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企業内クラウドの一つの形- Oracle Coherenceによる統合データサービス -日本オラクル株式会社日本オラクル株式会社

2008年11月

“クラウド” としての分散データグリッド

さまざまなシステム・組織システム 組織

データアクセス・問い合わせ・データ変換・計算処理 …デ タアクセス 問い合わせ デ タ変換 計算処理 …

多種多様な多種多様HW・データソース

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“クラウド” としての分散データグリッドに求められる機能

共通のデータ処理機能をデータ側に配置機能をデータ側に配置

限界のない拡張性

データアクセス・問い合わせ・データ変換・計算処理 …デ タアクセス 問い合わせ デ タ変換 計算処理 …

データを集約してデ タを集約してアプリから利用しやすい

形で配置

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Oracle Coherence とは? ■ アプリケーションから独立したデ タアクセスの提供

J2EE SOA Javaアプリ .NETデータアクセスの提供

- put/get でデータを取得可能

- 追加のアプリ開発も容易

プ プ→ アプリ･コードをシンプル化

■ データ処理ロジックを付加可能

データアクセスAPI- 各サーバーのCPUをフル活用して問い合わせやデータ変換、計算処理をパラレル実行可能

■ 拡張性（スケーラビリティ）と耐障害性デ タグリッド層 耐障害性

- 複数ノードで仮想的に一つのサーバーとして稼動

- 各ノードの障害にもメモリデータをデータソース連携API

データグリッド層

各ノ ドの障害にもメモリデ タを100% 維持

■ データソースから独立した

DB 外部システムメッセージングシステム

Webサービスインメモリ・ストレージ

- データソースの障害影響を 小化- データソースの入替や修正も容易

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典型例 : 複数のデータソースを横断するシステム

適用例

製造 : 複数の部品DB ロットデータ MES実績値を組み合わせた特定部品のトレース（リコール対策）– 製造 : 複数の部品DB、ロットデータ、MES実績値を組み合わせた特定部品のトレース（リコール対策）

– 金融、通信、メディア : 個別のサービス事業ごとの顧客DBをまとめて顧客の統一情報を把握したい

△ アプリケーション・ロジックが複雑化- それぞれのデータソースごとに検索ロジックが必要

が

外部DB ホスト MQ/JMS データベース

△ 一つ一つの検索に時間がかかる- ディスクI/O、データ転送 …

× 終的な処理結果は、もっとも性能の悪いデータソースの検索が終わるまで出てこない外部DB、ホスト MQ/JMS データベース デ タソ スの検索が終わるまで出てこない- データソース障害が起きていたら、結果取得すらできない（“単一障害点[SPOF]”が多数存在）

データグリッド

• 各データソースからデータをロードしてインメモリ展開• 単一のAPIで検索可能キャッシ デ タで処理可能

外部DB ホスト MQ/JMS データベース

デ タグリッド • キャッシュ・データで処理可能（データソースの性能や障害に影響されない）

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外部DB、ホスト MQ/JMS デ タベ ス

既存IT資産のモダナイゼーション - Service Oriented Infrastructure 構築 -

ウェルズファーゴ銀行ウェルズファ ゴ銀行

数多く抱える（80万以上）富裕層の個人顧客に対して、資産管理の提供サービスレベル改善（応答時間の改善、情報の統合）

客が持 複数 座に対 「統合 構築

プロジェクトの背景と目的

ビジネス側のニーズ•資産管理サービス

顧客は電話を通じてポ トフ リオを問合せ

システム側のニーズ

•個々の顧客が複数の口座を所有しているため、財務データが

く 散

顧客が持つ複数の口座に対する 「統合ビュー」 の構築

•顧客は電話を通じてポートフォリオを問合せ•投資決定のためにすばやく正確な情報が必要

•迅速な回答ができずサービスレベル目標を果たせない

いくつものデータベース、データマートに散在

•データベース問合せ中心のポートフォリオ管理アプリ:結果表示に30秒以上かかる

・複数データソースを統合する論理データ

△ アプリケーション・ロジックが複雑化- それぞれのデータソースごとに検索ロジックが必要

オラクル選定理由 オラクル導入範囲

サービス層を探していた

・最初、JMSで複数システムを連携させることで統合 客 実

外部DB、ホスト MQ/JMS データベース

△ 一つ一つの検索に時間がかかる- ディスクI/O、データ転送 …

× 終的な処理結果は、もっとも性能の悪いデータソースの検索が終わるまで出てこないデータソース障害が起きていたら結果取得すらできない統合顧客ビューの実現

を検討していたが、速度の面で不適合

それぞれのシステムから

Q - データソース障害が起きていたら結果取得すらできない（“単一障害点[SPOF]”が多数存在）

• 各データソースからデータをロードしてインメモリ展開→それぞれのシステムから

顧客情報を抜き出してデータグリッド上に展開（論理データ統合）

外部DB、ホスト MQ/JMS データベース

データグリッド

展• 上位アプリは単一のAPIで検索可能• キャッシュ・データで処理可能（=データソースの性能や障害に影響されない）

• 追加アプリケーション構築が容易

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ネットビジネスの性能/可用性向上

実際のお客様の効果実際のお客様の効果

• Dealer.com自動車関連のWebマーケ/ソリューション・プロバイダ

–CRM/顧客サポートシステム: 利用頻度の高い顧客データをキャッシュ化

ミドルウェアTx1Tx1Tx1Tx1

Tx1Tx1Tx1Tx2TxTxTxTx1

TxTxTxTx2

顧客

–効果

•性能: アカウント情報の取得および更新の時間が数分から1秒以下に ミドルウェア

データグリッド層

Tx1Tx1 Tx1Tx2Tx1 Tx2更新の時間が数分から1秒以下に

•3時間のDB障害でも影響なし

• GEICO Insurance自動車保険業

Tx1Tx1Tx1Tx1Tx1Tx1Tx1Tx2

自動車保険業

–年々20%の成長、拠点の拡張で増大するWebシステム負荷対策

–効果

•App層のデータ容量が10倍に拡張

•DBアクセス負荷を90%削減ノード追加

アクセス負荷を 0 削減

•容量拡張のコストを約70万ドル削減

•予測外のアクセス時にもダウンタイムなしでサーバーを追加して対応

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サ バ を追加して対応

レガシーシステムの段階的リプレースへ

【想定】

レガシーシステムと

① レガシーDBおよびオープンDBをレガシ システムと

オープンシステムが個別に稼動

およびオ プンDBを横断するシステムの構築（例: 統合検索）

データグリッド

既存アプリと完全に独立したデータキャッシュ領域として構築して構築

③ レガシーDBを ② データグリッド上にリプレース 既存アプリを置換え

（完全な新規アプリとして作り替え）

データグリッド データグリッド

上位アプリケーションに影響なく置き換え

オンライン系もバッチ系も構築可能

デ タグリッド デ タグリッド

可能 ※ バッチ系については、グリッド型高速処理の項を参照

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デ タグリ ドデータグリッドの代表的活用例代表的活用例

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代表的活用シーン

統合デ タサ ビス• 統合データサービス– 複数アプリケーションから共通利用

拠点ごとにクラスタを構成し同期化させる実装パタ ンも可能– 拠点ごとにクラスタを構成し同期化させる実装パターンも可能（問合せパフォーマンス目的 または ディザスタ・リカバリ目的）

• オンライントランザクション処理– 大量リクエストを分散化し、インメモリ処理大量リクエストを分散化し、インメモリ処理

– インメモリ・データの暗黙的バックアップによりデータ保全を維持

• 大量データのバッチ系パラレル処理– 大量データに対する一括処理を分散化

– Coherence ノード全体をフルに使ったパラレル処理

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超高速オンライン処理と信頼性の確保

ヨーロッパ大手銀行ヨ ロッパ大手銀行

高価なSMPサーバーで構成されたトレーディングシステムが大量トランザクション処理時に期待する性能を満たせない

プロジェクトの背景と目的

ビジネス側のニーズ•トレーディング基盤の低速化によって売り上げ減少を招いた

信頼性の確保 高速処理と信頼性の両立が必須

システム側のニーズ

•当面のゴール

•処理性能 : 50万オーダー/日 500オーダー/秒

高価なSMPサ バ で構成されたトレ ディングシステムが大量トランザクション処理時に期待する性能を満たせない

•信頼性の確保： 高速処理と信頼性の両立が必須•当面の要件だけでなく、今後の取引拡大（商品、エリア）を

想定した拡張性（スケーラビリティ）も必要

•処理性能 : 50万オーダー/日、500オーダー/秒

•フェールオーバー: 10秒以内に完了

•SLA: 最大10ミリ秒/取引、24時間x356日

・これまでと同じHW構成、12週間の実装で3ミリ秒/取引を実現（その後の

オラクル選定理由 オラクル導入効果

性能要件 ピーク時4,000 オーダー/秒

取引を実現（その後の調整で1ミリ秒/取引に）

・SMPサーバーをコモディティ・サーバーに変更しても同様の性能を発揮

構成例グリ ド構成

V.S.メ リ領域 共有しても同様の性能を発揮

→HWコストが1/10に

・スケーラブルなしくみ:今後数～10倍に増加が

SMPサーバー16Core SMPサーバー x 2

グリッド構成

2クアッドコア・ワークステーション x 6

HW性能で高速化 データグリッドによってメモリを共有し処理を分散することで高速化

メモリ領域の共有

今後数 加予想される取引にも分散して対応可能

・フェールオーバーによる対障害性の実証

コスト 50万ドル+ 5万ドル以下

可用性HW故障率を0.1%だとすると、すべてダウンする確率は0.0001%

HW故障率が10%としても、すべてダウンするのは0.000001%

拡張性 HW追加コストは膨大 HW追加でリニアにスケール

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対障害性の実証 拡張性 HW追加コストは膨大 HW追加でリニアにスケ ル

大量アクセスの分散処理

海外オンラインゲーム企業における採用例海外オンラインゲ ム企業における採用例30,000+ 同時セッション（Coherenceでセッション管理）

• 数千のカテゴリの賭け市場を提供

• 24 x 7 の高可用性

15 国語言語対応

200+ Appサーバー

• 15ヶ国語言語対応

• 掲示板、コミュニティ機能を併設（Coherenceを活用）

200+ Appサ バ

HTTPセッション管理HTTPセッション管理

50+ データグリッドサーバー

メモリデータの仮想化メモリデータの仮想化

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システム・組織を超えたエンタープライズ・グリッドへ

ネットサービス・ビジネスでの活用例ネットサ ビス ビジネスでの活用例

複数ブランドのオンライン複数ブランドのオンラインストアの仮想統合

• 個別に構築されたサイトの

グローバル大手流通販売

カート情報をインメモリ共有（グローバル・キャッシュ・クラウド）

→ カートの信頼性向上（ ザ セ シ ンが（ユーザーセッションが切れても選択された商品が維持される）

→ 各ブランド・サイトをオンラインストア（一般向け）

オンラインストア（廉価品）

オンラインストア（高級層）

→ 各ブランド・サイトを横断して一度に決済可能（ブランドをまたがる相乗効果、キャンペーンの実現）

ユーザー・セッションの管理数 カウ を ポ 能な シ 管理層およびデ タ北米大手

サービスプロバイダ

• 数千万アカウントをサポート可能なセッション管理層およびデータキャッシュ層を検討

• 信頼性、開発生産性を評価し、Oracle Coherence を採用

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パラレル高速計算/分析処理

ワコビア銀行: リスク計算システムワコビア銀行: リスク計算システム

– グリッド型アーキテクチャによってリスク計算処理を実装→ データ量増加に伴い、計算結果取得効果が弱まってきたデ タ量増加に伴い、計算結果取得効果が弱まってきた

さらに大規模なシミュレーションを行いたい

導入後の効果導入後の効果導入前の状況導入前の状況

• リスク計算-その1: 20分• リスク計算-その2: 1時間• シミュレーション数: 100,000 （25倍）

• リスク計算-その1: 17時間• リスク計算-その2: 50日• シミュレーション数: 4,000 シミュレ ション数: 100,000 （25倍）シミュレ ション数: 4,000

計算/分析対象のデータ量が増加しても、サーバーを追加することでしても、サ バ を追加することでデータが分散され、追加されたHWのCPUを追加利用できるため処理速度の低下が起こらない。

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事例: ワコビア銀行様

米国東部 大• 米国東部 大、全米第4位の資産規模

• 店舗数: 全米第2位• 店舗数: 全米第2位• ビジネスウィーク誌全米顧客満足度ランキング 18位全米顧客満足度ランキング 18位

• Fortune 100 – 38位• Forbes Global 2000 – 50位

15Copyright Oracle Corporation Japan, 2008. All rights reserved.

システム・組織を超えたエンタープライズ・グリッドへ

ワコビア銀行ワコビア銀行

トレ ディングの注文管理グローバルのトレーダーに対する統合情報ビュー

トレーディングの注文管理

トレーダーの分析用情報 信用リスク計算処理

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プリケ シアプリケーショングリ ド アプ チグリッド・アプローチ

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ITコストにおける課題

本番/バックアップ 遊休リソ ス遊休リソ ス

HW

/S

成功前提成功前提成功前提成功前提

本番/バックアップの二重構成 遊休リソース遊休リソース

SWコスト

成功前提の成功前提の投資投資

成功前提の成功前提の投資投資

成功しなれけば成功しなれけば投資が無駄に投資が無駄に

成功を見越した高い初期投資

無駄な

投資が無駄に投資が無駄に……

注文数クリスマス

無駄なコスト部分

不適正なコスト不適正なコストセールス

キャンペーン

ピーク時をピーク時を想定した想定したピーク時をピーク時を想定した想定した

想定以上のリクエストの対応

新製品発売

容量計画容量計画容量計画容量計画 は困難 ビジネス機会ビジネス機会

損失の可能性損失の可能性

18Copyright Oracle Corporation Japan, 2008. All rights reserved.12月 1月10月 11月

コスト 適化イメージ

コモディティサ バ で

予測可能な予測可能な

HW

/S

サーバーで細かく拡張 スケーラビリティスケーラビリティ

SWコスト 複数サーバー間の複数サーバー間の

高速な高速な

段階的投資段階的投資段階的投資段階的投資

スモールスタートから徐々に拡張

データ共有データ共有

実ビジネスの状況に応じて動的に拡張

注文数動的な動的な

拡張性拡張性張張

状況に状況に応じた増強応じた増強状況に状況に

応じた増強応じた増強余剰余剰HWHWリソースリソース

は別システムへは別システムへ

応じた増強応じた増強応じた増強応じた増強

19Copyright Oracle Corporation Japan, 2008. All rights reserved.12月 1月10月 11月

エンタープライズ視点でのコスト 適化

Web2.0型サービスサイト

Java EE/ISVアプリ

SOAインフラ

ビジネスインテリジェンス

コンテンツ管理

運用管理サ ビスサイトアプリ インフラ インテリジェンス 管理管理

Application S

Application S

Application S

他社AppサーバーApplication S Server

JVM

Server

JVM

TPMServer

JVM JVM

オープンソースServer

JVM

当初見積もりほどリソースが

必要なかった

特定時期以外の利用は

少ない

サーバー追加しても性能がスケールしない

想定以上にサービスが利用される

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アプリケーション・グリッド・アプローチ共有アプリケ ション・インフラ共有アプリケーション・インフラ

Web2.0型サービスサイト

Java EE/ISVアプリ

SOAインフラ

ビジネスインテリジェンス

コンテンツ管理

運用管理サ ビスサイトアプリ インフラ インテリジェンス 管理管理

Application Grid共有アプリケーション・インフラ共有アプリケーション・インフラ

21Copyright Oracle Corporation Japan, 2008. All rights reserved.

アプリケーション・グリッド・アプローチ共有アプリケ ション・インフラ

Web2.0型サービスサイト

Java EE/ISVアプリ

SOAインフラ

ビジネスインテリジェンス

コンテンツ管理

運用管理

共有アプリケーション・インフラ

サ ビスサイトアプリ インフラ インテリジェンス 管理管理

TPM 他社Appサーバーオープンソース

Application Server

Application Server

Application Server

Application Server

Resource

Resource Resource Resource

Resource

Resource

Resource Resource

ResourceResource

オ プンソ スServer Server ServerServer

Resource動的なリソース割り当て

Resource

Resource Resource

Resource

割り当て

Resource

Resource

仮想共有メモリ・インフラ （高速なデータ共有）

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アプリケーション・グリッド・アプローチ共有アプリケ ション・インフラ

Web2.0型サービスサイト

Java EE/ISVアプリ

SOAインフラ

ビジネスインテリジェンス

コンテンツ管理

運用管理

共有アプリケーション・インフラ

サ ビスサイトアプリ インフラ インテリジェンス 管理管理

WebSphereWebSphere

WebLogicOperations

WebLogic Server JBossJBoss

Tomcat …Tomcat …

Tuxedo

仮想共有メモリ・インフラ

Coherence : スケーラブル・データグリッド基盤

OperationsControl

ポリシーに基づく

JRockit Real Time : 高速かつGC制御可能なJVM基づく

リソース管理

「Oracle WebLogic Suite」 「Oracle WebLogic Application Grid」（「 d は含まれま ん）

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（「Tuxedo」は含まれません）

Coherence + JRockit Real Time

• GC をJVMレベルで制御安定した ポ タイムを維持 能

JRockit Real Time（30ms） Sun Java SE 5 0

→ 安定したレスポンスタイムを維持可能

JRockit Real Time（30ms） Sun Java SE 5.0

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グリッド型ミドルウェアによる効果

顧客 領域 効果

GEICO Insurance 顧客向けセルフサービスサポートシステム

アプリケーション層でのデータ容量が10倍に拡張

新拠点のサイト開設で予想以上に需要が膨らみすぐに想定 大量を超えた（3 5倍）が サ バ をとめすぐに想定 大量を超えた（3.5倍）が、サーバーをとめることなく追加でき自動認識によって対応できた

ヨーロッパ大手金融 トレーディング基盤 コモディティ･サーバーで構成することによりヨーロッパ大手金融 トレーディング基盤 コモディティ･サーバーで構成することにより、初期HW投資を当初予定の 1/10 に低減

ワコビア銀行 エンタ プライズ グリ ド 400台 を想定していたサ バ が 60台ですんだワコビア銀行 エンタープライズ・グリッド 400台 を想定していたサーバーが 60台ですんだ

J Crew オンラインストア メモリ利用効率が2倍に向上J.Crew オンラインストア メモリ利用効率が2倍に向上

betfair カジノサイト 1,500%のキャッシング効率改善betfair カジノサイト 1,500%のキャッシング効率改善50万ドル以上の投資削減

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スペシャル・サイトのご紹介

http://www.oracle.co.jp/campaign/coherence/

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2008年11月17日

15:00-15:50 データグリッドの特徴と活用シーン

16:00-16:50 データグリッド「Oracle Coherence」のテクノロジー

16:50-17:00 Q&A

登録・申し込み:http://www.oracle.co.jp/events/tk081117_2/

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ご参考

O COracle Coherenceに いてについて

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Oracle Coherence: Javaオブジェクトの分散キャッシュ

ご参考

o オブジ クトの分散キャッシ

• Oracle Coherenceとは• Oracle Coherenceとは

– Javaベースのインメモリ・データグリッド製品

– 複数JVM間でJavaオブジェクトを分散保持

クライアント

• Oracle Coherenceの特徴App App App App

– Java Map APIの拡張として実装しており、Java開発者であればすぐに活用可能

ノード追加により処理能力とキャッシュ容量

App App App App

– ノード追加により処理能力とキャッシュ容量がリニアに増加する高い拡張性

– データの位置を意識することなく、全てのノードから透過的にアクセス可能

– データ保全、パラレル実行、イベント通知、ロック／トランザクション管理等 必要とされロック／トランザクション管理等、必要とされる機能を実装済みで提供

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Oracle Coherence データグリッドの特長

ご参考

待ち時間の 小化・リアルタイム

HW/JVMを横断した共有メモリ領域 イベント処理11 HW/JVMを横断した共有メモリ領域、イベント処理

高速処理の実現高速処理の実現

データに対する並行処理機能を提供22

データ一貫性の確保

24時間365日の稼働率のための高い耐障害性33 24時間365日の稼働率のための高い耐障害性33

30Copyright Oracle Corporation Japan, 2008. All rights reserved.