ユガバイトの共同創設者兼共同CEO、カルティク・ランガナタン – インタビュー・シリーズ

カルティク・ランガナタンは、ユガバイトの共同創設者兼共同CEOです。ユガバイトは、ユガバイトDBという、高性能の分散型PostgreSQLデータベースを作成した会社です。カルティクは、データの専門家であり、元フェイスブックのエンジニアです。フェイスブックでの経験を活かし、分散型データベースを革命的に変えるために、ユガバイトを創設しました。

ユガバイトを共同創設するきっかけとなったものは何ですか？また、ユガバイトDBを作成する際に市場に存在したギャップは何でしたか。

私と私の共同創設者、カンナン・ムトゥカルパン、ミハイル・バウティンは、2016年にユガバイトを創設しました。私たちは、フェイスブックでのエンジニアとして、Apache Cassandra、HBase、RocksDBなどの人気のデータベースを作成しました。また、これらのデータベースを内部ワークロードのために管理サービスとして実行しました。

私たちは、ユガバイトDBを作成しました。クラウドネイティブのトランザクション型データベースが不足していることを認識しました。企業がオンプレミスからクラウドネイティブの運用に移行する際に、ユガバイトDBは非関係型データベースの強みとクラウドネイティブアーキテクチャのスケーラビリティ、耐久性を組み合わせました。フェイスブックでの経験から、分散型データベースの必要性を感じていました。また、オープンソース技術が業界を進歩させる影響を認識しました。

トランザクション型データベース市場は、従来から競争が激しいと考えられてきました。しかし、現在、Postgresはクラウドネイティブのトランザクション型データベースのデファクトスタンダードAPIとなりました。クラウドネイティブのデータベースは、Postgresプロトコルをサポートすることが増えています。ユガバイトDBは、Postgresのパワーと使い慣れた感を保持しながら、モダンなクラウドネイティブアプリケーション向けのエンタープライズグレードの分散型データベースとして進化しています。ユガバイトDBを使用すると、企業は、使い慣れたSQLモデルを使用して効率的にシステムを構築、スケールできます。

フェイスブックでの経験が、会社のビジョンに与えた影響は何ですか。

2007年、私はフェイスブックに参加するかどうかを検討していました。 当時、サイトのユーザー数は約3000万から4000万人でした。私は、その数が2倍になるかもしれないと思っていました。しかし、間違っていました。フェイスブックでの5年以上の間、ユーザー数は20億人に増えました。私をフェイスブックに引き付けたのは、革新と大胆さの文化でした。そこでは、「失敗を恐れずに」イノベーションを促進することが奨励されていました。

フェイスブックは非常に大きくなり、技術的な課題や知的好奇心がなくなりました。私は、ユーザーに直面する問題に取り組む会社を創設したいと思っていました。これが、ユガバイトを共同創設するきっかけとなりました。

私たちの使命は、クラウドネイティブアプリケーションを簡素化することです。私たちは、モダンな開発のために3つの重要な機能に焦点を当てています。

• 第一に、アプリケーションは、バックアップや障害に関係なく、常に利用可能である必要があります。特に、クラウドのコモディティハードウェアで実行される場合です。
• 第二に、需要に応じてスケールする能力は不可欠です。開発者がハードウェアの注文を待たずに、迅速にビルド、リリースできるようにします。
• 第三に、多数のデータセンターが容易にアクセスできるようになったため、リージョン間でデータを複製することは、信頼性とパフォーマンスのために不可欠です。

これらの3つの要素により、開発者は、インフラストラクチャの制限なしに、イノベーションするためのアジリティと自由を得ることができます。

ユガバイトの創設から現在の分散SQLデータベースのリーダーへの道のりを教えてください。どのような重要なマイルストーンがありましたか。

フェイスブックでは、開発者と話す機会が多く、SQLデータベースに二次索引やマルチノードトランザクションを実装する必要があると言われることがありました。しかし、既存のシステムでは、これらの要件に対応できませんでした。

現在、クラウドネイティブのトランザクション型アプリケーションが、スケーラビリティと可用性のニーズに応える必要があります。従来のデータベースでは、これらのニーズに対応できません。モダンなビジネスでは、クラウドネイティブの関係型データベースが必要です。ユガバイトDBは、高可用性、スケーラビリティ、地理的分散性を提供しながら、SQL機能をサポートすることで、これらの課題に対応しています。

2016年2月、創設者は、クラウドネイティブのトランザクション型アプリケーション向けのグローバルスケールの分散SQLデータベースであるユガバイトDBの開発を開始しました。2019年7月、以前は商用機能だったものをオープンソース化するという前例のない発表を行い、ユガバイトDBをApache 2.0ライセンスの下で完全にオープンソースの関係型データベース管理システム(RDBMS)として正式に立ち上げました。

ユガバイトDBの最新バージョン（9月に発表）には、Postgresとの互換性が強化されています。アダプティブ・コストベース・オプティマイザー（CBO）が大規模なマルチリージョン・アプリケーション向けのクエリ・プランを最適化し、スマート・データ・ディストリビューションがテーブルを一緒に格納するか、データをシャード化して分散するかを自動的に決定します。これらの強化により、開発者はPostgresアプリケーションをユガバイトDBで効率的に実行できます。

ユガバイトDBはPostgresとCassandraのAPIをサポートしています。開発者と企業にとって、このマルチAPIアプローチの利点は何ですか。

ユガバイトDBのマルチAPIアプローチにより、高性能のSQLデータベースの強みと、グローバルなインターネットスケールのアプリケーションに必要な柔軟性が組み合わされます。

スケールアウトRDBMSと高ボリュームのオンライン・トランザクション・プロセッシング（OLTP）ワークロードをサポートしながら、低遅延と例外的な回復力を維持します。Postgresとの互換性により、既存のPostgresアプリケーションをシームレスにモダナイズできます。

最新バージョンの分散データベース・プラットフォーム（2024年9月リリース）には、アダプティブCBOとスマート・データ・ディストリビューションなどの機能が含まれており、クエリ・プランの最適化とデータの自動配置によりパフォーマンスが向上します。これにより、開発者は妥協することなく低遅延と高スケーラビリティを実現できます。ユガバイトDBは、信頼性の高いデータ管理が必要な急成長しているクラウドネイティブ・アプリケーションに最適です。

データベース・システムにAIを統合する傾向が増えています。ユガバイトは、SQLシステムのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティを向上させるためにAIをどのように活用していますか。

私たちは、パフォーマンスと移行の課題に対処するために、分散SQLデータベースを強化するためにAIを活用しています。パフォーマンス・アドバイザーの強化版であるパフォーマンス・コパイロットを近くリリース予定です。これにより、クエリ・パターンの分析、異常の検出、リアルタイムの推奨事項を提供して、データベースのパフォーマンスの問題を簡素化して解決できます。

また、ユガバイトDB・ボイジャーというデータベース移行ツールにAIを統合しています。Postgres、MySQL、Oracle (ORCL ) 、その他のクラウドデータベースからユガバイトDBへの移行を簡素化します。スキーマの変換、SQLの翻訳、データの変換を自動化し、事前に互換性を確認します。これらの革新により、ユガバイトDBはより賢く、効率的で、モダンな分散アプリケーションにとって使いやすいものになります。

クラウドネイティブ・アプリケーションでオープンソースのSQLシステムであるユガバイトDBを使用することの主な利点は何ですか。従来のプロプライエタリ・データベースと比較して、どのような利点がありますか。

透明性、柔軟性、そして堅牢なコミュニティのサポートが、クラウドネイティブ・アプリケーションでオープンソースのSQLシステムであるユガバイトDBを使用する主な利点です。当初、ユガバイトDBを立ち上げた際に、ユーザーと話し合ったところ、重要なデータを信頼できる完全にオープンなデータベースを望む強い意向があることがわかりました。

私たちは、オープンコア・モデルで始めましたが、すぐに完全にオープンなソリューションにする必要があることを認識しました。開発者は、PostgresをOracleの論理的な代替品として使用する傾向にあります。しかし、Postgresは動的なクラウド・プラットフォーム向けに設計されていません。ユガバイトDBは、このギャップを埋め、Postgresの機能の深さをモダンなクラウド・インフラストラクチャ向けにサポートしています。完全にオープンソースであることで、導入の障壁を取り除きます。

これにより、私たちは、ビジネスクリティカルなアプリケーションを開発する開発者や、クラウドネイティブ・プラットフォームで運用する運用エンジニアにとって非常に魅力的になります。私たちの焦点は、Postgresと互換性がありながらも、使いやすく、オープンソースのデータベースを作成することです。Postgresは、成熟した機能セットと強力な拡張機能により、開発者の間で人気があります。

スケーラブルで適応性のあるSQLソリューションの需要が高まっています。エンタープライズ・データベース・マーケットのトレンドはどのようなものですか。ユガバイトはこの需要にどのように対応していますか。

エンタープライズ・データベースでは、スケールが大きくなるにつれて、障害の発生率が増加します。特に、組織が拡大し、データのボリュームが増加する場合に顕著です。データベース・ランドスケープを形作る主なトレンドには、DBaaSの採用と、パブリック・クラウドからプライベート・クラウド・環境への移行が含まれます。また、ジェネレーティブ・AIの統合により、自動化とパフォーマンスの最適化が必要になります。

組織は、操作とセキュリティに関する初期の懸念にもかかわらず、DBaaSを採用して運用を合理化しています。このアプローチにより、さまざまなインフラストラクチャで効率性が向上します。一方、プライベート・クラウド・ソリューションへの焦点は、ビジネスがコストを削減し、ワークロードのスケーラビリティを高めるのに役立ちます。

ユガバイトDBは、これらの進化する需要に応えるために、関係型データベースの強みとクラウドネイティブ・アーキテクチャのスケーラビリティを組み合わせています。スマート・データ・ディストリビューションやアダプティブCBOなどの機能により、パフォーマンスが向上し、大量のデータベース・オブジェクトをサポートします。これにより、ユガバイトDBは、幅広いアプリケーションを実行するための競争力のある選択肢となります。

さらに、ユガバイトDBは、Postgresアプリケーションを移行しながら、同等のパフォーマンスを維持することを可能にします。これは、モダンなワークロードにとって不可欠です。オープンソース開発への私たちの取り組みにより、コミュニティの関与が奨励され、ベンダーロックインを避けたい顧客にとって柔軟性が提供されます。

エッジ・コンピューティングとIoTの台頭により、ユガバイトDBはこれらのテクノロジーがもたらす課題、特にデータの分散と遅延についてどう対応していますか。

ユガバイトDBの分散SQLアーキテクチャは、クラウドとエッジの両方のコンテキストでシームレスに動作するスケーラブルで堅牢なデータ層を提供することで、エッジ・コンピューティングとIoTの課題に対応しています。データを自動的にシャード化して複製する機能により、効率的な分散とリアルタイムの処理が可能になり、遅延が最小限に抑えられます。

特定のアプリケーションの要件に基づいて構成を適応させる柔軟性を提供することで、ユガバイトDBは、データのニーズが進化する分散化されたランドスケープで企業が効果的にデータを管理できるようにします。

共同CEOとして、技術革新のリーダーシップと会社の成長の管理をどのようにバランスをとっていますか。

私たちの会社は、クラウドネイティブ・アプリケーションを簡素化することを目指しています。私には、技術トレンドを追跡する必要があります。例えば、ジェネレーティブ・AIやコンテキスト・スイッチなどの分野です。イノベーションを追求するには、好奇心、影響力を与える欲求、継続的な学習への取り組みが必要です。

技術革新と会社の成長のバランスをとることは、基本的にスケーラビリティについてです。分散データベースでは、パフォーマンス、ワークロード、グローバルなインフラストラクチャでの高可用性をスケールすることに焦点を当てています。同様に、ユガバイトをスケールすることは、顧客ベースの拡大、コミュニティの関与の強化、エコシステムの拡大、運用の優秀性の維持を意味します。すべてには、パフォーマンスと効率性への規律あるアプローチが必要です。

技術的には、クエリの実行を最適化し、遅延を減らし、システムのスループットを向上させます。一方、組織的には、プロセスを合理化し、チームをスケールし、機能間のコラボレーションを強化します。両方の場合、成功は、チームに適切なツール、洞察、プロセスを提供することから来ます。そうすることで、チームは賢明でデータに基づいた決定を下せます。

分散SQLデータベースの役割は、AIと機械学習の文脈で、次の5〜10年でどのように進化すると思いますか。

次の数年で、分散SQLデータベースは、複雑なデータ分析を可能にし、ユーザーが予測を行ったり異常を検出したりできるように進化するでしょう。AIと機械学習の文脈では、データベースの特殊化が必要ですが、これは持続可能ではありません。データベースはAIの需要に応えるために進化する必要があります。したがって、私たちは、pgvector上の機能を強化し、開発者がAIデータベースのニーズに対応できるようにしています。

さらに、AI開発におけるオープンソースへの取り組みが継続されることを予想します。5年前、ユガバイトDBをApache 2.0ライセンスの下で完全にオープンソース化し、オープンソース・フレームワークへの取り組みとオープンソース・コミュニティの構築を強化しました。

詳細な回答ありがとうございます。読者がもっと知りたい場合は、ユガバイトDBを訪れてください。