下記のしすなま!録画と併せてご覧ください。資料・録画の内容は生放送時点のものです。 第26回「インメモリー・コンピューティングの現状と将来」(2013/05/23) <出演①> 江口 仁志 日本アイ・ビー・エム(株) ＧＩＳＶ．コンピテンシーセンター SAP Certified Consultant <出演②> 榎本 康孝 日本アイ・ビー・エム(株) ＧＩＳＶ．コンピテンシーセンター IBM/Oracle Competency Center アドバイザリーITスペシャリスト <出演③> 早川 哲郎 日本アイ・ビー・エム(株) システムｘ事業部 ビジネス開発 システムズ＆テクノロジー・エバンジェリスト(System x) http://www.ustream.tv/recorded/33208667

1. © 2013 IBM CorporationSmarter Computing
しすなま！第26回
「インメモリー・コンピューティングの現状と将来」

2. © 2013 IBM Corporation2
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アナリティック分野は、2013年
インメモリーコンピューティングの競争が激化！
2013年 3月にHANA 2.0発表 5月GA予定
OLAPに加え、OLTP処理へのHANA対応
2013年 4月にDB2 BLU Acceleration発表
既存インスタンス内にインメモリー機能を包含
2012年 12月にSQL Server SSD Appliance発表
すべてのデータをDRAM、SSD内に格納
2012年 10月にOracle EXADATA X3発表
すべてのアクティブデータをDRAM、SSD内に格納
メジャーRDBベンダーのインメモリー対応完了！これからはインメモリー時代へ！

3. © 2013 IBM Corporation3
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市場調査会社の意見 http://www.gartner.com/newsroom/id/2405315
インメモリー市場は2016年までに
1000億円の市場になると予測され
ている
テクノロジー先行型の金融・通信・
ゲーム・物流から、一般のユー
ザーへインメモリーコンピューティ
ングが広がっていく
インメモリーコンピューティングの
適用分野は数多い

4. © 2013 IBM Corporation4
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まずは、データベース分野でのインメモリー化が進みそう
Why?
• RDBはシステムの中心
• 現在のシステムではRDBは必要不可欠な存在
• 大抵のシステムではRDBが導入されている
• 高速化によるメリットが大きい
• RDBは比較的性能要件が把握しやすいため、効果算定がしやすい
• すでにバッチ時間・データロード時間などで困っていることが多い
• RDBMSベンダーのサポート
• すでに大手RDBベンダーはインメモリーをサポート

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インメモリーデータベースの各社製品おおまかに理解
フラッシュを活用
IBM ISAS
MS SQL Server
Oracle Exadata
Teradata
DRAMを活用
SAP HANA
IBM DB2 BLU
Oracle Exalytics
IBM SolidDB
独自型
IBM PureData for
Analytics(Netezza)
広義のインメモリーデータベース
狭義のインメモリーデータベース

6. © 2013 IBM Corporation6
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インメモリーDBの普及
64ビットCPUの登場～普及
• 1991年 MIPS R4000
• 1992年 DEC Alpha
:
• 2001年 インテル Itanium
• 2002年 IBM POWER4
• 2002年 インテル Itanium 2
• 2003年 AMD Opteron
:
インメモリーDBの登場～普及
• 2010年12月 インメモリソフトウェア「SAP High-Performance
Analytic Appliance」（SAP HANA）の提供を開始
• 2011年11月 BIソフトウェアのSAP NetWeaver Business
Warehouse への対応を発表
• 2013年3月 SAP Business Suite powered by SAP HANA製品発表
:
H/W
S/W
Application
H/W S/W Application

7. © 2013 IBM Corporation7
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インメモリー”コンピューティング”SAP HANA
インメモリーDB
+ アルファ アプリケーション
他、システム インメモリーDB （１）
（２）
（３）

8. © 2013 IBM Corporation8
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（１）インメモリーDB
インメモリーDB、HANAの仕組みは？
(System x 基本構成)
トランザクション
ログの書き込み
データの書き込み
(定期的な保管)
メモリー
HANA
データベース
IBM : 内蔵ストレージのみ
他社 : 外部ストレージ利用

9. © 2013 IBM Corporation9
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（１）インメモリーDB
インメモリーDB、HANAの仕組みは？
(*)
OLTP
(SAP ERP
の例)
OLAP
列(カラム)型行(レコード)型
HANA
データベース
(*) 共存、及び変換を共にサポート
変換&
圧縮

10. © 2013 IBM Corporation10
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（２）アプリケーション
アプリケーションは？
アプリケーション処理 DB処理
アプリケーション処理
アプリケーション処理 DB処理
DB処理
△
○ プッシュダ
ウン

11. © 2013 IBM Corporation11
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（３）他、システム
他、システムとの連携？
△
○
夜間
バッチ転送
ニア
リアルタイム転送(*)
(*) SAP Landscape Transformation (SLT) の利用
SAP ERP 他、主要なDBMS

12. © 2013 IBM Corporation12
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System x 高可用性構成
IBM : 内蔵ストレージのみで2重化実現 他社 : 外部ストレージの2重化が追加で必要
高価な外部ストレージ、及び
その複製ソリューションの
追加投資が必要
外部ストレージ無しで堅牢な
高可用環境を実現

13. © 2013 IBM Corporation13
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Oracleソリューション分野でも大容量メモリ/半導体メモリ
(Flash SSD)の活用が大幅に増加している
・データベースの肥大化によるパフォーマンス課題解決。
・経営統合、グローバル化による性能向上への要望。
・アプリケーション修正による性能向上が困難
【背景/課題】
【活用の広がり】
・メモリ大容量化、メモリ/Flash SSD単価の低下
・高速化ソリューションへの注目度の高まり
・インメモリソフトウェア機能の浸透
近年100GB~数百GBメモリを搭載したデータベースサーバー出荷が増加。
ハードウェア機能を活用してシンプルに性能を上げたいという要望が強い

14. © 2013 IBM Corporation14
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Oracle製品分野でも大容量メモリ/SSDFlashの活用が大幅増。
SAN
DB Server 層DB Server 層
AP Server 層AP Server 層
Oracle Database
Oracle Coherence
インメモリデータグリッド基盤
大容量メモリ搭載データベース基盤
Oracle Times-ten
大容量メモリ搭載サーバー導入の多くがOracle Database基盤の高速化が目的

15. © 2013 IBM Corporation15
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大容量メモリ/Flash SSDを活用した高速化事例
x18倍
高速化
基幹系システム:バッチ処理
大量メモリ、最新ストレージで高速化
情報系システム:各種SQL処理時間
を最新HW+大量メモリで高速化
12分
3時間
40分 高負荷SQL
平均5~6時間
の応答時間
平均
3.7分
x102倍
高速化
最新H/Wの活用+大量メモリを活用したチューニングで大幅な高速化を実現

16. © 2013 IBM Corporation16
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メモリ/ Flash SSDの効果の有無はまずOracle AWR/Statspackで確認する。
• 処理時間中のCPU使用割合は20%程度
• IO待ち時間が処理の大部分を占めている。(db file sequential read 53%)
• 処理時間の平均 I/O待ち時間 5.0 ms
• トップ5の内、3つがread IO Waitで占められている
例) Oracle AWR レポート Top 5 Timed Event
Event Waits Time(s) Avg wait (ms) % DB time Wait Class
db file sequential read 6,523,409 32,886 5 53.1 User I/O
DB CPU 12,384 20.32
enq:TX = row lock contention 566 1,140 2046 1.9 Application
db file scattered read 315,009 960 3 1.54 User I/O
db file parallel read 29,210 350 13 0.6 User I/O
上記のような場合、高負荷データをメモリ/半導体メモリ(Flash)に乗せれば、
IO応答時間は1msec以下 (マイクロミリ秒)まで改善が見込めます。
劇的なIO応答時間の改善によりアプリケーション応答時間も大幅な改善が見込めます。

17. © 2013 IBM Corporation17
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表/索引 Ａ
表/索引 Ｂ
表 Ｃ
表/索引 Ｄ
表 Ｅ
表/索引 Ｆ
表/索引 Ｇ
表/索引 Ｈ
表/索引 Ｉ
表 Ｊ
・
・
・
・
合計
X.X TB
※0.XX TB/年
増加
表/索引 Ａ
表/索引 Ｄ
表/索引 Ｆ
表/索引 Ｇ
表/索引 Ｈ
表/索引 Ｂ
表 /索引Ｉ
アクセス頻度
が高い表、索
引を抽出
例：0.5 TB
DBサーバ
外部ストレージ
DBバッファ or
ＫＥＥＰバッファ
Flash SSD
ストレージキャッシュ
ＨＤＤ
TEMP表領域
大量メモリ/ Flash SSD/HDDを活用したILMソリューション例
高負荷データを大量メモリ/SSD Flash領域に配置することでIO応答時間の
劇的な改善を図ることが可能。

18. © 2013 IBM Corporation18
System x
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全てのDBデータをメモリ/Flash SSDに格納する
IBM System x 大容量メモリサーバ & オールフラッシュストレージ FlashSystem
メモリ高速化ソリューションによりIOパフォーマンス課題を劇的に改善します。
■ 超高速な応答時間
100マイクロ秒
■ FlashSystem 1台(1U)
実効容量20TB
IBM System x3750 M4IBM FlashSystem 820
オールフラッシュストレージ
(1台あたり20TB/1U)
大容量メモリ搭載サーバー
(1台あたり最大1.5TBメモリ)
1U1U 2U2U
■ 最大Read性能(1U)
50万IOPS
データ配置に関して余計なチューニングは一切不要。
全てのデータをメモリ/Flash SSDに格納することで100% IO高速化

19. © 2013 IBM Corporation19
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SQL Server 2012のインメモリー的機能 - 1
• xVelocity 列(カラム)ストア インデックス機能
• SQL Server 2012の新機能として追加
• 特定の列でインデックスを圧縮して作り、メモリ
ー上に展開する
• 数倍から100倍までの性能向上が見込める
http://www.microsoft.com/ja-
jp/sqlserver/2012/technology/self-learning.aspx
より抜粋
http://download.microsoft.com/download/7/2/E/72E63
D2D-9F73-42BB-890F-
C1CA0931511C/SQL_Server_2012_xVelocityBenchmark
_DatasheetMar2012.pdf
より抜粋

20. © 2013 IBM Corporation20
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SQL Server 2012のインメモリー的機能 - 2
• Analysis Service インメモリーBI
• SQL Server 2012の新機能として追加
• Analysis Service上で表形式モードを選択する
ことでインメモリー機能が使用できる
http://download.microsoft.com/download/9/C/3
/9C3F2150-8109-44E7-A22F-
1E39A5DD7359/SQL_Server_Analysis_Services
_Datasheet_Apr2012.pdf
より抜粋

21. © 2013 IBM Corporation21
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SQL Server 2012でのオンメモリー的機能
http://www.microsoft.com/global/ja-jp/sqlserver/2012/RichMedia/ssd-
appliance/download.html
• SQL Server SSDアプライアンス
• データ領域・ログ領域をフラッシュメモリーストレージに配置することで高速化
• 厳密にはアプライアンスではなく、各サーバーベンダーの検証済み構成が掲載
• カラムストアインデックスのインメモリー機能も活用することで、インメモリー+オンメモリーの
ハイブリッド

22. © 2013 IBM Corporation22
System x
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23. © 2013 IBM Corporation23
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次世代 SQL Serverのインメモリー機能
• 次世代 SQL Server Hekaton
• 数年以内に登場?
• レガシーデータベースエンジンとインメモリー
データベースエンジンのハイブリッド※
※ http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/4654より
SQL Server Hekaton
Legacy
Database
Engine
In Memory
Database
Engine
Hekaton is Greek for “hundreds,” and it was
given this name for its ability to speed up
database function 100x (possibly). It certainly
increases application speed by 10x and nearly
50x for new, optimized applications.
Some eagle-eyed readers will see that this is
very similar to other products that are currently
available – like Oracle, xVelocity, or even
Microsoft’s own PowerPivot and Power
View. However, the biggest difference is that
Hekaton is built directly into SQL Server, so that
there are no extensions, downloads, or
interfaces that can slow down the very program
meant to help increase your speed.
http://blog.sqlauthority.com/2012/12/23/sql-server-what-is-hekaton-simple-words-
explanation/

24. © 2013 IBM Corporation24
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これからのインメモリーデータベースは?
インメモリーデータベースは、これまでのデータベースエンジンとアルゴリズムが異なる
Why?
これまでのデータベースは、データがHDD上にあることを前提として作られ
ているため、インメモリーでは無駄な処理となること
B-Treeなどの索引検索
インメモリーデータベースでは、カラム型データ処理が使われていることが多い
Why?
圧縮率が高い
縦方向の集計がしやすい
カラム型データ処理のデメリットは？
行追加、更新処理が複雑となる
結果として
DWH、BI向けとなっていることが多い
データベースエンジンのインメモリーへの最適化
カラム型データ処理のトランザクション対応が必要となる
データベースエンジンのインメモリーへの最適化
カラム型データ処理のトランザクション対応が必要となる