事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
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活用段階に入ったNoSQLですがまだまだ実際どう使えるのかご存じ無い方も多いのでは無いでしょうか。当セッションでは、MapR-DB(Hbase互換のNoSQL)が企業でどう活用されているのか、インドのマイナンバー事例や国内事例を元に実際の使い方のイメージと技術的な裏付けをご説明します。2015年6月10〜12日に開催されたdb tech showcase Tokyo 2015での講演資料です。
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- 1. ® © 2015 MapR Technologies 1 ® © 2015 MapR Technologies RDBだけではない! 事例から見るNoSQLの使い方 マップアール・テクノロジーズ株式会社 セールスエンジニア 梅川 真人 2015/6/11
- 2. ® © 2015 MapR Technologies 2 アジェンダ • NoSQL とは • MapR-DB の特徴 • Use Case #1 世界最大のバイオメトリクスデータベース • Use Case #2 サービス品質分析基盤 • MapR-DB 5.0 の新機能
- 3. ® © 2015 MapR Technologies 3 NoSQL • No SQL • Not Only SQL • NoSQL データベースは RDB を補完するもの • RDB とは異なる特性を持っているため、適材適所で利用すべき
- 4. ® © 2015 MapR Technologies 4 Web アプリケーションの進化 Web 1.0 Web 2.0 メモリ ディスク ランダムIO Write Read Write Read Write Read memcached Coherence RDBMS ディスク シーケンシャルIO RDBMS メモリ テーブル 書き込みログ・ テーブルファイル BigData 時代の Webアプリ アクセス速度
- 5. ® © 2015 MapR Technologies 5 NoSQL の特徴 • スキーマが固定されていない • 関係モデルの結合操作を利用しない（Joinがない） • 高いスケーラビリティ（リニアな性能向上） • トランザクションがない（例外はある） • SQL と比較してシンプルなデータ操作API
- 6. ® © 2015 MapR Technologies 6 NoSQL の系譜 Google FileSystem Google MapReduce Google BigTable Apache Hadoop HyperTable Apache HBase Facebook Cassandra Amazon S3 Amazon Dynamo Amazon SimpleDB LinkedIn Voldemort
- 7. ® © 2015 MapR Technologies 7 NoSQL での分散方式 • コンシステントハッシング – Dynamo, Cassandra – キーのハッシュ値をもとに、 データを各ノードに分散 • レンジパーティション – BigTable, HBase – キーのレンジ、もしくは カラムのレンジで データベースを分散
- 8. ® © 2015 MapR Technologies 8 NoSQL で典型的な書き込み方式 DISK MEMORY 書き込み 読み込み コミットログ メモリテーブル ファイル 一定サイズになったら ディスクに永続化
- 9. ® © 2015 MapR Technologies 9 NoSQL と RDBMS におけるインデックス方式の比較 • LSM (Log Structured Merge) Tree – NoSQL でよく使われるインデックス構造 – メモリ上のデータ構造を効率よくシーケンシャルディスク IO に変換する – 時間の経過とともに Read 性能が落ちてくるためコンパクション（データファイ ルの再構築）が必要になり、その際高い IO 負荷がかかる – Write が低遅延で安定する一方、Read 性能の振れ幅が大きい • B+Tree – RDBMS で使われるインデックス構造 – Write に高いコスト（処理時間, IO負荷）がかかる一方、Read が非常に早い
- 10. ® © 2015 MapR Technologies 10© 2015 MapR Technologies MapR-DB (MapR Enterprise Database Edition)
- 11. ® © 2015 MapR Technologies 11 HBase アーキテクチャが優れている点 • 強い一貫性モデル – 書き込み完了後、すべての読み出しは同じ値になることを保証 – 他のNoSQLの「Eventually Consistent」は、実際にはときどき「Eventually Inconsistent」に • 効率の良いスキャン – ブロードキャストを行わない – Ring ベースの NoSQL データベース (例: Cassandra, Riak) はスキャンが大変 • 自動的にスケール – Regionが大きくなると自動で分割される – データ分散や格納スペースの管理に HDFS を利用 • Hadoop との連携 – HBase のデータをMapReduce で直接処理できる
- 12. ® © 2015 MapR Technologies 12 HBase テーブルアーキテクチャ • テーブルは Key 範囲で分割される (Region) • Region は各ノードが管理 (RegionServer) • カラムはアクセスグループに分割される(カラムファミリー) CF1 CF2 CF3 CF4 CF5 R1 R2 R3 R4
- 13. ® © 2015 MapR Technologies 13 先進ユーザの課題 • ビジネス上の課題 – ユースケースの増加: 不正検知、 レコメンデーション、レポーティング – 既存のRDBMSを基盤としたアー キテクチャの拡張ではコストに見合 わない – 応答性が悪い: リアルタイムの異 常検知や、インタラクティブ/大規模 /SaaSベースのデータ配信 • 技術的な課題 – RDBMSテクノロジの性能・ス ケーラビリティの限界 – 既存の NoSQL データベースが 技術的にフィットする領域は意 外に少ない • 性能、データ一貫性、運用管理 – クラスタを分離することの弊害 • ネットワークトラフィック • 最新のデータが利用できない • 複雑さが原因の障害リスク • データの二重持ち
- 14. ® © 2015 MapR Technologies 14 MapR-DB • MapR Enterprise Database Edition (旧 MapR M7 Edition) に含ま れる、HBase API 互換の NoSQL データベース – 以前は「MapR M7 テーブル」とも呼ばれていた – HBase のアプリケーションをそのまま実行することが可能
- 15. ® © 2015 MapR Technologies 15 MapR-DB の特徴 1. 分析とオペレーションを統合できる単一プラットフォーム 2. エンタープライズグレードの運用管理 3. 高い性能、スケーラビリティ 4. コンパクションの単位が細かいのでコンパクションの影響が少ない 5. インデックスの方式(LSM-Tree と B+Treeのいいとこどり) 6. ファイルシステムと統合する事でリージョンサーバ・マスターサーバが 不要に
- 16. ® © 2015 MapR Technologies 16 MapR-DB: レイヤーを削除してシンプルに Disks MapR JVM HBase Disks ext3 JVM HDFS JVM HBase Apache ベース のディストリビューション Disks Unified
- 17. ® © 2015 MapR Technologies 17 ファイルとテーブルの管理理を統合 $ pwd /mapr/default/user/dave $ ls file1 file2 table1 table2 $ hbase shell hbase(main):003:0> create '/user/dave/table3', 'cf1', 'cf2', 'cf3' 0 row(s) in 0.1570 seconds $ ls file1 file2 table1 table2 table3 $ hadoop fs -‐ls /user/dave Found 5 items -‐rw-‐r-‐-‐r-‐-‐ 3 mapr mapr 16 2012-‐09-‐28 08:34 /user/dave/file1 -‐rw-‐r-‐-‐r-‐-‐ 3 mapr mapr 22 2012-‐09-‐28 08:34 /user/dave/file2 trwxr-‐xr-‐x 3 mapr mapr 2 2012-‐09-‐28 08:32 /user/dave/table1 trwxr-‐xr-‐x 3 mapr mapr 2 2012-‐09-‐28 08:33 /user/dave/table2 trwxr-‐xr-‐x 3 mapr mapr 2 2012-‐09-‐28 08:38 /user/dave/table3
- 18. ® © 2015 MapR Technologies 18 HBase vs M7 レイテンシ性能の⽐比較
- 19. ® © 2015 MapR Technologies 19 HBase と MapR-DB MapR-DB HBase CAP CP CP データ分散 シャーディング シャーディング データモデル 列指向 列指向 ストレージ MicroWAL+MapRコンテナ WAL+MemStore+HFile コンパクションによる停止 なし あり（影響大） 単一障害点 なし なし ロック単位 行 行 最大テーブル数 無制限 100 最大カラムファミリ数 64 3程度 ノード障害時のアクセス 瞬時に別ノードに切り替え 別ノードに移動するまで待ち
- 20. ® © 2015 MapR Technologies 20© 2015 MapR Technologies Use Case #1 世界最大のバイオメトリクスデータベース
- 21. ® © 2015 MapR Technologies 21 Aadhaar PEOPLE 20 BILLION BIOMETRICS
- 22. ® © 2015 MapR Technologies 22 Aadhaar とは • インド国民のためのマイナンバー制度 • 指紋、網膜スキャン、顔画像を登録 • １日あたり約2000万のバイオメトリク情報が登録される。(160万人 x 12バイオメトリクス) • 8箇所のデータセンターに分散 • 高いパフォーマンス要件 • 絶対にデータは失ってはならない • 2015年現在で約6億人が登録
- 23. ® © 2015 MapR Technologies 23 Aadhaar システムゴール • 全ての住民にIDを付与する – 重複は許されないためバイオメトリクス情報を採用 • 登録 – 複数のバイオメトリクス情報(指紋, 網膜) – 12桁のユニークな Aadhaar number が割り当てられる • 認証 – 本人確認 – 認証は速くなければならない (数百万の同時検索をサポートしながら、100ミリ秒のレイテンシを満たす) • 非同期レプリケーション – 複数のデータセンタをまたがり、HBase上のデータを更新
- 24. Template Tables Audit Tables Auth, BFD, OTP Auth Data Server FMS, Portals Template Tables Audit Tables Auth, BFD, OTP FMS, Portals B Data Center A Data Center Read Read Write Write Read Read Write S y n c S y n c Aadhaar システムアーキテクチャ概要
- 25. ® © 2015 MapR Technologies 25 Apache Hadoopでは満たせなかった機能 • データセンター間でレプリケーションをするとデータに矛盾が生じた • Hadoop クラスタのレスポンスが遅いことに加え、Tasktracker が頻繁 にブラックリストに登録された • DR運用に課題があった • リージョンサーバが良く落ちた • 高い可用性要求を NameNode と JobTracker が満たせなかった • 簡単なアップグレードの手法が必要だった • 管理のオーバーヘッドを最小限にする必要があった。 (ノード管理やミラーリング、スナップショット)
- 26. ® © 2015 MapR Technologies 26© 2015 MapR Technologies Use Case #2 サービス品質分析基盤
- 27. ® © 2015 MapR Technologies 27 サービス品質分析基盤 要求 ・ 1日に数TBのデータがインサートに対応 ・ １秒間に数百万件のデータインサートに対応 ・ 1クエリ辺り200ms以内に検索に対応 課題 ・ RDB のライセンスが高価(1CPU数百万) ・ スケーラビリティ ・ 1秒間に数百万件のインサートへの対応
- 28. ® © 2015 MapR Technologies 28 RDB 利利⽤用時の構成 RDB データ収集/集約/ETL データ蓄積 データ検索索 照会対応 呼情報検索索 位置情報分析 収集 収集 集約 /ETL FTP FTP
- 29. ® © 2015 MapR Technologies 29 MapR-‐‑‒DB 利利⽤用時の構成 データ収集 データ蓄積 データ検索索 照会対応 呼情報検索索 位置情報分析 収集 収集 MapR−DB • ユーザプロファイル・ステータス • ユーザのインタラクション • リアルタイム位置情報 • Web およびモバイルセッション ・ MapR-DB を使う事でETLが不要に ・ 高いスケーラビリティ ・ 安定した高い書き込み性能(1秒間に数百万件のインサートへの対応) FTP FTP NFS NFS
- 30. ® © 2015 MapR Technologies 30© 2015 MapR Technologies MapR-DB 5.0の新機能
- 31. ® © 2015 MapR Technologies 31 Elasticsearch にリアルタイムでインデクシング アプリケーション ストリーミン グ (Storm, Spark Streaming) アドホック (Drill, Impala, Presto, ...) MapR Data Platform DISTRIBUTION INCLUDING HADOOP MapR-DB クリックスト リーム バッチ (MR, Spark, Hive, Pig, …) WEB リアルタイム レコメンド データソース MapR-FS 顧客トランザ クション 購買情報 コールセンター 顧客サポート Data Access 可視化 分析 分析
- 32. ® © 2015 MapR Technologies 32 Traditional vs. Real-Time Search Indexing Traditional NoSQL Applications HBase API Elasticsearch API HBase Elasticsearch Batch indexing HBase API MapR-DB Updates Real-time indexing Updates Searches MapR-DB/Elasticsearch をリアルタイムにイン デックスを生成 • データの更新はデータストアと検索インデック スの整合性を保証 • インデックス作成に追加開発の必要はない HBase/Elasticsearch はバッチ処理でインデック スを生成 • ユーザはデータを探すまでに遅延が発生する • インデックス作成には追加開発が必要 Real-Time NoSQL Applications
- 33. ® © 2015 MapR Technologies 33 データ分析基盤 MapRがデータ分析基盤を最適化 データソース 販売・顧客系 データ 自動販売機、 配送経路 データ LOG FILES, CLICKSTREAMS SENSORS BLOGS, TWEETS, SNS DATA WAREHOUSE Data Movement Data Access 検索 スキーマレス データ探索 BI, BA Ad-hoc integrated analytics ETL / 統合 Recommendation 不正検知 (Fraud Detection) 物流最適化 機械学習 MAPR DISTRIBUTION FOR HADOOP ストリーム (Spark Streaming, Storm) MapR Data Platform MapR-DB MAPR DISTRIBUTION FOR HADOOP バッチ (MapReduce, Spark, Hive, Pig) MapR-FS アドホック (Drill, Impala) 業務アプリケーション 分析
- 34. ® © 2015 MapR Technologies 34 まとめ：MapR-DB が真価を発揮する利用シーン 3. 将来の性能増強やビジネスの変化に柔軟に対応したい 2. リアルタイム要件のあるアプリ・時系列データなど複数の用途 1. HBase 運用をシンプルにしたい
- 35. ® © 2015 MapR Technologies 35 © MapR Technologies ® ご静聴ありがとうございました