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数日仕事を数秒へ！
Oracle Exadata 御紹介
ＩＴライブラリー （pdf １００冊）http://itlib1.sakura.ne.jp/
一般社団法人
情報処理学会 正会員
腰山 信一
2
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ＩＴライブラリー（pdf １００冊）
http://itlib1.sakura.ne.jp/
目次番号 １５０番 他
Oracle Exadata Database Machine
Oracle Databaseに最適化されたプラットフォーム
X86サーバー・ストレージ・インターコネクト（InfiniBand）・
Oracle Databaseソフトウェアを事前構成
Best Machine for Data Warehousing
Best Machine for OLTP
Best Machine for Database Consolidation
高速処理・低コスト・高可用性
3
Oracle Databaseの進化とExadata
ExadataはOracle
DB技術の集大成
既存資産の継承
新しい技術の融合
4
2001年
Real Application Clusters 9i
・可用性と拡張性の両立
Data Gurd
・災害対策機能の実装
5
2004年
Real Application Clusters 10g
グリッドによりインフラ仮想化しコスト削減
Automatic Storage Management
ストレージグリッドによる自動管理
Enterprise Manager 10g
運用管理の自動化
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2007年
Advanced Compression
データ圧縮による性能向上と
ストレージコスト削減
Real Application Testing
テストの自動化によるアップグレード工数削減
Active Data Guard
災害対策サイトの有効活用
7
Oracle Exadata
より効果の高い圧縮方式
DBシステムの全てのボトルネックを排除し、驚異的な
DB性能を実現
8
拡張性
24x365運用
システム数増加
運用費用増加
災害対策費用
大量データ処理性能課題
データ量増加
テスト工数
爆発的に増えるサーバーへの負荷
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高速処理実現のアプローチ
I/Oボトルネックを徹底解消
1010
従来のデータベースシステム大量データのアクセスにてボトルネック発生大
転送後のデータからのデータ抽出やジョインでCPU時間を消費
大量データの転送で
サーバー・ストレージ間のネットワークが輻輳
大量のシーケンシャルIOやランダムIOで物理ディスクI/Oがボトルネックに
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Oracle Exadata
大量データのアクセス時のＩ/Ｏ ボトルネックを解消
高速な理由①
高性能並列処理
高速な理由②
広帯域のネットワーク
高速な理由③
ネットワークを通るデータ量の削減
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Exadata導入でリスク・コストの低減
非Exadata 導入時 DB Server
複雑な導入作業
テストが不十分(セットアップ後)
構成がアンバランス
障害対応
工数増大トラブル発生リスク有
トラブル発生リスク有
特定コンポーネントのボトルネックによる性能悪化のリスク有
トラブル原因特定・解決まで長期化するリスク有
環境依存で再現待ちになるケース有13
Storage
Exadata導入でリスク・コストの低減
複雑な導入作業
テストが不十分(セットアップ後)
構成がアンバランス
障害対応
Exadata 導入後
結線済、コンフィギュレーション済
十分なテスト済の状態でご提供
Oracle DB向けに最適化チューニングレスで安定した性能
Oracle社自身が同一構成を保持しOne Stop で対応
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Exadata Database Machine X2-8 Full Rack
Extreme Performance for Consolidation, Large OLTP and DWH
8 Processor Database Server (Sun Fire X4800)： 2台
コア数：計128 （1台あたり64コア）
メモリ量：計2TB (1台あたり1TBメモリー)
Sun Datacenter InfiniBand Switch 36 ： 3台
Exadata Storage Server X2-2 ：14台
36-port Managed QDR (40Gb/s) switch
ストレージ総容量（以下のどちらか）
計100TB（高性能600GB SASディスク* 12本）
計336TB（大容量2TB SASディスク* 12本）
Exadata Smart Flash Cache総容量
計5.3TB（1台あたり96GB * 4枚）15
Exadata Database Machine X2-2 Full Rack
（Half Rack・Quarter Rack）
2 Processor Database Server (Sun Fire X4170 M2)： 8台
コア数：計96（1台あたり12コア）
メモリ量：計768GB(1台あたり96GBメモリー)
Half Rack：4台/ Quarter Rack：2台
Sun Datacenter InfiniBand Switch 36 ： 3台
36-port Managed QDR (40Gb/s) switch
Half Rack：3台/ Quarter Rack：2台
Exadata Storage Server X2-2 ：14台
X2-8と全く同じ
Half Rack：7台/ Quarter Rack：3台16
小規模で導入・拡張可能
X2-2
Quarter (1/4) Half (1/2) Full Multi
X2-8
Full
付属のスイッチで最大8ラックまでスケールアウト可能
Multi
DB 24コア/ 192GBメモリ 48コア/ 384GBメモリ 96コア/ 768GBメモリ
Storage 21TB 50TB 100TB
DB 128コア/ 2048GBメモリ
Storage 100TB
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ExadataのアーキテクチャーGrid Architecture
データベース層はOrace Real Application Clusters(RAC)で、ストレージ層はAutomatic Storage Management(ASM)で仮想化
Database Grid
（Orace Real Application Clusters）
InfiniBand Network
Exadata Storage Grid
（Automatic Storage Management）
パラレル処理を実行 DBサーバーを並列稼動
高い可用性
リニアなスケーラビリティ
容易な拡張性
高い耐障害性
高いI/O性能
容易な拡張性・管理性データ分散
並列でI/Oを実行
ストレージを並列稼動
高速化
高速化18
Exadataのアーキテクチャ
40 Gbit/s の帯域を確保
InfiniBandによる広帯域の確保
従来はHPC(High Performance Computing)領域で使用されており、徐々にEnterprise領域で浸透しつつある
CPUのオーバーヘッドを大幅に軽減
■ZDP RDS v3 プロトコルを利用
■Oracleが実装し、Linux Open Sourceとして公開
■RDMA（ダイレクト・メモリ・アクセス）を使用し、
Exadataでは下記用途に使用
■ストレージネットワーク
■RACインターコネクト
■外部接続(optional)
高速な理由
余分なコピーを作らずにサーバー間でデータを直接転送
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Exadataのアーキテクチャ
InfiniBandの効果
DB ⇔ ストレージ/ DB ⇔ DB間のネットワークボトルネックを解消
高速な理由
従来のデータベースシステム
I/OボトルネックになりDBのリソース（CPU）が思うように使われない
大量のデータ走査時には ネットワークがふくそうし、I/O待ちでスループットが低下
Fibre Channel
or
Gb Ethernet
転送量が限られ待ち行列が発生
Oracle Exadata
InfiniBand
大規模データも一気に転送でき、待ち行列の発生が少ない
大量のデータ走査時でも待ちが発生せず計算処理が滞らない
I/Oボトルネックが解消されDBのリソース（CPU）を十分に活用、本来の性能を発揮
一般的なＤＢ
（含Oracle）Oracle Database
一般的なストレージ（SAN/NAS)
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システム性能のボトルネックになりやすい「I/O」を効率化し、データ活用における革新的な高速処理を実現
驚異のパフォーマンスの秘密for DWH
①InfiniBand Network
② Grid Architecture（RAC / ASM）
③ Smart Scan
④ Exadata Hybrid Columnar Compression
⑤ Exadata Storage Index
広いデータ転送帯域の確保により、ネットワークのボトルネックを解消
DB側・ストレージ側の並列処理により、処理・I / O の高速化
処理の一部をストレージにオフロードし、必要なデータだけを抽出してDBサーバに転送
より高い圧縮効果を実現し、ストレージの削減と物理I/O を削減
不要なディスクI/Oを削減21
従来のデータベースシステム Oracle Exadata
Smart Scan
Full Scan時や大量データアクセス時に高速化
高速な理由
③計算・集計
②データ選別
データの選別をデータベース側で行う為、ネットワークを通るデータ量は多い
①データ抽出
アクセス対象のデータ全てを抽出
③計算・集計
計算・集計に必要なデータのみを選別して返却する為、ネットワークを通るデータ量は常に最小限
②データ選別
①データ抽出
Storage Server が必要な行・列データのみを選別・抽出
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データ圧縮技術の進化
Exadata Hybrid Columnar Compression（EHCC）
列単位でデータを圧縮し格納
論理I/O量に対する物理I/Oが減少することによる高速化
Query Mode (DWH向け)
アクセススピード重視のモード
約10倍の圧縮率
Archival Mode
(低アクセスデータ、長期保存データ向け)
ストレージ容量圧縮重視のモード
約15倍の圧縮
データによっては最大50倍も圧縮
OLTP圧縮：約３倍の圧縮率
高速な理由
50X
Up To
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Exadata Hybrid Columnar Compression（EHCC）
従来の圧縮との違い
従来の格納方法（OLTP表圧縮）
ランダムアクセスに最適
全表検索にも効果的
2 - 5倍の圧縮率
ランダムアクセスに貧弱
全表検索に最適
高い圧縮率
全表検索にも最適
高い圧縮率
ランダムアクセスにも効果的
EHCCの格納方法列指向の格納方法
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システム性能のボトルネックになりやすい「I/O」を効率化し、データ活用における革新的な高速処理を実現
驚異のパフォーマンスの秘密for DWH
各機能の合わせ技でさらに高速に！
① InfiniBand Network
② Grid Architecture（RAC / ASM）
③ Smart Scan
④ Exadata Hybrid Columnar Compression
⑤ Exadata Storage Index
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驚異のパフォーマンスの秘密for OLTP
Exadata Smart Flash Cache
ランダムRead I/Oのボトルネックを解消
5TBのFlashを搭載（Full Rackスペック）
効率的なフラッシュ利用
Flash PCIカードを使用
100万IOPS
Exadata disksと比較し、20倍速い
Smart Flash Cacheはよく利用するデータのみをキャッシュする
高性能なFlashと低コストなディスクを効率よく利用可能
ディスクコントローラのボトルネックを解消
メモリ
アクセス：速
値段：高
フラッシュカード
アクセス：速
値段：安
ハードディスク
アクセス：遅
値段：安
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OLTPも高速化できる仕組み
Exadata Smart Flash Cache
（従来）
問い合わせ
DBサーバ
約5万I/O sec.
15TB
ハードディスク
ハードディスク
15TB
メモリ
（Exadata Smart Flash Cache）
DBサーバ
約100万I/O sec.
Exadata Smart Flash
Cache ５ＴＢ
ストレージサーバー
フラッシュカード
フラッシュカードを
キャッシュとして使用
自動的に
データをキャッシュ
ストレージサーバー
高速な理由
メモリ
問い合わせ
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集約した複数のデータベースに対して独立したリソースを割当て柔軟にリソースの再分配ができること
統合データベース環境に求められるもの
28
３つのアプリケーションに対してサーバー
リソースを適切に割り当てる
CPU 並列度 度実行時間 アイドル時間
実行制御UNDO 使用量アクティブ・セッション数
割り当てできるサーバーリソースの例
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柔軟なリソース管理を実現
統合データベース向けて
Oracle Exadata Database Machineのソリューション
DBサーバー
ポリシーベース管理
Database Resouce Managment
ストレージサーバー
Exadata I/O Resouce Management
Quality of Service Managementx2
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Database Resource Management
Oracle Database Resource Manager
例：CPUリソースの割り当てを指定特定のグループに対してリソースの割り当てを制御する
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ポリシーベース管理 （11g R2 Oracle Grid Infrastructure）
ポリシーベース管理 複数データベースに、サーバー台数を柔軟に割り当てる
営業時間は、OLTP処理に３台のサーバーを割当て、
業務終了後には、逆に集計作業に３台のサーバーを割当てたい
Oracle Grid Infrastructure Oracle Grid Infrastructure32
Oracle Exadata Database Machine X2新機能
Quality of Service Management（QoS管理）
QoS管理リソース割当てルールの妥当性を評価し
リソース変更の判断と実行を動的かつ容易に行うための仕組み
Oracle Grid Infrastructure 33
③ボトルネックを分析し提案（QoS）
①時間帯別のリソース割当定義を策定（管理者）
② リソース使用状況の監視・計測（QoS）
④ リソース割り当ての変更の指示（管理者）
⑤ リソース割当の変更を行い成果をレビュー（QoS）
サーバーの割り当てと、サービスの優先度、OLTP
業務のパフォーマンス目標を決める
アプリケーション応答時間、OSリソース、サーバープール割当て状況を監視しパフォーマンス情報を計測
ボトルネックのポイントを管理者に提示
CPUリソース不足の場合には、優先度をあげる もし
くは サーバーの割当てを増やすという推奨およびその効果を提示
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Enterprise ManagerからQoS管理の一連作業が可能
データベース管理者が、最適なリソース割当てを容易に実現することを支援
①ポリシーの定義と設定
ポリシー定義ウィザード
ボトルネック・ダッシュボード&アラート
②アプリケーション・パフォーマンスの監視
③リソース割当に問題が生じた場合の変更提案変更によりどれだけの効果が期待されるか提示
「Expert-System」リコメンデーション
④変更前後のアプリケーション・パフォーマンスの確認
ヒストリカル・メトリックス・ビューワー35
ストレージI/Oの帯域リソースの割り当てを制御
Exadata I/O Resource Management
複数DBにまたがったカテゴリー別の
非定型分析: 50%のI/Oリソース
レポーティング: 30%のI/Oリソース
ETL処理: 20%のI/Oリソース
複数DBの各DBのI/Oリソースの制御
Database B: 67%のI/Oリソース
Database A: 33%のI/Oリソース
単一DB内でのI/Oリソースを制御
インタラクティブ処理: 30%のI/Oリソース
バッチ処理: 70%のI/Oリソース
DB-B
Database - A Database - B
Exadata Cell
３３％
７０％
６７％
３０％
７０％
３０%
カテゴリー別のI/Oリソースの制御(Single-Instance) (RAC)
Exadata Cell Exadata Cell
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インタラクティブ処理
バッチ処理
Database Consolidationに最適なマシン
大容量メモリによって複数データベースの統合が可能に
OLTP、DWH、バッチ、レポーティングなどの混合ワークロードでの最高性能
Grid Infrastructureにより、複数データベースシステムのリソースを共有が可能
ワークロードごとのI/Oリソース、CPUリソースの確保、動的かつ容易な再分配が可能
ERP
CRM
Warehouse
Data Mart
HR
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Oracle Exadata Database Machine X2新機能
性能劣化のないデータベース暗号化を実現
復号化処理をソフトウエアからハードウエアへ
Intel Xeon 5600プロセッサの暗号化アクセラレーション機能(AES-NI)、および、Advanced Security Option により、データベース暗号化を実現
性能を劣化させることなく、データ暗号化・復号処理を可能に
データベース・サーバー(X2-2の場合)
ハードウェアによるデータベース暗号化の実現
書込み時の暗号化/読取り時の復号処理
ストレージ・サーバー(X2-2,X2-8共通)
ハードウェアによるデータベース暗号化の実現
Smart Scanで読取り時の復号処理
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Oracle Exadata Database Machine
Oracle Databaseに最適化されたプラットフォーム
Best Machine for Data Warehousing
Best Machine for OLTP
Best Machine for Database Consolidation
高速処理
低コスト
高可用性
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ＩＴライブラリー（pdf １００冊）
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