[db tech showcase tokyo 2014] l34: そのデータベース 5年後大丈夫ですか by...

L3L34:

そのデータベース5年後大丈夫ですか2014年11月2014年11月

日本ヒューレット・パッカード株式会社

プリセールス統括本部サーバー技術二部

© Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

後藤宏

Rosetta space probe

Philae

無人探査機ロゼッタが彗星着陸世界初、欧州宇宙機関

© Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.2

無人探査機ッタ彗星着陸世界初、欧州宇宙機関

チュリュモフ・ゲラシメンコ彗星

2014年の10大セキュリティ事件ランキング


自己紹介

Jim Gray を見て、これだ、と感じてはや24年。よもやこんなにデータベースにかかわるとは思いもせず。以前は皆さんと同じどんな障害にも立ち向かうぞと徹夜もいとわずでしたが、今やコンピューターシステムを信頼し、「ひと」ではなく「もの」に頑張ってもらい、もっとクリエイティブな仕事をしようとしつこく「標準化」を唱える。

1986年非常勤講師 (統計学など)1986年非常勤講師 (統計学など)

1990年日本ディジタルイクイップメント入社

DEC Rdb (現Oracle Rdb) 支援

技援1992年 ISV 技術支援 (Oracle, Informix, Sybase)

2005年 IPA OSS実証プロジェクト参加

2010年「国境なき医師団 (Medecins Sans Frontieres=MSF)」へITでボランティア


2012年 Postgre SQL エンタープライズコンソーシアム参加

HPのこれまでのイノベシンHPのこれまでのイノベーション

1986

1975HP-IB（国際標準化した

インターフェース・バス）

1989 デジタル・データ・ストレージ

2003 スマート空調

2012

Moonshot

1963日本HP設立

1956 1986 3D グラフィックワーク

ステーション

1986 商用

RISCチップ

1972

ハンドヘルド関数計算機 2001

Utility data center

2002 書き換え可能DVD

1956オシロスコープ

1951高速周波数カウンタ

1942

2011 MagCloud

20113D Photon Engine（大型画面への3D表示技術）1968

卓上関数計算機

RISCチップ1984

インクジェット・プリンター

1999 分子論理ゲート

Utility data center

1966発光ダイオド(LED)

2010 P i

高信頼性電圧計

1939HP設立

表示技術）

2011

StoreOnce


2005 Virus throttle

1980 64チャンネル超音波

1964セシウムビーム型原子時計

1994 64ビットアーキテクチャ

発光ダイオード(LED) ePrint レジスタンス・キャパシタンスオーディオ発振器

NonStop SQL: 正統Ingresの系譜Ingres

プロジェクトIngres

(1980 RTI社)Ingres II(CA社)

Ingres(1994 CA社)

Ingres r32004

1980年代 1990年代 2000年以降

University INGRES

Postgresプロジェクト

1986

Postgres95(1995 UCB)

2005 Ingres Co.

ジク1973 (1980 RTI社) (CA社) (1994 CA社) 2004

Postgre SQL

Michel Stonebreaker,Eugene Wong

1986

2001 IBM

Informix1980

ILLUSTRA(Illustra 社)

Robert Epstein

MSSQL Server

Sybase1984

SybaseASE

2010 SAPRobert Epstein , Tom Haggin

Jerry Held,

Karel Youseffi SQL Server1993NonStop SQL

1986

DEC Rdb Oracle Rdb

Jim Gray

HP OpenVMS

Karel Youseffi


1984 1994

MySQL1995

スウェーデンのT.C.X社

Micheal Widenius,

Devid HughesIngres系ではないが

目的とゴール

目的ゴール (Call to Action!!)

• ITの進化は新しい時代を

迎えます新時代にふさわ

•アプリケーション透過とは

デタベスをシンプルに迎えます。新時代にふさわしいデータベースを考えてみましょう

•データベースをシンプルに使うこと•見直すなら今だ !みましょう

• 5年後の姿を想像してみよう

見直すなら今だ !•たとえばNonStop SQLの検討


アジェンダ

• 2020年の世界を見てみましょう2020年の世界を見てみましょう

• シンプルに書き換えてみましょう

• こんな「データベース」いかがですか、こんなデタス」いかがですか、将来よりよいプラットフォームへ移行できます


1950s today

60年60年変化がないピタの1960s 2000sコンピューターの仕組み

1970s 1990s

1980s


60年変化がないコンピューターの仕組み

銅線銅線

CPU メモリハードディスク


パフォマンスに大きな影響を及ぼす CPUとデタとの距離

I/Oボトルネックの背景パフォーマンスに大きな影響を及ぼす、CPUとデータとの距離

8090

CPU CPU

レイテンシー

速I/Oボトルネック

40506070 I/O

FC

Network

メモリ

キャッシュ

半導体メモリ

010203040 Network HDD

磁気テープ

磁気メモリ

0

2004

年

2005

年

2006

年

2007

年

2008

年

2009

年

2010

年

2011

年

2012

年

2013

年

2014

年

2015

年

遅パフォーマンスに大きな影響


2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

ディスクがボトルネック

Db tech showcase で取り上げられたセッションディスクがボトルネック

B11 SAP、HANA (インメモリーデータベース)B14 日立製作所、ストレージ

B16/17 ソルナック、SSDB23 日立製作所、HDD, SSDD24 ネットアップフラッシュD24 ネットアップ、フラッシュ

B25 SAP、HANA (インメモリーデータベース)B33 日立製作所、HADBL33 インサイトテクノロジー、Oracle用HWB37 日本HP、インメモリーデータベース

その他チューニング系は最近の課題はストレージ


その他チング系は最近の課題はストレジ

「コンピュータ」の歴史を変える取り組みHPは60年間不変の基本構造をイノベションの力で変革HPは60年間不変の基本構造を、イノベーションの力で変革

揮発性

これまでちょっと先

揮発性メモリ汎用

CPU汎用CPU

不揮発性メモリ

磁気


ディスク

アーカイブ

HP 研究所 (htt // h l h / h/)

次に来る技術HP 研究所 (http://www.hpl.hp.com/research/)

Silicon photonics (シリコンフォトニクス)non-volatile memory “Memristor” (不揮発性メモリ)non volatile memory Memristor (不揮発性メモリ)energy-optimized systems-on-chips (SoCs) (エネルギー最適化システムオンチップ)


HP L b (HP 研究所)

HPが示す「2020年の世界未来予想図」HP Labs (HP 研究所)

http://h30458.www3.hp.com/us/us/discover-performance/it-execs/2014/apr/enterprise-2020.html


2020年の未来予測データセンタを支える技術HPの取り組み～ハードウェアの再定義～ “HP Enterprise 20/20 “ www enterprise2020 com

アプリに最適化され効率を追求したサーバ

チップ統合光子ネットワーク

ユニバーサル・メインメモリー

Today By 2020 By 2020

HPの取り組みハドウェアの再定義 HP Enterprise 20/20 www.enterprise2020.com

電子光子から

高速インターコネクト (～20TBytes/秒)

• DRAMのように高速、かつ不揮発性

• メモリとHDDの位置づけが変わる

• ソフトウェアのデザインが変わる


高速インタコネクト ( 20TBytes/秒)

Moonshot Integrated Photonics Memristor

2020年の未来予測データセンタを支える技術HPの取り組み～ハードウェアの再定義～ “HP Enterprise 20/20 “ www enterprise2020 com

アプリに最適化され効率を追求したサーバ

チップ統合光子ネットワーク

ユニバーサル・メインメモリー

Today By 2020 By 2020

HPの取り組みハドウェアの再定義 HP Enterprise 20/20 www.enterprise2020.com

電子光子から

高速インターコネクト (～20TBytes/秒)

• DRAMのように高速、かつ不揮発性

• メモリとHDDの位置づけが変わる

• ソフトウェアのデザインが変わる


高速インタコネクト ( 20TBytes/秒)

Moonshot Integrated Photonics Memristor2013～ By 2020By 2020

HP研究所が開発中の次世代の記憶装置

メモリハードディスク

HP Memristor (メモリスター) 技術HP Memristor (メモリスタ ) 技術

メモリ並のアクセス速度電源が切れてもデータは残るデータセンタが

アタッシュケースに？


200倍のデータ密度 2.5インチ 500GB HDDと同じ大きさなら100TB

アジェンダ



• SQL 構文SQL 構文

• PL/SQL (組み込み)• Pro*COBOLPro COBOL

• こんな「データベース」いかがですか、将来よりよいプラットフォームへ移行できます


アプリケーション透過にするには

Software Defined Datacenter• Software Defined Storage 時代に最適なプラットフォム• Software Defined Storage

• Software Defined Network

インフラを問わない設計

時代に最適なプラットフォームを選択できる

インフラを問わない設計

RDBMS に依存しない設計

時代に最適なRDBMS を選択できるRDBMS に依存しない設計できる


そのためには

標準的なアプリケーション革新的なHW

RDBMS

Java Platform

標準的なアプリケション

標準的なアクセス

革新的なHW革新的なSW

OS

RDBMS


サービスが提供される

なぜ「標準」が存在するのでしょうか

各RDBMS毎のSQL Statements比較まずは実態把握

200

250

なぜ「標準」が存在するのでしょうか

150

200

50

100ANSI SQL（標準SQL）約70構文

データベース A約200構文

0


SQL要変換項目ある例含まれる構文や関数を洗い出しある例: 含まれる構文や関数を洗い出し

1. DECODE関数2. TRIM関数

/ 関数

16. ADD_MONTHS関数17. JOIN (+) 外部結合構文

関数3. LTRIM/RTRIM関数4. LPAD関数5. RPAD関数6. REPLACE関数

S G 関数

18. TO_DATE関数19. NEXT_DAY関数20. Select for updte nowait21. ROWNUM関数

文7. SIGN関数8. TO_CHAR関数9. SUBSTR 関数10. NVL関数11 SYSDATE

22. CALL文23. /*+FIRST_ROW*/24. TO_SINGLE_BYTE関数25. MINUS演算子

S R CO C B 構文11. SYSDATE12. INSTR関数13. LEAST/GREATEST関数14. TRUNC関数15 TO NUMBER関数

26. START WITH CONNECT BY構文(階層問い合わせ)

27. DECLARE28. V$SESSION


15. TO_NUMBER関数

本アセスメントにて洗い出したSQL総数約1 500の内訳

SQLの変更難度による分類結果本アセスメントにて洗い出したSQL総数約1,500の内訳

レベル0 レベル1 レベル2 レベル3 レベル4

変換不要キーワードの変換で移行

可能

キーワード変換後に単純な置換を手動で実施する

必要がある

キーワード変換が不可能でありアプリケーションの

見直しが必要

アプリケーションロジックの見直しが必要

DECODE JOIN ( )DECODETRIMLTRIM / RTRIMLPADRPADREPLACE

NVLSYSDATEINSTRLEAST / GREATESTTRUNC

JOIN (+)TO_DATENEXT_DAYSELECT FOR UPDATE NOWAITROWNUM

TO_SINGLE_BYTEMINUSSTART WITH CONNECT BYDECLAREREPLACE

SIGNTO_CHARSUBSTR

TO_NUMBERADD_MONTHS

ROWNUMCALL文/*+ FIRST_ROW */

DECLAREV$SESSION

出現回数 775 202 324 91 0出現率 55 7% 14 5% 23 3% 6 5% 0%

93 5%

70.2%

55.7%

~手動変換(L2)

~キーワード変換(L1)

変換不要(L0)

6 5%

レベル3は全体の6.5%

レベル4は

出現率 55.7% 14.5% 23.3% 6.5% 0%


93.5%

0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0%

~手動変換(L2) 6.5% 未検出

本アセスメントにて洗い出したSQL総数約300の内訳

SQLの変更難度による分類結果本アセスメントにて洗い出したSQL総数約300の内訳

レベル0 レベル1 レベル2 レベル3 レベル4

変換不要キーワードの変換で

移行可能

キーワード変換後に単純な置換を手動で実施する必要がある

キーワード変換が不可能でありアプリケーションの見直しが必要

アプリケーションロジックの見直しが必要

実施する必要があるションの見直しが必要ヒント文NVLLPADTRIMLTRIM

SYSDATESUBSTRB

TO_DATETO_NUMBER時間演算

参考)TO_SINGLE_BYTEMINUSSTART WITH

LTRIMSelect for updateTO_CHAR(,DATE/TIME)

TO_CHAR('xxxxxxxx')時間演算外部結合

CONNECT BYDECLAREV$SESSION

出現回数 173 106 52 0 0

レベル3、4は未+キーワード変換(LV0+1)

変換不要(LV0)

出現回数 173 106 52 0 0

出現率 52.27% 32.02% 15.71% 0% 0%


検出

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

+単純な置き換え(LV0+1+2)

+キワド変換(LV0+1)

SQL構文書き換えの例

外部結合

A.colx = B.colx(+) → A LEFT JOIN B ON A.colx = B.colxA.colx B.colx( ) → A LEFT JOIN B ON A.colx B.colxA.colx(+) = B.colx → A RIGHT JOIN B ON A.colx = B.colx

文字列検索

INSTR(x,y) → POSITION(y IN x)INSTR( ’ ’ 1 2)INSTR(x,’-’,1,2) →

POSITION('-' IN x) + POSITION('-' IN INSERT(x , 1, POSITION('-' IN x), ''))文字列変換

TO_CHAR(date1, ‘YYYYMMDD’) →REPLACE(SUBSTRING(CAST(time1 AS VARCHAR(26), 1, 19), ‘-’, ‘/’))REPLACE(SUBSTRING(CAST(time1 AS VARCHAR(26), 1, 19), , / ))

TO_CHAR(time1, ‘YYYY/MM/DD HH24:MI:SS’) →REPLACE(CAST(date1 AS VARCHAR(10), ‘-’, ‘’))


PL/SQL要変換項目ある例含まれる構文や関数を洗い出しある例: 含まれる構文や関数を洗い出し

1. %TYPE2. IF then ELSE

/

16. MOD(A,B)17. LENGTH

3. FOR IN/REVERSE LOOP4. DUP_VAL_ON_INDEX5. NO_DATA_FOUND6. APP_ABORT

APP TIMEUP

18. LENGTHB19. LPAD20. TO_CHAR21. TO_NUMBER

7. APP_TIMEUP8. RAISE APP_TIMEUP9. raise_application_error10. SQLCODE11 SQLERRM

22. ADD_MONTH23. REPLACE24. SYSDATE25. DBMS_SQL.PERSE26 DBMS SQL BIND VARIABLE11. SQLERRM

12. 文字結合 ||13. LTRIM14. RTRIM15 SUBSTR(A B)/SUBSTR( b )

26. DBMS_SQL.BIND_VARIABLE27. DBMS_SQL.EXECUTE28. DBMS_SQL.VARIABLE_VALUE29. DBMS_SQL.CLOSE_CURSOR30 DBMS SQL OPEN CURSOR


15. SUBSTR(A,B)/SUBSTR(a,b,c) 30. DBMS_SQL.OPEN_CURSOR

PL/SQL要変換項目ある例含まれる構文や関数を洗い出しある例: 含まれる構文や関数を洗い出し

31. %TYPE32. DBMS_SQL.define_column

f h33. DBMS_SQL.fetch_rows34. DBMS_SQL.column_value35. DBMS_SQL.VARCHAR2S36. DBMS_SQL.V73 DBMS OUTPUT PUTLINE37. DBMS_OUTPUT.PUTLINE38. DBMS_OUTPUT.enable39. DBMS_UTILITY.exec_ddl_statement40. UTIL_FILE.FOPEN41 UTIL FILE PUT LINE41. UTIL_FILE.PUT_LINE42. UTIL_FILE.FCLOSE


アセスメントにて洗い出したPL/SQL パッケジ総数約100のロジック関数約50の内訳

PL/SQLのロジック,関数の出現頻度

%TYPE

IF then EL

FOR

IN/R

ELO

OP

DU

P_VAL_X N

O_D

ATA_

APP_ABOR

APP_TIME

RAISE APP

raise_apprror

SQLCO

DE

SQLER

RM

文字

結合

|| LTRIM

RTR

IM

SUBSTR

MO

D(A,B)

LENG

TH

LENG

THB

LPAD

TO_CH

AR

TO_N

UM

B

ADD

_MO

N

アセスメントにて洗い出したPL/SQL パッケージ総数約100のロジック,関数約50の内訳

SE

EVERSE

_ON

_IND

E

_FOU

ND

RT

EUP

P_TIMEU

P

plication_e

BER

NTH

出現回数 14 65 55 22 16 1 1 1 13 4 4 30 2 4 19 1 1 10 3 3 4 10

出現率(%) 19 4 90 3 76 4 30 6 22 2 1 4 1 4 1 4 18 1 5 6 5 6 41 7 2 8 5 6 26 4 1 4 1 4 13 9 4 2 4 2 5 6 13 9出現率(%) 19.4 90.3 76.4 30.6 22.2 1.4 1.4 1.4 18.1 5.6 5.6 41.7 2.8 5.6 26.4 1.4 1.4 13.9 4.2 4.2 5.6 13.9

DBMS_SQLDBMS_OUTPUT

DBMS_UTILITY

UTIL_FILE

RE

SY PE BIN

EX VAE CLO

OP

def

fet

col

DB

en DB

CH DB

PU exem

e

FO PU FC

PLACE

SDATE

RSE

ND

_VARIABLE

ECUTE

ARIABLE_VALU

OSE_CU

RSO

R

PEN_CU

RSO

R

fine_column

tch_rows

lumn_value

BMS_O

UTPU

T.able

BMS_SQ

L.VARAR

2S

BMS_SQ

L.V7

UTLIN

E

ec_ddl_stateent

PEN

UT_LIN

E

LOSE

出現回数 6 1 1 1 1 9 1 2 2 2 4 1 1 1 9 1 2 2 2


出現回数 6 1 1 1 1 9 1 2 2 2 4 1 1 1 9 1 2 2 2

出現率(%) 8.3 1.4 1.4 1.4 1.4 12.5 1.4 2.8 2.8 2.8 5.6 1.4 1.4 1.4 12.5 1.4 2.8 2.8 2.8

※ 各パッケージのロジックはパターン化されている。

次の期待は性能の担保

動作すると、期待する応答時間で動作するは異なる

どのフェーズでどの程度の時間がかかるのか• Enqueueq

• cpu time

• Db file read

• Db file write


やってみました

CREATE OR REPLACE PROCEDURE SAMPLE_PLSQL(V_LOOPCOUNT IN NUMBER) ISV_APPNAME VARCHAR2(64) DEFAULT 'PROCEDURE';V_FUNCNAME VARCHAR2(64) DEFAULT 'SAMPLE_PLSQL';

V_UPDCNT NUMBER;V_COUNT NUMBER;V_A_ID VARCHAR2(64);V_EXT_A_ID VARCHAR2(64);

プロシジャ ADD APPLOG

import java.sql.*;import java.util.*;public class SAMPLE_PLSQL{

public static void spSAMPLE PLSQL(Integer V LOOPCOUNT) throws SQLException Exception-- プロシージャ ADD_APPLOGCURSOR A_CUR ISSELECT A_ID FROM SAM;

PROCEDURE ADD_APPLOG(I_APPNAME IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,I_FUNCNAME IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,

public static void spSAMPLE_PLSQL(Integer V_LOOPCOUNT) throws SQLException,Exception{

Connection mConn = DriverManager.getConnection("SQLWAYS_EVAL# onnection");Integer ErrorCode = -1;String SqlState = "";boolean FetchStatus = false;

I_COMMENT IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,I_ERRORMSG IN BOOLEAN DEFAULT FALSE) IS

V_COMMENT RH_APPLOG.COMMENT_TEXT%TYPE;BEGIN-- エラーの場合の処理IF (I ERRORMSG = TRUE) THEN

try{

/*SQL_EVAL# */String V_APPNAME = "PROCEDURE";String V_FUNCNAME = "SAMPLE_PLSQL";Integer V UPDCNT = null;


IF (I_ERRORMSG = TRUE) THENV_COMMENT := I_COMMENT || '(' || SQLERRM || ')';

Integer V_UPDCNT null;Integer V_COUNT = null;String V_A_ID = null;String V_EXT_A_ID = null;

ORACLE LICENSE AND SERVICES AGREEMENT V040309

Oracleのベンチマーク結果の開示禁止ORACLE LICENSE AND SERVICES AGREEMENT V040309

D.（権利及び制限）

オラクル及びそのライセンサーは、対象プログラムについて一切の所有権及び知的財産権を保有します。本契約に基づく対象サービスに起因して開発され、納入されたものに関わる全ての所有権及び知的財産権は、オラクルが保有します。お客様は、使用権を許諾された範囲でそれぞれの対象プログラム

プグを必要なだけ複製することができ、また、それぞれの対象プログラムのメディアを1 部複製することができます。

いくつかのオラクルのプログラムと共に使用するのに適している、又は必要となる第三者のテクノロジー製品は、対象ドキュメントに記載されます。当該第三者のテクノロジー製品は、本契約の条件ではなく、対象ドキュメントで記載される第三者テクノロジー製品のライセンス契約の条件に基づきお客様に使用権が付与されております。

お客様は以下の行為をしてはならないものとします。

（1）対象プログラムの表示又はオラクル若しくはそのライセンサーの財産権に関する注意事項の表示を削除又は変更すること

（2）対象プログラム、又は対象サービスの提供により生じた成果物を、方法の如何に関わらず第三者の業務処理目的で当該第三者の使用に供すること

（ただし、お客様が購入した特定の対象プログラムの使用権、又は対象サービスの提供により生じた成果物について当該使用を明確に認めている場合を除

きます）きます）

（3）対象プログラムのリバース・エンジニアリング（ただし、相互運用性検証のため法律で認められている場合を除きます）、逆アセンブル若しくは逆

コンパイルを自ら行ない、又は第三者にそれらの行為を許可すること（前述の禁止事項はデータ構造又は対象プログラムにより作成された同種のものの検

証を含みますが、この限りではありません）


（4）オラクルの事前の書面による承諾なく、対象プログラムのベンチマークテストの結果を開示すること

[2012/9/1 以降適用]

やってみました

数値は後藤までお問い合わせください。


もう一度、言います

データベースをもっとシンプルに使いこなそう• コンピュータの性能が上がってきている• コンピュタの性能が上がってきている

→ 実装 (先ほどはS/W) の創意工夫の時代は終わった !! (と、私は思う)• 利用用途ありきのインフラを考えよう• 遅いストレージを克服しよう遅いストレジを克服しよう

標準的に記述しよう標準記う• 5年後もっといいインフラ (RDBMS、H/W) にいつでも乗り換えられます

→ SQL は担保されます (なんたって標準規格ですから)• 構文でのチューニングはやめよう


アジェンダ



• SQL 構文SQL 構文

• PL/SQL (組み込み)• Pro*COBOLPro COBOL

• こんな「データベース」いかがですか、将来よりよいプラットフォームへ移行できます


HPエンタープライズ製品のご紹介2014年11月2014年11月

日本ヒューレット・パッカード株式会社

© Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.© Copyright 2014 Hewlett-Packard Development Company, L.P. The information contained herein is subject to change without notice.

サーバー製品ワークロード型コンピュートへ～業界最高レベルの製品ポートフォリオを展開～

従来の基幹システム、DBを堅牢に保護

Big Data処理、データ分析i DB や OLTP

幅広い用途に応えるボリム製品

よりSMBを意識したコスト重視型サバ

コア（汎用）コンピュートミッションクリティカルコンピュート

シンプル化/自働化による、高い経済性データを守る、かつ高速性・単体拡張性も両立へ

堅牢に保護

HP Integrity HP Integrity

in-memory DB や OLTP

NonStop

ボリューム製品

HP ProLiant サーバー

コスト重視型サーバー

HP ProLiant サバ HP ProLiantHP Integrityサーバー

teg tyNonStop DragonHawk

NonStopon x86

HP ProLiant サーバーfor Enterprise

HP ProLiant サーバーfor SMB

HP ProLiantDL980

ハイパースケール(アウト)コンピュート仮想化/クラウドコンピュート

Web,Big Data等スケールアウトに特化したアプリにフォーカス DCにおける仮想化/クラウド基盤に特化した集約インフラ

WebやHPC、Big Dataなど、大規模スケールアウトシステムに特化

仮想化やプライベートクラウド向けの統合型インフラストラクチャ


HP Moonshot 将来製品将来製品 HP BladeSystem HP ConvergedSystemHP CloudSystem

参考資料) ITシステムダウン時の損害は拡大傾向ミッションクリティカルサバミッションクリティカルサーバーダウン時の損害 (US$/時間)

US $243 421US $243,421

DE $371,612

FR $452,245,

UK $274,138

Average $368,692


Source: Virtualization Data Protection2011 ANNUAL REPORT Survey of 500 Enterprises

86サバの適用領域の拡大

ミッションクリティカルな業務領域対応力強化

x86サーバーの適用領域の拡大

d)

Business Processing (DB, ERP, CRM, batch)

D i i S t (d t h B i I t lli )

8+ Socket Servers

荷の

大き

さd

Dem

and Decision Support (data warehouse, Business Intelligence)

Large-scale Consolidation (including Virtualization & Multi-tier)

Application Development 2-Socket

4-Socket Servers

業務

負荷

Wor

kloa

d Application Development

High Performance Computing

Collaboration

Servers

業 (W

Web Infrastructure

IT Infrastructure


利用ユーザ数/Instances

ミシンクリティカル環境に最適化された次世代型 86クラウド基盤

DragonHawk – ミッションクリティカルx86基盤ミッションクリティカル環境に最適化された、次世代型x86クラウド基盤

DragonHawk ConvergedSystem 900 for SAP HANA新プラットフォーム ISV連携拡大2014年12月発表予定 2014年11月発表

DragonHawk g y(HANA-Hawk)

通常のWindows、Linuxを稼動大容量メモリ空間と多CPU環境を提供ミッションクリティカルx86サーバー

大容量メモリを生かし、高速性と高信頼性を兼ね備えたインメモリデータベースアプライアンスインメモリデータベースアプライアンス

Red Hat Linux 長期サポート

新サービス信頼性

Open 特別なOSを作らない

Superdomeで培われたファームウェア、カーネルレベルでの高信頼性実装、Service Guardクラスタ

長期ポ長期の同一バージョンサポートErrataの提供サービス

2014年初旬より、既存x86サーバー向けに提供開始

Open

性能

特別なOSを作らない、

普通のWindows、RHEL

16CPU 240240コア

24TB24TBメモリ


ミッションクリティカル基盤の活用に向け、バリューチェーンを強化

に提供開始リ

新たな領域にNonStopアーキテクチャーを活用

HP NonStop server on x86新プラットフォーム 2014年12月発表予定新たな領域にNonStopアーキテクチャーを活用

従来、そして将来のミッションクリティカル

要求に対応する無停止型システム

新たなビッグデータシステム需要に対応する新たなNonStopテクノロジー基盤

新ラッォ年月発表予定

Itaniumプロセッサ

ServerNet

Xeon プロセッサ = 高クロック

Infiniband = レイテンシ

HP NonStop OS = 高可用性、高セキュリティ

並列（スケールアウト）アーキテクチャ = 高いトランザクション性能

HP Integrity NonStop HP NonStop on x86

高度な互換性 = Non nativeアプリのバイナリ互換、Nativeアプリのソース互換


MISSION-CRITICALCONVERGED INFRASTRUCTURE

MISSION-CRITICALCONVERGED INFRASTRUCTURE

これまでの可用性に、データ高速処理(低レイテンシ)性能の強化

こんな課題からも困た

データベースに期待することこんな課題からも困った

• DBサーバ乱立でハードやソフトの保守費、光熱費や場所代が増加

• クラスタのスタンバイ機など遊休リソースが多いコスト削減

• 災害対策を行う場合DBサーバが乱立したままではお金と手間かかる

• セキュリティレベルやポリシーがバラバラで、可用性が均一では無いリスク低減

• 台数増加でバックアップやパッチ対応など運用負荷やスタッフが増大

• DBサーバが老朽化して性能や拡張性の限界サービス品質向上

DBサバ構築時間が長く負荷に応じた迅速なリソス配分も困難• DBサーバ構築時間が長く、負荷に応じた迅速なリソース配分も困難

• データも分断され組織や業務変更などへの迅速な対応が困難俊敏性の向上

• 合併や事業統合への対応コンペリングイベント


• 保守切れ、リース切れコンペリングイベント

他DBMSとのダウンタイムの比較

データベース可用性に関する実績やはり止まる !!

＜あるDBMSの User Groupの調査結果＞

他DBMSとのダウンタイムの比較止まる !!

• 1年間のうちに、ユーザーの 90% はシステムダウンを経験• そのうち、25% は10時間以上復旧せず

部 24時間以上渡ダウた事例もあ

＜N St サバ継続性＞

• 一部では24時間以上に渡りシステムダウンしていた事例もあり

＜NonStop サーバー継続性＞• NonStop SQL のシステムダウンタイム発生率（実績）は、年間 0.026%

上記DBの約 3500倍の可用性


H/Wへの回帰が始まる

「止めない努力」人手でがんばるか、H/Wに任せるかH/Wへの回帰が始まる

• サーバーの連続稼働はサービス提供の一部

• サーバーの連続稼働を人手で維持するか、H/Wに頼るか

コスト

H/WH/W

人件費品質を下げて

革新を求めて

品質を下げて


時間

オラクルもいい出しているんです。


ビジネスリスクを極小化するHP I t it N St S

安心できるミッションクリティカルシステムをビジネスリスクを極小化するHP Integrity NonStop Server

■ビジネスチャンスを逃さない！いかなる状況にも NonStop• 35年以上の実績を誇る「NonStop」なアーキテクチャーで無停止を実現p

• ハードウェアの障害やメンテナンス、ソフトウェア障害などでも止まらない

■将来への備えも万全！必要な時に、ほぼ無限に拡張可能• 増設が必要な際に、随時オンラインでシステムを拡張可能

• 最大4,080プロセッサ構成まで直線的な性能向上。DB もオンラインで拡張可能

■使って安心！数多くのミッションクリティカルシステム事例• クレジットカード決済、携帯電話メッセージインフラ、企業間EDIなど数多くの実績

• 国内に20年間一度もシステム停止を経験していない顧客もあり

■誰でも簡単！オープン環境での容易なシステム開発・運用• 無停止の仕組みは、プラットフォームで吸収（クラスタ等の設計や作り込みが不要）


• POSIX や ANSI 準拠のAPI、 Java の開発フレームワークもサポート

• クラスタとは異なり、１台で無停止を実現するため、運用管理もシンプル

HP Integrity NonStopNBシリーズ

他DBでは実現できないことがN St SQLでは実現可能です

HP NonStop SQLの4大特徴他DBでは実現できないことがNonStop SQLでは実現可能です

24h×365日絶対的な高可用スケールアウトが容易なDB• NonStop ServerとNonStop OSが実現する高い可用性をそのまま受け継いだNonStop SQL

•1台のサーバのみで、他では実現できない可用性を提供

• NonStop Serverの特徴であるシェアード・ナッシング・コンセプトを活かした超並列データベース

• HWリソースを足せば足しただけ直線的に性能の増加が期待できる

運用負荷が軽減→TCO削減立すバを台が能

安心のサポート体制ま• 乱立するDB/周辺サーバを1台にコンソリが可能

•バージョンUP時は上位コンパチをhpが保証

• HW増設・交換、DBバックアップや再編成などほぼすべての作業がオンライン中に可能

• HWからOS、DBMS、JVMやFrameworkまで、すべてhpによる1社サポートを実現

•問題発生時の切り分けや原因追求がスムースに


1) すべてのH/Wパツが標準で2重化以上の構成

NonStop Server 無停止実現のアーキテクチャー1) すべてのH/Wパーツが標準で2重化以上の構成

HWパーツの冗長構成＋障害箇所を局所化できる構成

CPU#0

Core

Takwila

CPU#1

Core

Takwila

CPU#2

Core

Takwila

CPU#3

Core

TakwilaPOWER

POWERPOWER

POWERPOWER

POWER

CPUの多重化

電源の多重化

• 全てのHWは標準構成で2重化もしくは多重化されている。

• プロセッサ、 I/Oコントローラ、I/Oデバイスは互いに電気的に独立してお MEM

Core

Core

Core

MEM

Core

Core

Core

MEM

Core

Core

Core

MEM

Core

Core

Core

POWER

FANFANFANFANFANFANFANFAN

FANの多重化

バイスは互いに電気的に独立しており、ServerNetという高速システム内ネットワークに接続されている。

• I/Oはディスクストレージ、ネットワークそれぞれ専用のコントロラを疎

MEM

ServerNet ServerNet

SvNet

ServerNet

MEM

SvNet

MEM

SvNet

MEM

SvNet

FANFANFANFAN

システムバスの2重化

クそれぞれ専用のコントローラを疎結合で配置。

• NonStop OS はプロセッサごとにコピーが分散稼働。メッセージング連携によりシングルシステムとして動作

StorageCLIM

LAN

StorageCLIM

IPCLIM

IPCLIM

ALERMALERM

IO装置の多重化

DISKの

Networkの2重化

自動通報の2重化


携によりシングルシステムとして動作 DISKのミラー化

2) ソフトウアに組み込まれた無停止機能

NonStop Server 無停止実現のアーキテクチャー2) ソフトウェアに組み込まれた無停止機能

プロセスペア技術による基本ソフトウェアの無停止化

CPU 0 CPU 1 CPU 2 CPU 3

PrimaryBackup PrimaryBackup

• フェイルオーバー（再起動）ではなく、テイクオーバー（処理継続）がコンセプト

• NonStop OS や、基幹ミドルウェアは、すべてプロセスペアにて実装

• 2CPUに 2プロセスがペアとして存在するPrimary Backup

Primary Backup Primary Backup

2CPUに、2プロセスがペアとして存在する

• 実稼動するのは、Primaryプロセスのみ

• Backupプロセスは継続に必要となる情報をPrimaryプロセスから定期的に受信

• 論理的には、1プロセスとして扱える

プセの異常終了やダウ

CPU 0 CPU 1 CPU 2 CPU 3

CPU障害

• Primaryプロセスの異常終了や、CPUダウンが起きると、自動的にBackupがPrimaryに昇格して、ダウン直前の状態から処理を継続実行する

• データの整合性もトランザクション保護製品により自動的に一貫性を保持

Primary

Primary

Primary

PrimaryBackup

Primary Backup


により、自動的に貫性を保持 Primary

3) 拡張や交換 DBメンテもすべてオンラインで運用

NonStop Server 無停止実現のアーキテクチャー3) 拡張や交換、DBメンテもすべてオンラインで運用

• オンラインでH/Wの増設が可能

– 最大で4080CPUまで拡張可能NICやDISKだけでなく CPUまでもがオ

すべてのH/Wが無停止交換

• NICやDISKだけでなく、CPUまでもがオンライン中に増設可能

• 障害発生時は無停止で該当コンポーネントを交換

CPUを含む全てのコンポネントが

NIC/FCカード

– CPUを含む全てのコンポーネントがサービスを停止することなく交換が可能

• データベースもオンライ中にメンテ可能

プロセッサ

ディスク

能

– DBの再編成や再配置など

– バックアップもすべてオンライン中に

パワーサプライ

ServerNet


ServerNet（内部バス）

ファンパワーサプライ

「直線的な拡張性」リソスを足せば足しただけ線形にスケルアウト

NonStop Serverの特徴「直線的な拡張性」～リソースを足せば足しただけ線形にスケールアウト

シェアード・ナッシング構造のためCPUとDISKのセットを追加するだけで比例的に性能がスケル

CPU#0Takwila

CPU#1Takwila

CPU#2Takwila

CPU#3Takwila

Add-on

CPU#4Takwila

CPU#5Takwila

Add-on

に性能がスケール

• シェアしているH/W要素やS/Wモジュールが、一般的なサーバーと比較して極端に少ないため、増設によるオバヘド増が無視できる

MEM

CoreTakwila

MEM

CoreTakwila

Core CoreCore CoreCore Core

SvNet SvNet

MEM

CoreTakwila

MEM

CoreTakwila


SvNet SvNet

MEM

CoreTakwila

MEM

CoreTakwila


SvNet SvNetによるオーバーヘッド増が無視できる

• CPU同士のメッセージ通信は、ServerNetの専用ASICチップが制御するため、メインのCPUやメモリへの負荷を軽減

• 将来のトランザクション量の伸びに対するキャパ

SvNet SvNet SvNet SvNet SvNet SvNet

• 将来のトランザクション量の伸びに対するキャパシティープランが容易

• CPUの数が増えても、ユーザーからは1つのサーバーとして見えるので、運用負荷も変わらない

• 増設時の既存業務への影響は僅少

処理性能

(TPS)

2CPU 4CPU 6CPU


増設時の既存業務の影響は僅少

リソース (CPU)

日本ヒレットパッカドがインメモリを語るセッション

未来に出会える次のセッションご紹介

⼩森博之

日本ヒューレット・パッカードがインメモリーを語るセッション

インメモリーデータベース徹底⽐較11⽉13⽇ B37

17:00-17:50すべてのデータをメモリー上で処理するアーキテクチャーを備えたデータベースシステムが今脚光を浴びています。独SAPの「Hana」を始め、⽶マイクロソフトが「SQL Server 2014」で実装し、⽶Oracleが次期バージョンで追随します。それぞれ実装技術は異なり、何を選択したらいいのか、またその⾼速性ゆえ、「リアルタイム処理」も期待され、ますます悩み多きとなりました。そんな皆様のご要望にそれぞれの製品を徹底的に⽐較し、得意、不得意を明らかにします。またコンピュータシステムとの親和性も忘れてはいけません。コンピぜ

17:00-17:50

ピューターメーカーの視線も交え、事例を織り交ぜつつご紹介します。


後藤宏プリセールス統括本部サーバー技術本部サーバー技術二部部長

[email protected]直通 050 3138 0848 携帯 090 8770 0963直通 050 3138 0848 携帯 090 8770 0963FAX 03 5628 2698

日本ヒューレット・パッカード株式会社本社〒136‐8711〒136‐8711東京都江東区大島2‐2‐1

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T n y !

[db tech showcase tokyo 2014] l34: そのデータベース 5年後大丈夫ですか by...

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