AIプラットフォームのDatabricks、SQLウェアハウスのコスト帰属を細粒度で実現する「Query Tags」をパブリックプレビューで提供開始

Databricksは、Databricks SQLの新機能「Query Tags」のパブリックプレビュー提供を開始しました。この機能は、共有ウェアハウス上で実行されるすべてのSQLクエリにカスタムのビジネスコンテキストをキーと値のペア（key-value pair）として付与できるものです。これまでDatabricks SQLは、「誰が」「どのツールから」クエリを実行したかは記録していましたが、「どのチームが」「どのプロジェクトが」「どのコストセンターが」「どのアプリケーションが」そのクエリを生成したかというカスタムメタデータは取得できていませんでした。Query Tagsはこのギャップを埋め、付与されたメタデータをQuery History System Tableに直接保存します。保存されたデータは標準SQLで分析できるほか、Databricksの自然言語インターフェース「Genie」を通じた問い合わせにも対応します。Query Tagsが価値を発揮するユースケースは主に3つあります。1つ目は、dbt、Power BI、Tableauなどのパートナーツールとの連携で、dbtのモデル名、Power BIのレポートID、TableauのワークブックIDといった識別子を手動設定なしに自動でクエリへ伝播させることができます。2つ目は、SQL Statement Execution APIやコネクタ経由でウェアハウスにアクセスするカスタムアプリケーション向けで、顧客ID、アプリケーション名、アプリバージョンなどのメタデータを接続レベルまたはステートメントレベルで付与できます。3つ目は、SQLエディタ、ノートブック、ダッシュボード、アラートでアドホックな作業を行うアナリスト向けで、単一のSQL文でタグを設定すれば、セッション内のすべての後続クエリに自動的に引き継がれます。

この機能がもたらす実務的なインパクトは大きく、特に複数チームが共有ウェアハウスを使用する組織にとって有益です。従来、コストを追跡するためにはチームごとにウェアハウスを分割する必要がありましたが、これはインフラの複雑化とコスト増大を招いていました。Query Tagsを活用することで、単一のシステムテーブルへのクエリだけで共有ウェアハウスのコストをチーム・プロジェクト・コストセンター別に帰属させることができます。また、どのdbtモデルがパフォーマンス低下を引き起こしたかの特定、特定のTableauワークブックに関連する遅延クエリの分離、開発トラフィックと本番トラフィックの分離といった新たなモニタリングも可能になります。英国のファッションECプラットフォームASOSのStaff Engineering LeadsであるDipesh BhundhiaとDave Couseは、「Query Tagsにより、各SQLワークロードをその起点となるdbtモデルにマッピングできるようになりました。共有ウェアハウスのコストをdbtを実行しているチームごとに正確に分割できるようになった」とコメントしています。また、米国の金融セキュリティ企業Unit21のDevOps EngineerであるMatthew Haberは「コスト削減のためにチームごとのウェアハウスから共有ウェアハウスへ移行したものの、どのチームがコストを発生させているかの可視性が失われていました。Query Tagsを使ってPythonのDatabricks SQLコネクタからチーム名を渡すだけで、その帰属が戻ってきました」と語っています。パブリックプレビューの発表前時点ですでに数百社の顧客が採用し、週次で数百万件のクエリにタグが付与されています。

今後のロードマップとしては、次期Power BIリリースでのPower BI自動タグ付けのデフォルト有効化、Go・Node.jsを含むコネクタサポートの拡充、Query History UIへの検索機能の追加、そしてSQLウェアハウス以外のServerless NotebooksやJobsへの機能拡張が予定されています。Databricksは2025年12月にシリーズLで40億ドルを調達し評価額が1,340億ドルに達しており、年間収益ランレートは54億ドル以上（前年比65%増）を記録しています。IPOを視野に入れた動きも本格化しており、2026年後半にSEC（米証券取引委員会）へS-1を提出する見通しです。

Databricksについて
Databricksは、米国カリフォルニア州サンフランシスコに拠点を置く、データ・AIプラットフォームのリーダー企業です。カリフォルニア大学バークレー校の博士課程学生7名がApache Sparkの研究を基に2013年に創業し、現在はCEOのAli Ghodsiが率いています。データレイクハウスアーキテクチャの提唱者として知られ、データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習、BIを統合した「Databricks Data Intelligence Platform」を提供しています。MicrosoftのAzure、Google Cloud、AWSとの深い連携を持ち、Fortune 500企業の60%超が顧客として名を連ねます。2025年12月のシリーズLで評価額は1,340億ドルに達し、世界で4番目に価値ある未上場企業となっています。年間収益ランレートは54億ドル以上を記録し、2026年後半のIPOが有力視されています。