異種間データベース連携ツール「DBMoto」の名前が「Syniti Data Replication」へ変更されました。 製品名変更だけでなく、データ分析の基盤となるHadoop HDFSやAmazon S3、Apache Kafkaを始め、 多くのデータプラットフォームがサポートに追加され、リアルタイムにデータ連携が可能となります。 Syniti Data Replicationを使うことで、エージェントレスに、 各種分析したいデータをデータプラットフォームへ連携し、 ビジネスの次の一歩に繋げていくことが可能です。 本セミナーでは、これらのデータプラットフォーム対応を中心に、 Syniti Data Replicationを使用して簡単にデータ連携ができることをご紹介します。 下記URLをご覧ください。 https://www.youtube.com/watch?v=OPCWa2dofUc

2. 様々な分析サービスが登場
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3. 増え続け、各地に混在するデータ
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基幹データ
在庫データ
ビッグデータ
Eコマース

4. 増え続け、各地に混在するデータ
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基幹データ
在庫データ
ビッグデータ
Eコマース

5. 負荷増大、未サポートのケースあり
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基幹データ
在庫データ
ビッグデータ
Eコマース

6. 分析プラットフォームへの連携
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参照連携

7. 分析プラットフォームへの連携
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参照連携

8. © 2019 Climb Inc. 8
レガシーなデータベースは？
コーディングは必要？
負荷は大丈夫？
実現への課題
同期間隔は？

9. © 2019 Climb Inc. 9

10. DBMotoからSynitiに
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(デービーモト) (スウィニティ)
名称変更

11. Syniti (スウィニティ)とは
・異種DB間のリアルタイムデータレプリケーションツール
・低負荷エージェントレスなアーキテクチャ、双方向にも
DB DB
Windows
11
システム要件
CPU : 2GHz以上 4コア以上
メモリ：8GB以上
ディスク：20GB以上
OS：Windows Server 2019/
2016/2012 R2/2012/
2008 R2/2008
.NET : .NET Framework 4.6以降
DB側にはエージェントインストール不要！

12. アジェンダ
• Syniti Data Replicationの概要紹介
• サポートデータベースの拡大
• データプラットフォームへの対応
• デモ
• プレゼントクイズ
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13. 13
Syniti (スウィニティ)活用例
レプリケーション
クラウド上のDBを使いたい
基幹DBに負荷をかけず
社内データを活用したい
基幹DBで対応してない
アプリケーションと連携したい

14. 基本機能：3つのモード
初期リフレッシュ
ミラーリング
シンクロナイゼーション
または

15. Gupta SQLBase
IBM Db2 for
i(AS/400), z/OS, AIX, Linux, Windows
IBM Informix
Maria DB
Microsoft Azure SQL Database
Microsoft SQL Server(Amazon RDS対応)
MySQL(Amazon RDS、Amazon Aurora、
Google Cloud SQL対応)
Oracle(Amazon RDS対応)
SAP Sybase ASE, IQ, SQL Anywhere
多種DB対応

16. IBM PureData
PostgreSQL
SAP HANA
多種DB対応

17. Actian Vector
Amazon Aurora PostgreSQL
Amazon Redshift
Ingres
Microsoft Access
Microsoft SQL Server CE
Teradata
Tibero
Vertica
多種DB対応

18. Amazon DocumentDB
Amazon S3
Apache Kafka
CSV (Flat file)
Hadoop HDFS
JSON
Microsoft Azure Data Lake Storage
MongoDB Atlas
XML
DB以外への対応

19. Amazon DocumentDB
Amazon S3
Apache Kafka
CSV (Flat file)
Hadoop HDFS
JSON
Microsoft Azure Data Lake Storage
MongoDB Atlas
XML
DB以外への対応

20. Syniti (スウィニティ) –クラウド・ビッグデータ対応-
Amazon S3へのレプリケーション追加
20
NEW!
NEW!
NEW! Hadoop HDFSへのレプリケーション強化
Apache kafkaへのレプリケーション追加

21. Syniti (スウィニティ) –クラウド・ビッグデータ対応-
Amazon S3へのレプリケーション追加
21
NEW!
NEW!
NEW! Hadoop HDFSへのレプリケーション強化
Apache kafkaへのレプリケーション追加

22. Amazon S3への連携追加
• AWS SDK for .NETを使用し、AWSネイティブAPIと統合
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AWS Cloud
データ取得
テーブル
トランザクションログ
エクスポート
インポート
指定したS3バケット

23. Amazon S3への連携追加
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GUIからすべて指定
Output Folder : 一時ファイルの出力先
S3 Access Key : AWSアカウントのアクセスキー
S3 Secret Key : AWSアカウントのシークレットキー
S3 Bucket Name : レプリケーション先のS3バケット名
AWS SDK S3 Assembly Path (AWSSDK.S3.dll)
AWS SDK Core Assembly Path (AWSSDK.Core.dll)

24. Syniti (スウィニティ) –クラウド・ビッグデータ対応-
Amazon S3へのレプリケーション追加
24
NEW!
NEW!
NEW! Hadoop HDFSへのレプリケーション強化
Apache kafkaへのレプリケーション追加

25. • 指定したトピックへレプリケーション
Apache Kafkaへの連携追加
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Broker
Topic A
テーブルA
テーブルB
テーブルC
ネイティブコマンドを使用
データ取得

26. • 指定したトピックへレプリケーション
• テーブルごとに別トピックへ連携可能
Apache Kafkaへの連携追加
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Broker
Topic A
Topic B
Topic C
テーブルA
テーブルB
テーブルC
データ取得
テーブルB

27. Apache Kafkaへの連携追加
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Server : KafkaサーバのIPアドレスまたはホスト名
Port : kafkaサーバへ接続に使用するポート
Output Folder : 一時ファイルの出力先
Default Topic : デフォルトでレプリケーション先となるTopic名
Create Topic Per Table ：テーブル名を使用してTopicを生成

28. Syniti (スウィニティ) –クラウド・ビッグデータ対応-
Amazon S3へのレプリケーション追加
28
NEW!
NEW!
NEW! Hadoop HDFSへのレプリケーション強化
Apache kafkaへのレプリケーション追加

29. HDFSディレクトリ
Hadoop HDFSへの連携強化
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• Hadoopネイティブコマンドと統合し、HDFSディレクトリへ連携
• ミラーリングにも対応し、Hadoopへリアルタイムな連携が実現
データ取得
例) /hdfs/store/
エクスポート
インポート

30. Hadoop HDFSへの連携強化
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Output Folder : 一時ファイルの出力先
Hostname : Hadoop HDFSのIPアドレスまたはホスト名
Username：ログインに使用するユーザ名
Password : ログインに使用するパスワード
Path To Binary : Hadoopコマンド実行ファイルパス
Target Directory：アップロード先HDFSディレクトリパス
Working Directory : Hadoop HDFS側の一時ファイル出力先

31. Syniti (スウィニティ) –クラウド・ビッグデータ対応-
Amazon S3、Azure Data Lake 、Hadoop、Apache Kafkaなど
31
集約
分析

32. ターゲットへテーブル作成
CREATEクエリ自動生成
テーブル構成抽出
自動で適切なデータ型を選定
サイズ、PK、NOT NULLをそのまま引継ぐ
ソースのテーブル構成を元にSynitiが自動でクエリを作成
自動で設定が可能！ ※編集することも可能
CREATE発行

33. SQLクエリ生成
Unicode処理
異種DB間対応・異種文字コード間対応
IBM i
異種DB間対応：レプリケーションはすべてSQLクエリで処理
異種文字コード間対応：文字コードはUnicodeで処理
文字コード:
EBCDIC
文字コード:
JA16SJIS
AWS
OracleSQLでデータ抽出
Unicodeへ変換
SQLでデータ更新
それぞれの文字
コードへ変換

34. 必要なテーブルやカラムのみ連携
カラム1
カラム2
カラム3
カラム5
カラム4
必要なテーブルのみ 必要なカラムのみ
カラム1
カラム2
カラム3
カラム5
カラム4
カラム1
カラム2
カラム3
カラム5
カラム4
カラム1
カラム2
カラム3

35. まとめ
異種DB間リアルタイムデータレプリケーション
RDB同士はもちろん、ビッグデータへのレプリケーションも
コーディング不要
エージェントレス方式により、低負荷を実現
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