[技術解説]

DWH製品〜分散技術やインメモリー処理が進化 (Part 5)

2011年2月22日(火)

分散処理やインメモリー技術で大量データの分析を高速化 分析対象となるデータの増加に伴い、DWH製品はパフォーマンス向上に拍車をかけている。 そこには分散処理やデータ圧縮、インメモリーやSSDの採用など、さまざまな工夫が見られる。 主要なDWH関連製品の処理を高速化する仕組みを中心に特徴をまとめた。

スピーディーで的確な意思決定を支えるBIシステムを具現化するにあたって、DWHにはよりシビアな処理性能が要求されるようになってきた。しかも、分析対象のデータ量は増加の一途をたどっている。そんな状況下、DWH関連のベンダー各社は、独自の工夫で性能アップにしのぎを削っている。

並列処理で性能向上を図るDWHアプライアンス

DWHに関し、このところ最もホットな話題の1つが、アプライアンス製品の急増だ。事前検証を済ませたハードとソフトを組み合わせて提供するというそれは、1つには短期導入を可能とするメリットをもたらした。さらに、そこには固有の技術力が結集されており、ギリギリまでチューニングされた環境を手に入れられるという側面も見逃せない。

主要なDWHアプライアンス製品を表5-1にまとめた。並列処理機構によって高速化やスケーラビリティを追求する動きは共通しつつも、そこに生かされている技術は各社各様だ。

表5-1 主要なDWHアプライアンス一覧
表5-1 主要なDWHアプライアンス一覧
※1:既設のラックにノードを格納するため、ノード搭載数はハードウェアに依存 ※2:管理用やBI用、フェイルオーバー用に割り当てるノードも含む ※3:最小構成でもノード用ラックとデータ用ラックの2ラック構成となる。1ラックに9台のノードを搭載した場合、ラックの最小構成台数は15台となり、ディスク容量は202.5TBとなる

日本オラクルの「Oracle Exadata Database Machine X2-8」は、汎用RDBをベースにしたアプライアンスだ。従来型のDWHの場合、ともするとストレージからDBサーバーにデータ転送する処理がボトルネックとなった。Exadataでは、40Gb/秒のInfinibandで接続することで帯域を確保するとともに、一部の処理をストレージ側に担わせることで転送データを削減。例えばテーブルをフル走査するような処理で効果を発揮する。さらにデータ圧縮も施すことでデータ転送に伴う性能劣化を防いでいる。

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