FactoryとDatabricks:データで駆動するソフトウェアの構築
2026年10月19日 - 3分で読めます
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本日、FactoryはDatabricksとのパートナーシップを発表します。これにより、お客様はDatabricks Data + AI Platform上のデータとモデルを活用し、Factoryによって構築または移行されるソフトウェアを駆動できるようになります。
Factoryでは、お客様の中にこのパターンを見てきました。FactoryとDatabricksは、数百のビジネスアプリケーションを駆動する複雑なデータプラットフォームをDatabricks Data + AI Platformへ移行する作業を、世界最大級のグローバル企業の一つに対して支援しています。これにはペタバイト規模のデータと数十万のテーブルが含まれます。これらのビジネスアプリケーションには、ユーザーインターフェース、アプリケーションサービス、統合およびAPIレイヤー、ビジネスロジックとルール、セキュリティ、管理機能が備わっています。これらすべてには、移行後も維持されなければならない依存関係と期待が伴います。
Factoryがこの取り組みに参加した時点で、データの多くはすでにDatabricksレイクハウスへ移行されていました。次の課題は、そのデータを利用するアプリケーションとワークフローの再構築でした。重要な教訓は、データのモダナイゼーションとソフトウェアのモダナイゼーションは同時に進める必要があるということです。データ基盤のモダナイゼーションは、企業データを活用してビジネス成果を推進するアプリケーションやAIエージェントを構築・展開する機会を生み出します。
従来、この規模の移行はリソースを大量に消費し、リスクも高いものでした。データエンジニアがテーブルを移行し、パイプラインを再構築しました。アプリケーション開発者は手作業で分析し、新しいソフトウェアを記述しました。データとアプリケーションの間の依存関係には、綿密な計画、開発、テスト、調整が必要です。さらに難しくなるのは、これらのチームが異なるスキル、異なるツール、異なるプロセスを持っている点です。データパイプラインへの些細な変更でさえ、多くの下流への影響を生み、チーム間での引き継ぎが必要になります。
FactoryとDatabricksは、この移行を単一のエンジニアリングワークフローに統合します。既存システムを理解し、移行を計画し、構築し、データとアプリケーションがユーザーに正しい機能を提供していることを検証するためのエージェントと自動化です。Databricksはデータ、アナリティクス、AIのためのオープンでガバナンスされた基盤を提供し、Factoryはエージェント型ソフトウェアエンジニアリングの機能をもたらし、その基盤に依存するアプリケーションのモダナイズと構築をチームが行えるよう支援します。
変更する前にシステムを理解する
成功する移行は、現在のデータとアプリケーションの理解から始まります。
Factory Droidsは、アプリケーションコード、データパイプライン、SQL、テスト、利用可能なドキュメントを横断して動作します。関連するリポジトリとツールへのアクセスがあれば、Droidsはアプリケーションがストアドプロシージャにどのように依存しているか、どのデータパイプラインがその入力を作成しているか、変更が下流の動作にどこで影響を与えうるかを追跡できます。Factoryのコンテキスト統合は、コードとエンジニアリングの知識をこの作業にもたらします。Databricks Unity Catalogを通じてガバナンスされたデータやアセットへのアクセスと組み合わせることで、このアプローチは、アプリケーションの依存関係と、それを支える企業データ基盤を結び付けることを支援します。
その理解が移行計画となります。Droidsは依存関係の特定、実装順序の提案、互換性を確認するために必要なチェックの定義を支援できます。FactoryのMissionsは、複数のコンポーネントにまたがる作業のための計画、マイルストーン、調整された実行を提供します。エンジニアは計画をレビューし、実装が進む前に曖昧なビジネスルールを解決します。
移行計画から動作するアプリケーションへ
計画が整うと、DroidsはDatabricks APIアクセスを利用してジョブを作成・実行し、結果を検証するためのクエリを実行し、アプリケーションをデプロイします。例えば、アプリケーションの移行には、基盤の運用データベースをレガシーなPostgresからDatabricks Lakebaseへ変更すること、データ変換をPythonで書き直すこと、Lakeflowパイプラインを構築・スケジュールすること、AI/BIダッシュボードを作成すること、そして最後に新しいアプリケーションとそのデータをレガシーアプリケーションと比較することが含まれます。
DatabricksとFactoryを併用する3つの方法
DatabricksとFactoryのパートナーシップにより、3つのカテゴリのユースケースが可能になります:PDLC自動化、移行とモダナイゼーション、サイバーセキュリティです。
PDLC自動化
Factoryは、Databricks上のデータを基盤とする、あるいはDatabricksのデータによって駆動されるアプリケーションについて、プロダクト要件から計画、開発、テスト、セキュリティ、ドキュメント作成、モニタリング、強化に至るまでのプロセスをチームが進めることを支援できます。これには、Databricks Data + AI Platformをオープンでガバナンスされた基盤として活用する、データ駆動型アプリケーションやAI駆動ソフトウェアの構築と進化が含まれます。
移行とモダナイゼーション
Factoryは、Databricksへのデータプラットフォームの移行、およびDatabricks上のデータに依存するアプリケーションの分析、計画、実行をチームが行えるよう支援できます。
サイバーセキュリティ
Factoryは、Databricks Lakewatchによって監視されているアプリケーションの脆弱性の修復をチームが行えるよう支援できます。
データからソフトウェアへの共通の道筋
FactoryとDatabricksを結び付けた移行は、両プラットフォームが互いに補完し合う一例にすぎません。多くの企業が、データと、データによって駆動されるソフトウェアの間のより緊密なループを構築することで恩恵を受けると予想しています。これをより簡単にするため、条件を満たすお客様は、既存のDatabricksコミットメントの最大10%を使用して、Databricks Marketplaceを通じてFactoryを購入できることも嬉しく思っています。
始めましょう
FactoryとDatabricksを一緒に使う準備はできましたか？FactoryのSettings → ConnectorsからDatabricksを接続し、次のタスクを実行するだけです:
「Lakehouse-to-Lakebase Sync ワークフローを毎晩チェックし、その進捗のまとめをチームの Slack チャンネルに投稿するオートメーションを構築して。」
1 つのコネクタ、1 つのオートメーション、1 つのループで、毎朝 Slack にまとめが届きます。セットアップガイドでは、managed MCP サーバー、Databricks で提供されるモデル上での Droid の実行、webhook オートメーションについて解説しています。まず見てみたい方は? デモを予約する.