正確でスピーディーな決断を促す「日立の高速データアクセス基盤」

あらゆるビジネスシーンにおいて、より正確でスピーディーな決断を迫られる今、競争に打ち勝つためにはビッグデータの活用が求められる。それには、膨大で複雑に絡み合ったデータからビジネス価値をもたらすデータのみを素早く手に入れる必要がある。日立の高速データアクセス基盤「Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム」は、それを実現する最適なソリューションとして登場した最新のテクノロジーだという。

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ビジネスの意思決定に「データ」を生かす

　ビジネス環境が目まぐるしく変化する中で、経営判断の材料となる定量的なデータが眠っている状況ならば、それを活用しない手はない。それを実現するための期待から、企業の情報システムで「ビッグデータ」は注目を集めている。

　業務システムには、眠ったまま活用されていないデータや、収集されずに捨てられてしまうデータが膨大に存在しており、ビジネス判断を下すうえでの有用な情報が生かされていないのが現状だ。

　今まで「勘や経験」そして「度胸」に頼って意思決定を行い、ビジネスを成功に導いてきたという企業の経営層も少なくないだろう。だが、環境変化がめまぐるしく変わる中で、少しでも速く正確な判断を下すための材料があれば、今まで行ってきた勘、経験、度胸での判断を後押ししてくれることになる。正確でスピーディーなビジネス判断をおこなうには、必要十分なデータを収集し、タイムリーに活用する仕掛けが必要なのだ。

　昨今、ハードウェアの技術革新により記録メディアの調達単価が低下し、CPUの処理能力が向上するなど、現実的なコストで膨大なデータをタイムリーに活用できる素地が整いつつある。しかし実際にデータのライフサイクル全体を鳥瞰してみると、1つの大きな課題が浮き彫りになってくる。

　ビッグデータ、つまり現状のITシステムでは処理しきれないほど膨大になるデータは、大きく２種類のライフサイクルから作られる。1つは、従来からある基幹系システムに溜められたデータが源流となっている”トラディショナルビッグデータ”。もう1つは、基幹システムのデータからだけでは得られない情報を活用したいというニーズから、例えば、各事業部門から上がってくる報告書、生産拠点から届くセンサーデータ、消費者から寄せられる意見などのデータを、新たに活用しようというもので、これを“エマージングビッグデータ”と呼ぶ。

　大きな課題として浮き彫りになってきたのは、この”トラディショナルビッグデータ”と“エマージングビッグデータ”の合流地点である、セントラルデータウェアハウス（DWH）にある。

　このセントラルデータウェアハウスには、経営戦略や営業戦略、商品開発提案などのビジネス判断に必要なデータが、時系列に蓄えられる。そのデータ量が肥大化するにつれ、データの分析処理（データベースエンジンのパフォーマンス）が遅くなるという課題が顕著に現れる。

　このため一般には、夜間バッチを走らせて、あらかじめ想定した分析軸ごとに集計データベース（データマート）を作成するのが一般的だが、これでは試行錯誤でデータを分析しようとするたびに新しいデータマートを用意しなければならないし、データマートはバッチ処理で作成するため、どうしてもタイムリーに情報を手に入れにくい。つまり、データマートを作らずに、ダイレクトにセントラルデータウェアハウスを分析できるほどの、極めて高いデータベースエンジンのパフォーマンスが求められるのだ。

分析シナリオに沿ったデータマートを夜間バッチで作成するという従来の手法では、ビッグデータ時代に求められる意思決定のスピードに対応しきれない……

解決のカギは「データベースエンジンの高速化」

　もし、データベースエンジンの処理性能を100倍高速化することができたら、つまり、セントラルDWHの処理スピードが100倍速くなり、データマートレスでアドホックに分析処理ができるようになったら、今の情報システムはどう変わるのだろうか。情報システム部門の立場では、例えば現状100本以上のデータマートを作っていた場合、そのデータマートを作成するためのバッチ処理が不要になる。そのためのサーバ、ストレージやその構築費用や保守費用も同様だ。

　さらに情報を活用する経営者の立場では、例えば数カ月だけだった分析対象期間を数年間に拡大できたり、日単位でしか集計できなかったレポートも時分単位に細分化できたりと、今まで見えなかったビジネス価値をもたらすデータが素早く手に入るようになる。これは、情報システム部門、経営者にとっての大きなメリットになる。

　このように、データベースエンジンの高速化で得られる価値が大きいこともあって、各社さまざまな取り組みを行っている。その中でもユニークなのが、データベースエンジンの処理技術を根本から見直したことで従来の約100倍という高速化することに成功した、日立製作所（日立）の高速データアクセス基盤「Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム（※1）」である。

※1　内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」（中心研究者：喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長）の成果を利用

超高速データベースエンジンがユーザーにもたらすメリットとは

　Hitachi Advanced Data Binder プラットフォームとは、どんなプラットフォームなのだろうか？　その最大の特長は、東京大学が考案した「非順序型実行原理（※2）」を採用し、ソフトウェアアルゴリズムの改善で処理能力を大幅に高めた超高速データベースエンジンにある。Hitachi Advanced Data Binder プラットフォームとは、この超高速なデータベースエンジンに、サイジング済みの日立のサーバ／ストレージをセットしたプラットフォームなのだ。

※2　喜連川 東大教授／国立情報学研究所所長・合田 東大特任准教授が考案した原理

順序性に依存することなく処理の多重性を高められるのが非順序型実行原理の利点。Hitachi Advanced Data Binder プラットフォームの高速性はこれによるものだ

　従来型のデータベースエンジンは、データ処理の高速化を図るために、サーバ台数を増やして(スケールアウトさせて)処理の並列度を高める方式をとっていた。1台のサーバでは、処理の多重度が飛躍的に高められなかった課題があったからだ。

　これに対し、非順序型実行原理を採用したデータベースエンジンは、ひとつのサーバ空間内に、従来方式に対して2桁オーダーにもなる多数の処理スレッドを立ち上げ、データ処理の並列度を飛躍的に高められる。つまり、従来型のスケールアウト方式に対して、スケールアップ（CPUやメモリの増強）で処理性能を向上できる方式が採用されているのだ。これは、データ処理性能を飛躍的に高めただけでなく、必要なサーバ台数を抑え、システム構成をシンプルにできるため、運用コストを大きく抑えるメリットがある。

Hitachi Advanced Data Binder プラットフォームならデータベース基盤をシンプルに構成できるため、運用時はもちろん、拡張する際にもコストメリットを享受できる

データ活用の要件に応じて適材適所のソリューションを提供

　ここまでHitachi Advanced Data Binder プラットフォームの特長を紹介してきたが、これだけでビッグデータの活用を実現するための課題すべてを解決することは難しい。なぜなら、データが生成されてそれを蓄積・集約し、そこから必要なデータを検索・抽出・分析して活用するというデータのライフサイクルに応じて、適切な手段を使い分けることが必要になるからだ。

　例えば、蓄積したデータを横断的に分析するにはHitachi Advanced Data Binder プラットフォームのような高速なデータアクセス基盤が必要となる。一方、ログやセンサーデータなど大量に発生するデータをリアルタイムに一次処理するにはストリームデータ処理基盤やインメモリ型のKey-Value Storeが向いている。また、非構造データの集計には「Hadoop」のような並列分散処理基盤が使い勝手がよいなど、データ活用の要件に応じて適材適所のソリューションを選択することが望ましく、日立ではそのニーズに応えるラインアップの提供が可能だという。

　その背景としては、日立はITベンダーであるとともに、社会インフラのあらゆる分野に事業展開しており、そこでの事業を通じて得てきた知見やノウハウをITに生かしていることが大きい。新しいなアルゴリズムから生まれたHitachi Advanced Data Binder プラットフォームを擁しながらも、さまざまな選択肢を提供可能な日立は、ビッグデータ利活用のソリューションを提供する強力なベンダーであるといえるだろう。

Open Middleware Report

日立ミドルウェアの情報誌「Open Middleware Report Vol.64」では、リレーショナルデータベース(その２)と題して、高速データアクセス基盤「Hitachi Advanced Data Binder プラットフォーム」のはたらきをわかりやすく紹介しています。こちらもぜひご覧ください。

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