データベースは変革の時、これからスケールアウト型のプラットフォームが主流になる背景とは?[PR]
大量のデータを高速に処理するために、従来のリレーショナルデータベースはおもに、より高性能なプロセッサ、より大きなメモリ、高速なストレージによるアプローチで解決してきました。
一方で、これからさらに増大が予想されるセンサーなどから大量のデータや非構造化データの処理を、小さなレイテンシ、大きなスループットで処理するための基盤としては、複数台のサーバをクラスタ化して性能向上をはかるNoSQLやHadoopが主流になっていくと考えられています。
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つまりデータ処理基盤のアーキテクチャはスケールアウトへと変わろうとしている、ということになります。
5月に開催されたシスコ主催のイベントにおいて、同社は今後のデータ処理基盤ではスケールアウト型が主流になるとの認識を示しました。
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ストレージの価格性能比においてもスケールアウト型は非常に優れているとのこと。
同社の説明によると、従来のスケールアップ型で利用される高性能なSANストレージは、ギガバイトあたりの単価がおおむね2ドルから10ドルなのに対し、スケールアウト型で主流となるであろうサーバ内蔵型のストレージはギガバイト当たり0.1ドル程度で、しかもIOPSあたりの価格も非常に優れています。
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事業の大転換が背景にある
こうしたデータ処理基盤に起きている変革の背景やニーズとしてあるのが、製造業などで起きているマスプロダクションからマスカスタマイゼーションのような事業の大転換です。
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例えば、製造過程ではこれから、さまざまなセンサーやコンピュータが使われることで製造プロセスや工場全体がスマート化されていくとされています。製造ラインやプロセスがつねに個別的製品に合わせて柔軟に変化して迅速に注文に応えられるようになり、しかもより少ない原材料やエネルギーで製造できるようになっていくでしょう。
製品にもセンサーや通信機能、インテリジェンスが組み込まれていきます。すると製品そのものがソフトウェアによって機能や性能の向上を行えるようになり、ビジネスモデルそのものもが、モノの販売からモノを中心としたサービスの提供へと転換していくことも予想されています。
つなぐ、集める、解析/アクション
こうした大きな転換を実現するためには、経営、企画、製造、販売、保守といったサイロ化されたシステムをすべてつなぎ合わせることが求められます。
製造過程で発生する大量のデータ、あるいは製品が稼働中のデータなどをすべて集められるようにし、必要に応じて迅速に処理して反応する、あるいは詳細に分析して次のアクションへつなげるといった、繋ぐ(つなぐ)、集める、解析/アクションの一連の操作が重要になるのです。
ところが基幹システムであるERPやMRP、製造実行システムのMES、機械を制御するPLC、そして工場の設備や各種センサーなどは、納入したベンダごとにサイロ化しているため相互に通信や連係できないのが現状です。例えば、ベルトコンベアがストップして製造に遅れが出た場合、それが売り上げや利益にどう影響するか、分かる状態になっていない、ということ。
検証された統合サーバの上にエコシステムを
こうした状況を解決するためにシスコが提供しているのが、すべてがつながるIoE(Internet of Everything)時代とビッグデータに適した幅広い環境をカバーする製品ポートフォリオです。
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オフィスだけでなく、工場や店舗、車両といったさまざまな設備を、屋外、室内、キャンパス内などあらゆる場所でネットワークにつなげるルータ、スイッチなどのネットワーク機器はシスコのもっとも得意とする分野です。
そうしたエッジから送られてきた多様で大量のデータを受け入れるのが、スケールアウトに適したシスコのサーバ群であり、データを解析しアクションに結びつけるのがエコパートナーのソフトウェア製品群です。
シスコの特長は、管理運用の容易な統合インフラの上にオープンなエコシステムを構築し、用途に合わせてさまざまなソリューションを提供するところにあります。そこにはNoSQLやHadoopもあり、特にHadoopはCloudera、Hortonworks、MapRのメジャーディストリビューションをシスコ自身が再販し、オープンな大規模データ処理基盤の構築を支援しています。
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システムの規模も、スターターキットからハイパフォーマンス、データ容量を重視したキャパシティバックなどがあり、すべてがシスコによって検証されたリファレンスアーキテクチャにのっとっています。
シスコは、これから起こるだろう多くの事業の大転換を見据えて、Internet of Everthingとそこで求められるビッグデータ処理のソリューションを提供しているのです。
≫ビジネスの成功に向けたビッグデータおよび分析ソリューションの実装
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(本記事はシスコシステムズ提供によるタイアップ記事です)