データ分析を6倍高速化：Microsoft Fabric のネイティブ実行エンジンを徹底解説

By Mirko Peters · 2026-08-12

ポッドキャストへようこそ、また戻ってきていただけました！今回のブログでは、最新のポッドキャスト エピソードを補足します。このエピソードでは、最新のデータ プラットフォームを支えている、表に出にくいアーキテクチャ上の強力な仕組みを掘り下げました。エンタープライズ分析のワークロードを、コードベースを全面的に書き直すことなく桁違いに高速化できるのか、と疑問に思ったことがあるなら、ここがまさにその答えの場所です。Microsoft Fabric のネイティブ実行エンジンを包括的に取り上げます。データ エンジニア、データ サイエンティスト、ビジネス アナリストのクラウドスケール、パフォーマンス最適化、そして最終的なコスト削減の考え方を塗り替えつつある、ゲームチェンジャーとなる技術です。

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ポッドキャストへようこそ、また戻ってきていただけました！今回のブログでは、最新のポッドキャスト エピソードを補足します。このエピソードでは、最新のデータ プラットフォームを支えている、表に出にくいアーキテクチャ上の強力な仕組みを掘り下げました。エンタープライズ分析のワークロードを、コードベースを全面的に書き直すことなく桁違いに高速化できるのか、と疑問に思ったことがあるなら、ここがまさにその答えの場所です。Microsoft Fabric のネイティブ実行エンジンを包括的に取り上げます。データ エンジニア、データ サイエンティスト、ビジネス アナリストのクラウドスケール、パフォーマンス最適化、そして最終的なコスト削減の考え方を塗り替えつつある、ゲームチェンジャーとなる技術です。

注目のポッドキャスト エピソード Speed Power BI with OneLake and Direct Lake では、これらの基盤エンジンが OneLake や Direct Lake とどのように連携して、エンタープライズ レポートを高速化するのかを解説しました。この詳細解説では、このアーキテクチャの基本コンポーネントを分解し、ベクトル化実行の仕組みを探り、実際のユースケースを検討します。さらに、最新のデータ プラットフォームの将来像にも触れます。

重要なポイント

• Microsoft Fabric のネイティブ実行エンジンは、従来の Spark ランタイムと比べてデータ処理速度を最大 6 倍まで向上させます。
• ネイティブ実行エンジンを利用すると、固定サイズのクラスターで約 83% のコスト削減が見込めるため、大幅なコスト削減につながります。
• このエンジンは Parquet や Delta を含むさまざまなデータ形式をサポートし、コードを変更することなく効率的なクエリ実行を可能にします。
• ベクトル化実行はデータをバッチ単位で処理します。これによりパフォーマンスが向上し、CPU 使用率が下がります。大量のデータセットを扱う場合に特に重要です。
• ネイティブ実行エンジンは既存の Spark アプリケーションに変更を加えることなく統合できるため、導入が容易です。
• リアルタイム分析機能により、即座にインサイトを得られ、現在のデータに基づいてタイムリーな意思決定を支援します。
• このエンジンはモジュール設計を採用しているため、既存のデータ ワークフローにシームレスに組み込め、全体的な効率を高めます。
• AI 支援ツールや最適化されたメモリ管理といった今後の機能強化により、データ処理能力のさらなる向上が期待されます。

Microsoft Fabric の概要

Microsoft Fabric は、データ管理と分析における大きな進歩を示すものです。そのアーキテクチャは、さまざまなコンポーネントが連携して動作する構成になっており、データ処理能力を高めます。アーキテクチャと主要コンポーネントを詳しく見ていきましょう。

アーキテクチャ

Microsoft Fabric のアーキテクチャは、効率的なデータ処理を支えるいくつかの重要なコンポーネントで構成されています。これらのコンポーネントは次のとおりです。

• OneLake Data Lake: 一元化されたデータ リポジトリで、さまざまなデータ形式をサポートします。セキュリティとガバナンスを確保するため、データの信頼できるソースとして利用できます。
• Data Engineering (Synapse): Apache Spark を使用して大規模なデータ変換を行います。複雑なデータ準備タスクに適しています。
• Data Warehouse (Synapse): 高性能な SQL ベースの分析を提供します。構造化データのワークロードのために OneLake と深く統合されています。
• Real-Time Analytics (Synapse): 高スループットの分析を可能にする機能で、ストリーミング データからすぐにインサイトを得られます。
• Data Factory: 幅広いデータ統合機能を提供します。200 を超えるコネクタを備えており、ETL や ELT のプロセスに欠かせません。
• Power BI: インタラクティブなレポートやダッシュボードを作成できるツールです。他のサービスとの統合により、データの鮮度を確保します。

主要コンポーネント

OneLakeとDirect Lakeの統合は、Microsoft Fabricのアーキテクチャを大きく強化します。この統合による主なメリットは次のとおりです。

このアーキテクチャにより、Microsoft Fabricは既存のデータ基盤とのシームレスな統合を実現できます。一元化されたデータレイクは多様なデータ形式をサポートし、統一されたストレージを提供します。さらに、Data Factoryの堅牢なデータ統合機能により、データエコシステム全体を円滑にオーケストレーションできます。

これらのコンポーネントを活用すれば、データ処理を効率化し、分析能力を高めることができます。Microsoft Fabricはデータ管理を簡素化するだけでなく、リアルタイムのインサイトに基づいて的確な意思決定を行うための力にもなります。

ネイティブ実行エンジンの概要

Native Execution Engineは、Microsoft Fabric内で重要な役割を果たすコンポーネントであり、データ処理と分析を最適化します。基盤となるデータソースのネイティブ機能を利用することでパフォーマンスを高めます。このエンジンは、rollup hash aggregateやbroadcast nested loop joinなど、さまざまなオペレーターとデータ型をサポートします。ParquetおよびDelta形式のデータを効率的に処理するため、計算負荷の高いクエリに最適です。

機能

Microsoft Fabricでの動作

Native Execution Engineは、より広い Microsoft Fabric アーキテクチャの中でシームレスに動作します。従来のJVMベースの実行オペレーターをネイティブのC++実装に置き換えることで、Apache Sparkのパフォーマンスを向上させます。VeloxとApache Gluten がこの移行を支え、列指向処理とベクトル化によってクエリ実行を最適化します。この統合により、既存のSparkアプリケーションは変更なしで動作し、複雑なデータ変換や集計の効率も大幅に向上します。

レイクハウスとの統合

Native Execution Engineとレイクハウス アーキテクチャの統合は、まさに画期的です。コードを変更することなく、レイクハウスのインフラストラクチャ上で直接Sparkクエリを実行できます。この機能はParquetとDelta の両方の形式に対応しているため、データのポテンシャルを最大限に引き出せます。エンジンのパフォーマンス改善は、従来のオープンソースSparkと比べて最大4倍高速に達する場合があり、運用コストの削減とさまざまなデータ作業の効率化につながります。

主な機能

ベクトル化実行

Native Execution Engineの特筆すべき機能の一つがベクトル化実行です。この機能により、エンジンは1行ずつではなくバッチ単位でデータを処理できます。列指向のデータレイアウトと高度なインメモリ技術を活用することで、特にクラウド環境において、従来のJVMベースのエンジンを上回る性能を発揮します。たとえば、10億行のデータセットに対する社内ベンチマークでは、クエリあたりの実行時間が20～32秒短縮され、パフォーマンスが20%～27%向上しました。

パフォーマンスの強化

Native Execution Engineは、他の実行エンジンと差別化するいくつかのパフォーマンス強化機能を備えています。主な改善点は次のとおりです。

これらの機能強化により、Native Execution Engine は、データ処理のワークフローを最適化したい組織にとって堅実な選択肢になります。複雑な変換や集計を効率的に処理できるため、データからより速く、より効果的にインサイトを導き出せます。

Microsoft Fabric のパフォーマンス上の利点

効率の改善

大量のデータを扱う場合、効率は極めて重要です。Microsoft Fabric の Native Execution Engine は、データ処理を遅くする一般的なボトルネックに対処します。Parquet や Delta のワークロードを高速化し、複雑な変換をスムーズに処理し、CPU負荷の高い分析クエリを最適化します。その結果、待ち時間が減り、分析により多くの時間を使えるようになります。

この効率化により、大規模なデータ環境の管理に伴う見えないコストを削減できます。不要な CPU サイクルやメモリのオーバーヘッドに無駄なリソースを使うことを避けられます。Native Execution Engine の列指向処理とベクトル化実行により、データをより速くスキャンし、使用する CPU サイクルを減らせます。これにより、クエリあたりのコストが下がり、システム全体の応答性が向上します。

速度の強化

適切なタイミングでデータからインサイトを得るには、速度が重要です。Native Execution Engine は、既存のアプリケーションを変更することなく、目覚ましい速度向上を実現します。多くの組織が、このエンジンを有効にするだけで、さまざまな分析ワークロードにおいてクエリの実行時間が2倍から3倍速くなったと報告しています。

このエンジンが速度向上を実現する仕組みは次のとおりです。

1. Spark は通常どおり、論理プランと最適化された物理プランを作成します。
2. Gluten は、ネイティブでサポートされている演算子を特定し、より高速なネイティブの同等の演算子に置き換えます。
3. Velox は、高度に最適化された C++ カーネルを使用して、これらのネイティブ演算子を実行します。
4. サポートされていない処理の場合、エンジンは Spark の JVM 実行にフォールバックし、スムーズなパフォーマンスを確保します。

10億行のデータセットを使ったベンチマークでは、Native Execution Engine を使用してクラスタリングを行った場合、クエリあたり20～32秒の実行時間短縮が確認されています。これは、クラスタリングされた列のさまざまな組み合わせにおいて20%～27%のパフォーマンス向上に相当します。このような改善により、分析をより速く実行でき、長時間実行されるクエリに関連する見えないコストを削減できます。

⚡ ヒント: これらの速度強化を活用することで、追加のハードウェアに投資することなく、分析ワークフローを加速し、より迅速にデータに基づいた意思決定を行えます。

Microsoft Fabric の設計により、これらの利点はデータの増加に合わせて拡張されます。データセットが大きくなっても、エンジンは高いパフォーマンスとコスト効率を維持します。このスケーラビリティにより、コストを抑えながら分析パイプラインを最適化したい企業にとって、Fabric は優れた選択肢となります。

Native Execution Engine の利用例

Microsoft Fabric の Native Execution Engine は、データ処理と分析を強化する多くの実際のアプリケーションを提供します。さまざまな業界の組織がその機能を活用し、業務の効率化と価値のあるインサイトの獲得を進めています。

実際の適用例

1. 金融サービス:銀行や金融機関は、Native Execution Engine を使って大量のデータセットを高速に処理しています。取引データをリアルタイムで分析し、不正の検出やリスク評価をより効果的に行えます。エンジンの処理速度により即座にインサイトを得られるため、変化の速い金融業界では非常に重要です。

2. ヘルスケア:医療機関は、このエンジンを使って患者データの管理や複雑な分析を行っています。さまざまなソースのデータを処理することで、予測分析による患者の治療成果の向上が可能になります。大量のデータを効率よく扱えるエンジンの能力は、臨床現場でのより良い意思決定を支えます。

3. 小売:小売業者は、Native Execution Engine によりサプライチェーンと在庫管理を最適化できます。販売データを分析して需要を予測し、それに応じて在庫水準を調整します。商品の在庫を確保することで、コストの削減と顧客満足度の向上につながります。

4. 通信:通信事業者は、このエンジンを活用して通話詳細レコードやネットワークのパフォーマンス指標を分析しています。この分析により傾向を把握し、サービス提供の最適化につなげられます。エンジンの効率性によりリアルタイムの監視が可能になり、サービス品質の維持に欠かせません。

業界別のシナリオ

Native Execution Engine は、さまざまな業界のシナリオで力を発揮し、特定の課題に合わせたソリューションを提供します。

• データ エンジニアリング:データ エンジニアリングでは、このエンジンによって未加工のデータを実用的なインサイトに変換する作業が簡素化されます。複雑なデータ パイプラインをサポートするため、組織はデータ ワークフローを自動化できます。この機能により手作業が減り、生産性が向上します。

• ビッグデータ分析:ビッグデータを扱う企業は、このエンジンが大量の情報を迅速に処理できる能力の恩恵を受けます。パフォーマンスを犠牲にすることなく、高度な分析クエリを実行できます。この効率性は、データ主導の戦略に依存する組織にとって不可欠です。

• ビジネス インテリジェンス:このエンジンは、より高速なクエリ応答を提供することで、ビジネス インテリジェンス アプリケーションを強化します。ユーザーはリアルタイムのデータを反映した対話型のダッシュボードやレポートを作成できます。この即時性により、意思決定者は最新のインサイトに基づいて迅速に行動できます。

Native Execution Engine には多くの利点がある一方で、導入に際して課題が生じる場合もあります。たとえば、複数の実行エンジンが存在することで、実行パスの複雑さが生じることがあります。この複雑さにより、データ パイプライン全体の依存関係を追跡することが難しくなります。さらに、チームが複数のエンジンにまたがってパフォーマンス チューニングやコスト管理を行うため、運用上の責任も増大します。

⚡ ヒント:これらの課題を理解しておくと、組織での Native Execution Engine の導入をよりスムーズに進める準備ができます。

Native Execution Engine を活用することで、データ戦略を変革し、分析機能の可能性を最大限に引き出せます。

他の実行エンジンとの比較

Native Execution Engine を他の実行エンジンと比較すると、いくつかの機能面の違いに気付くはずです。これらの違いから、Native Execution Engine がパフォーマンスと効率の面でどのように優れているかが分かります。

機能面の違い

1. 実行モデル:従来の実行エンジンは、処理に Java Virtual Machine (JVM) を利用することが一般的です。一方、Native Execution Engine は処理に C++ を使用します。この違いにより、実行が高速になり、オーバーヘッドも削減されます。

2. データ処理:多くのエンジンは、データを行単位で処理します。これに対して Native Execution Engine はベクトル化実行を採用しています。この方式ではデータをバッチ単位で処理するため、分析クエリを大幅に高速化できます。

3. 統合機能: 既存のシステムとの統合に大幅な変更を必要とするエンジンもありますが、Native Execution Engine はモジュール型の設計を採用しています。そのため、大きな変更を加えることなく、現在のデータワークフローに無理なく組み込めます。

競合優位性

Native Execution Engine は、他の実行エンジンと比べていくつかの競合優位性を備えています。これらの優位性により、データ処理能力が高まり、全体的なパフォーマンスも向上します。主なメリットは次のとおりです。

これらの競合優位性を活用することで、データ分析タスクにおいて、より高いパフォーマンスとスケーラビリティを実現できます。Native Execution Engine は処理速度を高めるだけでなく、リソースの使用効率も最適化します。この効率化はコスト削減と組織の生産性向上につながります。

⚡ ヒント: 実行エンジンを評価する際は、それぞれの固有の機能が、お客様のデータ処理ニーズにどの程度合致するかを検討してください。適切な選択は、分析機能に大きな影響を与えます。

ネイティブ実行エンジンの今後

今後の機能

Native Execution Engine の今後は有望で、注目すべき機能がいくつも控えています。これらの開発により、データ処理能力が強化され、全体的なパフォーマンスも向上することが期待されます。今後提供される主な機能は次のとおりです。

• Materialized Lake Views (MLVs): これらのビューによってメダリオン アーキテクチャの実装が強化されます。パイプラインを本番環境で使えるようになり、より効率的なデータワークフローを実現します。
• AI 支援エンジニアリング ツール: Copilot などの機能が改善されたツールの導入は、データ エンジニアリング ワークフローへの AI 機能の統合を重視していることを示しています。この統合により、プロセスが効率化され、生産性が向上します。
• 統合メモリ管理: エンジンはメモリ管理を最適化し、データ エンジニアやデータ サイエンティストのパフォーマンスを大きく向上させます。Java Virtual Machine のガベージ コレクターを回避することで、パフォーマンスのボトルネックを減らします。

これらの機能は、クラウドベースのデータ処理における現在のトレンドに沿ったものです。最新のアプリケーションに求められる、リアルタイム性と低レイテンシーの要件を満たす助けになるでしょう。

分析への影響

Native Execution Engine の進化は、分析とビジネス インテリジェンスに大きな影響を与えます。エンジンが進化するにつれて、次のようなメリットが期待できます。

• パフォーマンスの向上: Native Execution Engine は、コードを変更することなく、オープンソースの Spark と比べて6 倍のパフォーマンス向上をすでに実現しています。この改善により、複雑な分析をより効率的に実行できるようになります。
• リアルタイムのインサイト: さまざまな種類のデータを処理できるこのエンジンは、高スループットの取り込みと超低レイテンシーのハイブリッド クエリをサポートします。この機能は、リアルタイム分析や AI 主導のプロセスにとって不可欠です。
• リソース使用の最適化: アーキテクチャはクラウドネイティブの原則に沿って、リソース使用をさらに最適化していきます。この最適化により、高いパフォーマンスを維持しながらコストを管理しやすくなります。

Native Execution Engineの機能が順次提供されるにつれ、分析機能が強化されるだけでなく、データに基づく意思決定をより速く行えるようになります。これらの革新により、データ分析の未来は明るい展望が開けています。

⚡ ヒント: Native Execution Engineを分析ワークフローで最大限に活用するため、これらの開発動向を継続的にチェックしてください。

まとめると、Microsoft FabricのNative Execution Engineは、データ処理能力を高めるうえで重要な役割を果たします。Apache Gluten and Veloxなどの技術を活用し、ベクトル化実行とJIT（Just-In-Time）コンパイルに重点を置いています。この設計により実行速度が大幅に向上し、待ち時間が最小限に抑えられるため、複雑なデータ処理も効率的に行えます。

今後を見据えると、Native Execution Engineはさらなる進化が期待されます。従来のSpark実行の制約を克服し、クエリの高速化と大幅なコスト削減を実現します。ベンチマークでは最大6倍の速度向上と約83%のコスト削減が示されており、このエンジンは最新のデータ分析にとって拡張性と効率性に優れたソリューションとしての地位を確立しつつあります。レポートやOneLakeのパフォーマンスにこれらの概念がどのように適用されるかをさらに深く知りたい方は、関連するポッドキャストエピソードSpeed Power BI with OneLake and Direct Lakeもぜひお聴きください！

⚡ ヒント: Native Execution Engineを活用して分析ワークフローの可能性を最大限に引き出し、データ主導の環境で先行し続けましょう。

よくある質問

Microsoft FabricにおけるNative Execution Engineとは何ですか？

Native Execution Engineは、Microsoft Fabricの高性能レイヤーで、ネイティブC++コードを使用してデータ処理を高速化します。既存のアプリケーションを変更することなく、クエリの実行を改善し、コストを削減します。

Native Execution Engineはどのようにパフォーマンスを向上させますか？

ベクトル化実行と列指向データ処理を使用して、大規模データセットをより高速に処理します。このアプローチによりCPU使用率が下がり、複雑なクエリが高速化されるため、より迅速にインサイトを得られます。

既存のSparkワークロードでNative Execution Engineを使用できますか？

はい、使用できます。このエンジンはSparkとシームレスに統合され、一部のJVM処理をネイティブコードに置き換えます。パフォーマンス向上の恩恵を受けるためにコードを書き直す必要はありません。

Native Execution Engineはどのデータ形式をサポートしていますか？

このエンジンは、ParquetやDeltaなどの一般的な形式をサポートします。この互換性により、Microsoft Fabric内のレイクハウスデータに対して効率的なクエリを直接実行できます。

Native Execution Engineはコスト管理にどのような影響を与えますか？

クエリを高速化し、リソース使用量を抑えることで、エンジンはコンピュートコストを削減します。インサイトへのアクセスが速くなるとともに、コストも抑えられます。

Native Execution Engineはリアルタイム分析に適していますか？

もちろんです。低レイテンシのクエリと高スループットの取り込みをサポートするため、リアルタイムのインサイトを取得し、適切なタイミングで意思決定を行えます。

Native Execution Engineの恩恵を最も受ける業界はどこですか？

金融、医療、小売、通信などの業界は、データ処理の高速化と分析の改善により恩恵を受け、インサイトに基づいて迅速に行動できます。

Native Execution Engineのパフォーマンスはどのように監視できますか？

Microsoft Fabricには、ネイティブ実行がいつ実行されたか、またはJVMにフォールバックしたかを追跡するツールが用意されています。この可視性により、データワークフローを効果的に最適化できます。