DAG（ダグ）

2025年11月17日

DAG（ダグ）

英語表記: DAG (Directed Acyclic Graph)

概要

DAG（有向非巡回グラフ）は、タスクや計算処理の実行順序、およびそれらの間に存在する依存関係を、矢印付きのグラフとして表現するためのデータ構造です。特に、並行・並列処理（マルチスレッド, GPU並列）の中でも、大規模な分散並列処理におけるデータフローモデルの基盤として利用されます。

このグラフは、処理の流れが一方向に進むこと（有向：Directed）と、処理が無限に繰り返されるループ構造を持たないこと（非巡回：Acyclic）を厳密に保証します。これにより、複雑な分散環境下においても、処理の開始から終了までを確実に制御し、効率的な並列実行を可能にしているのです。

詳細解説

DAGは、現代のビッグデータ処理や機械学習の計算パイプラインにおいて、処理の実行計画（クエリプラン）を立てる上で不可欠な要素です。並列処理の文脈において、DAGは以下の二つの主要な要素で構成されます。

ノード（頂点）: 実行すべき個々の計算ステップやタスク、オペレーションを表します。例えば、「ファイルを読み込む」「データをフィルタリングする」「二つのデータセットを結合する」といった具体的な処理単位がノードに相当します。
エッジ（辺）: ノード間を結ぶ矢印であり、タスク間の「依存関係」や「データの流れ」を示します。エッジは常に一方向（有向）であり、「このタスク（上流ノード）の出力が、次のタスク（下流ノード）の入力となる」という流れを定義します。

分散並列処理における役割

私たちが今、この概念を分散並列処理の文脈で学んでいるのは、DAGが処理の並列性を最大限に引き出す鍵となるからです。

大規模なデータ処理ジョブは、複数のノード（サーバー）に分割して実行されますが、これらのタスクすべてが同時に実行できるわけではありません。あるタスクが先行タスクの結果を必要とする場合、依存関係が生じます。

DAG構造は、この依存関係を明確に定義することで、システム（スケジューラ）に対して、以下の重要な情報を提供します。

実行可能タスクの特定: どのノードも先行するノードからの入力が全て揃っている場合、そのノードは即座に実行可能であると判断されます。依存関係のない複数のノードは、異なるサーバー上で同時に実行（並列処理）されます。
処理順序の保証: 有向性により、データの流れは必ず一方通行であり、必要な処理が適切な順序で実行されることが保証されます。
無限ループの回避: 非巡回性により、処理が循環的に繰り返されることを防ぎ、必ず計算が終了することが保証されます。これは、複雑なデータパイプラインを設計する上で、信頼性を高めるために非常に重要な特性です。

データフローモデルとの深い関連性

データフローモデルは、タスクの実行がデータの可用性によって駆動されるパラダイムです。つまり、「データが手に入ったら、その処理を実行する」という考え方です。DAGは、まさにこのデータフローモデルを構造的に体現しています。データがノードからノードへとエッジを通じて流れることで、複雑な計算が自動的に連鎖的に実行されていくイメージです。

Apache Sparkのようなモダンな分散処理フレームワークでは、ユーザーが記述した処理（SQLやPythonコード）を内部でDAGに変換し、このグラフを基に実行計画を最適化します。これにより、タスクの並列性を高めたり、不要なディスクI/Oを削減したりといった、高度な最適化が可能になるのです。

具体例・活用シーン

DAGは、私たちが日常的に行う複雑な作業の手順を分解し、効率化するのに非常によく似ています。

例：朝食準備のパイプライン（比喩）

メタファーとして、忙しい朝の「朝食準備」を考えてみましょう。あなたは、トースト、コーヒー、目玉焼きを準備する必要があります。

この手順をDAGとして表現すると、A、B、Cは並列に（同時に）実行可能です。しかし、DはBが終わるまで待たなければなりません。そして、最終的なタスクEは、DとCの両方が完了するまで待機します。

分散並列処理における適用
もし、家族が3人いた場合、A、B、Cのタスクをそれぞれ別々の家族（分散ノード）に割り振ることで、準備時間を大幅に短縮できます。DAGは、この「誰が、いつ、何を始めるべきか」を正確に指示するマスタープランの役割を果たしているのです。ビッグデータ処理では、この「家族」が数千台のサーバーに置き換わります。

活用シーン

ビッグデータ処理フレームワーク: Apache SparkやFlinkなどの次世代分散処理システムでは、処理全体をDAGとして表現し、実行時に動的に最適化することで、従来のMapReduceよりも高速な処理を実現しています。
機械学習パイプライン: 特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価という一連のステップは、厳密な順序を持つため、DAGとして構築されます。
ワークフロー管理: Airflowなどのツールは、複雑なデータ処理やETL（抽出、変換、ロード）のワークフローをDAGとして定義し、その実行スケジュールや依存関係を管理します。

資格試験向けチェックポイント

DAGは、特に応用情報技術者試験や高度試験の分野で、分散処理やデータ構造の理解を問う文脈で出題される可能性があります。

定義の理解: DAGは「有向（Directed）」と「非巡回（Acyclic）」の略であることを必ず覚えましょう。巡回（ループ）がないことが、処理の確実な終了を保証する重要なポイントです。
目的: 分散並列処理において、タスクの依存関係を明確化し、並列実行可能なタスクを特定するために利用される、という点を押さえてください。
データフローモデルとの関連性: DAGは、データフローモデルにおける処理の順序とデータの流れを表現するための主要な手段です。この二つはセットで問われることが多いです。
性能向上への寄与: DAGを使用することで、スケジューラがタスク間のボトルネックを特定しやすくなり、処理の最適化（例：実行順序の変更、中間データの削減）が可能になる、というメリットを理解しておきましょう。
構成要素: ノード（タスクや処理）とエッジ（依存関係やデータの流れ）が何を意味するかを区別できるようにしておくことが重要です。