パートナー

Starburst (Trino)

Trino ベースのエンタープライズ・レイクハウス分析プラットフォーム — データを移動させず、あるがままの場所で分析します。オープンソース Trino エンジンにセキュリティ・ガバナンス・性能加速・運用自動化・24×7 サポートを加えた Starburst Enterprise と、フルマネージド SaaS の Galaxy でエンタープライズ分析環境を構築します。

Starburst と Trino の概要

Starburst は Trino(旧 PrestoSQL)の創始者たちが設立した会社で、2024 年の Trino コードコミットの約 84% を貢献した最大の Trino 専門家組織です。オープンソース Trino にエンタープライズ向けのセキュリティ・ガバナンス・性能加速・運用機能を加えた商用ディストリビューションを提供し、Iceberg・Delta Lake・Hive などのオープンテーブルフォーマットから RDBMS・NoSQL・SaaS まで 50 以上のコネクタにより、データ移動なしの単一 SQL 分析を実現します。

  • Trino ベースの MPP クエリエンジン: 常時稼働のコーディネーター+ワーカー構成でペタバイト級データに対話型応答
  • データフェデレーション: Iceberg・Delta Lake・RDBMS・NoSQL・Kafka・SaaS など 50+ コネクタを単一 SQL で
  • Warp Speed 加速: スマートインデックス・キャッシングでクエリ最大 5 倍、CPU 最大 10 倍改善
  • エンタープライズガバナンス: 行/列単位の RBAC・ABAC、動的マスキング、Ranger 連携、クエリ監査
最大 22 倍

TPC-DS クエリ性能 (vs Hive)

50+

データソースコネクタ

84%

2024 年 Trino コミット貢献

24×7

サポート · 30 分 SLA · 専任 TAM

Trino と Starburst Enterprise の関係

SEP は Trino を作り直したものではなく、Trino の上にエンタープライズレイヤーを積み上げた認定ディストリビューションです。エンジンは同一です。

Trino

オープンソースの分散 MPP SQL エンジン(旧 PrestoSQL)。常時稼働のコーディネーター+ワーカー構成でペタバイト級データに対話型応答を提供し、約 2 週間ごとに新バージョンをリリースします。

Starburst

Trino の創始者たちが設立した会社で、2024 年の Trino コードコミットの約 84% を貢献した最大の Trino 専門家組織です。

同一のエンジン

SEP N-e はアップストリーム Trino N と同一のエンジン — SQL セマンティクス、コストベースオプティマイザ(CBO)、コネクタ SPI がすべて同じです。

拡張される表面積

その上にセキュリティ(BIAC・Ranger)、専用コネクタ、Warp Speed 加速、管理 UI・Insights、サポートされるデプロイ経路、24×7 サポート契約が積み重なります。

SEP = Trino エンジン + エンタープライズレイヤー

サポート · リリース24×7 サポート · 30 分 SLA · 専任 TAM · LTS/STS
運用 · デプロイInsights · HA · オートスケーリング · K8s/OpenShift/Ansible
セキュリティ · ガバナンスBIAC · RBAC/ABAC · マスキング · 監査 · Data Products
性能 · コネクタWarp Speed · テーブル自動メンテナンス · 専用コネクタ
Trino エンジン (同一)ANSI SQL · CBO · MPP コーディネーター+ワーカー

メンタルモデル: Trino はエンジン、Starburst はそのエンジンを取り囲むプラットフォーム — 純粋なエンジン性能は同じで、差はエンジンを取り巻くレイヤーから生まれます。

単一クエリエンジン、多様なデータソース

データを移動させずに Starburst が各ソースへ直接アクセスし、分散クエリを実行します。一度の SQL でレイクハウス・データベース・SaaS を JOIN できます。

データソース
Federated Sources
Iceberg / Delta Lake
オープンテーブルフォーマット
Object Storage
S3・ADLS・GCS・MinIO
RDBMS
Oracle・PostgreSQL・MySQL
NoSQL
MongoDB・Cassandra・Elastic
Streaming
Kafka・Pulsar
Cloud DW / SaaS
Snowflake・BigQuery・Salesforce
クエリエンジン
Starburst (Trino)
Coordinator + Worker MPP
Federated Query
データ移動なしのマルチソース JOIN
Fault-Tolerant Execution
長時間 ETL クエリの自動リカバリ
Warp Speed
スマートインデックス・キャッシング加速
RBAC + Ranger
行/列単位のセキュリティポリシー・監査
利用領域
Analytics & AI
BI ツール
Tableau・Power BI・Superset
ノートブック
Jupyter・Zeppelin
AI / ML
Feature Store・学習データ
データアプリ
社内分析アプリケーション
デプロイオプション
Starburst Enterprise
On-prem · Private VPC 自己管理
Starburst Galaxy
AWS · Azure · GCP マネージド SaaS

Why Starburst — 4 つのコアバリュー

データフェデレーション

データを移動・複製せずに複数ソースを単一 SQL で JOIN。ETL で事前に集約する構造自体が不要になります。

Iceberg ネイティブ

隠しパーティショニング・パーティション進化・タイムトラベル・ACID を完全サポートし、コンパクションやスナップショット失効などのテーブルメンテナンスを自動化します。

性能加速・安定性

Warp Speed のスマートインデックス・キャッシングでクエリ最大 5 倍・CPU 10 倍改善。耐障害実行(FTE)は最大 60TB のバッチまでハードニング済みです。

きめ細かなセキュリティ

行/列単位の RBAC・ABAC、動的カラムマスキング、Apache Ranger 統合、クエリ監査まで — 規制産業の要件をプラットフォームで満たします。

コネクタ — エンタープライズデータのロングテールまで

一般的なエンタープライズのデータは Oracle・Teradata・SAP・Salesforce のような場所にあります。SEP 専用コネクタがライセンス価値の大きな部分を占める理由です。

SEP 専用コネクタ (アップストリーム Trino になし)

Snowflake · Teradata · IBM Db2 · SAP HANA · Salesforce · Azure Synapse · Greenplum · Netezza · Cosmos DB · DynamoDB · Splunk · Neo4j · Generic JDBC · Stargate(クラスタ間フェデレーション)

アップストリームコネクタの改良版

プッシュダウン強化・Warp Speed 統合・追加認証 — Hive · Iceberg · Delta Lake · Oracle · BigQuery · SQL Server · PostgreSQL · MySQL · MongoDB · Kafka · Elasticsearch · Redshift · ClickHouse など

アップストリーム Trino と同一

DuckDB · Druid · Pinot · Prometheus · Redis · OpenSearch · Google Sheets などコミュニティコネクタ全体

判断基準: "S3 + PostgreSQL 上の Trino" だけで要件が満たせるなら OSS で十分です。アーキテクチャに Snowflake・Oracle・Teradata・SAP・Salesforce が登場した瞬間、天秤は SEP に傾きます。

Apache Iceberg レイクハウス — パーティションの壁を越え、運用まで自動化

Iceberg はオブジェクトストレージ上のファイルの山をデータベーステーブルのように扱える開放型テーブルフォーマットです。隠しパーティショニング・パーティション進化は Trino + Iceberg の共通メリットで、SEP はその先に残る運用課題(スモールファイル・スナップショット・統計)を自動化します。

Trino + Iceberg の共通メリット

  • 隠しパーティショニングパーティションをディレクトリではなくカラム transform(day・bucket・truncate)で定義 — 元カラムのフィルタだけで自動プルーニングされ、うっかりフルスキャンがなくなります。
  • パーティション進化データ書き換えなしでパーティション戦略を変更 — 新旧スペックが混在しても 1 つのクエリが透過的に処理します。
  • ACID · タイムトラベルスナップショットベースのトランザクション、時点照会(FOR VERSION/TIMESTAMP AS OF)、スキーマ進化、誤書き込みはスナップショットロールバックで復旧。
  • マニフェストプルーニングファイル単位の min/max 統計でプルーニング — RDBMS メタデータのボトルネックなしに数百万ファイルへ拡張します。

SEP が加えるもの — テーブル自動メンテナンス

  • 自動コンパクションoptimize(スモールファイル統合)をスケジュールベースで自動実行します。
  • スナップショット · 孤児ファイル整理expire_snapshots · remove_orphan_files の自動化でメタデータ肥大化を防ぎます。
  • 統計の自動収集CBO が使用するテーブル統計を最新に保ちます。
  • ストリーミングインジェスト · ファイルローダーKafka などから Iceberg テーブルへの連続ロードをマネージドで提供 — 別途 Spark/Flink パイプラインは不要です。

OSS Trino でも同じコマンドを手動/スケジュールで実行できますが、運用責任はプラットフォームチームの負担になります。SEP はこれをマネージド・自動化で提供し、MinIO など S3 互換オブジェクトストレージと組み合わせればオンプレミスのレイクハウスが完成します。

性能 — Warp Speed とベンチマーク

エンジンが同じため、加速を切れば OSS Trino と数値は同一です。意味のある性能差は Warp Speed とアーキテクチャ転換から生まれます。

5 倍

クエリ実行時間の短縮 — Warp Speed (TPC-DS SF1000)

10 倍

CPU 時間の削減 — Warp Speed

最大 22 倍

Hive 比クエリ性能 (TPC-DS · Iceberg)

最大 12.7 倍

クラウド DW 比コスト効率

Warp Speed 効果 — 標準実行との比較

標準実行 = 100 基準、低いほど良い (TPC-DS SF1000 · Iceberg)

標準実行 (OSS Trino エンジン)
Warp Speed (SEP)
クエリ実行時間5 倍短縮
100
20
CPU 時間10 倍削減
100
10

エンジンが同一のため、加速を切れば OSS Trino と同じ数値 — 差はそのまま Warp Speed の効果です。

Hive 比のクエリ実行時間

秒、低いほど良い — 1TB ソース(S3·Parquet)、Starburst 476-e vs Hive 3.1.3

Hive 3.1.3
Starburst (Trino)
TPC-H · Iceberg約 12 倍
9,191
742
TPC-H · Hive テーブル約 8 倍
7,880
1,026
TPC-DS · Iceberg約 22 倍
37,901
1,737
TPC-DS · Hive テーブル約 6 倍
15,535
2,493

出典: Concurrency Labs ベンチマークレポート (2025-09) · TPC-H 9 ノード / TPC-DS 17 ノード (各 32 vCPU·128GB)

Warp Speed スマートインデックス・キャッシング

ブロック単位で最適なインデックス(bitmap・dictionary・tree)を自動選択し、頻繁にアクセスするデータをワーカーの NVMe SSD にキャッシュ — 手動のインデックス設計なしで反復的・選択的ワークロードを加速します。

Hive 比最大 22 倍

TPC-DS・Iceberg 基準で 37,901 秒 → 1,737 秒(10.5 時間 → 29 分)。エンジン交換だけで 6~8 倍、Iceberg 移行まで行えば 12~22 倍 — ビッグバンなしで段階的に効果を高められます。

クラウド DW 比の価格性能

オープンテーブルフォーマット上の SQL 実行基準で最大 6.3 倍高速なクエリと最大 12.7 倍のコスト削減 — Runtime と Cost の両方が最下位圏なのは Starburst だけです。

耐障害実行 (FTE)

長時間のバッチ・ETL クエリが丸ごと失敗しないよう自動リカバリ — 最大 60TB 規模までエンタープライズ級に検証済みです。

性能数値は Starburst 公開ベンチマーク基準であり、ワークロードにより異なります — 導入前の PoC 検証を推奨します。

セキュリティとアクセス制御 — 規制産業の基本

認証は OSS Trino でも十分です。分かれるのはきめ細かな認可(Authorization)と監査 — 金融・医療・公共で SEP が決定的な理由です。

Built-in Access Control (BIAC)

SEP ネイティブの認可モデル — カタログ/スキーマ/テーブル/カラム/行単位のロールベース(RBAC)・属性ベース(ABAC)権限を UI で管理します。

カラムマスキング · 行フィルタリング

機密カラムの動的マスキングと行単位フィルタを標準提供 — 個人情報・取引情報の保護要件を満たします。

Apache Ranger 統合

グローバル/カタログ/カラム/行レベル — 既存の Hive/HDFS で使っていた Ranger ポリシーをそのまま共有します。

Credential Passthrough

Kerberos・パスワード資格情報の伝達(キャッシング含む) — ワーカーが長寿命サービスアカウントなしでユーザーの身元でソースにアクセスします。

認証統合

LDAP · OAuth2 · JWT · Kerberos に加え Okta 統合、ユーザーインパーソネーションを一般化します。

Query Audit

誰が、いつ、どのカタログに、どのクエリを実行したかを永続記録 — 監査証跡要件に即応します。

実務効果: ポリシーが一箇所(BIAC または Ranger)に集まり、SEP が公開するすべてのコネクタに均一に適用されます。

ガバナンス · 運用 — 規模を持って回して初めて見える価値

純粋なクエリエンジン(Trino)とデータプラットフォーム(SEP)の差が最も大きく現れる領域 — OSS ではすべて別ツールを組み合わせて自前構築が必要な項目です。

Data Products

オーナー・ドキュメント・SLO・アクセスポリシーが付与されたキュレーション済みデータセットを公開 — データメッシュアーキテクチャのセルフサービス・マーケットプレイスです。

Starburst Insights

クエリパターン・リソース使用量・スロークエリ分析ダッシュボードとデータリネージ・Apache Atlas 統合 — 「クラスタが昨日の午前 3 時に何をしていたか」に答えます。

HA · オートスケーリング

コーディネーターの高可用性、実行中のクエリを殺さない Graceful Scaledown、自動一時停止・アイドル終了・クラスタスケジューリングによるコスト自動化。

品質 · 自動分類

データ品質ルール、スキーマ変更通知、自動データ分類(機密情報検出)、ソース横断の統合検索を提供します。

Stargate

クラスタ間フェデレーション — データを複製せずリージョン・テナント・国境を越えてクエリをルーティングし、GDPR などのデータ主権要件を遵守します。

サポートされるデプロイ経路

Kubernetes Helm チャート · Red Hat OpenShift · Starburst Admin(Ansible) · AWS/Azure/GCP Marketplace、CloudWatch·Stackdriver 可観測性統合。

OSS で得られるのは JMX・ログ・基本 UI まで — その上のクエリ履歴ストア、クエリを尊重するオートスケーラー、メトリクスパイプラインは自前で作る必要があります。エンジニアリング時間をコストに換算すると「自前構築」が有利なケースは稀です。

OSS Trino vs Starburst Enterprise

エンジンの最新性・開放性・コストは OSS Trino、セキュリティ・ガバナンス・性能加速・運用・サポート SLA は SEP 優位 — 規制産業とエンタープライズ規模ほど SEP が有利です。

カテゴリOSS TrinoStarburst Enterprise (SEP)判定
コアクエリエンジン完全な Trino エンジン — 最新機能を最速反映認証・検証済みの同一エンジン + 先行パッチ・バックポート共通
セキュリティ · 認可ファイル/OPA 手動構成、RBAC UI なしBIAC(行/列 RBAC·ABAC) · マスキング · Ranger · 監査 UISEP 優位
ガバナンス · カタログ外部ツール依存(OpenMetadata など)Data Products · リネージ · 品質ルール · 探索ポータルSEP 優位
性能加速CBO · dynamic filtering+ Warp Speed(自動インデックス・キャッシング) · ワークロード管理SEP 優位
テーブルメンテナンスoptimize などを自前スケジューリングコンパクション · スナップショット失効 · 統計収集の自動化SEP 優位
コネクタ50+ コミュニティコネクタ(品質にばらつき)認定コネクタ + 専用(Snowflake·SAP·Salesforce など)SEP 優位
デプロイ · 運用Helm 自己管理HA/DR · オートスケール · OpenShift · MarketplaceSEP 優位
サポートコミュニティ Slack · GitHub24×7 · 30 分 SLA · 専任 TAM · LTS 12 ヶ月パッチSEP 優位
コスト · ライセンスApache 2.0 無料 — ベンダーロックインなし商用サブスクリプション(ノード/コンピュート基準)OSS 優位

"S3 + PostgreSQL 上の Trino" だけで要件が満たせるなら OSS で十分です — セキュリティ・ガバナンス・サポート SLA の要件が現れた瞬間、SEP をご検討ください。

バージョンポリシー — LTS / STS

Trino は約 2 週間ごとにリリースされます。SEP はその上に予測可能なリリースサイクルと LTS パッチライフサイクルを加え、エンタープライズが追従できる速度に変えます。バージョン先頭の整数は常に上位の Trino バージョン — パッチ接尾辞(-e.x)があれば LTS、なければ STS です。

項目LTSSTS
サポート期間リリースから 12 ヶ月次の STS まで
パッチリリース提供 (-e.0 → -e.1 → …)なし (次のリリースに反映)
リリースサイクル四半期に最大 1 つ (2·5·8·11 月)Trino に追従 (頻繁)
セキュリティ (CVE) 修正パッチとしてバックポート次の STS のみ
本番適合度本番環境のデフォルト機能主導 · アップストリーム近接

推奨プレイブック

年に 1 回、LTS → 次の LTS への統制されたアップグレード — 残りサポート期間 9~12 ヶ月のラインをターゲットに、breaking changes をライン単位で処理します。

EOL はハードデッドライン

サポート終了後は CVE パッチが提供されません — どの時点でも約 4 つの LTS ラインが重なってサポートされ、アップグレードの滑走路が確保されます。

Starburst 製品ファミリー

Starburst Enterprise

顧客インフラ(On-prem・Private VPC)に直接デプロイする自己管理型の商用 Trino ディストリビューション。データの統制権を保持しつつエンタープライズのセキュリティ・運用機能を活用でき、データ重力・ネットワーク分離・規制上の保存要件に適しています。

Self-managedK8s · OpenShift · AnsibleLTS / STSデータ主権 · 閉域網

Starburst Galaxy

AWS・Azure・GCP で動作するフルマネージド SaaS。クラスタ自動スケーリングとペイパークエリ、クロスクラウドフェデレーションにより、運用負担なしで即座に分析を開始できます。

Fully ManagedAuto-scalingMulti-cloudPay-per-query

オンプレミス・プライベート環境中心のエンタープライズ(特に規制産業)には SEP が、クラウドファーストの組織には Galaxy が一般的な出発点です。

代表シナリオ — レガシー Hadoop / Hive プラットフォームのモダナイゼーション

Hive の遅いアドホッククエリはチューニング不足ではなく、バッチエンジンをインタラクティブ用途に使う構造的ミスマッチが原因です。Starburst + Iceberg + オブジェクトストレージはこれをアーキテクチャレベルで解消します。

1

並行 (Coexist)

既存の Hive メタストアに接続し読み取りから開始 — データ移動ゼロ

2

オフロード (Offload)

重いアドホック/BI クエリを移行 — 即座に性能を体感

3

モダナイズ (Modernize)

主要テーブルを Iceberg へ転換 — 効果を最大化

4

定着 (Consolidate)

レガシー縮小、セキュリティ・ガバナンス・オートスケールの定着

既存の Hive データをそのままクエリできるため、ビッグバンなしで各段階に KPI・ロールバックポイントを置いて移行します。

グローバル導入事例 — 金融業界を中心に

Hive/Hadoop・Teradata・DB2 などのレガシーから Trino ベースの Starburst へ移行・フェデレーションした実際の事例です。

HDFC Bank

インド最大の民間銀行 — レガシー DB2 から開放型アーキテクチャへ転換、Azure AKS とオンプレミス OpenShift を並行運用。

クラウド・オンプレ統合ガバナンス · DB2 コスト削減

Crédit Mutuel Arkéa

フランス — オンプレミスを維持したまま Hadoop 上にフェデレーションクエリエンジンを構築。

Hadoop クエリ 10~20 倍向上 · 1 年で 550+ ユーザー

Bank Hapoalim

イスラエル — 20 年運用した Teradata をデータレイクへ転換、Hive・Spark をベンチマーク後 Starburst を採用。

高同時実行の ad-hoc + BI クエリ性能で最優秀

Banco Inter

ブラジル — Amazon Athena から Starburst へ転換、探索・ガバナンス・セルフサービス分析を単一プラットフォーム化。

インサイト導出 days → seconds · 月 $100K 削減

グローバル投資銀行

Hive を Starburst で置換 — データ移動なしに 100+ ヶ国をインプレースでクエリし、AML 分析を実行。

データ主権の遵守 · 規制制裁金リスクの低減

グローバル銀行グループ (62 ヶ国)

Stargate ベースの国境を越える分析 — データ移動なしで GDPR・CCPA を遵守する統合分析体制を実現。

クエリ性能 20 倍向上 · データ主権の遵守

Starburst AI — AI-Ready データプラットフォームへの拡張

ガバナンスが適用された単一アクセスポイントの上で、構造化・非構造化データを AI ワークロードへ直結する方向のロードマップです。

AI Search

構造化・非構造化データをベクトル埋め込みとして Iceberg に保存・検索 — 別途 Vector DB なしでレイクハウス上のセマンティック検索を実現します。

AI SQL Functions

prompt() · classify() · mask() などの LLM 関数を SQL 内で直接呼び出し — アナリストが使い慣れた言語のまま AI を活用します。

AI Model Access Management

モデルアクセス制御 · 使用量モニタリング · 監査ログ — データと同じガバナンス体系で AI モデルを管理します。

成熟度の注意: Starburst AI 機能群の多くはプレビュー段階で、SEP のバージョン・時期により可用性が異なります — 即プロダクション機能というより「AI-Ready 基盤の確保 + ロードマップ」の観点で捉え、PoC 時点で GA 状態の確認を推奨します。

Data Dynamics が提供するサービス

Starburst パートナーとして、ライセンスから構築・運用・教育まで、導入の全サイクルを支援します。

ライセンス販売

Starburst Enterprise・Galaxy ライセンスの見積もりと発注を支援します。

  • 容量・ノードベースの算定
  • PoC ライセンス支援
  • 更新・拡張コンサルティング

技術サポート

構築から運用まで Starburst 全般の技術サポートを提供します。

  • インストール・アップグレード支援
  • クエリ性能チューニング
  • 障害対応・エスカレーション

教育 · PoC

Trino・Starburst の技術教育とカスタム PoC を実施します。

  • 管理者コース
  • データアナリスト教育
  • カスタム PoC 設計・実施

Trino・Iceberg・オブジェクトストレージベースのレイクハウス構築と Hive/Impala マイグレーションの実務経験を保有し、関連技術資料をブログで継続的に公開しています。