[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか？数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ばれる理由 by 日本アイ・ビー・エム株式会社 苧阪浩輔
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分析、クラウド対応、AIと、データベースに求められる要件は年々広がりを見せており、それに合わせて新しいテクノロジーが次々と登場してきています。 今年7月、長年''DB2''で親しまれてきたブランド名を''Db2''としました。エンタープライズで長年鍛えられてきたDb2も日々進化しており、またこれからも大きく進化していきます。Db2の開発方針とキーとなる最新技術要素、そして今敢えてDb2を選択された様々な国内事例を時間の許す限りお届けしたいと考えています。
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか？数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ばれる理由 by 日本アイ・ビー・エム株式会社 苧阪浩輔
- 1. ⽇本IBM株式会社 IBMクラウド事業本部 クラウドSW & アナリティクス事業部 アソシエイト・アーキテクト 苧阪 浩輔 流⾏りに乗っていれば幸せになれますか？ 数あるデータベースの中から 今敢えてDb2が選ばれる理由
- 2. © 2017 IBM Corporation2 ⾃⼰紹介 苧阪 浩輔 (おさかこうすけ) 所属： IBMクラウド事業本部, クラウドSW & アナリティクス, Technical Sales #1 (Hybrid Data Management) ⾦融・製造・公共のお客様へのDB周り提案の技術⽀援を担当 新機能の検証やトラブルサポートなどなど・・・ 執筆： Db2 V9.7エバリュエーション・ガイド Db2 V10エバリュエーション・ガイド ⽇経コンピュータムック 「データベース⼤全」 SNS： https://www.facebook.com/kohsuke.osaka
- 4. © 2017 IBM Corporation4 “Data is the world’s next natural resource. The value of the data and extracting the information and insights will change how we make every decision.” Ginni Rometty ｢データ｣こそがビジネスに変⾰をもたらす 最も価値のある｢資源｣
- 5. © 2017 IBM Corporation5 最適なデータ活⽤の前に、データ基盤の様々な制約 が⽴ちふさがる Hybrid Data ハイブリッド クラウド ハイブリッド ワークロード 構造化 準構造化 非構造化ハイブリッド データ on any platform for any workload オンプレミス クラウド トランザクション アナリティクス その他 データに合わせて⾊んな テクノロジを試したけど 横串しに分析できない やっぱりSQLが使いやすい。使える分 析ツールも多いし クラウド・ファースト前 提だけど、オンプレにも データを残したい 業務系と分析系でDBエン ジンが異なるのでデータ 移⾏や運⽤が⼆重に・・ そして当然これまで以上の⾮機能レベ ルが重要(パフォーマンス、可⽤性) クラウドでもオンプレでも同じAPIで 統⼀的にアクセスできるとなぁ
- 6. © 2017 IBM Corporation6 データ活⽤への制約を超えるデータベースが理想 Freedom of location クラウドも オンプレも ハイブリッドも マネージドも ノンマネージ ドも Freedom of use OLTPもOLAPも、 混在ワークロードも 様々なワークロードを業界最 ⾼レベルのテクノロジーで超 ⾼速に Freedom of assembly 構造化データも⾮構造デー タ(JSON,XML,Graph等)も 他社DBもオープンソースDBと の組み合わせも Data Without Limits データ活⽤を最⼤化するプラットフォーム実現のための３つの”⾃由”
- 7. © 2017 IBM Corporation7 旧名称 新規名称 製品概要 データベース Db2 Linux, Unix and Windows (LUW) Db2 信頼性と⼗分な実績を持つIBMの 中核データベース・ソフトウェア Db2 for i Db2 for i Db2 for z/OS Db2 for z/OS Db2 on Cloud Db2 Hosted Db2のホスティングサービス dashDB for Transactions Db2 on Cloud フルマネージドのOLTP向けDB データウェア ハウス dashDB Local Db2 Warehouse 簡易性と柔軟性が特徴的な DWHソフトウェアアプライアンス dashDB for Analytics Db2 Warehouse on Cloud フルマネージドのDWH向けDB 新しいブランド名 ＆ 新しい製品名 参照: 発表レター ｢IBM Db2 ファミリー製品の名称の改訂｣ IBM Db2® 2017年7⽉18⽇リブランディング発表 Hosting Full managed Full managed “B”が”b”に なっただけ じゃない！
- 8. © 2017 IBM Corporation8 Db2 Warehouse on Cloud マネージド・パブリック クラウド・サービス 次世代のアプライアンス PureData System for Analytics アプライアンス BigSQLDb2 Warehouse プライベート クラウド Db2 カスタム ソフトウェア Common SQL Engine OLTP/OLAP, オンプレ/クラウド, 構造/⾮構造などのハイブリッド環境で統⼀SQLを提供できる Common SQL Engine Hadoop / Spark 環境
- 9. © 2017 IBM Corporation9 Db2が選ばれる３つの理由(代表的なもの) Lift to Cloud Mission Critical 分析/レポーティングのDB基盤1 With BA Tools オンプレミスの⼀部or全部クラウド化のDB基盤2 ミッション・クリティカルのDB基盤3
- 10. © 2017 IBM Corporation10 Db2が選ばれる３つの理由(代表的なもの) Lift to Cloud Mission Critical 分析/レポーティングのDB基盤1 With BA Tools オンプレミスの⼀部or全部クラウド化のDB基盤2 ミッション・クリティカルのDB基盤3
- 11. © 2017 IBM Corporation11 • 分析ツールやレポーティングツールの肝となるデータは毎⽇溜まる。 CSVファイルを⼿作業で管理し、必要の都度探し出すのは⼀苦労。 • MS Accessによるデータ蓄積が持つ”2GB”の壁（実際に使えるデータはもっと少量） • かといって、 でーたべーす を導⼊するコストは厳しい。 分析/レポーティングのDB基盤 IBMなら SPSSやCognos ファイル 過去のデータを⾒たいとき に毎回ファイルをuploadす るのは⼤変 Accessのmdbファイ ルが2GBを超えた.. 数⼗MBのファイルを Excelのピボットで扱う のは⼤変… 別の⼈が使ったファイル も⾃分⽤に再度upload
- 12. © 2017 IBM Corporation12 • データベースを⼀緒に活⽤し、データを貯める • ⼀度データが⼊れば、過去のデータも必要なときに抽出できます • ⼤量データもらくらく扱え、しかもLOAD&GOを実現！ SPSS Cognos Tableau SAS.. ファイル 関連システム データを溜める 分析/レポーティングのDB基盤
- 13. © 2017 IBM Corporation13 インメモリカラムストア： BLUアクセラレーション BLUの特⻑ ① インメモリ列指向データベース • DWHやBI、分析処理に強い新しいテクノロジ • インデックスの作成を必要としない ② H/Wを使い倒す機能を持つ • 並列ベクトル演算や圧縮データを解凍せず処理 ③ ハイブリッド・データベース • 従来の⾏と新しい列が共存可能 • オンライン処理、アナリティクス処理を1DBで • アプリ開発と運⽤はこれまでどおり • DB2のこれまでのツールをサポート ストレージ C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 BLUの列形式の テーブル C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 従来の⾏形式の テーブル SIMD機能を備えたCPU BLUを実装したデータベース 表スペース BLUの列表 ランタイム 従来の DB2ランタイム 従来のDB2バッファープール 既存の⾏表
- 15. © 2017 IBM Corporation15 BLUの特⻑ -> 分析にかける負荷を極⼩化 どの切り口でも速い Super analytics Super easy Db2WITH BLU ACCELERATION 分析処理のパフォーマンスを簡単に、速くすることが可能です。 圧倒的にチューニングレス テーブル作成時のオプション指定のみ 条件がばらついても、コンスタントに速い 照会の軸、範囲が急遽変更になってもNon Tuningで対応可能 CREATE TABLE T1 ( C1 int ) ORGANIZED BY COLUMN
- 16. © 2017 IBM Corporation16 ある分析系パッケージ製品で⾏われた性能⽐較検証 § 既存他社製RDBMSからの置き換え提案（コスト圧縮、パフォーマンス向上が狙い） § Db2 BLU と 他社製インメモリDBで、同⼀パッケージでのパフォーマンス検証を実施 - 結果は下記の通り、コア数メモリ数とも対象DBMSの1/2の規模で同等のパフォーマンス発揮 - ライセンスコストも、Db2 BLUが1/4以下に収まる § Db2 BLU server • 40 cores = IBM X3950 (4x10) Intel Westmere CPUs • 512GB RAM • 4.8TB HDD internal drives PLUS 1.2TB SSD drive • SLES 11 • ~ 68000 SAPS § xxxx server • 80 cores = ProLiant DL980 G7 (8x10) Intel Westmere CPUs • 1 TB RAM • 8.8TB HDD external drives PLUS 1.2TB SSD drive • SLES 11 • ~ 129000 SAPS Db2 on ½ the cores and ½ the RAM Screen Only
- 18. © 2017 IBM Corporation18 １．運⽤いらずの完全マネージドサービス ・GUIベースで簡単に操作可能 ・コンセプトは Load & GO！ ２．マニュアルいらずの簡単な操作 OLAP特化型のSaaSサービス / 旧 dashDB for Analytics Db2 Warehouse on Cloud ・バックアップ、統計情報の取得、チューニングすべて不要 ・クラウド上のベアメタルサーバへの構築し、パフォーマンスを安定化 ・MPP構成ももちろん可能。必要に応じてサービスを止めることなくノード追加が可能 ⽉額167,100円〜
- 19. © 2017 IBM Corporation19 予測分析環境 予測モデル 〜活用の高度化〜 機械学習した予測モデルをWebサービス 化 コーディングレスで即時にデプロイ 分析活用 アプリ基盤 Web API スコアリング・サー ビス コグニティブ・システム 高速なDb2 warehouse on Cloudを活用し大量データを分析。短時間で結果を得られ る 大量データ対応 クイック・スタート コグニティブ クラウドを活用して迅速にプロジェクトを開始。システム管理作業もわずか コグニティブ・システムのための機械学習環境のスタートアップとして最適 すぐに分析を始めたい⽅向けのサンドボックスとして Db2 Warehouse on Cloud
- 20. © 2017 IBM Corporation20 データ分析⽤途に最適化されたDWHソフトウェアアプライアンスであり、⼤量データに対する複雑な 分析処理を⾼速かつ簡易に実現し、柔軟な拡張性をも兼ね備えた分析基盤ソリューションです。 スモールスタートから⼤規模構成まで柔軟にスケールアップ & アウ ト可能。価格も柔軟性を持った⽉額ライセンスをご⽤意。 2.柔軟性 分析⽤途に予め最適化されたDockerコンテナで提供され、物理設計 やDBチューニングはほぼ不要。シンプルなバックアップ、バージョ ンアップ運⽤。 3.簡易性 インメモリーカラムDB処理と超並列アーキテクチャにより⼤量デー タの分析処理を⾼速化。 1.⾼速性 Db2 Warehouse (dashDB Local) ご参考明日E35にて 詳細セッション開催 是非ご参加ください
- 21. © 2017 IBM Corporation21 Db2コンパイラ実装部隊が開発 Big SQL は ANSI SQL 対応だけではなく、 Db2, Oracle, Netezza のSQLを実⾏可能です Big SQL Compiler/Optimizer Read & Scan Optimized ANSI SQL 2003/2011+ Hive Storage Hive metastore Spark / Hadoop Spark/Hadoop上でDBのSQLが実⾏可能(Big SQL) Big SQL
- 22. © 2017 IBM Corporation22 ！ 外部プリ A 外部アプリ B SNS VoC 社外オープン データ 画像・映像 センサー (IoT) 構造化データ Relational 非構造化データ Hadoop / Spark データソース データベース 業務/分析アプリ 統合データベースETL/ レプリケーション 共通 I/F 業務アプリ A 業務アプリ B 業務アプリ C 分析アプリ A 分析アプリ B BigSQL HOT DATA COLD DATA RDBとHadoop / Spark Big SQLの構成例 • HadoopをData Martとし、Db2などとのデータ分析を⾏う対象とすることが可能
- 23. © 2017 IBM Corporation23 フェデレーション: データソースの仮想化 §多様なデータベース/データソースのデータに透過アクセス §フェデレーション機能やパフォーマンス改善への投資を継続し、多くのデータ ソースとのフェデレーションを実現 - SQL や NoSQL ベースのデータソース - オンプレミス や クラウド データソース - PostgreSQL や MySQLなどのオープンソース・データベース - 外部クラウド・ストレージにも今後対応 Applications Federation included in each このイメージはサポートされているデータソースの一部のみを記載しています
- 24. © 2017 IBM Corporation24 Data Lake 基盤への活⽤：サービスに共通I/F提供 基幹系 社外 リスク管理経営管理 社内 / グループ企業 マーケティング不正対策 チャネル系 ｷｬﾝﾍﾟｰﾝWeb ﾛｸﾞ 顧客取引ｺﾝﾀｸﾄ履歴 etc. データ分析経営ダッシュボード 顧客取引ｷｬｯｼｭﾌﾛｰ etc. 外部 店舗ｺｰﾙｾﾝﾀｰATM ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ ﾊﾞﾝｷﾝｸﾞ ﾎｰﾑ ﾍﾟｰｼﾞ ﾓﾊﾞｲﾙ 自由度が高いサービスレベルが高い Db2 オンプレ・アプライアンス Db2エンジンを搭載した Hadoop / Spark
- 25. © 2017 IBM Corporation25 ToBeモデル: ハイブリッド・ワークロード処理 HTAP(Hybrid Transaction and Analytics Processing) § Db2は⼀つのオブジェクトとして、トランザクション処理 とアナリティクス処理を実⾏可能 § 今後は、BLUのみでオンライン処理の⾼速化を実現する開 発⽅針 ストレージ C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 カラム指向表 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 従来の⾏形式の テーブル SIMD機能を備えたCPU Db2インスタンス 表スペース カラム 指向表 ランタイム 従来の Db2ランタイム 従来のDb2バッファープール 既存の表 AsIsアーキテクチャ 分析 ワークロード オンライン ワークロード OR +OR
- 26. © 2017 IBM Corporation26 Db2が選ばれる３つのポイント Lift to Cloud Mission Critical 分析ツール/レポーティングツールと⼀緒にDb21 With BA Tools オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するならDb22 ミッション・クリティカル基盤でDb23
- 27. © 2017 IBM Corporation27 • 社内⽅針で「クラウド化」をとにかく検討しているが、不安要素が多い • そもそもどういう活⽤場⾯でクラウドが良いのかイマイチ分からない オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するなら Db2 Oracle環境をクラウドに持 っていこうとしたら想像以上 に⾦額が⾼い… 現⾏業務はきちんと維持し たままクラウド移⾏したい 。機能、性能、etc.. オンプレ環境のリソースが⾜ りないが、HW拡張/置換す る予算も体⼒も無い システム運⽤をベンダーに 任せて⼤丈夫？ HW更改のタイミング でSWも⾒直そう
- 28. © 2017 IBM Corporation28 • まずはオンプレの⼀部を切り出すなど“ハイブリッドな活⽤”からスタート • クラウドでDb2をフル活⽤したときのコストメリットは抜群、技術もピカイチ オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するなら Db2 Oracle環境をクラウドに持 っていこうとしたら想像以上 に⾦額が⾼い… システム運⽤をベンダーに 任せて⼤丈夫？ Db2で 全部クラウド化 まずはオンプレ⼀部 切り出しにDb2 現⾏業務はきちんと維持し たままクラウド移⾏したい 。機能、性能、etc.. HW更改のタイミング でSWも⾒直そう オンプレ環境のリソースが⾜ りないが、HW拡張/置換す る予算も体⼒も無い
- 29. © 2017 IBM Corporation29 On Premises Private Cloud Public Cloud すべては同じテクノロジー すべてをクラウド化することが最善の選択とは限りません。 オンプレミス、クラウドを効率良く取り⼊れること（＝ハイブリッドクラウド）が最善の選択だと 考えます。 すべてをクラウドではなく、ハイブリッド データ連携・連携 VPN
- 30. © 2017 IBM Corporation30 ⼀部をクラウド化 UseCase1 オンプレミスのDb2と合わせて以下２通りの⽤途でDb2 Hosted を活⽤いただき、Hybrid Cloudを実現。 オンプレミス クラウド 1. ピーク時や突発的な 負荷発⽣時のための負荷分散 データ連携 2. 年に数回しか使わないような使⽤頻 度の低い”Cold Data” をクラウドへ移動 オンプレミス クラウド クラウドへ データを移動 Hot data Cold data Cold data オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するなら Db2 Db2 Db2
- 31. © 2017 IBM Corporation31 Db2 Hosted ・⼩規模（virtual server）から⼤規模（ベアメタル+ SSD）まで⾃由に選択可能 ・Bluemix Infrastructure もしくは AWSヘプロビジョン可能 購⼊してすぐにCloud上のDb2が利⽤可能！ １．すぐに使える ⽉単位の契約。必要なときに必要な分だけ！ ２．使う分だけお⽀払い これまでのノウハウをそのままクラウドで利⽤可能！ ３．オンプレと同じノウハウ ハードウエア OS データベースの構築 データベースの管理 アプリケーションの開発 Db2をクラウドへのホスティングするサービス ⽉額142,800円〜
- 32. © 2017 IBM Corporation32 ⼀部をクラウド化 UseCase2 サンドボックスな分析環境として、マーケティング部⾨が⾃由 に分析できる環境を約2ヶ⽉で構成 オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するなら Db2 お客様サイト お客様データセンター 分析ツール 既存DB IBM Bluemix @ 東京データセンター 分析サーバー ETL処理 分析⽤ SaaS Db2 Warehouse on Cloud ⾃由に分析したいデータのみ⼀部切り出し
- 33. © 2017 IBM Corporation33 全部をクラウド化 UseCase3 オンプレミスのOracleDBをBluemix Infrastructureに移⾏する 際に、データベースも⼀緒に⾒直しし、Db2に乗り換え オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するなら Db2 オンプレミス クラウド OracleDB Db2 Db2ではOracle SQLも実⾏できるので 移⾏コストを⼤幅に圧縮可能
- 34. © 2017 IBM Corporation34 既存環境 ホスト オープン系 Cloud On-prem IBM Bluemix (IaaS / PaaS) そのまま更改 クラウド業者様IaaSを活⽤した プライベートクラウド VM VM… VM VM VM VM VM VM… VM VM VM VM お客様内の独⾃ プライベートクラウド お客様のIT環境 - 現在と、これから- 番外編
- 35. © 2017 IBM Corporation35 （ご参考）⽉額 仮想プロセッサーコア・ライセンス – 適⽤しやすいライセンス – ライセンス費⽤の最適化 （従来）ワークロード最⼤値で⾒積もり 将来を⾒据えて 最⼤値に合わせて ライセンスを購⼊ 買切りライセンス 必要な期間、必要な量のみ購⼊ ワークロード VPC ⽉次ライセンス 開発期間 本番開始 サービス拡張 開発ピークや ビジネス成⻑にあわせ ライセンスを購⼊ ⽉額 VPCライセンス ■ 均⼀で統⼀した料⾦体系を導⼊ オンプレ プライベート パブリック 仮想コア数のみ （CPU ソケット情報が不要） ■ すべてのクラウド環境に適⽤が容易 国内外すべてのクラウド IBM Cloud, AWS, Azure ■ ライセンス管理ツール （ILMT) 導⼊不要 ⼩規模環境でも利⽤しやすい ✕ ライセンス管理の観点から 管理状態にあることが ご契約条件により必要です システム出⼒によるコア利⽤状況が分かる情報と ライセンスのマニュアル・レポートを作成ください
- 36. © 2017 IBM Corporation36 Db2が選ばれる３つのポイント Lift to Cloud Mission Critical 分析ツール/レポーティングツールと⼀緒にDb21 With BA Tools オンプレミスの⼀部or全部 クラウド化するならDb22 ミッション・クリティカル基盤でDb23
- 37. © 2017 IBM Corporation37 基幹システム オンライントランザクション（OLTP） 情報系システム 分析システム（DWH） データベースの適応エリア 昨今の 注⽬エリアは こっち
- 38. © 2017 IBM Corporation38 基幹システム オンライントランザクション（OLTP） 情報系システム 分析システム（DWH） データベースの適応エリア こっちの話を これからします
- 39. © 2017 IBM Corporation39 ⻑年お客様の業務を⽀えてきたDb2。ソフトウェアとしての利⽤はもちろん、 クラウド上でのホスティングやフルマネージドサービスをもご提供。 基幹系/ミッションクリティカル基盤のデータベース Db2 Db2 Hosted Db2 on Cloud 実績に裏打ちされた信頼性/堅牢性 ⽉額ライセンスも有り! Db2をクラウドへのホス ティングするサービス OLTP特化型のフルマ ネージドサービス
- 40. © 2017 IBM Corporation40 機能に加えて、構成可能なクラスター種類も充実 § アクティブ－スタンバイ型クラスター – 通常HA構成 HAクラスターSWによる 障害検知と待機系への引継ぎ ・ ログシッピングによる レプリカのメンテ ・ 各種同期モード （同期、近同期、⾮同期、超⾮同期） ・ シェアード・ナッシング ・ ⼤規模DBの⾼速並列処理 ・ ⾼い拡張性 ・ アクティブ-アクティブ構成 ・ シェアード・ディスク ・ ⼤規模OLTPに対する 連続可⽤性と拡張性 ・ アクティブ－アクティブ構成 § HADR（High Availability Disaster Recovery） – 遠隔地へのログ転送型レプリケーション § データベース・パーティショニング – ディスク⾮共有型のスケールアウト構成 § Db2 pureScale – ディスク共有型のスケールアウト構成
- 41. © 2017 IBM Corporation41 pureScaleの特⻑ 可⽤性：障害時、メンテナンス時もノンストップ ü 障害時・メンテナンス時も稼動し続ける ü 安定したパフォーマンスで連続的なデータアクセスを提供 拡張性：クラウド基盤にも適する超⼤規模スケール ü サーバーを追加した分、パフォーマンスが向上する ü 初期は必要なキャパシティだけ購⼊しビジネスの成⻑にあわせて拡張 効率性：ワークロード最適化 ü リソース使⽤率を最適化したロードバランシング ü 安定したサービスレベル・レスポンスタイムを提供 ü アプリケーション変更の無い即時拡張 1 2 3 Db2 Db2 Db2 シングルデータベース サーバー間通信 アプリケーション CF データ 業界をリードするIBMメインフレームのデザインをオープン系プラットフォームで踏襲 他社のHAクラスター、スケールアウト・ソリューションの限界を超えるデザイン 業界をリードするIBMメインフレームのデザインをオープン系プラットフォームで踏襲 他社のHAクラスター、スケールアウト・ソリューションの限界を超えるデザイン
- 42. © 2017 IBM Corporation42 ノード間通信 シングル・データベース・ビュー クライアント （APサーバ) Data CS CS CSCS CS CS Member CF 正 Db2エンジン（メンバー）はそれぞれのノードで稼動 – メンバー間でデータベースを共有し⼀貫性を保持 – PowerVM, KVM, Vmware等仮想環境も可 データシェアリング・アーキテクチャー – データベースへの共有アクセス（分散ファイルシステム） Member Member Member CS CF 副 クラスター・サービス – 障害検知, ⾃動リカバリー CF (カップリングファシリティ) – ロックと更新ページをメモリ上に集中管理しボトルネックを軽減、⼆重 化し可⽤性を確保 ⾼速なノード間通信 – RDMAノード間通信を活⽤ (Infiniband, 10GbE) 他ノードのメモリを直接活⽤できる仕組み – 汎⽤的なTCP/IPプロゴコル通信もサポート クライアント(APサーバー) - どのサーバにも接続可能、⼀つのデータベースとして利⽤ - ⾃動ロードバランシングを実現 pureScaleの全体構成
- 43. © 2017 IBM Corporation43 Db2 pureScale 他社クラスタ 構成特徴 ロック情報と更新データをCFで一元管理 サーバー間通信にRDMAを採用(約10マイクロ秒) * TCPIP通信も選択可能で汎用サーバでも構成可能 * CFとメンバーの筐体/OSを同居させる構成も可能 ロック情報と更新データを各サーバーで分散管理 サーバー間通信にUDP/ソケットプロトコルを採用 ①スケーラビリティ スケーラビリティが高い データアクセス競合がある場合にもスケーラビリティあり スケーラビリティが低い データアクセス競合がある場合よりスケーラビリティが落ちる ②可用性 ノード障害時にも全面停止にならない ノード障害時に全面停止時間がある 国内他社検証 pureScaleと他社クラスタの違い node 1 node 2 node 3 node 4 CF2 更新 ﾃﾞｰﾀ ﾛｯｸ CF1 更新 ﾃﾞｰﾀ ﾛｯｸ ノード間通信 （RDMA） FC接続 node1 更新 ﾃﾞｰﾀ ﾛｯｸ node2 更新 ﾃﾞｰﾀ ﾛｯｸ node3 更新 ﾃﾞｰﾀ ﾛｯｸ node4 更新 ﾃﾞｰﾀ ﾛｯｸ ノード間通信（TCPIP） FC接続
- 44. © 2017 IBM Corporation44 国内金融機関様 CRM統合事例 狙い・⽬標 - 顧客サービスを向上するために、複数チャネル間での情報共有 を迅速化 - 現場の業務効率の向上 ソリューション - 複数チャネルシステムのデータベースの統合 - データ処理プラットフォームの開発⽣産性、可⽤性、拡張性の 強化 採⽤技術と結果 - Db2 pureScaleを活⽤し、OLTPとOLAPの負荷分散」と「可 ⽤性・拡張性の強化」を実現 - Db2のOracle互換機能により、Oracle RACアプリを移⾏ - 投資額で4億8500万円、年間の経費ベースで2億3600万円の 節減 店舗顧客セールス⽀援 富裕顧客ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ分析 規制対応 Oracle Db2 店舗顧客セールス⽀援 Db2 富裕顧客CRM Oracle 富裕顧客ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ分析 規制対応 富裕顧客CRM マルチチャネルでのカスタマーサービス強化のためのデータ統合
- 46. © 2017 IBM Corporation46 数クリックでお⼿軽に試したいときはこちら IBM Db2 Developer Community Edition 利⽤上の注意/制限：開発⽤途のみに使⽤ください/コミュニティサポートの製品です Db2を始めませんか？ Download & Go! たった15分でお⼿元にDb2がインストール http://ibm.biz/db2dev_com http://ibm.biz/db2dev_c 他社のデータベース含めDBの知識がある⽅にオススメです BLUもpureScaleも全機能が無償でじっくり試せます IBM Db2 Developer-C for Non-Production