Hybrid configurations

1. Masashi Tanaka （田中 正士）
TMASASHI@jp.ibm.com
IBM Japan, Ltd.
© 2016 IBM Corporation
DB2のオンプレミスとクラウド
のハイブリッド構成
DB2 Hybrid Configurations
On Premises and Cloud Environment

2. １．ハイブリッド構成可能なDB2 オンプレミスもCloudも
DB2を使うスキルをもっていれば、こんなにもいろんなことができます。
２．ハイブリッド構成のユースケース
①DB2 on CloudとオンプレミスDB2のユースケース
②dashDBとオンプレミスDB2のユースケース
③OLTPもOLAPも1つのデータベースで
© 2016 IBM Corporation
お伝えしたいこと

3. オンプレミスDBを少し詳しく© 2016 IBM Corporation3
On-Premises
Cloud
ハイブリッド構成可能なラインナップ
豊富な実績
堅牢性
多様なデータ
応答速度
カスタム環境
伸縮性
柔軟性
従量制
99.999%の可用性
DB2 pureScale
スケーラブルに拡張
DB2 DPF(MPP)
MPP appliance
DB2 PDOA
Non- tuning
Columner DB
DB2 BLU
+ 行/列ハイブリッド
DB2 on Cloud
DB2のCloud版
DataWorks
GUIでの簡単な操作
非同期コピー
InfoSphere CDC /Qreplication
リアルタイムコピー
DB2 BLUのCloud版
BLU + Netezza
GUIでの簡単な操作
dashDB
Systems of Record
（基幹システム）
Systems of Engagement
（イノベーション）
No SQLからRDBへ
自動変換コピー
Cloudant

4. DB2はニーズに合わせて選択が可能
CloudのDB2を少し詳しく© 2016 IBM Corporation
OLTP+OLAP 大規模OLTPシステム向け 大規模OLAP向けDPF
DB2 + BLU pureScale DPF(Database Partitioning Feature)
行表+列表ハイブ
リッド環境構築
大量トランザクションのスループット向上、
可用性向上
超並列処理による、大量データ分析、大量
データロード処理の高速化、拡張性向上
DB2 DB2 DB2
Data1 Data2 Data3
SQL 1’ SQL 1’’ SQL 1’’’
SQL 1
DB2 DB2 DB2
Single Database View
Tran 1 Tran 2 Tran 3
Shared Data
DB2
Tran
Data
Single Database View
PDOA
(MPP appliance)
大規模OLAP向け
HWも含め最適化

5. CloudのDB2もニーズに併せて選択可能
DB2 on Cloudを使ったユースケース© 2016 IBM Corporation
用途 OLAP OLAP + OLTP OLAP + OLTP
提供形態
DB2 on Cloud
DB2 on Cloud
SaaS
aa DB2 on ClouddashDB
DBaaS
DB2 on Cloud
DB2 & SoftLayer
IaaS + DB2 software
&
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
ハードウエア
OS
データベースの管理
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発

6. DB2 on Cloudとは？
クラウドとオンプレミスの連携方法
SoftLayer（virtual / baremetal） or AWS から選択可能。
購入してすぐにCloud上のDB2が利用可能！
© 2016 IBM Corporation
１．すぐに使える
月単位の契約。必要なときに必要な分だけ！
２．使った分だけお支払い
これまでのノウハウをそのままクラウドで利用可能！
３．オンプレと同じノウハウ
DB2 on Cloud
SaaS
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理データベースの管理
アプリケーションの開発
！
DB2のクラウドへのホスティングサービス。OLTP , OLAP用途に。

7. オンプレミスとCloudの連携方法
ユースケースその①© 2016 IBM Corporation
On-Premises Cloud
DB2 on Cloud
！ １－３はこれまでと同じノウハウ。用途によって最適な連携方法を選択可能
ファイル転送、リアルタイム連携、ツールを使った連携
２．リアルタイム連携
InfoSphere CDC /Qreplication
１．ファイル転送による連携
※Cloudのストレージへ一旦おくことも可
４．Dataworksによるコピー
GUI操作で簡単に非同期コピー
３．ETLツールによる連携
これまでと
同じノウハウ！
Cloud！
これまでと
同じノウハウ！
これまでと
同じノウハウ！

8. Dataworksとは？
ユースケースその①© 2016 IBM Corporation
１．クラウドへのデータ連携SaaS
移動させたデータ分だけお支払い！
２．使った分だけお支払い
マニュアルいらずの簡単な操作！
接続先情報を入力して、移行対象をGUIで選ぶだけ。
３．コーディング不要 Dataworks
SaaS
移行要件 移行ジョブ作成環境構築 設計 開発
不要！
On-Premises
Cloud

9. ハイブリッド ユースケース１
ユースケースその②© 2016 IBM Corporation
On-Premises
Cloud
ユースケース１．フェイルオーバー用のプラットフォームとして
！ 必要なときに、必要な期間だけ、
オンプレミスと同じノウハウで、グローバルなDR環境を構築できる

10. ハイブリッド ユースケース２
ユースケースその③© 2016 IBM Corporation
ユースケース２．予測されるピーク時の負荷への対応 / 突発的な負荷への対応
On-Premises
Cloud
DB2 on Cloud
Client
ピーク時、突発的な負荷発
生時にのみCloud環境を構
築し、負荷分散させる
！
ピーク時及び突発的な負荷への対応は、必要なとき、必要なだけ用意
構成の選択の柔軟さは、最適な投資を実現
データ連携

11. ハイブリッド ユースケース３
dashDBのユースケース© 2016 IBM Corporation
ユースケース３．開発用、テスト用環境として
！ プロジェクト、運用のなかで、急にテスト環境が必要になるケースにも最適
Size
構成
Small Medium Large X-Large 2X-Large
Nodes Virtual Private Virtual Private Virtual Private Bare Metal Bare Metal
Cores 2 x 2.0 GHz 4 x 2.0 GHz 8 x 2.0 GHz 12 x 2.4GHz 32 x 2.7 GHz
Memory 8 GB 16GB 32GB 128GB 1TB
Storage
100GB
& 500GB SAN
100GB @ 500
IOPS
100GB
& 1TB SAN
100GB @ 1,200
IOPS
100GB
& 2TB SAN
100GB @ 1,600
IOPS
2 x 800GB SSD
@ RAID 1 (~800GB)
6 x 1.2TB SSD
@ RAID 10 (~3.5TB)
2 x 800GB SSD
@ RAID 1 (~800GB)
16 x 1.2TB SSD
@ RAID 10 (~9.5TB)
生データ目安 ～100 GB ～200 GB ～400GB ～1.0TB ～3.0TB
Network 1Gbps Public & Private Uplinks 10Gbps Redundant Public & Private Uplinks
OS RHEL 7.0
DB2 on Cloud
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理
データベースの構築
データベースの管理
アプリケーションの開発

12. dashDBとは？
dashDBのユースケース
大容量向けにMPPモデルもご用意。もちろん、すぐ使えて使った分だけ。
BLU Acceralation + In-DB Analytics
© 2016 IBM Corporation
１．DB2とNetezzaのいいとこどり
バックアップ、統計情報の取得、チューニングすべて不要
２．運用いらずの完全マネージドサービス
GUIベースで簡単に操作可能
３．マニュアルいらずの簡単な操作
！
aadashDB
DBaaS
ハードウエア
OS
データベースの構築
データベースの管理データベースの管理
アプリケーションの開発
OLAP特化型のSaaSサービス。

13. ！
ユーザ部門主導の分析システム(1/2)
システム部門とユーザ部門の思惑の違いで効率的にビジネスが進まない
提案例
分析ユーザからの依頼
新たに分析したいファイルがある。DBへ取り込んでほしい。
XXシステムのデータと別のYYシステムのデータを併せて分析したいので、
ZZシステムへデータを取り込んでほしい。
１．背景：
取り込むことによるシステムリソースへの調査。容量、分析の影響調査。
取り込みシステムの、要件定義、設計、開発、テスト、教育。
システム追加コスト、追加したことによる運用増。
他にやるべきことの優先度を整理、各関連部門へ調整をした上で対応が必要。
→上記を考慮すると、XX日間後の対応となる。
２．システム部門の障壁：
３．分析ユーザの障壁：
今すぐに分析したい。
きっちりと要件定義をするのではなく、Try&Errorでいろいろ試してみたい。
→XX日間後の対応となることで、機会損失の可能性
総コスト
HW追加コスト
不要となった場合のリスク
ユーザ部門の障壁
システム部門の障壁
© 2016 IBM Corporation

14. ！
ユーザ部門主導の分析システム(2/2)
ユーザ部門主導でシステム構築が可能。
マニュアル不要のGUIで操作可能。不要となればすぐにやめることが可能。
提案例
削減可能なコスト
dashDB
+ Dataworks
の購入コスト
HW追加コスト
不要となった場合のリスク
ユーザ部門の障壁
システム部門の障壁
OLTPもOLAPも１つのデータベースで© 2016 IBM Corporation
これまで 提案例
On-Premises
Cloud
DB2 on Cloud
or
Other DB
DataWorks dashDB
DB2 or Other DB

15. OLTPとOLAPのハイブリッド(1/2)
！ 分析用データベース・システムを別途構築
ETLシステムを構築し、定期的にOLTP環境からデータをコピー
障壁：設計、導入、運用、パッチアップはそれぞれのDBに必要となる
各ＤＢの特性、運用を考慮した上での全体インテグレートが必要となる
→
OLTPデータベースシステム
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
行編成
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
分析データベースシステム
ETLツール
でコピー C1C2C3 C4C5 C6C7C8C1C2C3 C4C5 C6C7C8
シャドー・テーブル
（列編成）
分析クエリー
分析クエリー
分析クエリー
分析クエリー

16. 単一のデータベース
（DB2 ）
Capture Engine Apply Agent
ログ
単一のCDC
インスタンス
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8
ベース表
（行編成）
C1C2C3 C4C5 C6C7C8C1C2C3 C4C5 C6C7C8
シャドー・テーブル
（列編成）
レイテンシー表
IBM InfoSphere CDCによる非同期によるレプリケーション
オプティマイザー
レイテンシーは許容範囲？
コストは？• レイテンシーが許容範囲を超えている
OR
• コストがベース表の方が小さい
•レイテンシーは許容範囲内
AND
•コストがシャドー・テーブルの方が小さい
！ 行表と列表が自動的にレプリケーションされる。
分析クエリのコストが低いほうを自動的に判断・選択し、検索する。
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
OLTPトランザクション
分析クエリー
分析クエリー
分析クエリー
分析クエリー
１つのデータベースで効率的なワークロードを実現可能。
リソース・運用の削減が可能。
＋
OLTPとOLAPのハイブリッド(2/2)

17. © 2016 IBM Corporation17
On-Premises
Cloud
豊富な実績
堅牢性
多様なデータ
応答速度
カスタム環境
伸縮性
柔軟性
従量制
99.999%の可用性
DB2 pureScale
スケーラブルに拡張
DB2 DPF(MPP)
MPP appliance
DB2 PDOA
Non- tuning
Columner DB
DB2 BLU
DB2 on Cloud
DB2のCloud版
DataWorks
GUIでの簡単な操作
非同期コピー
InfoSphere CDC /Qreplication
リアルタイムコピー
DB2 BLUのCloud版
BLU + Netezza
GUIでの簡単な操作
dashDB
Systems of Record
（基幹システム）
Systems of Engagement
（イノベーション）
No SQLからRDBへ
自動変換コピー
Cloudant
もう一度・・DB2のラインナップ
ありがとうございました。

18. © 2016 IBM Corporation
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