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Azure Cosmos DB Technical Deep Dive
~グローバル分散型マルチ モデル
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[db tech showcase Tokyo 2018] Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マルチ モデル データベース サービスを使いこなそう~

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[db tech showcase Tokyo 2018] Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マルチ モデル データベース サービスを使いこなそう~

  1. 1. Azure Cosmos DB Technical Deep Dive ~グローバル分散型マルチ モデル データベース サービスを使いこなそう~ db tech showcase Tokyo 2018 #dbts2018 #E25
  2. 2. https://twitter.com/satonaoki https://satonaoki.wordpress.com http://aka.ms/weeklyazure スピーカー
  3. 3. http://www.shuwasystem.co.jp/ products/7980html/4573.html https://www.oreilly.co.jp/ books/9784873117140/
  4. 4. セッション概要
  5. 5. アジェンダ
  6. 6. TrustedProductiveIntelligentHybrid
  7. 7. Azure Cosmos DB 概要
  8. 8. 世界中に分散されたデータの管理と同期 応答性の高いリアル タイムのパーソナライズの提 供 大規模で複雑なデータの処理と分析 グローバルの需要を基にしたスループット、ストレー ジのスケーリング グローバルのユーザーへの低レイテンシの提供 既存アプリ、データのモダナイゼーション モダン アプリが 直面する新たな課題
  9. 9. Azure Cosmos DB モダン アプリ向けに超低レイテンシ、 大規模なスケールを保証するために構築された フル マネージド、グローバル分散データベース サービス
  10. 10. Azure Cosmos DB SQL MongoDB Table API ターンキー グローバル分散 ストレージ、スループットの エラスティック スケール アウト 99 パーセンタイルでの 低レイテンシ保証 包括的な SLA 5 つの明確に定義された 整合性モデル ドキュメント列ファミリ キー/値 グラフ
  11. 11. キー/値 Key Value Key1 $3.05 Key2 9/22/1974 Key3 $4.99 Profile1.jpg
  12. 12. 列指向
  13. 13. ドキュメント
  14. 14. グラフ
  15. 15. Azure Cosmos DB SQL MongoDB Table API ターンキー グローバル分散 ストレージ、スループットの エラスティック スケール アウト 99 パーセンタイルでの 低レイテンシ保証 包括的な SLA 5 つの明確に定義された 整合性モデル ドキュメント列ファミリ キー/値 グラフ
  16. 16. Azure Cosmos DB ユースケース
  17. 17. アプリケーションを世界中に分散
  18. 18. IoT (Internet of Things)
  19. 19. パーソナライズ
  20. 20. 小売業と EC
  21. 21. ゲーム
  22. 22. サーバーレス アプリ
  23. 23. Jet.com 在庫処理システム「Panther」 Event streams (CosmosDB) Raw sellable inventory (Kafka) Commands (Kafka) Process command Events (Kafka) Change Feed Snapshot event stream Map raw sellable inventory Process command (reservations only) Commands (HTTP) Customer front-end checkout Event stream snapshots (CosmosDB) Inventory & order updates (Kafka) Marts (Walmart.com, Jet.com) Filter available inventory per mart External to Panther system Communication channel Panther μs Data store Map msg to command https://satonaoki.wordpress.com/2018/05/18/ azure-cosmos-db-customer-profile-jet-com/
  24. 24. Azure Cosmos DB リソース モデル
  25. 25. リソース モデル Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem
  26. 26. Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem アカウント URI と資格情報 ********.azure.com IGeAvVUp …
  27. 27. アカウントの作成 Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem
  28. 28. データベース Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem
  29. 29. コンテナー Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem =Collection Graph Table
  30. 30. コレクションの作成 - SQL API Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem
  31. 31. コンテナー レベルのリソース Account DatabaseDatabaseDatabase DatabaseDatabaseContainer DatabaseDatabaseItem ConflictSproc Trigger UDF
  32. 32. Atom-Record-Sequence (ARS) Atom-Record-Sequence (ARS)
  33. 33. Atom-Record-Sequence (ARS) コンテナー Atom-Record-Sequence (ARS)
  34. 34. Atom-Record-Sequence (ARS) コンテナー コレクション テーブル グラフ プロジェクション
  35. 35. Atom-Record-Sequence (ARS) アイテム Projection
  36. 36. システム トポロジ Resource Manager Language Runtime(s) Hosts Query Processor RSM Index Manager Bw-tree++/LLAMA++ Log Manager IO Manager Resource Governor Transport Database engine Admission control … … 地球 Azureリージョン データセンター スタンプ 障害ドメイン クラスター マシン レプリカ データベース エンジン Container Various agents
  37. 37. リソース階層 コンテナー リソース パーティション コレクションテーブル グラフ テナント リーダー フォロワー フォロワー フォワーダー レプリカ セット リモートのリソース パーティションへ
  38. 38. Azure Cosmos DB Graph APIによる フライト データの処理
  39. 39. C# からの Gremlin クエリの実行 g.V('{from}').union(outE().inV().hasId('{to}'), outE().inV().outE().inV().hasId('{to}')).path()
  40. 40. 要求ユニット (RU)
  41. 41. 要求ユニット (RU) % IOPS% CPU% メモリ
  42. 42. 要求ユニット (RU) GET POST PUT クエリ … = = = =
  43. 43. 要求ユニット (RU) 最小 RU/秒 最大 RU/秒 入力リクエスト レプリカが 休止状態 レート制限 レート制限なし
  44. 44. New 一連のコンテナーに対するRU/秒のプロビジョニング コンテナー レベルで スループットを プロビジョニング データベース レベルで スループットを プロビジョニング テナント テーブル コンテナー グラフ コンテナー データベース内の 一連のコンテナー リソース パーティション リソース パーティション データベース レベルでのスループットのプロビジョニング
  45. 45. スケール アウト
  46. 46. ストレージとスループットのエラスティックなスケール アウト
  47. 47. ストレージとスループットのエラスティックなスケール アウト
  48. 48. パーティション Cosmos DB コンテナー (コレクション) パーティション キー: ユーザー ID 論理パーティション 分割の抽象化 背後にある物理 パーティション セット ハッシュ (ユーザー ID) ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散
  49. 49. パーティション … パーティション 1 パーティション 2 パーティション n 実際のストレージ、スループットのニーズを基にした少ないパーティション数 (低い TCO でスケーラビリティを実現) ハッシュ (ユーザー ID) ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散 Andrew Mike … Bob Dharma Shireesh Karthik Rimma Alice Carol …
  50. 50. パーティション … パーティション1 パーティション2 パーティションn パーティションが増大する必要があるとき、何が起こるか? ハッシュ (ユーザー ID) ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散 Andrew Mike … Bob Dharma Shireesh Karthik Rimma Alice Carol …
  51. 51. パーティション + パーティ ション x パーティ ション x1 パーティ ション x2 ハッシュ (ユーザー ID) ハッシュ値の範囲にわたる疑似ランダムなデータ分散 Rimma Karthik … Dharma Shireesh Karthik Rimma Alice Carol … Dharma Shireesh …
  52. 52. パーティション
  53. 53. パーティション
  54. 54. New Bulk Executor Library
  55. 55. レプリケーション
  56. 56. ターンキー グローバル分散
  57. 57. ターンキー グローバル分散 Writes/ Reads Reads "airport" : “AMS" "airport" : “MEL" West US Container "airport" : "LAX" Local Distribution (via horizontal partitioning) GlobalDistribution(ofresourcepartitions) Reads 30K transactions/sec Writes/ ReadsReads Reads West Europe 30K transactions/sec Partition-key = "airport"
  58. 58. グローバルなデータ レプリケーション
  59. 59. グローバルなデータ レプリケーション
  60. 60. グローバルなデータ レプリケーション
  61. 61. グローバルなデータ レプリケーション http://mongogeodemo.azurewebsites.net/
  62. 62. 自動フェールオーバー
  63. 63. 自動フェールオーバー
  64. 64. 手動フェールオーバー
  65. 65. Strong Bounded-staleness Session Consistent prefix Eventual 5 つの明確に定義された整合性モデル
  66. 66. Azure Cosmos DB の整合性レベル
  67. 67. Azure Cosmos DB の整合性レベル https://languye-webapp.azurewebsites.net/music/music.html
  68. 68. New グローバル スケールのマルチ マスター (プレビュー)
  69. 69. マルチ マスターでの競合解決モデル
  70. 70. Azure Cosmos DB PxDraw https://pxdraw.azure.com/
  71. 71. スキーマ非依存の インデックス作成
  72. 72. スキーマなし、インデックス作成なしで、あらゆるデータを処理 Item Color Microwave safe Liquid capacity CPU Memory Storage Geek mug Graphite Yes 16ox ??? ??? ??? Coffee Bean mug Tan No 12oz ??? ??? ??? Surface book Gray ??? ??? 3.4 GHz Intel Skylake Core i7- 6600U 16GB 1 TB SSD GEEK
  73. 73. JSON ドキュメントのインデックス作成 { "locations": [ { "country": "Germany", "city": "Berlin" }, { "country": "France", "city": "Paris" } ], "headquarter": "Belgium", "exports": [ { "city": "Moscow" }, { "city": "Athens" } ] } locations headquarter exports 0 country city Germany Berlin 1 country city France Paris 0 1 city Athens city Moscow Belgium
  74. 74. JSON ドキュメントのインデックス作成 { "locations": [ { "country": "Germany", "city": "Bonn", "revenue": 200 } ], "headquarter": "Italy", "exports": [ { "city": "Berlin", "dealers": [ { "name": "Hans" } ] }, { "city": "Athens" } ] } locations headquarter exports 0 country city Germany Bonn revenue 200 0 1 citycity Berlin Italy dealers 0 name Hans
  75. 75. JSON ドキュメントのインデックス作成 Athens locations headquarter exports 0 country city Germany Bonn revenue 200 0 1 citycity Berlin Italy dealers 0 name Hans locations headquarter exports 0 country city Germany Berlin 1 country city France Paris 0 1 city Athens city Moscow Belgium
  76. 76. 転置インデックス locations headquarter exports 0 country city Germany Berlin revenue 200 0 1 city Athens city Berlin Italy dealers 0 name Hans Bonn 1 country city France Paris Belgium Moscow
  77. 77. インデックス ポリシー { "automatic": true, "indexingMode": "Consistent", "includedPaths": [{ "path": "/*", "indexes": [{ "kind": "Hash", "dataType": "String", "precision": -1 }, { "kind": "Range", "dataType": "Number", "precision": -1 }, { "kind": "Spatial", "dataType": "Point" }] }], "excludedPaths": [{ "path": "/nonIndexedContent/*" }] }
  78. 78. 最近の新機能
  79. 79. 一連のコンテナーに対するRU/秒のプロビジョニング コンテナー レベルで スループットを プロビジョニング データベース レベルで スループットを プロビジョニング テナント テーブル コンテナー グラフ コンテナー データベース内の 一連のコンテナー リソース パーティション リソース パーティション データベース レベルでのスループットのプロビジョニング
  80. 80. Bulk Executor Library
  81. 81. グローバル スケールのマルチ マスター (プレビュー)
  82. 82. 仮想ネットワーク サービス エンドポイント
  83. 83. SQL API 向けの Java 非同期ライブラリ
  84. 84. まとめ
  85. 85. cosmosdb.com gotcosmos.com azure.microsoft.com/try/cosmosdb/ azure.microsoft.com/free/ What’s Next
  86. 86. © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容(添付文書、リンク先などを含む)は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。

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