AI時代のDBAの役割

データベースアドミニストレータ（DBA）の役割が急速に進化しています。AIの普及とともにデータプラットフォームの複雑化が加速し、重要性が増し、より厳密な管理が求められるようになっています。端的に言えば、すべての企業には「AIネイティブなデータベースアドミニストレータ」が必要な時代が到来しています。

データプラットフォームに対するAIの影響は、急激かつ甚大です。たとえば、オペレーション面では、OLTP（オンライン トランザクション処理）データベースにはエージェントワークフローによってマシンスピードのトラフィックが押し寄せています。AIエージェントがステータスを読み取り、結果を書き込み、再試行を繰り返すペースは、人間のユーザーの1000倍以上です。アナリティクス面では、AIエージェントが自律的にOLAP（オンライン分析処理）ワークロードを実行でき、人間のユーザーでは到底あり得ない量のクエリをあり得ない頻度で繰り出します。

さらに、ベクトル検索、エンベディング、RAG（検索拡張生成）パイプラインなどの新しいレイヤーが追加され、そのすべてがデータへのミリ秒単位のアクセスを必要とします。まだ、データプラットフォームをそこまで複雑化していない企業も、遅かれ早かれ、データインフラストラクチャを再構築しなければならないときがくるはずです。

このようなアーキテクチャの進化に対応するために、「プロダクトエンジニア」という新しいポジションも生まれています。設計、開発からオペレーションまでをプロダクトエンジニアがエンドツーエンドで管理し、プログラミングは生成AIが受け持つ仕組みが一部の企業では定着し始めています。このトレンドは、今年初め、ウェブ作成プラットフォームのWixが「xEngineer」というポジションを導入したことで、業界で顕在化し始めました。xEngineerは、AIネイティブエンジニアとも呼ばれ、「生成AIを開発プロセスの全ステップに組み込み、従来の縦割り（フロントエンド、バックエンド、モバイル）の壁を越えてエンドツーエンドでシステム設計や製品開発を担う新しいエンジニア」と定義されています。

AIはシステム全体を抽象化したうえで、すべてのコンポーネントに対応するので、フロントエンドとバックエンドの違いは、もはや人間の意識の問題でしかなく、AIにとっては重要ではありません。AIが大半のプログラミングを担う環境では、エンジニアはコーディングよりも、ソフトウェアを全体的に俯瞰した視点から設計やアーキテクチャを重点的に見る「デザインファースト」の姿勢が求められています。

これは、いわゆる「シフトレフト」と同じ発想です。シフトレフトの開発アプローチにおいて、開発者には早い段階からセキュリティや品質管理の意識が求められていたのが、AIの普及によって一気に加速した感じです。今や、エンジニアがインフラストラクチャ全体を俯瞰し、オブザーバビリティと開発パイプラインに責任を持ち、データベースを管理する時代になっています。

しかし、プロダクトエンジニアにすべてを背負わせるのには無理があります。ClickHouseパイプラインを見るプロダクトエンジニアに、ReplacingMergeTreeが各行の重複を自動的には排除しないこと、さらには、すべての読み取りクエリにFINALを追加するとパフォーマンスが徐々に劣化することをあらかじめ察知して、早期の修正を求めるのは酷です。Elasticsearchクラスタを見るプロダクトエンジニアに、ノードのステータスが赤になったときにシャード割り当ての見直しを求めるのも、少し要求が過ぎるかもしれません。

データベースアドミニストレータにしかできない仕事はAI時代の今も依然として存在しています。というより、むしろ、AI時代だからこそ拡大しています。

大規模にスケーリングするプラットフォームを支えるには、経験豊富なデータベースアドミニストレータが不可欠です。エンジニアを、PostgreSQLやClickHouseインターナルの管理、Elasticsearchシャード割り当てなどについてトレーニングすることも可能ですが、大体一年はかかると言われています。そもそも、全般的な品質意識とデザイン志向を求めるはずのエンジニアに、高度に特化されたDBAスキルを習得させるのも本末転倒です。

しかも、データのエラーはパフォーマンスやセキュリティを損ね、AI生成のコーディングにさえ影響する可能性があります。AIネイティブなデータベースアドミニストレータの需要は今後ますます高まるはずです。同時に、DBAタスクに特化したAIエージェントツール市場も今後、要注目です。