Suche senden
Hochladen
[D34] Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? ~ 高いスケーラビリティを誇る日立国産DBMS「HiRDB」のクラスタ技術 ~ by Akito Wakisaka
•
5 gefällt mir
•
3,719 views
Insight Technology, Inc.
Folgen
Technologie
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 43
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
NTT DATA Technology & Innovation
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
NTT DATA Technology & Innovation
DevOps with Database on AWS
DevOps with Database on AWS
Amazon Web Services Japan
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
TiDBのトランザクション
TiDBのトランザクション
Akio Mitobe
Cassandraのしくみ データの読み書き編
Cassandraのしくみ データの読み書き編
Yuki Morishita
BuildKitの概要と最近の機能
BuildKitの概要と最近の機能
Kohei Tokunaga
Apache Avro vs Protocol Buffers
Apache Avro vs Protocol Buffers
Seiya Mizuno
Empfohlen
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
PostgreSQL 12は ここがスゴイ! ~性能改善やpluggable storage engineなどの新機能を徹底解説~ (NTTデータ テクノ...
NTT DATA Technology & Innovation
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
NTT DATA Technology & Innovation
DevOps with Database on AWS
DevOps with Database on AWS
Amazon Web Services Japan
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
スケールアウトするPostgreSQLを目指して!その第一歩!(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
TiDBのトランザクション
TiDBのトランザクション
Akio Mitobe
Cassandraのしくみ データの読み書き編
Cassandraのしくみ データの読み書き編
Yuki Morishita
BuildKitの概要と最近の機能
BuildKitの概要と最近の機能
Kohei Tokunaga
Apache Avro vs Protocol Buffers
Apache Avro vs Protocol Buffers
Seiya Mizuno
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Yoshiyasu SAEKI
Raft
Raft
Preferred Networks
Vacuum徹底解説
Vacuum徹底解説
Masahiko Sawada
アプリ開発者、DB 管理者視点での Cloud Spanner 活用方法 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & App...
アプリ開発者、DB 管理者視点での Cloud Spanner 活用方法 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & App...
Google Cloud Platform - Japan
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
Google Cloud Platform - Japan
PostgreSQLのバグとの付き合い方 ~バグの調査からコミュニティへの報告、修正パッチ投稿まで~(PostgreSQL Conference Japa...
PostgreSQLのバグとの付き合い方 ~バグの調査からコミュニティへの報告、修正パッチ投稿まで~(PostgreSQL Conference Japa...
NTT DATA Technology & Innovation
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
NTT Communications Technology Development
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
Insight Technology, Inc.
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
PostgreSQLレプリケーション徹底紹介
PostgreSQLレプリケーション徹底紹介
NTT DATA OSS Professional Services
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
Ohyama Masanori
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
Masahiko Sawada
分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれ
Kumazaki Hiroki
Apache Sparkの基本と最新バージョン3.2のアップデート(Open Source Conference 2021 Online/Fukuoka ...
Apache Sparkの基本と最新バージョン3.2のアップデート(Open Source Conference 2021 Online/Fukuoka ...
NTT DATA Technology & Innovation
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
Masahiko Sawada
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05)
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05)
NTT DATA Technology & Innovation
超実践 Cloud Spanner 設計講座
超実践 Cloud Spanner 設計講座
Samir Hammoudi
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
Yahoo!デベロッパーネットワーク
Hadoop -NameNode HAの仕組み-
Hadoop -NameNode HAの仕組み-
Yuki Gonda
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!! (PostgreSQL Conference Japan 2020講演資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!! (PostgreSQL Conference Japan 2020講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
[db tech showcase Tokyo 2014] D15:日立ストレージと国産DBMS HiRDBで実現する『ワンランク上』のディザスタリカバリ...
[db tech showcase Tokyo 2014] D15:日立ストレージと国産DBMS HiRDBで実現する『ワンランク上』のディザスタリカバリ...
Insight Technology, Inc.
[C32] 正確でスピーディーな決断を促す、日立の高速データアクセス基盤~性能検証事例と活用効果~ by Taichi Ishikawa
[C32] 正確でスピーディーな決断を促す、日立の高速データアクセス基盤~性能検証事例と活用効果~ by Taichi Ishikawa
Insight Technology, Inc.
Weitere ähnliche Inhalte
Was ist angesagt?
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Yoshiyasu SAEKI
Raft
Raft
Preferred Networks
Vacuum徹底解説
Vacuum徹底解説
Masahiko Sawada
アプリ開発者、DB 管理者視点での Cloud Spanner 活用方法 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & App...
アプリ開発者、DB 管理者視点での Cloud Spanner 活用方法 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & App...
Google Cloud Platform - Japan
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
Google Cloud Platform - Japan
PostgreSQLのバグとの付き合い方 ~バグの調査からコミュニティへの報告、修正パッチ投稿まで~(PostgreSQL Conference Japa...
PostgreSQLのバグとの付き合い方 ~バグの調査からコミュニティへの報告、修正パッチ投稿まで~(PostgreSQL Conference Japa...
NTT DATA Technology & Innovation
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
NTT Communications Technology Development
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
Insight Technology, Inc.
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
PostgreSQLレプリケーション徹底紹介
PostgreSQLレプリケーション徹底紹介
NTT DATA OSS Professional Services
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
Ohyama Masanori
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
Masahiko Sawada
分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれ
Kumazaki Hiroki
Apache Sparkの基本と最新バージョン3.2のアップデート(Open Source Conference 2021 Online/Fukuoka ...
Apache Sparkの基本と最新バージョン3.2のアップデート(Open Source Conference 2021 Online/Fukuoka ...
NTT DATA Technology & Innovation
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
Masahiko Sawada
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05)
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05)
NTT DATA Technology & Innovation
超実践 Cloud Spanner 設計講座
超実践 Cloud Spanner 設計講座
Samir Hammoudi
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
Yahoo!デベロッパーネットワーク
Hadoop -NameNode HAの仕組み-
Hadoop -NameNode HAの仕組み-
Yuki Gonda
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!! (PostgreSQL Conference Japan 2020講演資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!! (PostgreSQL Conference Japan 2020講演資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Was ist angesagt?
(20)
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Apache Kafka 0.11 の Exactly Once Semantics
Raft
Raft
Vacuum徹底解説
Vacuum徹底解説
アプリ開発者、DB 管理者視点での Cloud Spanner 活用方法 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & App...
アプリ開発者、DB 管理者視点での Cloud Spanner 活用方法 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & App...
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
[GKE & Spanner 勉強会] Cloud Spanner の技術概要
PostgreSQLのバグとの付き合い方 ~バグの調査からコミュニティへの報告、修正パッチ投稿まで~(PostgreSQL Conference Japa...
PostgreSQLのバグとの付き合い方 ~バグの調査からコミュニティへの報告、修正パッチ投稿まで~(PostgreSQL Conference Japa...
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
C34 ニッチだけど、社会インフラを支えるデータベース、HiRDB ~HiRDBを選ぶ人、選ばない人、その選択基準とは~ by Taichi Ishikawa
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
ポスト・ラムダアーキテクチャの切り札? Apache Hudi(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
PostgreSQLレプリケーション徹底紹介
PostgreSQLレプリケーション徹底紹介
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
監査要件を有するシステムに対する PostgreSQL 導入の課題と可能性
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
アーキテクチャから理解するPostgreSQLのレプリケーション
分散システムについて語らせてくれ
分散システムについて語らせてくれ
Apache Sparkの基本と最新バージョン3.2のアップデート(Open Source Conference 2021 Online/Fukuoka ...
Apache Sparkの基本と最新バージョン3.2のアップデート(Open Source Conference 2021 Online/Fukuoka ...
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05)
大規模データ活用向けストレージレイヤソフトのこれまでとこれから(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05)
超実践 Cloud Spanner 設計講座
超実践 Cloud Spanner 設計講座
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
At least onceってぶっちゃけ問題の先送りだったよね #kafkajp
Hadoop -NameNode HAの仕組み-
Hadoop -NameNode HAの仕組み-
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!! (PostgreSQL Conference Japan 2020講演資料)
押さえておきたい、PostgreSQL 13 の新機能!! (PostgreSQL Conference Japan 2020講演資料)
Ähnlich wie [D34] Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? ~ 高いスケーラビリティを誇る日立国産DBMS「HiRDB」のクラスタ技術 ~ by Akito Wakisaka
[db tech showcase Tokyo 2014] D15:日立ストレージと国産DBMS HiRDBで実現する『ワンランク上』のディザスタリカバリ...
[db tech showcase Tokyo 2014] D15:日立ストレージと国産DBMS HiRDBで実現する『ワンランク上』のディザスタリカバリ...
Insight Technology, Inc.
[C32] 正確でスピーディーな決断を促す、日立の高速データアクセス基盤~性能検証事例と活用効果~ by Taichi Ishikawa
[C32] 正確でスピーディーな決断を促す、日立の高速データアクセス基盤~性能検証事例と活用効果~ by Taichi Ishikawa
Insight Technology, Inc.
C22 スプリットブレインになっても一貫性を保証するインメモリデータグリッド製品 by Taichi Umeda
C22 スプリットブレインになっても一貫性を保証するインメモリデータグリッド製品 by Taichi Umeda
Insight Technology, Inc.
D23 SSDで挑むOracle超高速化と信頼性の両立 by Yuu Morinaka
D23 SSDで挑むOracle超高速化と信頼性の両立 by Yuu Morinaka
Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2014] B33: 超高速データベースエンジンでのビッグデータ分析活用事例 by 株式会社日立製作所 ...
[db tech showcase Tokyo 2014] B33: 超高速データベースエンジンでのビッグデータ分析活用事例 by 株式会社日立製作所 ...
Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
Insight Technology, Inc.
オープンソースのトレンドとビジネス活用2014 〜メリットと安心・安全に活用するポイント〜
オープンソースのトレンドとビジネス活用2014 〜メリットと安心・安全に活用するポイント〜
ThinkIT_impress
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
Insight Technology, Inc.
IDCFクラウドセミナー RDB活用
IDCFクラウドセミナー RDB活用
IDC Frontier
マルチビッグデータの活用を支える DWHの作り方
マルチビッグデータの活用を支える DWHの作り方
Yahoo!デベロッパーネットワーク
D24 ビックデータへの苦難と、国産データベースの挑戦 自社従来比100倍の性能に挑む、超高速データベースエンジンHitachi Advanced Dat...
D24 ビックデータへの苦難と、国産データベースの挑戦 自社従来比100倍の性能に挑む、超高速データベースエンジンHitachi Advanced Dat...
Insight Technology, Inc.
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
DataWorks Summit
Cloud impact on IT industry (in Japanese)
Cloud impact on IT industry (in Japanese)
shojiro-tanaka
実話!実はIDCFクラウドって◯◯なんです
実話!実はIDCFクラウドって◯◯なんです
IDC Frontier
[C14] 超高速データベースエンジンを用いたTPC-Hベンチマーク100TBクラス世界初登録への挑戦 by Shinji Fujiwara
[C14] 超高速データベースエンジンを用いたTPC-Hベンチマーク100TBクラス世界初登録への挑戦 by Shinji Fujiwara
Insight Technology, Inc.
[B15] HiRDBのSQL実行プランはどのように決定しているのか?by Masaaki Narita
[B15] HiRDBのSQL実行プランはどのように決定しているのか?by Masaaki Narita
Insight Technology, Inc.
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
griddb
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
Insight Technology, Inc.
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo!デベロッパーネットワーク
[D24] あなたのビジネスを変えるInfiniDBケーススタディ by Toshihide Hanatani
[D24] あなたのビジネスを変えるInfiniDBケーススタディ by Toshihide Hanatani
Insight Technology, Inc.
Ähnlich wie [D34] Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? ~ 高いスケーラビリティを誇る日立国産DBMS「HiRDB」のクラスタ技術 ~ by Akito Wakisaka
(20)
[db tech showcase Tokyo 2014] D15:日立ストレージと国産DBMS HiRDBで実現する『ワンランク上』のディザスタリカバリ...
[db tech showcase Tokyo 2014] D15:日立ストレージと国産DBMS HiRDBで実現する『ワンランク上』のディザスタリカバリ...
[C32] 正確でスピーディーな決断を促す、日立の高速データアクセス基盤~性能検証事例と活用効果~ by Taichi Ishikawa
[C32] 正確でスピーディーな決断を促す、日立の高速データアクセス基盤~性能検証事例と活用効果~ by Taichi Ishikawa
C22 スプリットブレインになっても一貫性を保証するインメモリデータグリッド製品 by Taichi Umeda
C22 スプリットブレインになっても一貫性を保証するインメモリデータグリッド製品 by Taichi Umeda
D23 SSDで挑むOracle超高速化と信頼性の両立 by Yuu Morinaka
D23 SSDで挑むOracle超高速化と信頼性の両立 by Yuu Morinaka
[db tech showcase Tokyo 2014] B33: 超高速データベースエンジンでのビッグデータ分析活用事例 by 株式会社日立製作所 ...
[db tech showcase Tokyo 2014] B33: 超高速データベースエンジンでのビッグデータ分析活用事例 by 株式会社日立製作所 ...
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
オープンソースのトレンドとビジネス活用2014 〜メリットと安心・安全に活用するポイント〜
オープンソースのトレンドとビジネス活用2014 〜メリットと安心・安全に活用するポイント〜
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
IDCFクラウドセミナー RDB活用
IDCFクラウドセミナー RDB活用
マルチビッグデータの活用を支える DWHの作り方
マルチビッグデータの活用を支える DWHの作り方
D24 ビックデータへの苦難と、国産データベースの挑戦 自社従来比100倍の性能に挑む、超高速データベースエンジンHitachi Advanced Dat...
D24 ビックデータへの苦難と、国産データベースの挑戦 自社従来比100倍の性能に挑む、超高速データベースエンジンHitachi Advanced Dat...
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Beginner must-see! A future that can be opened by learning Hadoop
Cloud impact on IT industry (in Japanese)
Cloud impact on IT industry (in Japanese)
実話!実はIDCFクラウドって◯◯なんです
実話!実はIDCFクラウドって◯◯なんです
[C14] 超高速データベースエンジンを用いたTPC-Hベンチマーク100TBクラス世界初登録への挑戦 by Shinji Fujiwara
[C14] 超高速データベースエンジンを用いたTPC-Hベンチマーク100TBクラス世界初登録への挑戦 by Shinji Fujiwara
[B15] HiRDBのSQL実行プランはどのように決定しているのか?by Masaaki Narita
[B15] HiRDBのSQL実行プランはどのように決定しているのか?by Masaaki Narita
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
ビッグIoTデータに対応したデータベース GridDB
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
[D24] あなたのビジネスを変えるInfiniDBケーススタディ by Toshihide Hanatani
[D24] あなたのビジネスを変えるInfiniDBケーススタディ by Toshihide Hanatani
Mehr von Insight Technology, Inc.
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Insight Technology, Inc.
Docker and the Oracle Database
Docker and the Oracle Database
Insight Technology, Inc.
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Insight Technology, Inc.
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
Insight Technology, Inc.
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
Insight Technology, Inc.
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Insight Technology, Inc.
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
Insight Technology, Inc.
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
Insight Technology, Inc.
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
Insight Technology, Inc.
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
Insight Technology, Inc.
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
Insight Technology, Inc.
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
Insight Technology, Inc.
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
Insight Technology, Inc.
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
Insight Technology, Inc.
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
Insight Technology, Inc.
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
Insight Technology, Inc.
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Adam)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Adam)
Insight Technology, Inc.
Mehr von Insight Technology, Inc.
(20)
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Docker and the Oracle Database
Docker and the Oracle Database
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Adam)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Adam)
Kürzlich hochgeladen
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
Toru Tamaki
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Toru Tamaki
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
danielhu54
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Yuma Ohgami
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
Toru Tamaki
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
sugiuralab
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
Ryo Sasaki
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
iPride Co., Ltd.
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
taisei2219
Kürzlich hochgeladen
(9)
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
[D34] Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? ~ 高いスケーラビリティを誇る日立国産DBMS「HiRDB」のクラスタ技術 ~ by Akito Wakisaka
1.
Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? ~ 高いスケーラビリティを誇る日立国産DBMS「HiRDB」のクラスタ技術
~ 2013/11/15 株式会社 日立製作所 情報・通信システム社 ITプラットフォーム事業本部 開発統括本部 ソフトウェア開発本部 DB設計部 脇坂 彰人(わきざか あきと) © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved.
2.
技術が支えるビジネスの価値創出 教育 行政 健康/医療 製造/流通 情報活用がリードする 金融 ビジネスと社会 ビッグデータ利活用 高信頼クラウド Hadoop Hitachi Advanced Data Binder※ 水 交通 エネルギー スマート情報 セキュリティ ストリーム データ処理 インメモリ データグリッド 並列DBMS ※『内閣府の最先端研究開発支援プログラム「超巨大データベース 時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジン を核とする戦略的社会サービスの実証・評価」(中心研究者:喜連 川 東大教授/国立情報学研究所所長)の成果を利用』 ©
Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 1
3.
Contents 1.HiRDBは、「Shared Nothing」 2.Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? 3.Active-Activeクラスタの実力は? ©
Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 2
4.
1.HiRDBは、「Shared Nothing」 © Hitachi,
Ltd. 2013. All rights reserved. 3
5.
Shared Nothingは、データベースを分割し、 DBサーバが重複なく割り当てられたデータを 独立に処理するアーキテクチャ ■Shared Nothing 並列処理 ■Shared
Disk DBサーバ DBサーバ ストレージ ストレージ パーティション(分割)表 完全独立 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 4
6.
Shared Nothingアーキテクチャ □DBをアクセスするBES(*2)が、分割されたデータを独立に処理する。 □FES(*1)がSQLを振り分け、業務APにデータの所在を意識させない。 完全独立 業務AP APサーバ FES 1 FES
2 FES n DBサーバ BES 1 業務APは、 データの所在を意識しない ・データの所在位置はFESで自動認識。 ・BESが受け持つデータを並列に処理。 ・BESの処理結果をFESが纏めて返却。 BES m BES 2 排他プール DBバッファ DBアクセスに必要なリソー スが独立し、競合が無い ストレージ FES *1 : SQL受付サーバ (Front End Server) BES パーティション (分割)表 *2 : DBアクセスサーバ (Back End Server) 更新ログ © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 5
7.
2. Shared Nothingなのに、 Active-Activeクラスタ? ©
Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 6
8.
DBサーバの障害に備えるために 欠かせないクラスタ構成 切り換え 障害 DBサーバ ストレージ Shared Nothingで 構築するクラスタ構成は? © Hitachi,
Ltd. 2013. All rights reserved. 7
9.
稼動中サーバごとに待機サーバを用意する Active-Stanbyでのクラスタ構成 投資リソースを活用したい 障害 DBサーバ クラウド、従量課金 ストレージ パーティション(分割)表 © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved. 8
10.
Active-Activeクラスタは どうなの? © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved. 9
11.
障害サーバの処理を稼動中サーバで引き継ぐ Active-Activeでもクラスタ構成 □障害サーバが担当していたデータを,他の稼働中サーバが分担する ■Shared Nothing 障害サーバに割り当てられて いたデータの処理を引き継ぐ 投資リソースの 有効活用 ■Shared Disk 障害 縮退 DBサーバ 障害 ストレージ DBサーバ ストレージ パーティション(分割)表 ©
Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 10
12.
Shared Nothingなのに、 Active-Activeクラスタ? □ 完全独立しているのに、障害サーバの処理をどう引き継ぐの? □
複数サーバの障害に対応はどうやるの? 障害 DBサーバ ストレージ パーティション(分割)表 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 11
13.
Active-Activeクラスタ構成 □BES単位で、稼動中サーバに切り替えて業務を継続。 □あらかじめ複数のBESを配置し、複数の稼働中サーバに負荷を 分散できる。 通常運用時 障害発生時 DBサーバ 1 DBサーバ 2 DBサーバ
3 BES1 BES3 BES5 BES1 BES3 BES5 BES2 BES4 BES6 BES2 BES4 BES6 BES1 BES2 DBサーバ 1 障害 DBサーバ 2 DBサーバ 3 DB及びシステムログ 引継ぎ&継続使用 BES単位で 切り替え(移動) ⇒分散引継ぎ DBサーバ2、DBサーバ3で 処理を分散して引き継ぐ。 サーバ間の負荷は平準化。 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 12
14.
2台目もダウンしたら? 通常運用時 障害発生時 DBサーバ 1 DBサーバ 2 DBサーバ
3 BES1 BES3 BES5 BES1 BES3 BES5 BES2 BES4 BES6 BES2 BES4 BES6 BES1 BES2 DBサーバ 1 障害 DBサーバ 2 DBサーバ 3 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 13
15.
複数サーバでの障害発生にも対応 □多点障害でも、第2、第3の稼動中のDBサーバに処理を 引き継げる。 1台目の障害発生時 さらに2台目の障害発生時 DBサーバ 1 DBサーバ 2 DBサーバ
3 BES1 BES3 BES5 BES3 BES5 BES2 BES4 BES6 BES4 BES6 BES1 BES2 BES1 BES2 障害 DBサーバ 1 DBサーバ 2 DBサーバ 3 BES3 BES4 BES1 DBサーバ2の障害発生時は、 DBサーバ3で処理を引き継ぐ。 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 14
16.
Active-Activeクラスタ構成を実現するからくり FES 1 FES 2 BES
1 BES 1 BES 1 FES 3 BES 3 BES 3 BES 3 BES 2 BES 2 BES 2 DBバッファ 1 関東 BES 5 BES 5 BES 5 BES 4 BES 4 BES 4 DBバッファ 2 東日本 BES 6 BES 6 BES 6 DBバッファ 3 関西 4 西日本 5 中部 6 海外 DBAREA1 DBAREA2 DBAREA3 DBAREA4 DBAREA5 DBAREA6 1 関東 2 東日本 3 関西 4 西日本 5 中部 6 海外 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 15
17.
障害が発生したら? FES 1 FES 2 障害
BES 1 FES 3 BES 3 BES 3 BES 3 BES 1 BES 1 BES 2 BES 2 BES 2 DBバッファ 1 関東 BES 5 BES 5 BES 5 BES 4 BES 4 BES 4 DBバッファ 2 東日本 BES 6 BES 6 BES 6 DBバッファ 3 関西 4 西日本 5 中部 6 海外 DBAREA1 DBAREA2 DBAREA3 DBAREA4 DBAREA5 DBAREA6 1 関東 2 東日本 3 関西 4 西日本 5 中部 6 海外 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 16
18.
稼動中サーバのリソースを有効活用 切り替え完了まで キューイング FES 1 FES 2 FES
3 □自動でアクセス先を切り替え □不足したプロセスは追加起動 待機中プロセスが 担当データを 成り変わって処理 障害 BES 1 BES 3 BES 3 BES 1 BES 1 BES 1 BES 2 BES 2 BES 2 DBバッファ 1 関東 BES 5 BES 5 BES 2 BES 4 BES 4 BES 1 DBバッファ 2 東日本 3 関西 BES 6 BES 6 BES 2 DBバッファ 4 西日本 1 関東 5 中部 6 海外 2 東日本 DBAREA1 DBAREA2 DBAREA3 DBAREA4 1 関東 2 東日本 3 関西 4 西日本 DBバッファなどの DBAREA5 DBAREA6 リソースを共有 5 中部 6 海外 □DBバッファの占有もできます © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 17
19.
Active-Activeクラスタの切り替え先制御 □日立のクラスタソフトウェア HAモニタ※と連携して、 Active-Activeクラスタを開発しました □切り替え可能なサーバの情報を連携し、担当データの切り替え先を 制御 DBサーバ 1 障害 DBサーバ
2 DBサーバ 3 BES3 BES5 BES2 BES4 BES6 BES* BES1 BES2 BES* BES* BES* BES* BES* BES* BES* BES* BES* HAモニタ どのサーバの 受け入れも可能 BES1 HAモニタ BES3の 切り替えを指示 HAモニタ ※Microsoft Failover ClusterやHP Serviceguardなどと組みあわせるには、HA Toolkit Extensionを使います。 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 18
20.
3.Active-Activeクラスタの実力は? © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved. 19
21.
切り替え時間ってどれくらい? © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved. 20
22.
数秒です! デモでご体感ください。 © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved. 21
23.
Active-Activeクラスタ デモンストレーション □ 数秒オーダでの切り替え □
多重障害への対応 稼働中サーバに負荷分散し、 安定した業務継続 切り替え中でも新規 トランザクションを受付可能 障害 DBサーバ1 DBサーバ2 DBサーバ3 数秒オーダで 切り替え 3台で稼動 2台で稼動 全面ダウン 期間ゼロ DBサーバ CPU利用率 DBサーバ全体スループット © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 22
24.
デモンストレーションで 数秒オーダの切り替えの様子を ご覧ください。 © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved. 23
25.
数秒での切り替えのからくり □『検知・引継ぎ・回復』の3つのポイントの高速化で、 数秒オーダでの切り替えを実現。 切替元 (a)素早く検知 切替先 (b)素早く引継ぎ 障害 HiRDB HA モニタ HA モニタ Alive監視 HiRDB (c)素早く回復 フェイルオーバ時間 ※1 Active-Active HiRDB
Version 7 HA Booster Pack HA Booster Pack ▼障害検知 DB ▼リソース切り替え ログ 数秒オーダ 時間 ▼トランザクション決着 ▼DB回復 ▼回復準備 ※2 ※1:障害発生~新規トランザクション受付開始までの時間。 ※2:トランザクション決着時間はシステムログ量に依存。 ※ HAモニタ、HA Booster Pack : クラスタウェア © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 24
26.
(a)素早く障害を検知する □マシンダウン □OSパニック □HiRDBダウン クラスタウェア間でのAlive監視による検知 HA Booster Packでの通知による瞬時検知 HiRDB自らの申告によるゼロ秒検知 切替元 マシンダウン 切替先 監視 HiRDB HiRDB障害 HiRDBスローダウン OSパニック HA モニタ 申告 Alive監視 HA モニタ HiRDB 監視 Time Stamp HA
Booster Pack HA Booster Pack 通知 ・切替元のマシンダウンを、 切替先からのハートビートで検知。 ・切替先から切替元のマシンをリセット。 DB HiRDBのスローダウンを、生存監視 機能(Time Stampの定期更新/定期参照)に より、HAモニタが検知。 ログ © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 25
27.
(b)素早くリソースを引き継ぐ □共有ディスクの数に依存しない、短時間でのディスク引継ぎ: ①HA Booster PackがHiRDBのI/Oに介在し、 切替元からのアクセスのみを許可。 ②障害発生時、アクセス制御の変更のみで引継ぎを実現。 切替元 切替先 HA モニタ HA モニタ HiRDB HiRDB HA
Booster Pack HA Booster Pack ・・・ ・・・ ①I/O介在での アクセス制御 常時オンライン (活性)状態 DB DB ログ DB ログ DB ログ ログ © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 26
28.
(b)素早くリソースを引き継ぐ □共有ディスクの数に依存しない、短時間でのディスク引継ぎ: ①HA Booster PackがHiRDBのI/Oに介在し、 切替元からのアクセスのみを許可。 ②障害発生時、アクセス制御の変更のみで引継ぎを実現。 切替元 切替先 HA モニタ HA モニタ HA
Booster Packあり HA Booster Packなし HiRDB ディスク ・・・ 切 替 時 間 アクセス 許可 切替先 ディスク アクセス 拒否 共有ディスク数 切替元 HA Booster Pack 活性化 活性化 切 替 時 間 非活性化 シ ー ケ ン シ ャ ル 処 理 HiRDB HA Booster Pack 一 括 処 理 ・・・ ②アクセス制御 の変更(引継ぎ) DB DB ログ DB ログ DB ログ 共有ディスク数 ログ © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 27
29.
(c)素早くHiRDBを回復させる □高速DB回復&稼動中のリソースの利用で早期サービス再開 - 高速DB回復 ①ディスク毎の並列DB回復 ②新規トランザクションの早期受付開始 - 稼動中のリソースの利用
③DB処理プロセスの成り代わり □Active-ActiveクラスタではDB回復を稼動中サーバに分散して実施 BES3 BES4 切替指示 BES1 回復準備 ②新規トランザクションの 早期受付開始 BES4 HAモニタ ①ディスク毎の HiRDB並列DB回復 BES3 切替先 稼働中 BES1 DB回復 稼動中HiRDBへの HA Booster Pack DB回復 (ディスク1) ③DB処理プロセスの 成り代わり DB回復 (ディスク2) 時間 切替指示 BES6 HiRDB BES5 BES6 BES2 回復準備 稼働中 DB回復 BES2 HAモニタ BES5 切り替え DB回復 (ディスク3) DB回復 (ディスク4) 時間 HA Booster Pack DB回復 トランザクションの 決着 回復トランザクション 新規トランザクション 稼働中のトランザクション © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 28
30.
システムのSLAを維持する □切り換えタイミングで割り当てCPUを活性化し、SLAを維持する 障害サーバの担当データの処理性能を 確保するためにCPUを活性化 CPU CPU CPU DBサーバ 1 CPU CPU CPU DBサーバ 2 CPU DBサーバ
3 BES1 BES3 BES5 BES2 BES4 BES6 BES1 CPU BES2 障害 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 29
31.
Shared Nothingなのに、 Active-Activeクラスタ? □通常運用時、各DBサーバが担当データを独立に処理。 □障害発生時、障害サーバの担当データを稼動中のサーバが引き継ぐ。 □独立しているのに、オンデマンドにシェアするActive-Activeクラスタ。 通常運用時 障害発生時 DBサーバ 1 DBサーバ
2 DBサーバ 3 BES1 BES3 BES5 BES1 BES3 BES5 BES2 BES4 BES6 BES2 BES4 BES6 BES1 BES2 DBサーバ 1 障害 DBサーバ 2 DBサーバ 3 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 30
32.
いかがでしたでしょうか? 『Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ?』 Shared Nothingアーキテクチャでの Active-Activeクラスタのからくりを ご紹介しました。 ©
Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 31
33.
これからも Made in Japan
DBMS, 極めていきます。 を 今後も、日立のデータベースに ご期待ください。 HiRDB:Highly Scalable Relational DataBase © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 32
34.
END Shared Nothingなのに、Active-Activeクラスタ? ~ 高いスケーラビリティを誇る日立国産DBMS「HiRDB」のクラスタ技術
~ 2013/11/15 株式会社 日立製作所 情報・通信システム社 ITプラットフォーム事業本部 開発統括本部 ソフトウェア開発本部 DB設計部 脇坂 彰人 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 33
35.
他社所有名称等に関する表示 ・ ・ ・ ・ ・ 製品の内容・仕様は、改良のために予告なしに変更する場合があります。 Hadoop は,Apache Software
Foundationの商標です。 Microsoftは,米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。 HP Serviceguardは,Hewlett-Packard Development Company, L.P.の商品名称です。 本資料に記載の会社名,製品名は,それぞれの会社の商標もしくは登録商標です。 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 34
36.
37.
38.
付録 © Hitachi, Ltd.
2013. All rights reserved.
39.
日付と支店番号でDBを分割した例 □月単位に支店グループを2次元分割 □独立したBESで並列に処理 関東 集計業務 関西 集計業務 その他 集計業務 BES 1 BES 2 BES
3 空間軸での 分割 支店売上管理表 第1次元 分割列 第2次元 分割列 <関東地区> <関西地区> <その他地区> 支店番号 ~1999 支店番号 2000~2999 2011-07-30 関東 東京 1001 DBAREA1 DBAREA2 DBAREA3 2011-07-30 関西 大阪 2001 関東07 関西07 他07 ・ ・ 2011-08-30 関東 横浜 1010 DBAREA4 DBAREA5 DBAREA6 2011-08-30 東北 仙台 4001 関東08 関西08 他08 ・ ・ 2011-09-30 関東 東京 1001 DBAREA7 DBAREA8 DBAREA9 2011-09-30 関西 神戸 2015 関東09 関西09 他09 時間軸での 分割 支店番号 3000~ 日付 地区 支店 支店番号 売上 ・・・ <7月> 2011-07-30 九州 福岡 3010 <8月> 2011-08-30 関西 京都 2008 一定期間保管 <9月> ・ ・ © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 38
40.
DB格納領域の簡単なローテーション運用 □DBの格納領域を、月次で簡単に再利用。 ■従来の運用 DB格納領域の 削除・追加が大変 <7月> <10月> ローテーション運用を容易にす る『月別ハッシュ分割』の利用 関東10 DBAREA1 <9月> 月別 ハッシュ 分割 関西07 他07 DBAREA4 DBAREA5 DBAREA6 関東08 関西08 他08 DBAREA7 DBAREA8 DBAREA9 関東09 <8月> DBAREA3 関東07 <7月> DBAREA2 関西09 他09 <7月>⇒<10月> <8月> <9月> <10月> <関東地区> <関西地区> <その他地区> 支店番号 ~1999 支店番号 2000~2999 支店番号 3000~ ©
Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 39
41.
今や、ストレージ仮想化技術で対処できる時代 □DB格納領域の見積もり、運用がどれだけ必要? 大変? ■従来の運用 ■ストレージ機能と連携した シン・プロビジョニングでの運用 DBAREA1 <関東地区> <関西地区>
<その他地区> 支店番号 ~1999 支店番号 2000~2999 支店番号 3000~ DBAREA1 DBAREA2 予備 DBAREA3 DBAREA3 予備 DBAREA2 最大 オンデマンド 仮想Vol(ディスク) ディスク追加 見積もり、設計が大変 ・データ増加を予測した見積もり設計。 ・それに伴う拡張・運用設計の立案。 ・DBエリアのパンク回避のための余裕値設計。 監視、運用が大変 ・個々のDBエリアの監視。 ・ディスク追加によるDBエリア拡張。 ストレージ プール HDD ・仮想ディスクに最大サイズでDB エリアを確保でき、DB容量設計 が容易。 ・DBエリアの自動拡張に伴い、 オンデマンドでストレージを割り 当てられる。 ・ストレージプール全体で枯渇 監視でき、監視、拡張運用が容易。 ストレージプールを活用した 資源共有により負担を軽減 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 40
42.
マスタ表の効率的な共有アクセス □マスタ系データの配置は? 関東 集計業務 関西 集計業務 その他 集計業務 FES 1 FES 2 FES
3 APサーバ BES 1 DBサーバ DBバッファ マスタ 関東 BES 2 DBバッファ マスタ 関西 商品マスタ ・全BESから参照できる表属性。 ・各BESのバッファで独立して参照できる。 ・複数のBESから参照する場合でも、 BES間での通信はおこなわない。 BES 3 DBバッファ マスタ その他 特定BESへのアクセス 集中を回避できる DBAREA10 ストレージ 全BESから参照できる 『共用表』属性を利用 共用表属性 DBAREA1 DBAREA2 DBAREA3 関東 関西 他 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 41
43.
じゃあ、「共用表」を更新したら、どうする? □更新要求をFESが受け、全BESに配布。バッファを更新。 □受け持ちBESだけがストレージ上のデータを更新。 関東 集計業務 関西 集計業務 その他 集計業務 FES 1 FES 2 FES
3 BES 1 更新 BES 2 BES 3 APサーバ 受け持ちBES DBサーバ DBバッファ マスタ 関東 DBバッファ マスタ 関西 DBバッファ その他 DBAREA10 ストレージ 商品マスタ 共用表属性 DBAREA1 DBAREA2 DBAREA3 関東 関西 マスタ DBサーバの独立性を 確保する ・共用表の更新要求を全BESに配布。 ・バッファヒットしない場合はストレージから 読み込んでバッファを更新。 ・受け持ちBESだけがストレージ上の データを更新。 ・更新ログは全BESで出力。 他 © Hitachi, Ltd. 2013. All rights reserved. 42
Jetzt herunterladen