db tech showcase Tokyo 2014で発表したスライドです。

1. COUCHBASE SERVER
3.0で広がるNOSQL採⽤用事例例
株式会社アットウェア 河村 康爾
db tech showcase Tokyo 2014

2. 本セッションのゴール
• Couchbaseのアーキテクチャをご理理解いた
だき、
• 様々な利利⽤用事例例を通して、おぉ、使えるか
も!!と思っていただく

3. ⾃自⼰己紹介
• 株式会社アットウェア
• 河村 康爾 @ijokarumawak
• Couchbaseの普及活動、コンサル、導⼊入⽀支援
• Couchbase-‐‑‒JPコミュニティ運営
• Mobileハッカソン
優勝チームとして
SFでプレゼン!
https://www.youtube.com/watch?v=BH3Vb_9pcN8#t=155

4. COUCHBASE CONNECT
• 延べ1,000⼈人以上の参加者
• Enterprise, Developer, Operations, Architecture,
Mobile, Customer, Generalのカテゴリで様々な
セッション
http://www.couchbase.com/connect/

5. COUCHBASE HISTORY
1.8
2.0
2.1
2.2
2.5
1.0
3.0
2012/01
2012/12
2013/06
2013/09
2014/02
2014/05
2014/10/06
DCP, Shared Thread Pool
Tunable Memory, Disk I/O priority
Stream-based Views/XDCR
Graceful failover, Delta node recovery
Incremental backup/restore
XDCR pause & resume
Encrypted access
Cluster-wide diagnostics
… and more!
Mobile

6. 性能
• ⾮非常に⾼高いスループット
• 1ノードで100K~∼OPS (ON RAM)
• 3.0でさらに⾼高性能に、Connect
では5台のEC2インスタンス
(c3.4xlarge)で3M OPSのデモ!
• 1ms未満のレイテンシ
• 台数に応じてリニアにスケール
http://info.couchbase.com/2014-Fall-
Benchmark-Results-LP.html
http://www.couchbase.com/connect/agenda/general-session-welcome-keynote/

7. COUCHBASEで
解決できる問題

8. COUCHBASE SERVERの特徴
• 柔軟なスキーマ
• ⼀一貫した⾼高性能
• 伸縮⾃自在のスケーラビリティ
• ⾼高可⽤用性

9. 4⼤大利利⽤用動機
1. Webアプリ、Webサイトの表⽰示を⾼高速にしてより良良い
ユーザ体験を提供したい!
2. なにが起きても稼働し続けるシステムを構築したい!
3. フォーマットの異異なるデータを収集・蓄積して分析した
い!
4. オフラインでも動いて、オンラインになったら都合良良く
サーバとデータ同期するモバイルアプリを開発したい!

10. 1. Webアプリ、Webサイトの表⽰示を⾼高速にし
てより良良いユーザ体験を提供したい!
READバッファ → ⾼高性能ストレージ

11. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
Web App

12. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
Web App

13. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
DNS/LB
Web App Web App Web App

14. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
DNS/LB
Web App Web App Web App

15. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
DNS/LB
Web App Web App Web App
SoR
(System of Record)

16. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
DNS/LB
Web App Web App Web App

17. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
DNS/LB
Web Scale
Web App Web App Web App

18. READバッファ → ⾼高性能ストレージ
DNS/LB
Web Scale
Web App Web App Web App

19. MANAGED CACHE
http://www.slideshare.net/Couchbase/howto-nosql-30-webinar-series-couchbase-101

20. REACTIVE PROGRAMING
http://www.slideshare.net/RuslanMeshenberg/netflixoss-season-2-episode-2-reactive-async

21. REACTIVE PROGRAMING
http://www.couchbase.com/connect/agenda/efficient-data-access-reactive-programming-rxjava/

22. 2. なにが起きても
稼働し続けるシステムを構築したい!
HAウルトラ

23. その前に。
アーキテクチャの話

24. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ

25. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1

26. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
CB 2

27. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
CB 2 CB 3

28. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
CB 2 CB 3
Bucket

29. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
CB 2 CB 3
x 1,024
Bucket
vB

30. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket CB 1
CB 2 CB 3
x 1,024
Bucket
vB

31. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket CB 1
CB 2 CB 3
x 1,024
Bucket
1
vB
2 3
4 5 6

32. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket CB 1
CB 2 CB 3
x 1,024
Bucket
1
vB
2 3
4 x 341 5 x 341 6 x 342

33. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
x 1,024
Bucket
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 x 341 5 x 341 6 x 342

34. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 x 341 5 x 341 6 x 342

35. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
x 341 x 341 x 342

36. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
x 341 x 341 x 342
Cluster Map

37. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
x 341 x 341 x 342

38. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

39. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
x 341 x 341 x 342

40. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

41. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
x 341 x 341 x 342

42. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

43. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

44. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 1
App Server
CB SDK
x 1,024
Bucket
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

45. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
App Server
CB SDK
Cluster Map
Bucket CB 2 CB 3
1
vB
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

46. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
App Server
CB SDK
CB 2
act
Cluster Map
CB 3
act
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

47. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
Cluster Map
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342

48. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
Cluster Map
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
3 1 2
6 4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
x 341 x 341 x 342
x 342 x 341 x 341

49. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
3 1 2
6 4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

50. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1 CB 4
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
3 1 2
6 4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

51. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1 CB 4
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
3 1 2
6 4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map
リバランス!!

52. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1 CB 4
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
3 1 2
6 4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

53. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
CB 4
act
rep
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 5 6
3 1 2
6 4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

54. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
CB 4
act
rep
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4
5
6
3 1 2
4 5
6
Cluster Map

55. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
CB 4
act
rep
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4
5
6
3 1 2
4 5
6
Cluster Map

56. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
CB 4
act
rep
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4
5
6
3 1 2
4 5
6
Cluster Map

57. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
CB 4
act
rep
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4
5
6
3 1 2
4 5
6
Cluster Map

58. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
CB 4
act
rep
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4
5
6
3 1 2
4 5
6
Cluster Map

59. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 6
3 1 2
4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

60. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 6
3 1 2
4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map
フェイルオーバ!!

61. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 6
3 1 2
4 5
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

62. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 6
3 1 2
4
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
5
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

63. CONSISTENT HASH/レプリカ/リバランス/フェイルオーバ
Bucket
act x 1,024
rep x 1,024 x rep
CB 1
act
rep
App Server
CB SDK
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
Bucket
1
vB
vB
2 3
4 6
3 1 2
4
cb = Couchbase.connect(“cb1”)
user = cb.get(“user-‐‑‒789”)
5
# SDK
vBID = hash(“user-‐‑‒789”)
node = clusterMap.get(vBID)
return node.get(“user-‐‑‒789”)
Cluster Map

64. CB 4
act
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

65. CB 4
act
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

66. CB 4
act
rep
CB 1
HAウルトラ
クラスタ内レプリカ&フェイルオーバ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

67. CB 4
act
rep
Group (Rack/Zone)
CB 1
HAウルトラ
クラスタ内レプリカ&フェイルオーバ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

68. CB 4
act
rep
Group (Rack/Zone)
CB 1
HAウルトラ
クラスタ内レプリカ&フェイルオーバ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

69. CB 4
act
rep
Group (Rack/Zone) Rack Zone Awareness
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

70. Rack Zone Awareness
Group 1 Group 2
CB 4
act
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
3 1 2
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
4 5
rep
4
5
6
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

71. Rack Zone Awareness
Group 1 Group 2
CB 4
act
6
3 2 1
5 4
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
4
5
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

72. Rack Zone Awareness
Group 1 Group 2
CB 4
act
6
3 2 1
5 4
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
4
5
6
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

73. Rack Zone Awareness
Group 1 Group 2
CB 4
act
6
3 2 1
5 4
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
4
5
6
Region
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

74. Rack Zone Awareness
Group 1 Group 2
CB 4
act
6
3 2 1
5 4
rep
CB 1
HAウルトラ
1 2 3
act
rep
CB 2
act
rep
CB 3
act
rep
4
5
6
Region
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

75. HAウルトラ
Rack Zone Awareness
Group 1 Group 2
CB 1 CB 2 CB 3
CB 4
Region
http://www.couchbase.com/connect/agenda/reaching-highest-level-disaster-recovery-multi-site-replication/

76. HAウルトラ
Region1
Group 1 Group 2
CB 1 CB 2 CB 3 CB 4
Region2
Group 1 Group 2
CB 1 CB 2 CB 3 CB 4
XDCR

77. 3. フォーマットの異異なるデータを収集・蓄積
して分析したい!
WRITEバッファ → 分析⽤用データストレージ

78. WRITEバッファ → 分析⽤用データストレージ
http://en.wikipedia.org/wiki/Internet_of_Things
XDCR
Connector
CEP
Elasticsearch & Kibana N1QL + xDBC
3.0のTunable Memoryによって
キー・メタデータの制限がなくなり、
より⼤大量量のデータを保存可能に

79. クエリ

80. VIEW

81. VIEW
• Map: JSONの任意の項⽬目で⼆二次インデックスを⽣生成

82. VIEW
• Map: JSONの任意の項⽬目で⼆二次インデックスを⽣生成
• Reduce: Mapで⽣生成したキー単位で集計

83. VIEW
item_̲777: {name: “coffee”, category: “soft-‐‑‒drink”}
cat_̲soft-‐‑‒drink: {items: [“777”, “888”, …]}
• Map: JSONの任意の項⽬目で⼆二次インデックスを⽣生成
• Reduce: Mapで⽣生成したキー単位で集計
• ベストプラクティス: ⼆二次インデックス⽤用途で、リアルタ
イム性がクリティカル or 要素が有限な場合は、インデッ
クス⽤用ドキュメントの⽣生成が吉

84. ELASTICSEARCH連携
• Elasticsearchはデータベースか?
• Couchbase ConnectセッションでのDemo
• オブジェクトを保存して、取得する簡単な操作
• ESとCBの違いをデモ
• Elasticsearch: query 5.1 ms、get 3.4 ms, インデク
シング等のオーバヘッド
• Couchbase 0.45 ms
XDCR
http://www.couchbase.com/connect/agenda/integrating-elasticsearch-real-time-kibana/

85. コマーシャル
http://www.apress.com/9781430266136

86. LUCID WORKS
• Couchbaseのパートナー
• “Fusion”: Apache Solrベースの
エンタープライズ検索索エンジン
• XDCRを利利⽤用してニアリアルタイ
ムにCouchbase Serverに保存し
たドキュメントをインデックス
• Contextual Experience, Data
Driven decision
• Processing Data & Find Signals
http://www.couchbase.com/connect/agenda/partner-keynote-lucidworks/

87. N1QL
http://query.pub.couchbase.com/tutorial/#1

88. N1QL
http://www.couchbase.com/connect/agenda/an-n1ql-for-every-query/
http://query.pub.couchbase.com/tutorial/#1

89. N1QL
http://www.couchbase.com/connect/agenda/an-n1ql-for-every-query/
http://query.pub.couchbase.com/tutorial/#1

90. N1QL
http://www.couchbase.com/connect/agenda/an-n1ql-for-every-query/
http://query.pub.couchbase.com/tutorial/#1

91. N1QLパイプライン
http://www.couchbase.com/connect/agenda/an-n1ql-for-every-query/

92. N1QL XDBCドライバ
http://www.couchbase.com/connect/agenda/enterprise-reporting-visualization-bi-etl-couchbase-
n1ql-odbc-jdbc/

93. N1QL XDBCドライバ
http://www.couchbase.com/connect/agenda/enterprise-reporting-visualization-bi-etl-couchbase-
n1ql-odbc-jdbc/

94. N1QL XDBCドライバ
http://www.couchbase.com/connect/agenda/enterprise-reporting-visualization-bi-etl-couchbase-
n1ql-odbc-jdbc/

95. N1QL エコシステム
http://www.couchbase.com/connect/agenda/an-n1ql-for-every-query/

96. 利利⽤用事例例

97. VIBER
初代第二世代第三世代
内製のインメモリDB
Sharder
Redis cluster
x 100+ servers Couchbase Server
MongoDB cluster
x 150 servers
120 servers
6 clusters

98. VIBER
初代第二世代第三世代
内製のインメモリDB
Sharder
Redis cluster
x 100+ servers Couchbase Server
MongoDB cluster
x 150 servers
120 servers
6 clusters

99. EBAY
• Couchbase Server以外にも様々なデータベースを利利⽤用、「適材適所」が⼤大事
• Couchbase Serverの良良いところ
• 低コストで⾼高いスケーラビリティ
• Web規模のK/Vによる読み書き性能
• スキーマの柔軟性
• オープンソースでありエンタープライズモデルであること
• eBay Marketplace
• 1億+のアクティブ購⼊入者と販売者、6億+の商品
• ⽇日に20億+のページビュー、800億+のデータベースアクセス
• 5+ペタバイトのサイトストレージ容量量、80+ペタバイトのデータ分析⽤用ストレージ容量量
http://www.couchbase.com/connect/agenda/couchbase-ebay/

100. EBAY
• マルチチャネルプロダクトカタログ
• 512GB RAM, 1.6TB SSD x 4node x 2DC
• 双⽅方向XDCR
• Authトークン
• 128GB RAM, 1TB HDD x 3node cluster x 3DC
• 3DCで双⽅方向XDCR
• 今後適⽤用範囲を拡⼤大予定
http://www.couchbase.com/connect/agenda/couchbase-ebay/

101. LINKED IN
• 世界最⼤大のプロフェッショナル向けSNS
• データ参照のスケーリング
• データベース内の全てのデータをCouchbase ServerのRAM
に展開
• ユーザのフォロー情報、仕事の情報
• Hadoopを利利⽤用してオフラインでキャッシュを作成
• MemcachedからCouchbase Serverへ移⾏行行
• MongoDBやRedisも検討したが、CBを採⽤用
• memcached互換、レプリカ、リバランス
• コールドキャッシュの問題を解決
• Couchbase Server専任チームがある
• SALTやIngraphsといった内製ツールを利利⽤用
Web App
XDCR
http://www.couchbase.com/connect/agenda/couchbase-linkedin/

102. HIPPO
• Java based Open Source CMS (Jackrabbit, Spring)
• 花屋のジレンマ
• データをパーソナライズし、動的なWebサイトを⽣生成
• ビッグデータを顧客ターゲティングに活⽤用
• ユーザの状態、過去実績、ペルソナ
• 数ミリ秒で⼤大量量の計算
• Couchbase採⽤用の理理由: Scalability & Performance
• HIPPOユーザの事例例: WELEDA, Randstad, Dutch
Police.
http://www.couchbase.com/connect/agenda/gaining-actionable-insights-big-data/

103. 4. オフラインでも動いて、オンラインになっ
たら都合良良くサーバとデータ同期するモバイ
ルアプリを開発したい!
MOBILEソリューション

104. MOBILEソリューション
Couchbase Lite
SyncGateway
Couchbase
Server
• モバイル端末に組み込み可能
なローカルドキュメントDBと
SDKのセット
• push/pull型レプリケーション
• オフラインで稼働するApp、
オンライン時にデータ同期
• ユーザ認証
• チャネル: データセットをグ
ループ分け

105. COUCHBASE CONNECT APP
http://www.couchbase.com/connect/agenda/solving-iot-m2m-data-access-challenges/
https://github.com/FireflyLogic/couchbase-connect-14

106. COUCHBASE CONNECT APP
http://www.couchbase.com/connect/agenda/solving-iot-m2m-data-access-challenges/
https://github.com/FireflyLogic/couchbase-connect-14

107. COUCHBASE CONNECT APP
http://www.couchbase.com/connect/agenda/solving-iot-m2m-data-access-challenges/
https://github.com/FireflyLogic/couchbase-connect-14

108. COUCHBASE CONNECT APP
http://www.couchbase.com/connect/agenda/solving-iot-m2m-data-access-challenges/
https://github.com/FireflyLogic/couchbase-connect-14

109. MOBILE BALLOON
• Androidデバイス: Couchbase Lite
• Laptop: Couchbase Server & Sync GW
• WiFiレンジから外れてもデバイスに保存、戻ったら同期再開
http://www.couchbase.com/connect/agenda/couchbase-mobile-balloon-demo/

110. 国内での利利⽤用事例例?
http://www.couchbase.com/

111. サイバード様
http://www.cybird.co.jp/

112. SCSK殿
https://www.scsk.jp/product/common/couchbase/

113. まとめ
重要なのでもう⼀一度度

114. 4⼤大利利⽤用動機
1. Webアプリ、Webサイトの表⽰示を⾼高速にしてより良良い
ユーザ体験を提供したい!
2. なにが起きても稼働し続けるシステムを構築したい!
3. フォーマットの異異なるデータを収集・蓄積して分析した
い!
4. オフラインでも動いて、オンラインになったら都合良良く
サーバとデータ同期するモバイルアプリを開発したい!

115. いつでもお声がけください!
• より詳細な製品説明、デモ、相談、サイジ
ング、トレーニング
• ⼀一緒に開発してほしい!
• … etc
www.atware.co.jp
• 株式会社 atWare Couchbase担当 まで

116. COUCHBASE JP MEETUP!
http://couchbasejpcommunity.doorkeeper.jp/events/16749

117. QUESTIONS?