Recommended
PPTX
Open for data_summer_for_slideshare
PDF
Hybrid configurations db2_for_slideshare
PDF
PDF
Db2 & Db2 Warehouse v11.5.4 最新情報アップデート2020年8月25日
PPTX
Microsoft Azure build & ignight update summary
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...
PDF
Db2 Warehouse on Cloud Flex テクニカルハンドブック 2020年3月版
PDF
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
PDF
PDF
PPTX
分析指向データレイク実現の次の一手 ~Delta Lake、なにそれおいしいの?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
PDF
最上級の簡易性を備えたオープンソースDBクラウド基盤 Composeのご紹介
PDF
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
PDF
[db tech showcase Tokyo 2015] B34:データの仮想化を具体化するIBMのロジカルデータウェアハウス by 日本アイ・ビー・エ...
PPTX
[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想...
PDF
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう (Azure Dat...
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E23: クラウド異種データベース(AWS)へのデータベース移行時の注意点 ~レプリケーション...
PDF
Cloudian update (Japanese:日本語)
PDF
Db2をAWS上に構築する際のヒント&TIPS 2020年6月版
PDF
[db tech showcase Tokyo 2015] A33:Amazon DynamoDB Deep Dive by アマゾン データ サービス ...
PDF
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...
PPTX
What's new in Couchbase Server 4.0 ja
PDF
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
PDF
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
PDF
Enterprise cloud design pattern 大量データ処理アーキテクチャの構築
PDF
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
PPTX
Parallels desktop version9 training 日本語
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
PDF
More Related Content
PPTX
Open for data_summer_for_slideshare
PDF
Hybrid configurations db2_for_slideshare
PDF
PDF
Db2 & Db2 Warehouse v11.5.4 最新情報アップデート2020年8月25日
PPTX
Microsoft Azure build & ignight update summary
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...
PDF
Db2 Warehouse on Cloud Flex テクニカルハンドブック 2020年3月版
PDF
Db2 Warehouse on Cloud Flex ご紹介資料 2020年3月版
What's hot
PDF
PDF
PPTX
分析指向データレイク実現の次の一手 ~Delta Lake、なにそれおいしいの?~(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
PDF
最上級の簡易性を備えたオープンソースDBクラウド基盤 Composeのご紹介
PDF
トランザクションもDWHもクラウドで 2015年10月~IBM OnDemandセミナー
PDF
[db tech showcase Tokyo 2015] B34:データの仮想化を具体化するIBMのロジカルデータウェアハウス by 日本アイ・ビー・エ...
PPTX
[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想...
PDF
【ハンズオンセミナー】NoSQL/SQLデュアルインタフェースを備えたIoT向けデータベースGridDB ~ GridDB CE 4.6のテーブルパーティ...
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう (Azure Dat...
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E23: クラウド異種データベース(AWS)へのデータベース移行時の注意点 ~レプリケーション...
PDF
Cloudian update (Japanese:日本語)
PDF
Db2をAWS上に構築する際のヒント&TIPS 2020年6月版
PDF
[db tech showcase Tokyo 2015] A33:Amazon DynamoDB Deep Dive by アマゾン データ サービス ...
PDF
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...
PPTX
What's new in Couchbase Server 4.0 ja
PDF
ビッグデータやIoTシステムを支えるデータベース 『GridDB』
PDF
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!? ~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
PDF
Enterprise cloud design pattern 大量データ処理アーキテクチャの構築
PDF
もうSQLとNoSQLを選ぶ必要はない!?~両者を備えたスケールアウトデータベースGridDB~
PPTX
Parallels desktop version9 training 日本語
Similar to Openfordatasummerforslideshare 160816054829
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
PDF
PDF
PPTX
Qlik Talend Cloudしっかり学ぶ勉強会 #8 「データソース IBM DB2接続」
PDF
PDF
PDF
A12 既存のデータベース環境で分析業務を加速させるには? DB2が実現するソフトウエア分析ソリューション(DB2 BLU Acceleration)の仕...
PDF
[db tech showcase Sapporo 2015] B15:ビッグデータ/クラウドにデータ連携自由自在 (オンプレミス ↔ クラウド ↔ クラ...
PDF
IBM Db2もっと活用しませんか?高性能な接続ドライバと異種DBレプリケーションのご紹介
PDF
ビッグデータ時代に対応する最新データベース・テクノロ ジーとは?
PDF
PDF
PDF
PDF
Db2 Warehouse ご紹介資料 20170922
PDF
PDF
2017秋「クラウドファースト時代における基幹業務システム開発革新セミナー」 超高速開発を実現するIBMクラウドの最新情報ご紹介2017
PDF
DLLAB Ignite Update Data Platform
PDF
[db tech showcase Tokyo 2017] E34: データベース・サービスを好きなところで動かそう Db2 Warehouse by 日...
PDF
db techshowcase 2018 最⾼のデータプラットフォームを、 最短でつくる⽅法
PDF
[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #A22 『最高のデータプラットフォームを、最短でつくる方法』
Openfordatasummerforslideshare 160816054829 1. 2. 3. 4. 5. DB2はニーズに合わせて選択が可能
OLTPとOLAPを1つのデータベースで共存
OLTP+OLAP 大規模OLTPシステム向け 大規模OLAP向け
DB2 + BLU pureScale DPF(Database Partitioning
Feature)
行表+列表ハイブリッド
環境構築
大量トランザクションのスループット向上、可用
性向上
超並列処理による、大量データ分析、大量
データロード処理の高速化、拡張性向上
DB2 DB2 DB2
Data1 Data2 Data3
SQL 1’ SQL 1’’ SQL 1’’’
SQL 1
DB2 DB2 DB2
Single Database View
Tran 1 Tran 2 Tran 3
Shared Data
DB2
Tran
Data
Single Database View
大規模OLAP向け
アプライアンス
大規模OLAP向け
HWも含め最適化
6. 7. 単一のデータベース
(DB2 )
Capture Engine Apply Agent
ログ
単一のCDC
インスタンス
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
ベース表
(行編
成)
C1C2C3C4C5C6C7C8C1C2C3C4C5C6C7C8
シャドー・テーブル
(列編成)
レイテンシー表
IBM InfoSphere CDCによる非同期によるレプリケーション
オプティマイザー
レイテンシーは許容範囲?
コストは?• レイテンシーが許容範囲を超えている
OR
• コストがベース表の方が小さい
•レイテンシーは許容範囲内
AND
•コストがシャドー・テーブルの方が小さい
! 行表と列表が自動的にレプリケーションされる。
分析クエリのコストが低いほうを自動的に判断・選択し、検索する。
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
分析クエリー
分析クエリー
分析クエリー
分析クエリー
1つのデータベースで効率的なワークロードを実現可能。
リソース・運用の削減が可能。
+
OLTPとOLAPのハイブリッド(2/2)
8. CloudのDB2もニーズに併せて選択可能
それぞれを詳しく。まずはdashDB
用途 OLAP OLTP OLAP + OLTP
提供形態
DB2 on Cloud
DB2 on Cloud
IaaS + hosting service
aa DB2 on Cloud
dashDB
DataWareHouse as a Service
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
aa
dashDB TX
Database as a Service
9. 10. dashDB TXとは?
DB2 on Cloudとは?
デフォルト設定で暗号化。もちろん、すぐ使えて使った分だけ。
トランザクション処理向けに構成を最適化してご提供
1.トランザクション向け特化型dashDB
バックアップ、運用管理不要
2.運用いらずのマネージドサービス
HA構成を組み上げて、お客様へ提供
3.HA構成も選択可能
!
aa
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
OLTP特化型のSaaSサービス。
dashDB TX
Database as a Service
11. DB2 on Cloudとは?
クラウドとオンプレミスの連携方法
SoftLayer(virtual / baremetal) or AWS から選択可能。
購入してすぐにCloud上のDB2が利用可能!
1.すぐに使える
月単位の契約。必要なときに必要な分だけ!
2.使った分だけお支払い
これまでのノウハウをそのままクラウドで利用可能!
3.オンプレと同じノウハウ
DB2 on Cloud
IaaS + hosting service
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
!
DB2のクラウドへのホスティングサービス。OLTP , OLAP用途に。
12. オンプレミスとCloudの連携方法
DataWorksとは?
On-Premises Cloud
DB2 on Cloud
! 1-3はこれまでと同じノウハウ。用途によって最適な連携方法を選択可能
ファイル転送、リアルタイム連携、ツールを使った連携
2.リアルタイム連携
InfoSphere CDC /Qreplication
1.ファイル転送による連携
※Cloudのストレージへ一旦おくことも可
4.Dataworksによるコピー
GUI操作で簡単に非同期コピー
3.ETLツールによる連携
これまでと
同じノウハウ!
Cloud!
これまでと
同じノウハウ!
これまでと
同じノウハウ!
13. 14. 15. 16. 17. 18. 大規模インメモリウェアハウスに向けて
・BLU MPP対応 / in-Memoryアルゴリズム強化
・多様な新規機能/関数
Cloud利用を見据えたセキュリティの向上
・Native Encryptionの鍵管理強化
高可用性と、実装/運用の容易性
・バージョンアップ時の停止時間の最小化 / HADR設定簡易化
・他DB互換性の向上
・使いやすさを向上させる新しい関数
超大規模DB(Very Large Database)のサポート
・pureScale機能強化
・BLU MPP対応
BigDataを統合
・Federation機能強化
・DB2を通じて他DBにアクセス
&
DB2 V11の進化の方向性とは?
19. VLDB(Very Large DataBase) /
セキュリティ機能拡張 / Cloud Storageの利用
1.Cloud環境への適合
BLUアクセラレーション機能拡張。in-Memoryアルゴリズムの進化、BLUのMPP対応
2.さらなるパフォーマンス強化 & 拡張性の向上
Federationの強化。BigData(BigSQL), dashDB,
Netezza, 他社DB
3.いろんなデータソースとの接続性の強化
DB2 V11の新機能とは?
20. 21. 22. 23. 24. 25. MPPアーキテクチャの組み込み
1/3
data
Query #1
processing
Query #1
Query #1
processing
Query #1
processing
1/3
data
1/3
data
Hash partition
(BLU Acceleration)
Hash partition
(BLU Acceleration)
Hash partition
(BLU Acceleration)
SMP & MPPによるクエリーの並列化
・パーティション間&パーティション内並列処理
・インメモリー処理に最適化済み
・圧縮済みのカラム・オーガナイズ表(カラムナー)
・SIMDによるCPU活用
メリット
処理時間の大幅な改善
⁻ 各区分がShared Nothingで処理
最大キャパシティの増加
⁻ 単体サーバーのキャパシティ限界に制約されない拡張性
26. アプリケーション側でなく、データベース内で分析(In-Database Analytics)
– 「データの移動を最小限に抑える」 「データベースに処理を委譲する」
⇒ 抽出したデータをDB側で処理し、高速な分析を可能に!
Analytic
Applications
Analytic Code
& Algorithms:
Analytic Data:
SQLs
Canned Algorithms
LanguageFramework
(UDX&AE)
Data
アプリケーションロジックをデータベー
ス内で実行 分析アルゴリズムをUDFとし
て実装
分析用のデータモデルを反映し
たSQLの生成と発行
より効率的にデータを処理
In-Database Analyticsとは?
27. 28. 29. 30. 大規模インメモリウェアハウスに向けて
・BLU MPP対応 / in-Memoryアルゴリズム強化
・多様な新規機能/関数
Cloud利用を見据えたセキュリティの向上
・Native Encryptionの鍵管理強化
高可用性と、実装/運用の容易性
・バージョンアップ時の停止時間の最小化 / HADR設定簡易化
・他DB互換性の向上
・使いやすさを向上させる新しい関数
超大規模DB(Very Large Database)のサポート
・pureScale機能強化
・BLU MPP対応
BigDataを統合
・Federation機能強化
・DB2を通じて他DBにアクセス
&
DB2 V11の進化の方向性
31. 32. (補足)ハイブリッド ユースケース
予測されるピーク時の負荷への対応 / 突発的な負荷への対応
On-Premises Client
ピーク時、突発的な負荷発
生時にのみCloud環境を構
築し、負荷分散させる
!
ピーク時及び突発的な負荷への対応は、
必要なとき、必要なだけ用意し、データを連携
データ連携
aadashDB
dashDB TX
Cloud
DB2 on Cloud
33.