インメモリー技術を利用した 超高速トランザクションへの対応 ～一日でわかる分散オブジェクトキャッシュとインメモリーDB～ 2009年6月16日
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インメモリー技術を利用した 超高速トランザクションへの対応 ～一日でわかる分散オブジェクトキャッシュとインメモリーDB～ 2009年6月16日
インメモリー技術を利用した 超高速トランザクションへの対応 ～一日でわかる分散オブジェクトキャッシュとインメモリーDB～ 2009年6月16日 日本アイ･ビー･エム株式会社 ソフトウェア事業 © 2009 IBM Corporation IBM Software Group 本日の予定 インメモリー技術の動向：13:00～13:10 井上 不二雄 セッション1：13:10～15:05 山口 崇 – WXS XTPのユースケース、事例紹介 – WXS プログラミング、スケールアウト/対障害設計 セッション2：15:15～16:05 山本 心輔 – IBM solidDB インメモリーDB 構成と運用のポイント セッション3：16:15～17:15 竹内 幹雄 – IBM インメモリーDBクラスター技術 solidDB Cluster © 2009 IBM Corporation インメモリー技術の動向 2009年6月16日 日本アイ･ビー･エム株式会社 ソフトウェア事業 © 2009 IBM Corporation IBM Software Group インメモリ技術動向① 今までの既存の構成から、スピード重視の「特化」型構成へ – 汎用プラットフォームでの一般的な構成から各コンポーネントでインメモリ技術が 使われ始める。 アプリケーション アプリケーション WEBサーバ 分散WEBサーバ DBサーバ インメモリDBサーバ HDDストレージ SSDストレージ インメモリ・データベース（ディスクIOを排除し、メモリ上での処理を高速化） 分散メモリ構成（複数サーバのメモリに分散配置し、検索処理の高速化） 複合イベント処理、並行ストリーム処理 DWH、バッチ処理に特化したシステム SSD(Solid State Drive) 半導体ハードディスク（ディスクIOボトルネックの解消） © 2009 IBM Corporation IBM Software Group インメモリ技術動向② 今までの既存の構成から、スピード重視の「特化」型構成へ メモリ上のみでの処理 複数サーバーでも分散メモリ処理 インメモリ技術 使用用途 体系 製品（抜粋） インメモリDB RDBMS リレーショナル IBM solidDB / TimesTen 分散メモリ 大規模参照 キーバリューストア など memcached 分散オブジェクト キャッシュ 大規模参照（並 行クエリ） 分散オブジェクト キャッシュなど IBM eXtreme Scale / GemFire / Coherence 分散データストア 大規模参照（並 行クエリ） Amazon Dynamo / IBM InfoSphere DWH / Oracle Exadata / CloudBase CEP/PSAなど XTP/リアルタイム 処理 IBM InfoSphere Streams /StreamBase © 2009 IBM Corporation IBM Software Group インメモリ技術動向③ インメモリ技術においては、以下の３つのトレンドが見られます – インメモリデータベース • スタンドアローン（もしくはＨＡ構成）、またはバックエンドDBのフロント キャッシュとして使用される。 – 分散オブジェクトキャッシュ • DBキャッシュ、データストア、キーバリューストア – 分散データストア • 複数サーバのメモリにデータを分散配置して、処理の並行性を高める ことによって高速化処理を実現。この技術は、データがサーバ間で分 散配置されるため、キーバリューストア形式が採用されています。 © 2009 IBM Corporation IBM Software Group IBMが提供しているインメモリ技術製品 IBM solidDB – インメモリ・データベース IBM solidDB Cluster – インメモリ・データベース・データ・グリッド IBM WebSphere eXtreme Scale – 分散オブジェクト・キャッシュ IBM WebSphere LLM (Low Latency Messaging) – 高速メッセージング IBM InfoSphere Streams – ストリーミング・コンピューティング など © 2009 IBM Corporation IBM Software Group インメモリデータ管理技術の背景 検索処理に対応したスケーラブルなシステムへのニーズの増大化 – 大規模Webシステム，証券システム，製造装置制御システム ２４時間×３６５日無停止サービスへの要求の増加 初期投資の削減 – 小さく初めて，大きく育てるシステム 既存データベース技術の限界 – 他の層は解決可能であるが，DB 層だけが未解決なため，システム 全体でスケールしない テクノロジートレンド ＋ 時間 応答時間 応答時間 応答時間 応答時間 ＝ アクセス量 スケールアウト，メモリ量の増大化 アクセス量 – アクセス量 アクセス量 ＋ 時間 時間 時間 Aｐｐサーバ HTTPサーバ 負荷分散装置 スケールアウト＋クラスタ＋HA スケールアップ＋BigBox＋HA 高速・高スケーラビリティ ○ 高速・高スケーラビリティ 高信頼 ○ 高信頼 ○ ノンストップオペレーション ○ ノンストップオペレーション ○ © 2009 IBM Corporation IBM Software Group なぜスケールアウトか？ 要求されるスループットの絶対量が多い – SMPサーバではコア数が数十になると，性能が向上しない 処理要求量に関係なく応答時間を一定に保ちたい – 短い応答時間は，それだけでビジネス拡大につながる 安いコストで高可用性を実現したい – 二台の大型サーバでは，一台の停止で処理性能が半分になる – N台構成であれば，一台の停止でも，全体性能への影響は小さい 初期投資を小さくしたい – 小さく初めて大きく育てるシステムへの要求は多い © 2009 IBM Corporation IBM Software Group 高速なデータアクセスが求められるエリアと使い分け 検索の複雑さ BIレベル SQL IBM DB2 IBM solidDB Webでの情報 提供レベル solidDB Cluster Solution WebSphere eXtreme Scale シンプルな データアクセス POJO 通常の レイテンシ インメモリデータへ のアクセス リニアな スケールアウト スケーラビリティ © 2009 IBM Corporation IBM Software Group まとめ：各インメモリ技術の特徴 z IBM solidDB （インメモリ・データベース） 9高可用性機能（アクティブ・スタンバイ二重化） 9高速な応答時間 9SQLによる検索（標準API（ODBC/JDBC）） 9バックエンドDBとのキャッシュ連携機能 z solidDB Cluster （データ・グリッド） 9高いスケーラビリティ 9SQLによる検索（標準API（JDBC）） 9実績のあるインメモリーデータベース 9IBMだけのソリューション z WebSphere eXtreme Scale （分散オブジェクト・キャッシュ） 9高いスケーラビリティ 9シンプルなデータ構造の場合における圧倒的なパフォーマンス 9コストパフォーマンス大 9分散L2キャッシュとしても使用可能 9JPA対応 © 2009 IBM Corporation