を両立したリソース管理を行うことで、運用コストの低減を実現しました。
②については、MWAAを用いることで、顧客毎の要件に合わせたDAGの柔軟な管理・制御を実現しました。
③については、通常のSnowflakeアカウントでは他社ユーザの発行が禁止されているため、Reader Account構成を採用しました。
④については、WEB UI・OCI連携を用意することで初期の顧客ニーズに対応しました。
現在の課題と今後の改善予定
④に関して連携方法の拡充が課題であり、今後はAzureやGoogle Cloud等への対応や、API提供などを追加予定です。
また初期はBI環境からの利用想定ですが、AIエージェント環境からのデータ利用ニーズがあるためMCPの導入を検討しています。
◆執筆:宮嵜仁志、福田陽一、星遥介、佐々木貴美
アーキテクチャを構成するツール
会社情報
KDDIアジャイル開発センター株式会社の利用ツールレビュー
AI/ML監視

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メンバー / データエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 101名〜300名
AIコード生成

『KAG における GitHub Copilot の導入:開発アジリティ強化と「楽しくやる」カルチャーの推進』
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メンバー / バックエンドエンジニア / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 101名〜300名