森田 俊哉/Dan Potter 株式会社インサイトテクノロジー/Attunity Ltd. 取締役副社長兼 COO/VP Product Management and Marketing IoTデータから大量のトランザクションデータまでを対象とし、メインフレームなどのレガシーなデータ基盤から最新のクラウドデータ基盤までをサポート。AWSやAzureなどでも採用されているAttunity Replicateは、今やデータ連携ツールとしてはデファクトスタンダードとなっています。 本セッションでは、Attunity Replicateの最新技術動向や、グローバルでの適用事例についても説明します。 【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】

1. IoT / Big Data Forum
Dan Potter
Attunity Vice President of Products
＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
Toshiya Morita
InsightTechnology Vice President / COO

2. 3© 2017 Attunity 3© 2017 Attunity
AGENDA
____________________ Attunity / Dan Potter___________________________
 Company Overview
 Product Updates
_________________ InsightTechnology / Toshiya Morita __________________
 Company Overview
 About Replication Technology
 User Case Studies

3. COMPANY OVERVIEW
Dan Potter
Attunity Vice President of Products

4. 5© 2018 Attunity 5© 2017 Attunity
Trusted by Microsoft with
3 OEMs,
Strategic partner for
Cloud migrations
Trusted by Amazon
(AWS) with strategic
partnership for cloud
database migration
Trusted by IBM and
Oracle with respective
OEMs of Attunity
technology
Trusted by Teradata
and HP as resellers for
data warehouse and
analytics
Trusted by
global system
integrators
Trusted by over
2000 customers for
commitment, flexibility
and speed
2000+
Trusted by SAP as
certified solution in use
with over 200 SAP
customers
Trusted by big data
leaders for data lake
solutions
Challenger on the
Gartner MQ for Data
Integration Tools
Trusted by Amdocs,
Teradata and HP as
resellers for EDW and
Data Lakes solutions
Attunity – Technology & Partner of Choice

5. 6© 2018 Attunity 6© 2017 Attunity
15.3
25.6 25.2
36
49.2
55
65
83-85
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018E
Attunity – Growing Momentum and Revenue
Total Revenues
(US$ in millions )
2011
Modern Data Replication
2012
File Replication
2014
SAP TDM
2015
Hadoop, DW Automation
2016
Data Usage Analytics
2017
Streaming, SAP Replication
2013
Cloud Data Transfer
2018
Data Lake Automation
Attunity – その成長と売上げ
総売上(US百万ドル)

6. 7© 2018 Attunity 7© 2017 Attunity
CUSTOMERS AGREE
Overall Peer
Rating
Product Capabilities
Data Replication &
Synchronization
Bulk/Match
Movement
Message-Oriented
Movement
Ease of
Deployment
ATTUNITY
4.6 out of 5 4.5 4.6 4.6 4.3 4.3
IBM
4.0 out of 5 4.2 3.8 4.2 3.4 3.7
ORACLE
4.2 out of 5 4.3 4.4 4.4 3.9 4.0
INFORMATICA
4.3 out of 5 4.4 4.4 4.6 3.9 3.8
3 4 5
（顧客満足度）

7. Product Updates
Attunity Replicate
Attunity Compose for Data Lake

8. 9© 2018 Attunity 9© 2017 Attunity© 2017 Attunity 4
1) Data Lake continuous ingestion & pipeline automation
2) Streaming database changes to Kafka, Azure, AWS
3) Cloud database migration to AWS/Azure
4) SAP data availability for analytics
5) Mainframe data delivery and query offload
MAINFRAME EDWSAPRDBMS
DATA LAKES STREAMING
CLOUD
ATTUNITY USE CASES
Attunity 事例
データ配信とクエリのオフロード
分析のためにデータを有効活用
AWS/Azureへのデータ移行
データベースの変更情報をストリーミングで
データ抽出・連携を継続的に

9. 10© 2017 Attunity 10© 2017 Attunity
TARGETSSOURCES
ON PREMISES
CLOUD
Hadoop RDBMSData
Warehouse
WAN DATA TRANSFER
Compression | Multi-pathing
Encryption
ULTRA PERFORMANCE
AND EFFICIENCY ZERO DOWNTIME
ENCRYPTION + MULTI-
LAYERED SECURITY
CLOUD DATABASE MIGRATION TO AWS, AZURE AND GOOGLE CLOUD
高パフォーマンス・高効率 ダウンタイム無し 暗号化とマルチレイヤーのセキュリティ
CLOUD AWS/AZURE/GOOGLE CLOUDへのデータベース移行

10. 11© 2018 Attunity 11© 2017 Attunity
MAINFRAME DATA DELIVERY AND QUERY OFFLOAD
Non-disruptively extract MF data for analytics
分析のためにMFデータを柔軟に抽出
Transaction log-based CDC minimizes PROD impact
ログベースのCDCは、本番環境への影響を最小限にに抑えます
Propagate live updates to target at near-zero latency
遅延時間をほぼゼロでターゲットに変更情報を配信します
Improve cost and efficiency
コストと効率を改善
Eliminate disruptive full loads
定期的な全件コピー作業を排除します
Reduce MIPS consumption
MIPSの消費を削減します
Integrate real-time with all major end points
全ての主要なデータベースとリアルタイムで統合
DB2 z/OS, VSAM, IMS/DB sources
DB2 z/OS, VSAM, IMS/DBをソースとすることが可能
Data lake, cloud and streaming targets
データレイク、クラウド、ストリーミングをターゲットにDB2 z/OS | VSAM | IMS/DB
SOFTWARE
DATA LAKES STREAMING CLOUD
メインフレーム データ配信とクエリオフロード

11. 12© 2018 Attunity 12© 2017 Attunity
• Corporate Data Lake Initiative for Real-time Compliance
• Reduce fraudulent activity, reputational damage
HSBC
• IoT Data Lake for New Analytics
• Predictive MaintenanceFord
• IoT Data Lake integrated with SAP data
• Improve Sales and Financial reporting
Verizon
• Data Lake for Design Analytics with Real Time Data
• Expects 1/3 improvement in manufacturing
Airbus
Examples – Fortune 100 Customers Building Data Lakes for Analytics and IoT
• Kafka architecture to react in real-time to payment default at check out
• Reducing the failure rate from 5% to 2%, with an immediate ROI
• Kafka architecture to build a decision engine enabling them to bypass external
credit checking and collect the fee
• Selling insight (spending habits etc) of customers back
Lastminute.com
Worldpay
Fortune100：顧客ー分析・IOTのためのデータレイク構築事例

12. Attunity for Data Lakes
Overcoming First-generation Data Lake Challenges
NEW SOLUTION

13. WHY ATTUNITY?

14. 15© 2018 Attunity 15© 2017 Attunity
MODERN PLATFORM TO AUTOMATE DATA INTEGRATION
MAINFRAME
SAP
OTHER…
DATABASES
SaaS DB
COMMIT
MODEL
SAAS
APPS
FILES
DATA WAREHOUSE
RDBMS
STREAMING
DATA PIPELINE
AUTOMATION
DESIGN & MANAGE
GENERATE DELIVER REFINE
change
stream
To cloud,
lakes
for analytic
use
CONFORM
OTHER…
CLOUD & DATA LAKES
OTHER…
DATA WAREHOUSES
Azure
SQL DWRedshift
データ統合を自動化する最新のプラットフォーム

15. 16© 2018 Attunity 16© 2017 Attunity
NEW DATA LAKE REQUIREMENTS
Automated Data
Pipelines
SKILLS
Effective &
Ubiquitous Metadata
DATA CONFIDENCE
Integrated Platform
Built for Data Lakes,
Cloud & Streaming
TOOLS
Multi-data zone
Methodology
APPROACH
Lack of:
データレイクの新しい要件

16. 17© 2018 Attunity 17© 2017 Attunity
SOLUTION OR PRODUCT?
Attunity for Data Lakes is a solution comprised of the following
products in the Attunity Platform:
Attunity for Data Lakesは、以下の製品で構成されたソリューションです。
• Attunity Replicate
• Attunity Compose for Data Lakes
• Attunity Enterprise Manager

17. COMPANY OVERVIEW
Toshiya Morita
InsightTechnology Vice President / COO

18. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Insight Technologyとは？
コンサルティングサービス ソフトウェア ハードウェア
システム設計～運用まで
データベース総合ソリューション
データベースの様々な課題を
解決する各種ソフトウェア
高性能・低コスト・高信頼性
データベース専用マシン
データベースに関連するナレッジと技術力を追求し、ソフトウェア、
ハードウェア、サービスを最適に組み合わせてお客様に提供する会社です。
高速・低コスト・セキュア なデータベース環境を実現
データベースのセキュリティ保全ツール（自社開発）
マルチデータベースのリアルタイムレプリケーションツール
Oracle Standard Edition向け DR構築ツール
データベースのパフォーマンス監視・分析ツール（自社開発）
日本における
ATTUNITY総代理店
19
バーチャルデータプラットホームツール

19. 20
セッション数：107
登録者数：1400↑
参加者数：800↑

20. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
2012年 db tech showcase
Oracle
PostgreSQL
MySQL
SQLServer

21. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
2017年 db tech showcase
Oracle
PostgreSQL
MySQL
SQLServer
actian
IBM/DB2
redis
mongoDB
SQLite
APACHE
Spark
VERTICA
Pivotal
Greenplum
dashDB
cloudera
MAPR
hadoop
EDB
cassandra
Amazon
Redshift
HeteroDB
Hortonworks
presto
MAPD
Amazon
Aurora
MariaDB
influxdb
Azure
Cosmos DB
Azure
SQL DW
TREASURE
MarkLogic
HP NonStop
SQL
SAP HANA
Google
BigQuery
Google
Cloud Platform

22. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
2018年 db tech showcase
Oracle
PostgreSQL
MySQL
SQLServer
actian
IBM/DB2
APACHE
Spark
VERTICA
Pivotal
Greenplum
cloudera
hadoop
EDB
cassandra
Amazon
Redshift
Hortonworks
MAPD
Amazon
Aurora
MariaDB
influxdb
Azure
Cosmos DB
Azure
SQL DW
TREASURE
SAP HANA
Google
BigQuery
Apache
Ignite
TinkerPop
redis
bluzelle
snowflake
GridDB HeteroDB
SCYLLA
DataStax
Enterprise GraphCloudera
IMPALA
neo4j
AEROSPIKE
Amazon
Neptune
TigerGraph

23. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
データも適材適所に?! [データマネージメントソフトマッピング]
Mission CriticalOSS
NoSQL
Leader
SQL on Hadoop Niche playerHadoop GraphDB
Cloud
BigData
Distributed
Oracle
PostgreSQL
MySQLSQLServer IBM/DB2VERTICA
Pivotal
Greenplum
cloudera
EDB
cassandraAmazon
Redshift
Hortonworks
Amazon
Aurora
MariaDB
influxdb
Azure
Cosmos DB
Azure
SQL DW
SAP HANA
Google
BigQuery
Apache
Ignite
bluzelle
snowflake GridDB
HeteroDB
SCYLLA
DataStax
Enterprise Graph
Cloudera
IMPALA
neo4j
AEROSPIKE
Amazon
Neptune
TigerGraph MAPD
kinetica
TREASURE
DATA
HAWQ
actian
presto
TERADATA
riak Couchbase
mongoDB
MarkLogic
Symfoware
HP
NonStopSQLHiRDB

24. 25
REPLICATION TECHNOLOGY

25. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Attunity Replicateのアーキテクチャ
Transfer
TransformFilter
Batch
CDC Incremental
In-Memory
File Channel
Batch
On
PremisesPersistent Store
RDBMS
Hadoop
Data
Warehouse
Mainframe
Files
RDBMS
Hadoop
Kafka
Files
Data
Warehouse
Cloud
Zero Footprint Architecture

26. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
サポートデータベース
RDBMS
Oracle
SQL Server
DB2 LUW
DB2 iSeries
MySQL
PostgreSQL
Sybase ASE
Informix
Data Warehouse
Exadata
Teradata
Netezza
Vertica
Hortonworks
Cloudera
MapR
Hadoop
DB2 z/OS
IMS/DB
SQL M/P
Enscribe
RMS
VSAM
Mainframe
Amazon RDS
Salesforce
Cloud
RDBMS
Oracle
SQL Server
DB2 LUW
MySQL
PostgreSQL
Sybase ASE
Informix
MemSQL
Data Warehouse
Exadata
Teradata
Netezza
Vertica
Pivotal DB
(Greenplum)
Pivotal HAWQ
Actian Vector
Sybase IQ
SAP / HANA
Hortonworks
Cloudera
MapR
Pivotal
Amazon EMR
Azure HDInsight
Hive
Hadoop
MongoDB
NoSQL
Amazon
RDS/Redshift/EC2
Google Cloud SQL
Azure SQL DW
Azure SQL Database
SnowFlake
Cloud
Effective: 12/1/2018
Kafka
Azure Event Hubs
MAPR-ES
AWS Kinesis
Message Broker
targets
sources
On ....
Oracle
SQL
DB2
SAP

27. ATTUNITY REPLICATE
&
ATTUNITY COMPOSE FOR DATA LAKES

28. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Replicateによるデータレイクパイプラインの自動化
メッセージング(Kafka)によるデータ連携
Ingest
& Land
Update
Operational
Data Store
Historical
Data Store
CDC
Batch
Attunity
Replicate
Cloud
On Premises
Files
RDBM
S
Data
Warehouse
Mainframe
(SQL)

29. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Composeによるデータレイクパイプラインの自動化
データベースとHadoopの同期を実現
Ingest
& Land
Land
CDC
Update
Operational
Data Store
Historical
Data Store
Create
& Update
Transform
CDC
Batch
Attunity
Replicate
Attunity
Compose
Cloud
On Premises
Files
RDBM
S
Data
Warehouse
Mainframe
(ACID Merge)
Initial copy

30. 31
CASE STUDIES IN JAPAN

31. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
レプリケーションテクノロジーの適用領域
データ分析基盤構築のための
データ連携ツールとして
 異種のデータ分析基盤へ基幹データを同期して分析したい
 IoTデータ分析プラットフォームでのデータ連携は、遅延無く行いたい
 非構造化データを含むマルチデータソースに対して素早く柔軟にデータ連携を
 クラウド上のデータ分析基盤へもリアルタイムにデータ連携したい
 データベース移行時の停止時間を最小化したい
 商用データベースをOSSデータベースへ移行したい
 データ分析基盤を(クラウド上に)再構築したい
異種を含む
データベース移行ツールとして

32. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
日本国内でのAttunityReplicateの適用案件数
33
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年
MIGRATION
Oracle
↓
Oracle
Oracle
DB2
MySQL
SQL Server
(Sybase)
(zOS/DB2)
↓
Oracle
MySQL
PostgreSQL
SQL Server
Teradata
Amazon Aurora
Azure Database
(Kafka)
(MongoDB)
Oracle
DB2
MySQL
SQL Server
Netezza
zOS/DB2
(Sybase)
(zOS/IMSDB)
↓
Oracle
MySQL
PostgreSQL
SQL Server
Teradata
Amazon Aurora
Azure Database
Azure DW
(Kafka)
(MongoDB)
Oracle
↓
Oracle
Oracle
DB2
↓
Oracle
PostgreSQL
Oracle
DB2
MySQL
↓
Oracle
PostgreSQL
Amazon Aurora
Teradata
Oracle
↓
Oracle
案件数→

33. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Migration Source & Target in Japan
SOURCE TARGET
Amazon
Aurora
Amazon
Aurora
Amazon
RDSPostgreSQL
PostgreSQL
PostgreSQLPostgreSQL
IBM/DB2
ORACLE
ORACLE
SQL Server SQL Server
MySQL

34. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Replication Source & Target in Japan
SOURCE TARGET
Azure SQLDW
Mainframe
Amazon
Aurora
SQL Server
Hadoop
MySQL
MySQL
ORACLE
PostgreSQL
Cassandra
TERADATA
SQL Server
PostgreSQL
ORACLE
MySQL
IBM/DB2
IBM/DB2

35. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
(Migration) Oracle 移行事例 [楽天市場]
36
• 対象システム：基幹システム（会員情報管理DB）
• 課題
– 移行したいが停止時間が３時間しか取れない
– 移行対象データベースが300GB/90テーブル（8000万会員データ）
– 短時間にデータ整合性を確認するためにどうするか
• 対策案：
– Attunity Replicateでリアルタイムでデータ連携を利用して移行
– データ整合性は、HASH値のSUMを取得することで2億件/300GBのデータ比較を10分で完了
CDC Incremental
移行元データベース 同期ツール 移行先データベース
Oracle10g 3node RAC / AIX Attunity Replicate
Oracle11g Exadata
3node RAC
ORACLE 10g ORACLE 11g
ORACLE EXADATAIBM AIX

36. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
(Migration) DB2 移行事例[某自動車会社]
37
• 対象システム：インターネット見積りシステム
– 既存データベース(DB2)をPostgreSQLへ移行したい
• 課題
– データベース移行時の停止時間を最小化したい
– 異機種データベース間のオブジェクト定義差を極力手間をかけずに移行したい
• 対策案：
– 異種間で異なるデータ定義をAttunityReplicateで吸収し、最小ダウンタイム移行を実現
CDC Incremental
移行元データベース 同期ツール 移行先データベース
DB2 Ver8.2 Attunity Replicate PostgreSQL Ver9
IBM/DB2 PostgreSQL

37. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
(Migration) Oracle 大規模移行事例 [大手通信]
38
• 対象システム：通信機器管理システム
• 課題
– HA構成でOracleEEを使用しているため、ライセンスコストが高価
– 移行したいが停止時間が4時間しか取れない
– 移行対象データベースが約200インスタンス(トータル：130万テーブル)
• 対策案：
– Oracle SE RACを適用し、Attunityでリアルタイムでデータ連携を利用して移行
CDC Incremental
移行元データベース 同期ツール 移行先データベース
Oracle10g EE / HP-UX Attunity Replicate Oracle11g SE RAC / RHEL
ORACLE 10g
HP-UX
ORACLE 11g SE RAC
Redhat Linux

38. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
(Replication) Teradata リアルタイム同期事例 [電子書籍]
39
• 対象システム：課金管理システム
– 分析にも使用したいが負荷をかけることが出来ない
• 課題
– リアルタイム分析が可能であること
– 課金管理システム(最大60億件/テーブル)に負荷をかけないこと
• 対策案：
– 分析で使用しているTeradataへリアルタイムでデータ連携
CDC Incremental
移行元データベース 同期ツール 移行先データベース
MySQL 5.5 Attunity Replicate Teradata15.0
MySQL
TERADATA

39. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
(Replication) Oracle リアルタイム同期事例[コマツ]
40
• 対象システム：KOMTRAX
– 世界で稼働する建設車両から自動で情報を収集し、遠隔での車両の監視･管理･分析
• 課題
– 某社製CDCソフトがOracle12cをサポートしないためリプレイスが必要
– 日本と海外現地法人5ヶ所とデータベースのリアルタイム同期が必要(1.5TB/5500テーブル)
• 対策案：
– 分析で使用しているSQLServerへリアルタイムでデータ連携
CDC Incremental
移行元データベース 同期ツール 移行先データベース
Oracle12c Attunity Replicate SQLServer2008R2/2016
FILE
CHANNEL
SQLServer2008ORACLE 12c

40. Copyright @2018 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
(Replication) DB2 リアルタイム同期事例 [ranstad]
• 対象システム：顧客管理データベース
• 課題
– 既存オンプレDB2の廃止のため、Amazon Auroraへ同期したい（400テーブル・100GB)
– DB2運用負荷低減
– ライセンス料を抑制 e.t.c
• 対策案：
– Attunity ReplicateでリアルタイムでAmazon Auroraへデータ連携
(AWS DMSでは、DB2がサポートされない）
CDC Incremental
移行元データベース 同期ツール 移行先データベース
IBM/DB2 9.7 Attunity Replicate Aurora 5.6.10a
IBM/DB2
Amazon
Aurora