ソフトウェアソリューションのリーディングプロバイダーであるLaunchDarkly（ローンチダークリー）は、「Metric Data Sources」という新機能を発表した。この革新的な機能は、同社のウェアハウスネイティブな実験製品の一部であり、ユーザーは独自のテーブルを組み込み、そのスキーマを実験に必要なフィールドにマッピングできる。この開発は、ユーザーが既存のデータ戦略を変更することなく実験を開始できるため、大きな前進だ。
これまで、ウェアハウスネイティブの実験を利用するチームは、全てのメトリクスイベントを固定スキーマを持つ単一のテーブルに一元管理する必要があった。この方法は確かに機能的ではあったが、いくつかの課題があった。実験のためだけにデータを再加工したり複製したりしなければならないことが多々あった。既存のウェアハウスモデルは単一の「全イベント」テーブルにきちんとマッピングできず、新しいメトリクスを追加するたびにスキーマの決定を見直す必要が頻繁にあった。
Metric Data Sourcesの導入により、ウェアハウスデータをLaunchDarklyの実験システムに接続するためのより柔軟なアプローチが実現し、固定スキーマの必要性がなくなる。ユーザーはウェアハウスから複数のテーブルを直接読み込み、既存のスキーマを維持しながら、各テーブルを実験に必要なメトリック構造にマッピングできるようになる。この新機能により、データモデルの進化に合わせて実験を拡張することも可能だ。
Metric Data Sourcesを利用するには、まずSnowflake Native Experimentationの統合を完了する必要がある。その後、組織設定に移動し、サイドバーで「Metric Data Sources」を選択する。Metric Data Sourcesを作成する際に、ユーザーはSQLクエリーを記述して、含めたいイベントを正確に指定できるため、メトリクス用のテーブルを柔軟に定義できる。テーブルクエリーを定義した後、ユーザーはデータをタイムスタンプやコンテキストなど、実験に必要なフィールドにマッピングできる。user_id列とdevice_id列の両方を持つイベントテーブルなどのマルチコンテキストデータは、別のコンテキストペアを追加することで簡単にサポートできる。
出典：LaunchDarkly
この製品の詳細については、LaunchDarkly製品ページをご覧ください。
