データ・AI基盤のDatabricks、全社のデータ・AI利用・コストを統治する「Governance Hub」をBeta提供

Databricksは、複数のWorkspaceやCloudに分散したData Governance、AI Usage、CostをAccount単位で統合管理する「Governance Hub」をBeta提供しました。AWS、Azure、GCPにまたがるDatabricks環境について、管理者が個別のDashboardやSystem Tableを構築せずに、Governance Healthを一つの画面から把握できるようにします。

Data領域ではTag、Owner、Classificationが不足しているAssetを特定し、Access InsightsではUser、Group、Service Principalごとに実際にアクセス可能なDataを確認できます。AI領域ではUnity AI Gatewayを通過するModel、Agent、Tool、MCPのTrafficを監視し、Token Consumption、Model Activity、User別Cost、Guardrail Coverageなどを可視化します。Cost領域では30日間のSpendやTagが付いていないResource Costを抽出し、Genieへ自然言語でCost SpikeやSensitive DataのGovernance Gapを質問できます。

企業がAI Agentを大規模展開すると、管理対象はDataだけではなく、Model、Agent、MCP Server、Token Cost、Permissionへ広がります。従来のData Governance ToolだけではAI利用状況やFinOpsまで一体的に管理しにくくなっており、Databricksはこれらを一つのAccount-Level Control Planeへ統合しようとしています。AIが企業システムの利用者から自律的な実行主体へ変化するにつれ、Data PlatformにもAgent GovernanceとCost Governanceが標準機能として求められることを示しています。

Databricksについて
Databricksは、Apache Sparkの開発者らによって2013年に米国San Franciscoで設立されたData・AI企業です。Data Engineering、Data Warehouse、Machine Learning、Generative AIなどを統合したData Intelligence Platformを提供しています。Unity CatalogやUnity AI Gatewayを通じ、Data、AI Model、Agent、Access、LineageのGovernance機能も展開しています。企業が自社データを基盤としてAI ApplicationやAgentを構築・運用できることを強みとしています。DataとAIを一つのPlatform上で管理・活用できる環境を構築することを目指しています。