オブジェクトストレージのユースケース　（Cloudweek2014 講演資料）

オブジェクトストレージのユースケース 2014年 9月 2日 Cloud Week 2014 ＠ Hokkaido University
Cloudian 株式会社
June 2, 2014
Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved.
P1

会社紹介
•会社概要
•社名：クラウディアン株式会社（東京）、Cloudian Inc.（シリコンバレー）、
北京科絡典云端科技有限公司（北京）
•創業：2001年７月
•事業：ハイブリッドクラウドストレージ製品の開発及び販売
•豊富なBig Data経験
•EMC, NetApp, Inktomi, Intel, Vodafone, NTT などの経験者によって構成
•Vodafone、ドコモ、Nextel 等にメールシステムを提供し、延べ数十億通のメッセージを管理
•投資：インテルキャピタル、産業革新機構、フィデリティー、ゴールドマンサックスなど
チャネル
パートナー
アライアンス
パートナー
Cloudian パートナー企業：
June 2, 2014
2
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オブジェクトストレージ市場
June 2, 2014
P3

IDC デジタルユニバース 2014
•地球上で1年間に作成および複製されるデジタル・データ量
•2013年には 4.4ゼタバイト（4.4兆ギガバイト）だったデータの増加が、2020 年には 44ゼタバイト（44兆ギガバイト）まで達すると予想
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4
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ビッグデータの殆どが非構造化データ
• 今後のIT市場、および企業の成長は第3のプラットフォームから生み出される
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0
20
40
60
80
100
120
140
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Unstractured CAGR 43%
Structured CAGR 23%
世界エンタープライズストレージ出荷容量
非構造化データが高成長
（Exabyte）
出典： IDC Japan 「Cloudiian セミナー」資料から

オブジェクトストレージ製品市場の資金調達規模
出典：http://blog.oxygencloud.com/2013/09/16/after-10-years-object-storage-investment-continues-and-begins-to-bear-significant-fruit/
Cloudian (2014)
June 2, 2014
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産業革新機構, Fidelity Growth Partners Japan, インテルキャピタルから総額24百万USドルの資金調達
June 2, 2014
P7
出典：クラウディアンホームページ http://www.cloudian.jp/
2014年 7月 8日

オブジェクトストレージ製品市場は「これから」
知っている製品を回答 (42%)
いずれの製品も
知らないと回答（58%）
Q：オブジェクトストレージを構築する次の製品のなかで、名前を知っている製品を教えてください。
0%
100%
50%
出典： BCN Bizline: 「ストレージに関するアンケート」実施期間：2014年7月14日～2014年8月8日回答数：223名
「オブジェクトストレージの導入を計画する割合は、大企業と中堅企業では10％を超えました。…」
出典：IDC Japanプレスリリース「国内非構造化データ向けストレージシステムの需要動向分析結果を発表」2014年8月5日 http://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20140805Apr.html
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日本市場における製品認知率
June 2, 2014
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Q:オブジェクトストレージを構築する次の製品のなかで、名前を知っている製品を教えてください。
オブジェクトストレージ製品名
製品名認知率
Cloudian HyperStore
60.2%
EMC ATMOS
45.2%
OpenStack Swift
40.9%
Basho RiakCS
9.7%
Ceph
7.5%
Scality Ring
6.5%
Caringo CAStor
6.5%
DDN WOS
6.5%
CleverSafe dsNet
5.4%
AmpliData AmpliStore
3.2%
出典：BCN Bizline: 「ストレージに関するアンケート」、実施期間：2014年7月14日～2014年8月8日、
回答数：223名のうち製品を知っていると回答した93名の複数回答

の特長
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Cloudian の動作概要
•論理リング上にオブジェクトを自動配置
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論理リング
LB
Coordinator
Node
Storage
Node 1
Storage
Node 2
Storage
Node 3
データを
複数のノード
に自動複製
DC 1
DC 1
DC 2
Replica
Replica
Replica
複数データセンターやラック単位で指定可能
ノード追加や縮退時に、
データのリバランス
論理リング内のノード数は2127まで理論的には可能（ほぼ無制限）
ただし、運用面では、
～200台程度
Data/
Object
ハッシュ関数
Virtual Bucket

オブジェクトストレージのポジショニング
June 2, 2014
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Flash,
SSD
SAN,
NAS
Object Storage
Scale Out / Peta Byte
Scalability / Big Data
Scale Up / Tera Byte
Low Price
Bit Price
High Price
Low Speed
Latency
High Speed
Large
Transaction Volume
Limited
Remote
Access
Local
Capable
Robustness / DR
Limited

Cloudian HyperStore Architecture
June 2, 2014
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Object
Object
NOSQL
Replication
HyperStore Manager
On- Memory
NOSQL
Mgmt Console
Web GUI
S3 REST API
Mgmt API
S3 Client / Application
Object
Erasure
Coding
S3 Server
CMC
File System
Cloudian
HyperStore
Auth
User
Mgmt
Reports
Data
Explorer
Admin Server
Auth
Reports
Account & QoS
Browser
S3
Glacier
Auth, Report,
Account & QOS
オブジェクトに最適なストレージ空間を選択することが可能
管理コンソール（Web GUI）から豊富な管理機能を利用
Cloudian Package
System
Mgmt

パフォーマンス向上：NOSQL + File System
•概要：
•NOSQLとFile System（ext4）のハイブリッド化による Cloudian の処理性能とディスクの利用効率の大幅な向上
•それぞれのオブジェクトに対して最適なストレージ空間を自動選択
•利点：
1.高速化
 書込み＝約 30% / 読出し＝約 400% の高速化
2.性能の安定化  高負荷の状態でも安定
3.ノード当たりのストレージ容量の改善
 ディスクの使用効率向上
（NSQL単体：50%  HyperStore：80%）
June 2, 2014
P14
Average
Latency
Object Size
NSQL
File System
Optimal
HyperStore : Hybrid Storage Example
ランダムなオブジェクトサイズに対して Latency を最小化するために最適なストレージをオブジェクト毎に選択し、パフォーマンスの向上を図る
NOSQL
Database
Replicate
HyperStore
Object base
switching
Data /
Object
File
System

Erasure Coding（イレージャー・コーディング）
•ストレージ効率の大幅改善  2倍の容量 ※3複製の場合
•2台のサーバーが故障してもデータの保障が可能
•パフォーマンスとのトレードオフ  アーカイブに最適
オーバーヘッドが 1/4
Parity1
Parity2
Replication 方式
3複製を3台のサーバーに配置
※3複製の場合
Erasure Coding 方式
4分割＋2パリティーを6台のサーバーに配置
※3複製の場合：最小構成でも6台のサーバーが必要
バケット単位で選択が可能
June 2, 2014
15
P15

Hybrid Cloud  Auto-Tiering 機能
•AWS S3/Glacierへの自動階層化（Auto-Tiering）機能
利用例：
1.使用頻度または秘匿性・機密性が高いデータ オンプレミス Cloudian
2.バースト時（一時的に容量が足りなくなった場合）  パブリック AWS S3 / Cloudian
3.使用頻度が低い長期保存データ  AWS Glacier
オンプレミス
S3
Glacier
S3
パブリック
クラウドの併用
S3
S3
Tiering
Glacier
Tiering
Cloudian
Tiering
No Tiering
(Default)
S3
S3
バケット単位で設定
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16
P16
S3 Client / Application

のユースケース
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ユーザー事例
•国内事例
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•海外事例

製品展開
June 2, 2014
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•パッケージソフトウェア
•プロバイダー市場向け
•IAサーバー上で構築
•高い自由度
•アプライアンス
•エンタープライズ市場向け
•ターンキー
•ベストチューニング
注）Cloudian はサービスプロバイダーではありません

企業ITのストレージに対するニーズ
June 2, 2014
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項目
回答数比率
バックアップ
65.0%
データ共有
63.7%
VDI（仮想デスクトップ基盤）
33.2%
ビッグデータ処理
31.8%
DR（ディザスタリカバリ）
31.4%
BI（ビジネスインテリジェンス）
22.4%
アーカイブ
22.0%
その他
2.2%
Q: ストレージをどのような用途に使いたい、または使えそうと考えているかについて教えてください。
出典：BCN Bizline: 「ストレージに関するアンケート」、
実施期間：2014年7月14日～2014年8月8日、回答数：223名

Cloudian HyperStore のユースケース
June 2, 2014
P21
バックアップ
DR/BCP
アーカイブ（eメール等）
ファイル検索共有・同期
クラウド統合型
ストレージ
ゲートウェイ
S3
S3
S3
S3
オンライン
ストレージ
STaaS
クラウドコンピューティングの
2次ストレージ
Public Cloud
Private Cloud
Hybrid Cloud
Cloud Computing With S3 Ecosystem

CloudStack / CloudPortal とのインテグレーション
•仮想コンピューティングと仮想ストレージの結合
•2012年5月 Citrix 社と提携
•CloudStack からのシングルサインオン
•S3 API 経由でオブジェクトストレージを提供
•CloudStack のセカンダリーストレージ
•スケールアウト、マルチゾーン対応が可能に
•Cloudian Connector の開発
•CloudPortal カタログへの対応
•Cloudian 製品バンドルの作成
•Cloudian ストレージのプロビジョニング
•シングルサインオン
•課金の統合
June 2, 2014
P22

Redhat Openstack とのインテグレーション
•RedHat オープンスタックとのフルインテグレーション  RedHat パートナーに
•インテル Atom C2000 プロセッサーによるローパワー化、高密度化の実現
•ターンキー・アプライアンス Box 化  Penguin Computing によって実装
•エンタープライズ展開の加速
June 2, 2014
P23

バックアップソリューションの例
June 2, 2014
P24
CS: CommServe（統合管理サーバ） MA: Media Agent iDA: iData Agent
Windows
Linux
SQL
Exchange
NAS/SAN
バックアップ
Dash Copy
Dash Copy
パブリッククラウド
プライベート環境
S3
CS
S3
MA
MA
iDA
iDA
iDA
iDA

IO DATA / Buffalo NAS と相互接続（バックアップ）
June 2, 2014
P25

広域共通ストレージ基盤による統合
•あらゆるデータに効率よく対応しなければならない時代
•統合バックアップ・DR は現状の延長線では対応できない
•Cloudian で「広域共通ストレージ基盤」を構築し、全てを同時解決する
•パブリッククラウドストレージにシームレスにハイブリッドスケールが可能
•各種フロントアプリケーションによりメリハリをつけて、効率よく高速にレスポンス
June 2, 2014
P27
CIFS
統合
仮想
サーバ
VDI
BYOD
監視
カメラ
拠点統合
BI/
DWH
HPC/
メディア
ビッグデータ
オンラインストレージ
Windows 仮想NAS
SAN/NAS
ゲートウェイ
（キャッシュ・暗号化
・重複排除・圧縮）
エントリー NAS （データバックアップ）
広域共通
プラットフォーム
（多拠点・マルチデバイス
・リアルタイム共有）
分析ツール
（Hadoop 等）
DC１
DC２
S3 API
クラウディアンで構築する広域共通ストレージ基盤
•統合
•バックアップ
•アーカイブ
•DR / BCP
•ハイブリッド化の同時解決

最近注目される動向：IoT / M2M
データ収集
WARNING
リアルタイム
モニタリング
アラート送信
外部システム
他システム連携
検索
分析結果参照
データ収集
BIG DATA
書き込み
保存
読み出し
加工 / 分析
Post-processing
前処理
Pre-processing
イベント処理基盤
ビッグデータストレージ基盤
大規模データ分析基盤
各種入力 I/F
各種出力 I/F
CEP エンジン
フィルタリング
監視 /
判断
集約
リアルタイム監視 / 分析
CEP: Complex Event Processing
非構造化データの蓄積（オブジェクトストレージ）
大規模データ分析
（バッチ処理）
各種検索
各種分析
データ分析・ストレージ基盤（クラウド）
BIG DATA
June 2, 2014
P28

最近注目される動向：O2O（Online to Offline)
イベント処理基盤
ビッグデータストレージ基盤
大規模データ分析基盤
各種入力 I/F
レコメンド
CEP エンジン
フィルタ
リング
監視 /
判断
集約
リアルタイム監視 / 分析
CEP: Complex Event Processing
非構造化データの蓄積
（オブジェクトストレージ）
大規模データ分析
（バッチ処理）
レコメンド
各種分析
データ分析・ストレージ基盤（クラウド）
BIG DATA
店舗・施設・イベント会場への接近
GPS / Beacon / WiFi
ソーシャルメディア
からの情報
リアル
誘導
リアル誘導
スマートデバイス
アプリ・メール
による通知
商品・在庫、キャンペーン、
クーポン、購買などの情報
リアルタイム情報
バッチ情報
June 2, 2014
P29

Thank you! Cloudian HyperStore® The Next Generation of Hybrid Cloud Storage
www. cloudian.jp
June 2, 2014
P30

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