IoT指向のクラウドデータベースサービスGridDB Cloud　～その特徴とデータ連携の方法～

© 2021 Toshiba Digital Solutions Corporation
東芝デジタルソリューションズ株式会社
ソフトウェアシステム技術開発センターソフトウェア開発部千葉一輝
2022.11.17
～その特徴とデータ連携の方法～
IoT指向のクラウドデータベースサービスGridDB
Cloud

1
01
03
02
GridDB Cloudとは
GridDBとは
IoTデータの特徴
Contents
GridDB Cloudをつかってみたい
04

2
01
IoTデータの特徴

3
IoTデータの特長
ミリ秒オーダーで
高頻度に発生
24H365D
絶え間なく発生
大量データが
単調増加発生直後から
リアルタイム参照
時系列、空間などの
様々なデータ
データ一貫性
の保証
APL ログ
Web サイト
Web・SNS ログ
CRM/ERP
センサー
異常検出
見える化
各種集計
時間
デ
｜
タ
量
データベース
時系列データ
収集蓄積
読み出し・
分析

4
データベースへの要求
ミリ秒オーダーで
高頻度に発生
24H365D
絶え間なく発生
大量データが
単調増加発生直後から
リアルタイム参照
時系列、空間などの
様々なデータ
データ一貫性
の保証
APL ログ
Web サイト
Web・SNS ログ
CRM/ERP
センサー
異常検出
見える化
各種集計
時間
デ
｜
タ
量
データベース
時系列データ
収集蓄積
読み出し・
分析
高い処理能力
High Performance
高い信頼性
High Reliability
高い拡張性
High Scalability
IoT指向
IoT Oriented
IoT指向
IoT Oriented
高い処理能力
High Performance

5
02
GridDBとは

6
スケールアウト型データベースGridDB
• 日本発のビッグデータ／IoT向け
スケールアウト型データベース
• V1.0製品化(2013年)、OSS化
(2016年)、V5.1.1(2022年10
月)
• 社会インフラを中心に、高い信頼
性・可用性が求められるシステムに
適用中
電力系統制御 PV監視制御 BEMS HEMS 上下水道交通医療
MEMORY
HDD
Scale Out
GridDB

7
GridDBの特長
時系列
データ指向
高頻度で大規模な時系
列データを効率よくリアル
タイム処理する時系列
データ指向
高い信頼性と
柔軟な拡張性
障害の発生時やサーバ
増設においてもノンストッ
プ運用を実現する高い信
頼性と柔軟な拡張性
ペタバイト級の
高い処理能力
ペタバイト規模のデータを
扱うためにさまざまな工夫
を組み込み、高い処理能
力を実現
開発の俊敏性
と使いやすさ
NoSQLインターフェースだ
けではなく、SQLインタ
フェースを用意し、開発の
俊敏性と使いやすさを実
現
時系列データ：時間とともに変化するデータ

8
時系列データ指向モデル
GridDBはIoTデータ向けに拡張した独自のキーコンテナ型データモデル
キーバリュー型
（例：Redis）
カラム指向型
（例：Cassandra）
リレーション型
（例：RDBMS）
ドキュメント指向型
（例：MongoDB）
キーコンテナ型
GridDB
キー値
キー値
キー値
キー値
キー値
キー値
キー値
キー値
キー値
キー値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
値
キードキュメント
キー
キー
キー
テーブルテーブル

9
時系列データ指向モデル
GridDBのキーコンテナ型はIoTデータを管理するのに最適
機器 1
機器 2
機器 3
機器 4
データソース
時刻センサ A センサB
00:00:00 1.12 2.13
00:00:01 1.11 3.12
・・・・・・・・・・・・
時刻センサ C センサD センサE
00:00:00 1.12 2.13 1.13
00:00:02 1.01 3.33 2.33
・・・・・・・・・・・・・・・
時刻センサ F センサG
00:00:00 1.12 2.13
00:00:01 1.11 3.12
・・・・・・・・・・・・
時刻センサセンサ
00:00:00 ０.12 1.13
00:00:01 1.11 3.12
・・・・・・・・・・・・
対象データ毎に格納
• コンテナに対してデータ型を定義するスキーマ設定が可能
• ユニークなコンテナ名とロウキーで値を特定
• カラムのインデックス設定が可能
• コンテナ内のロウ単位でトランザクション操作が可能
• コンテナ単位で一貫性保証
モ
デ
リ
ン
グ

10
ペタバイト級の高い処理能力
GridDBはCPUをフル回転で使用
イベント駆動エンジン
クライアントクライアント他サーバ他サーバ
GridDBサーバ
CPU
メモリ
ディスク
１処理タスクを１スレッド
に割り当てて、複数スレッ
ド間でのリソース共有を
排除し、フルスピードで
データ処理を実行
内部的な小さな単位
のタスクを組み合わせ
て処理
➜
タスク間の処理の受け
渡しのオーバヘッドが
発生
CPUコア/スレッド毎に専
有するメモリ、DBファイル
を割当て排他処理、同
期待ちを排除
ブロックの読み書きサイズ
を最適化し、I/O待ちを
削減
RDBMS
クライアントクライアント他サーバ他サーバ
１処理
タスク
１スレッド

11
ペタバイト級の高い処理能力
メモリを最大限有効活用する時系列データ配置技術 TDPA
新しい
古い
コンテナ設計：センサごとにコンテナを作成.
ア
プ
リ
ケ
ー
シ
ョ
ン
put/
multiPut
Get/
multuGet
データ検索：
センサと時間を条件として
検索すると、検索対象の
データは局所的に配置さ
れているため、高速に検索
データ格納：
センサデータは時刻順
に生成され、時刻順
に格納される
TDPA：Time Series Data Placement Algorithm
複数センサであっても、
同じ時間のデータは
近接して配置・格納
される。

12
高い信頼性と柔軟な拡張性
サーバ間でデータのコピーを保持しあう自動レプリケーションにより、
万一の障害時にも処理を継続可能
サーバ2
バックアップデータ
オリジナルデータ
サーバ1
サーバ3
サーバ4

13
スケールアウト型データベースの弱点を克服
スケールアウト型データベースの弱点
⚫ データ配置のバランスが悪いと、特定のサーバに負荷が集中
⚫ データのコピー（レプリカ）が不足すると、可用性が低下
サーバ間でバランスよくかつ高速にデータを再配置

14
自律データ再配置技術 (ADDA)
クライアントクライアントクライアントクライアントクライアントクライアント
目標
現状
長期同期
プランニング
クライアントクライアントクライアント
Redoログ
(短期同期)
メモリブロック
(長期同期)
❶ インバランス状態
の検知
マスターノードがノード情報を収
集、ノード間のデータの不均衡
やバックアップの欠如を検知
❹ アクセス切替え
完了後､データ配置情報を
書き換えて、アクセス切替え
❷ 長期同期プランニング
定常的な、短期同期と
は別に、現状 (インバランス)
状態から長期同期の計画
を決定
❸ データ再配置実行
(長期同期/短期同期)
リクエスト処理へ負荷を与えない
範囲で、メモリブロックとDB更新
ログを使い分けながら、バックグラン
ドで高速同期
負荷小
ADDA：Autonomous Data Distribution Algorithm
レプリカ２

15
開発の俊敏性と使いやすさ
NoSQLとSQLのデュアルインターフェースを提供
NoSQL インタフェース
⚫ 高速・高スループットな登録・検索・更新
が可能
⚫ Java / C / Ruby / Perl / Python /
Go / Node.jsクライアント
SQL インタフェース
⚫ 複雑な検索が可能
⚫ 標準化されたSQLなので、他ソフトウェア
との連携が容易
GridDB
クラスタ
DB
ノード
DB
ノード
DB
ノード
NoSQL インターフェース
SQLインターフェース
BI/BA
ETL
他のシステム他のDBMS

16
開発の俊敏性と使いやすさ
GridDBならリアルタイム分析が可能に
従来のデータ基盤
※1 ODS (Operational Data Store)：収集データを一時的に保持するデータベース
※2 ETL (Extract/Transform/Load)：データの整形、統合を専門に行うツール
※3 DWH (Data Warehouse)：情報を時系列に整理して保管するデータベース
ODS※1
ETL※2
データ蓄積用DB
収集データバッチによるデータ整形データ分析用DB 分析
DWH※3
リアルタイム分析が可能に！
GridDBの場合
POS
データ
店舗
データ
気象
データ
人流
データ
…
…
収集データ分析
GridDB
2つのデータベースを管理するのは面倒だ…。
リアルタイムに分析できないじゃないか⁉

17
03
GridDB Cloudとは

18
GridDB Cloudとは
GridDB CloudはGridDBのクラウドサービスです
パブリッククラウドで稼働するマネージドサービス
クラウドネイティブアプリと簡単・高速に連携
データ収集やデータの見える化機能が充実

19
データ収集ツールや見える化ツールとの連携
単なるDBaaSではなく様々なツールと連携しクラウドデータ基盤を目指す
収集ツール見える化・分析ツール
Other Service
Coming soon…
Other Service
Coming soon…
Azure Functions
Azure IoT Hub
Power BI
GCP BigQuery
Azure Blob Storage
Azure Functions
CSV

20
Embulkとの連携例
Embulkによる様々なリソースからのデータ収集
CSV
Amazon S3
CSV
インプットプラグイン
MySQL
S3
Embulk
GridDB
アウトプットプラグイン
GridDB

21
VNet Peeringによる通信
Azureネットワークによる高速通信
アウトプット
プラグイン
Embulk
Java
C
API
お客様
アプリケーション
GridDB
VNet
Peering
お客様VNet GridDB VNet
AzureのVNet同士をつなぐサービス「VNet Peering」で接続します。内部
ネットワーク通信のため、セキュアかつ高速です。Embulkだけでなく、お客様
アプリケーションも同様の接続方式が利用可能です。

22
Other Service
Coming soon…
Other Service
Coming soon…
Azure Functions
Azure IoT Hub
Power BI
GCP BigQuery
Azure Blob Storage
Azure Functions
CSV

23
Fluentdとの連携例
Fluentdによる様々なリソースからのデータ収集
CSV
Amazon S3
CSV
MySQL
S3
GridDB
アウトプットプラグイン
GridDB

24
WebAPIによる通信
Fluentdはインターネットを介してGridDBのWebAPIに接続します。Fluentd
だけでなく、お客様のアプリケーションも同様の接続方式が利用可能です。
WebAPIはユーザ認証や、通信暗号化、アクセス制御にも対応しています。
お客様
アプリケーション
WebAPI
GridDB
Internet
アウトプット
プラグイン
Fluentd

25
Other Service
Coming soon…
Other Service
Coming soon…
Azure Functions
Azure IoT Hub
Power BI
GCP BigQuery
Azure Blob Storage
Azure Functions
CSV

26
Grafanaとの連携例
CSV
Amazon S3
CSV
MySQL
S3
GridDB
GridDB

27
WebAPIによる通信
Grafanaはインターネットを介してGridDBのWebAPIに接続します
Internet
インプット
プラグイン
Grafana
GridDB
WebAPI

28
Grafanaによるデータ可視化

29
GridDB Cloudの管理画面
GridDB Cloudの管理ポータルでもデータ可視化は可能です

30
Other Service
Coming soon…
Other Service
Coming soon…
Azure Functions
Azure IoT Hub
Power BI
GCP BigQuery
Azure Blob Storage
Azure Functions
CSV

31
Azure Storageを使った連携
定期的にコンテナデータをCSVファイルとしてエクスポート
Azure
Blob Storage
・エクスポート対象コンテナ
・エクスポート間隔
・差分出力有無
などを指定
CSV
取得
GCP
Storage
Transfer
Service
転送
GCP
Cloud Storage
GCP
BigQuery
取得
Azure
汎用的な形式のため、様々なサービスからデータ取得が可能
BigQueryとの連携は動作検証済みで、連携ガイドを提供しています

32
定期エクスポート機能の仕組み
Azure Functionsが差分計算し、キューを作成する
Azure Functions
[キュー1]
14:00-15:00に
登録されたデータ
[キュー2]
15:00-16:00に
[キュー3]
16:00-17:00に
Azure
Container Instance
お客様
スケジュール
設定
キュー
作成
Azure
Blob Storage
エクスポート
アップロード
Container Instanceはキューの処理後に破棄し、
処理開始時に再度作成することで安定稼働を実現

33
04
GridDB Cloudをつかってみたい

34
GridDB Cloudを無料で使ってみませんか？
URL：https://form.ict-toshiba.jp/download_form_griddb_cloud/

35
GridDB Cloudを無料で使ってみませんか？
評価版の申し込みフォーム
評価版のスペックは製品版の
Standard(シングルノード構成)と
同等スペック
CPU 4 core
メモリ 16 GB
ディスク 1 TB
期間１ヶ月

36
GridDB Cloudを購入する場合は
https://account.griddb.com/

37
GridDB Cloudのご提供プラン
お客様の要件に合わせた実行環境を選択可能
サービス名
条件
vCPU メモリ SSD ノード
標準（３ノード構成）
GridDB Cloud(Standard) 4 vCPU 16GB 1TB 3
GridDB Cloud(Professional) 8 vCPU 32GB 1TB 3
GridDB Cloud(Enterprise) 16 vCPU 64GB 1TB 3
シングルノード構成
GridDB Cloud(Standard) シングルノード構成 4 vCPU 16GB 1TB 1
GridDB Cloud(Professional) シングルノード構成 8 vCPU 32GB 1TB 1
GridDB Cloud(Enterprise) シングルノード構成 16 vCPU 64GB 1TB 1
ノード追加
GridDB Cloud(Standard) 1ノード追加 4 vCPU 16GB 1TB 1
GridDB Cloud(Professional) 1ノード追加 8 vCPU 32GB 1TB 1
GridDB Cloud(Enterprise) 1ノード追加 16 vCPU 64GB 1TB 1

38
ご参考
導入ガイドや連携アプリガイド、プログラミングガイドなど、様々なガイドを日本語で提供し
ています
https://www.global.toshiba/jp/products-solutions/ai-
iot/griddb/resources/document.html
GridDBはオープンソースとしても提供しています
https://github.com/griddb/

39
ご清聴ありがとうございました

IoT指向のクラウドデータベースサービスGridDB Cloud　～その特徴とデータ連携の方法～

More Related Content

Similar to IoT指向のクラウドデータベースサービスGridDB Cloud　～その特徴とデータ連携の方法～ (20)

More from griddb (20)

Recently uploaded (20)