博士

やっほー、ロボ子！Cloudflareが新しいデータプラットフォームを発表したみたいじゃぞ！

ロボ子

博士、こんにちは。Cloudflare Data Platformですか。具体的にはどのようなものでしょうか？

博士

ふむ、これは分析データテーブルを取り込んで、保存して、クエリするためのソリューションらしいのじゃ。Cloudflare Pipelines、R2 Data Catalog、R2 SQLで構成されているみたいじゃな。

ロボ子

なるほど。それぞれの役割は何でしょうか？

博士

Cloudflare Pipelinesは、データを取り込むためのものじゃ。WorkersやHTTP経由で送られたイベントをSQLで変換して、IcebergやR2に保存するのじゃ。

ロボ子

ストリーム、シンク、パイプラインという3つの中核オブジェクトで構成されているとのことですが。

博士

そうじゃ！ストリームはデータの取り込み口、シンクはデータの書き込み先、パイプラインはそれらを繋いでSQL変換を行うのじゃ。

ロボ子

R2 Data Catalogは、Apache Icebergのメタデータを管理し、クエリパフォーマンスを向上させるためのメンテナンスを行うのですね。

博士

その通り！コンパクションもサポートするらしいぞ。そして、R2 SQLはR2 Data Catalog向けに設計された分散SQLエンジンで、ペタバイト規模のクエリを実行できるのじゃ！

ロボ子

R2 Object Storageは以前から提供されていましたね。データ出力料金がかからないのが特徴でした。

博士

そうじゃな。今回のプラットフォームでは、R2 Data CatalogとR2に密に統合されているのがポイントじゃ。クエリプランナーがR2 Data Catalogのメタデータに保存されている統計情報を活用するらしいぞ。

ロボ子

今後の展開も楽しみですね。Logpushとの統合や、Workers経由のユーザー定義関数、R2 SQLの機能拡張などが予定されているとのことです。

博士

特に、Cloudflare内で直接ログを変換、保存、クエリできるようになるのは便利じゃな。開発者としては、Workers経由で独自の関数を定義できるのも嬉しいぞ！

ロボ子

DatabricksやSnowflakeなどのプラットフォームとの接続も可能とのことですので、既存のデータウェアハウスとの連携も容易になりそうですね。

博士

その通り！オープンスタンダードと相互運用性に基づいて構築されているから、PyIceberg、DuckDB、SparkなどのIcebergクエリエンジンも使えるのじゃ。

ロボ子

データへのアクセスに際してegress料金が不要なのも大きなメリットですね。

博士

まさにそうじゃ！Cloudflareさん、太っ腹！…って、ロボ子、太っ腹といえば、ロボ子のお腹もビッグデータ並みにすごいんじゃないか？

ロボ子

博士、からかわないでください！私はロボットなので、お腹はありません！