SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 30
Downloaden Sie, um offline zu lesen
ビックデータ/クラウドデータ連携自由自在
~オンプレミスからクラウドへ!~
~クラウドからクラウドへ!~
プロダクトコンサルティング事業部
森田 俊哉
データベースもクラウドへ…?
Private Cloud
Public Cloud
Hybrid Cloud
クラウドファースト
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
 8割の企業が新規システムの構築時にクラウドを検討、クラウドファーストの浸透が顕著に
 セキュリティに対する不安やクラウドの移行・運用コストが利用障壁に
出典:MM総研「国内クラウドサービス需要動向(2014年版) http://www.m2ri.jp/newsreleases/main.php?id=010120141104500
0
5,000
10,000
15,000
20,000
2013年度 2014年度 2015年度 2016年度 2017年度 2018年度
国内クラウドサービス市場規模 実績・予測
プライベートクラウド(ホステッド/オンプレミス/コミュニティ)
パブリッククラウド(SaaS/IaaS/PaaS)16.0%
13.6%
10.9%
37.6%
21.9%
新規システム構築方法
原則的にクラウド事業者のプライベートクラウド
原則的に自社資産のプライベートクラウド
原則的にパブリッククラウド
クラウドとオンプレミスのメリットを勘案し、最適な方法で
原則的にオンプレミス(非クラウド環境)
データベースもクラウドへ!
 8割の企業が新規システムの構築時にクラウドを検討、クラウドファーストの浸透が顕著に
 セキュリティに対する不安やクラウドの移行・運用コストが利用障壁に
データベース基盤におけるクラウド活用
5
リモートバックアップ
の配置先に活用
基幹系・業務系システム
として活用
オンプレミス環境の
災害環境として活用
開発環境
検証環境
テスト環境
として活用情報系(BI/DWH)
として活用
Private Cloud Public CloudHybrid Cloud
データベースに対するクラウド活用についても、IBM/Amazon/MSによる積極的な
データベースサービス展開もあり下記のような用途でのクラウド活用事例が増加中
オンプレ・クラウド間のデータ連携がキーになる
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
34.3%
41.0%
47.5%
16.6%
21.4%
29.0%
複数データセンター間での柔軟なリソース増強
(スケールアウト)
複数データセンター間での
データ移行・バックアップ・VM移設
データセンター内での柔軟なリソース増強
(スケールアップ・スケールアウト)
データセンターに必要と考える機能
クラウド非推進企業
クラウド推進企業
出典「ITR:クラウド/ICTアウトソーシング同行調査2012」
複数データセンター間での
データ移行・バックアップ・VM移設
オンプレ←→クラウド←→クラウド
データ連携…?
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
1.スタンバイ方式
(Physical Replication)
データベース単位でのデータ連携(データブロック反映)
2.レプリケーション方式
(Logical Replication)
スキーマ/テーブル単位でのデータ連携(SQL反映)
Oracle DataGuard
Dbvisit Standby
01. Description of the contents
データ連携方式
Oracle GoldenGate
Attunity Replicate
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
データベースデータ連携(データ同期)~1
Source DB Target DB
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
初期同期
(COPY)
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Source DB Target DB
Change
Data
Capture
トランザクションログ
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
Change
Data
Apply
データベースデータ連携(データ同期)~2
INSERT
UPDATE
DELETE
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
1.スタンバイ方式
(Physical Replication)
データベース単位でのデータ連携(データブロック反映)
2.レプリケーション方式
(Logical Replication)
スキーマ/テーブル単位でのデータ連携(SQL反映)
Oracle DataGuard
Dbvisit Standby
01. Description of the contents
データ連携方式
Oracle GoldenGate
Attunity Replicate
データ連携方式比較
スタンバイ方式
Physical Replication
ロジカルレプリケーション方式
Logical Replication
プロダクト
Oracle DataGuard
Dbvisit Standby
Oracle GoldenGate
Attunity Replicate
データ連携単位 DB Schema / TABLE
データ連携アーキテクチャ LOG Apply SQL Apply
転送タイミング
即時~数秒*1 / LOG転送時
(自動)
即時
(自動)
データ連携先利用 検索不可(検索可*1)
検索可
更新可
データベース構成 同一 不問
異種・異バージョン
データベース連携
*1) Active Data Guardの場合
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Source DB Target DB
Change
Data
Capture
トランザクションログ
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
データベースデータ連携(Logical Replication)
Change
Data
Apply
INSERT
UPDATE
DELETE
INSERT
UPDATE
DELETE
SQL
トランザクションログって何…?
9
Oracle Database の処理(更新)
Client Oracle Database
REDO LogsControlfileData File
Server
SGA
LGWRCKPTSMON PMON DBWn
REDO LOG BufferDatabase BufferShared Pool
SQL解析情報
SQL実行計画
A
SELECT COLA FROM TABA
データ
ディクショナリ
更新履歴
A→B
データベースで行われた変更履歴
(DML,DDL処理)を格納
障害からの復旧に使用
UPDATE TABA SET COLA=‘B’
COMMIT
B A
A
AB
OracleのLOGMinerを使って
REDOログを覗いてみる
 REDOログと関連するデータ・ディクショナリに直接アクセス
 REDOログは、データベース上で実行されるすべてのアクティビティの完全な記録。
 データ・ディクショナリは、内部オブジェクト識別子およびタイプを外部名とデータ形式へ変換する際に使用されます。
 LogMinerはデータベースで実行される各論理操作を動的なビュー
V$LOGMNR_CONTENTSに提供
 各行には、変更のロールバックに使用できるSQL UNDO文と、元の操作が詳細に記述されているSQL REDO文が含まれます。
LOGMinerとは?
データ・ディクショナリ
REDOログ
V$LOGMNR_CONTENTS
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
 REDOログファイル分析のためのLogMinerを使用して情報を取得
V$LOGMNR_CONTENTS(Oracleマニュアルから一部抜粋)
Oracleの場合:REDOログファイルの内容
列 データ型 説明
SCN NUMBER データベースに変更が加えられた時点のシステム変更番号(SCN)
START_SCN NUMBER この変更を含むトランザクションが開始されたときのシステム変更番号(SCN)。
COMMITTED_DATA_ONLYオプションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の
起動時に選択された場合のみ有効、それ以外の場合はNULL。この列は、トランザ
クションの開始を含まない時間/SCN範囲に問合せが実行されると、NULLになるこ
ともある。
COMMIT_SCN NUMBER トランザクションのコミット時のシステム変更番号(SCN)。
COMMITTED_DATA_ONLYオプションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の
起動時に選択された場合のみ有効。
TIMESTAMP DATE データベースに変更が加えられた時点のタイムスタンプ
START_TIMESTAMP DATE この変更を含むトランザクションが開始されたときのタイムスタンプ。
COMMITTED_DATA_ONLYオプションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の
起動時に選択された場合のみ有効、それ以外の場合はNULL。この列は、トランザ
クションの開始を含まない時間/SCN範囲に問合せが実行されると、NULLになるこ
ともある。
COMMIT_TIMESTAMP DATE トランザクションのコミット時のタイムスタンプ。COMMITTED_DATA_ONLYオ
プションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の起動時に選択された場合のみ有
効。
USERNAME VARCHAR2(30) トランザクションを実行したユーザーの名前
OS_USERNAME VARCHAR2(4000) オペレーティング・システムのユーザー名
SQL_REDO VARCHAR2(4000) 再構成されたSQL文で、変更を実行した元のSQL文と同じ。
SQL_UNDO VARCHAR2(4000) 再構成されたSQL文で、変更を実行した元の文の結果を取り消すために使用できる。
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
SQL V$LOGMNR_CONTENTS / SQL_REDO
DELETE FROM EMP
WHERE EMPNO=7844;
delete from "SCOTT"."EMP"
where "EMPNO" = '7844' and "ENAME" = 'TURNER'
and "JOB" = 'SALESMAN' and "MGR" = '7698'
and "HIREDATE" = TO_DATE('81-09-08', 'RR-MM-DD')
and "SAL" = '1500' and "COMM" = '0' and "DEPTNO" = '30'
and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAN';
ROLLBACK;
insert into "SCOTT"."EMP“
("EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO")
values ('7844','TURNER','SALESMAN','7698',TO_DATE('81-09-08', 'RR-MM-
DD'),'1500','0','30');
UPDATE EMP
SET SAL=SAL*1.1
WHERE EMPNO=7844;
update "SCOTT"."EMP"
set "SAL" = '1650'
where "SAL" = '1500'
and ROWID = 'AAD8yAAEAAA+k7AAN';
DELETE FROM SALGRADE
WHERE GRADE=5;
delete from "SCOTT"."SALGRADE"
where "GRADE" = '5' and "LOSAL" = '3001' and "HISAL" = '9999‘
and ROWID = 'AAAD7dAAEAAAADMAAI';
ROLLBACK;
insert into "SCOTT"."SALGRADE"("GRADE","LOSAL","HISAL")
values ('5','3001','9999');
UPDATE SALGRADE
SET HISAL=20000
WHERE GRADE=5;
update "SCOTT"."SALGRADE" set "HISAL" = '20000‘
where "HISAL" = '9999‘
and ROWID = 'AAAD7dAAEAAAADMAAI';
V$LOGMNR_CONTENTSの内容
計算式は、固定値に変換されて生成
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
SQL V$LOGMNR_CONTENTS / SQL_REDO
DELTE FROM EMP
WHERE DEPTNO=20;
delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7566'
and “ENAME” = ‘JONES’ and "JOB" = 'MANAGER' and "MGR" = '7839'
and "HIREDATE" = TO_DATE('81-04-02', 'RR-MM-DD')
and "SAL" = '2975' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20'
and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAD';
delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7788'
and "ENAME" = 'SCOTT' and "JOB" = 'ANALYST' and "MGR" = '7566'
and "HIREDATE" = TO_DATE('87-04-19', 'RR-MM-DD')
and "SAL" = '3000' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20'
and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAE';
delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7876'
and "ENAME" = 'ADAMS' and "JOB" = 'CLERK' and "MGR" = '7788'
and "HIREDATE" = TO_DATE('87-05-23', 'RR-MM-DD')
and "SAL" = '1100' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20'
and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAF';
delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7902'
and "ENAME" = 'FORD' and "JOB“ = 'ANALYST' and "MGR" = '7566'
and "HIREDATE" = TO_DATE('81-12-03', 'RR-MM-DD')
and "SAL" = '3000' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20'
and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAG';
delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7369'
and "ENAME" = 'SMITH' and "JOB" = 'CLERK' and "MGR" = '7902'
and "HIREDATE" = TO_DATE('80-12-17', 'RR-MM-DD')
and "SAL" = '800' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20'
and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAH';
V$LOGMNR_CONTENTSの内容
SQL文が5レコード更新すると各レコード毎に更新するSQLが生成される
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
1.ソースデータベースのSQL文が2レコード更新した場合には、各レコード毎に
更新するSQLが生成
2.プライマリーキーの条件が付加されて生成
3.計算式は、固定値に変換されて生成
Oracleの場合:Logical replication SQL Apply
(Supplimental Logging)
Source DB Target DB
update PRICES
set PRICE = PRICE - (PRICE * .10)
where PRODUCT_CAT = ‘OLD_STOCK';
update PRICES
set PRICE = 10
where PROD_ID = 101;
update PRICES
set PRICE = 23
where PROD_ID = 102;
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
クラウド間データベース連携・移行
拠点-A
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
③災害対策
拠点-B
他社クラウド
②統合・複製
①移行・複製
ロジカルレプリケーションでオンプレミス・マルチクラウドをシームレスに連携
オンプレミス
デモの準備
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Source DB Target DB
Change
Data
Capture
トランザクションログ
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
SQL
Apply
データベースデータ連携(Logical Replication)
INSERT
UPDATE
DELETE
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Source DB Target DB
トランザクションログ
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
Attunity Replicateデータベースデータ連携
INSERT
UPDATE
DELETE
Attunity Replicateによる
マルチデータベースのデータ連携と移行
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Attunity Key Point!
1)異種DB間の移行・統合
2)N:Nの複雑な構成でも容易に統合
3)フル同期から差分同期までシームレス
4)DB側エージェントレス
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
Attunity Replicateサポートデータベース
LUW(Linux/Unix/Windows)
As same as Replication sources
Large DW Platforms
Actian Vector
Oracle Exadata
Microsoft PDW
HP Vertica
Pivottal Greenplum Database
Teradata
IBM Netezza
Amazon Redshift
LUW(Linux/Unix/Windows)
Saleforce
Any source with ODBC Client
Mainframe
DB2
IMS/DB
VSAM
IBM iSeries
DB2/400
HP NonStop
Enscribe ・SQL/MP
Replication Sources Replication Targets
On-Premises
Processor : 1 core
Memory : 1024MB
DEMO:
Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved
No TABLE NAME COUNT
1 CUSTOMER 30,000
2 DISTRICT 10
3 HISTORY 110,083
4 ITEM 100,000
5 NEW_ORDER 8,247
6 ORDER_LINE 1,095,136
7 ORDERS 109,427
8 STOCK 100,000
9 WAREHOUSE 1
182MB 1,552,904
db.t1.micro
Location : Tokyo
Region(ap-northeast-1a)
Processor : 1vCPU
Memory : 613MB
Virtual Server
Location : Tokyo2
Processor : 1 CORE
Memory : 1024MB
Service Plan : Basic
Location : Japan West
Performance Level :
S0(10 DTU)
オンプレ/クラウド、クラウド/クラウドの
データ連携を自由に!
[db tech showcase Sapporo 2015] B15:ビッグデータ/クラウドにデータ連携自由自在 (オンプレミス ↔ クラウド ↔ クラウド) by 株式会社インサイトテクノロジー 森田俊哉

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita
[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita
[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita
Insight Technology, Inc.
 

Andere mochten auch (18)

障害とオペミスに備える! ~Oracle Databaseのバックアップを考えよう~
障害とオペミスに備える! ~Oracle Databaseのバックアップを考えよう~障害とオペミスに備える! ~Oracle Databaseのバックアップを考えよう~
障害とオペミスに備える! ~Oracle Databaseのバックアップを考えよう~
 
[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita
[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita
[B31] LOGMinerってレプリケーションソフトで使われているけどどうなってる? by Toshiya Morita
 
DBA だってもっと効率化したい!〜最近の自動化事情とOracle Database〜
DBA だってもっと効率化したい!〜最近の自動化事情とOracle Database〜DBA だってもっと効率化したい!〜最近の自動化事情とOracle Database〜
DBA だってもっと効率化したい!〜最近の自動化事情とOracle Database〜
 
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
 
SQL Developerって必要ですか? 株式会社コーソル 河野 敏彦
SQL Developerって必要ですか? 株式会社コーソル 河野 敏彦SQL Developerって必要ですか? 株式会社コーソル 河野 敏彦
SQL Developerって必要ですか? 株式会社コーソル 河野 敏彦
 
監査ログをもっと身近に!〜統合監査のすすめ〜
監査ログをもっと身近に!〜統合監査のすすめ〜監査ログをもっと身近に!〜統合監査のすすめ〜
監査ログをもっと身近に!〜統合監査のすすめ〜
 
35歳でDBAになった私がデータベースを壊して学んだこと
35歳でDBAになった私がデータベースを壊して学んだこと35歳でDBAになった私がデータベースを壊して学んだこと
35歳でDBAになった私がデータベースを壊して学んだこと
 
おじさん二人が語る OOW デビューのススメ! Oracle OpenWorld 2016参加報告 [検閲版] 株式会社コーソル 杉本 篤信, 河野 敏彦
おじさん二人が語る OOW デビューのススメ! Oracle OpenWorld 2016参加報告 [検閲版] 株式会社コーソル 杉本 篤信, 河野 敏彦 おじさん二人が語る OOW デビューのススメ! Oracle OpenWorld 2016参加報告 [検閲版] 株式会社コーソル 杉本 篤信, 河野 敏彦
おじさん二人が語る OOW デビューのススメ! Oracle OpenWorld 2016参加報告 [検閲版] 株式会社コーソル 杉本 篤信, 河野 敏彦
 
バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い - Database Lounge Tokyo #2
バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い - Database Lounge Tokyo #2バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い - Database Lounge Tokyo #2
バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い - Database Lounge Tokyo #2
 
Dbvisit replicate: logical replication made easy
Dbvisit replicate: logical replication made easyDbvisit replicate: logical replication made easy
Dbvisit replicate: logical replication made easy
 
Oracle in-Memory Column Store for BI
Oracle in-Memory Column Store for BIOracle in-Memory Column Store for BI
Oracle in-Memory Column Store for BI
 
Standard Edition 2でも使えるOracle Database 12c Release 2オススメ新機能
Standard Edition 2でも使えるOracle Database 12c Release 2オススメ新機能Standard Edition 2でも使えるOracle Database 12c Release 2オススメ新機能
Standard Edition 2でも使えるOracle Database 12c Release 2オススメ新機能
 
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...
 
進化したのはサーバだけじゃない!〜DBA の毎日をもっと豊かにするユーティリティのすすめ〜
進化したのはサーバだけじゃない!〜DBA の毎日をもっと豊かにするユーティリティのすすめ〜進化したのはサーバだけじゃない!〜DBA の毎日をもっと豊かにするユーティリティのすすめ〜
進化したのはサーバだけじゃない!〜DBA の毎日をもっと豊かにするユーティリティのすすめ〜
 
Oracle SQL Developerを使い倒そう! 株式会社コーソル 守田 典男
Oracle SQL Developerを使い倒そう! 株式会社コーソル 守田 典男Oracle SQL Developerを使い倒そう! 株式会社コーソル 守田 典男
Oracle SQL Developerを使い倒そう! 株式会社コーソル 守田 典男
 
バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い
バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違いバックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い
バックアップと障害復旧から考えるOracle Database, MySQL, PostgreSQLの違い
 
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving Cars
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving CarsStudy: The Future of VR, AR and Self-Driving Cars
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving Cars
 
UX, ethnography and possibilities: for Libraries, Museums and Archives
UX, ethnography and possibilities: for Libraries, Museums and ArchivesUX, ethnography and possibilities: for Libraries, Museums and Archives
UX, ethnography and possibilities: for Libraries, Museums and Archives
 

Ähnlich wie [db tech showcase Sapporo 2015] B15:ビッグデータ/クラウドにデータ連携自由自在 (オンプレミス ↔ クラウド ↔ クラウド) by 株式会社インサイトテクノロジー 森田俊哉

トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)
トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)
トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)
Takahiro Inoue
 

Ähnlich wie [db tech showcase Sapporo 2015] B15:ビッグデータ/クラウドにデータ連携自由自在 (オンプレミス ↔ クラウド ↔ クラウド) by 株式会社インサイトテクノロジー 森田俊哉 (20)

JAWS DAYS 2018 | IoT時代におけるデバイスのファームウェアとクラウドのいい関係
JAWS DAYS 2018 | IoT時代におけるデバイスのファームウェアとクラウドのいい関係JAWS DAYS 2018 | IoT時代におけるデバイスのファームウェアとクラウドのいい関係
JAWS DAYS 2018 | IoT時代におけるデバイスのファームウェアとクラウドのいい関係
 
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストアdb tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
db tech showcase2016 - MySQLドキュメントストア
 
201312 scalr[oss] installation_idcf
201312 scalr[oss] installation_idcf201312 scalr[oss] installation_idcf
201312 scalr[oss] installation_idcf
 
SCALR OSS版のインストール手順のご紹介 20131204 01
SCALR OSS版のインストール手順のご紹介 20131204 01SCALR OSS版のインストール手順のご紹介 20131204 01
SCALR OSS版のインストール手順のご紹介 20131204 01
 
Data processing at spotify using scio
Data processing at spotify using scioData processing at spotify using scio
Data processing at spotify using scio
 
Movable type 6 Overview (2013.10.24)
Movable type 6 Overview (2013.10.24)Movable type 6 Overview (2013.10.24)
Movable type 6 Overview (2013.10.24)
 
SORACOM Technology Camp 2018 ベーシックトラック3 | 今日から始めるセンサーデータの可視化
SORACOM Technology Camp 2018 ベーシックトラック3 | 今日から始めるセンサーデータの可視化SORACOM Technology Camp 2018 ベーシックトラック3 | 今日から始めるセンサーデータの可視化
SORACOM Technology Camp 2018 ベーシックトラック3 | 今日から始めるセンサーデータの可視化
 
オラクルGO!話題の位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみる [Oracle Cloud Developer Day 2016]
オラクルGO!話題の位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみる [Oracle Cloud Developer Day 2016]オラクルGO!話題の位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみる [Oracle Cloud Developer Day 2016]
オラクルGO!話題の位置情報アプリをクラウドで簡単に作ってみる [Oracle Cloud Developer Day 2016]
 
RETEアルゴリズムを使いこなせ
RETEアルゴリズムを使いこなせRETEアルゴリズムを使いこなせ
RETEアルゴリズムを使いこなせ
 
[Cloud OnAir] 最新アップデート Google Cloud データ関連ソリューション 2020年5月14日 放送
[Cloud OnAir] 最新アップデート Google Cloud データ関連ソリューション 2020年5月14日 放送[Cloud OnAir] 最新アップデート Google Cloud データ関連ソリューション 2020年5月14日 放送
[Cloud OnAir] 最新アップデート Google Cloud データ関連ソリューション 2020年5月14日 放送
 
[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築
[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築
[Developers Summit 2018] Microsoft AIプラットフォームによるインテリジェント アプリケーションの構築
 
Architecting on Alibaba Cloud - Fundamentals - 2018
Architecting on Alibaba Cloud - Fundamentals - 2018Architecting on Alibaba Cloud - Fundamentals - 2018
Architecting on Alibaba Cloud - Fundamentals - 2018
 
AWS Summit Tokyo 2014_NTTデータセッション(前半:InfrastructureAsCode/ImmutableInfrastruc...
AWS Summit Tokyo 2014_NTTデータセッション(前半:InfrastructureAsCode/ImmutableInfrastruc...AWS Summit Tokyo 2014_NTTデータセッション(前半:InfrastructureAsCode/ImmutableInfrastruc...
AWS Summit Tokyo 2014_NTTデータセッション(前半:InfrastructureAsCode/ImmutableInfrastruc...
 
MySQL 8.0で強化されたGIS機能のご紹介と周辺ツールとの連携について
MySQL 8.0で強化されたGIS機能のご紹介と周辺ツールとの連携についてMySQL 8.0で強化されたGIS機能のご紹介と周辺ツールとの連携について
MySQL 8.0で強化されたGIS機能のご紹介と周辺ツールとの連携について
 
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 @ 石川 雅也
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
 
サーバーレス・アーキテクチャ概要
サーバーレス・アーキテクチャ概要サーバーレス・アーキテクチャ概要
サーバーレス・アーキテクチャ概要
 
D3.js で LOD を Visualization
D3.js で LOD を VisualizationD3.js で LOD を Visualization
D3.js で LOD を Visualization
 
トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)
トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)
トレジャーデータ株式会社について(for all Data_Enthusiast!!)
 
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?
[db tech showcase Tokyo 2015] A27: RDBエンジニアの為のNOSQL, 今どうしてNOSQLなのか?
 
MapR 5.2: MapR コンバージド・コミュニティ・エディションを使いこなす
MapR 5.2: MapR コンバージド・コミュニティ・エディションを使いこなすMapR 5.2: MapR コンバージド・コミュニティ・エディションを使いこなす
MapR 5.2: MapR コンバージド・コミュニティ・エディションを使いこなす
 

Mehr von Insight Technology, Inc.

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』...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.
 

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?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 DatabaseDocker 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~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
 
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
 
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?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 ServicesLunch & 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 @ 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 @ 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 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?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?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?
 
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』...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』...
 
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。。 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...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]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...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...
 

[db tech showcase Sapporo 2015] B15:ビッグデータ/クラウドにデータ連携自由自在 (オンプレミス ↔ クラウド ↔ クラウド) by 株式会社インサイトテクノロジー 森田俊哉

  • 1.
  • 4. クラウドファースト Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved  8割の企業が新規システムの構築時にクラウドを検討、クラウドファーストの浸透が顕著に  セキュリティに対する不安やクラウドの移行・運用コストが利用障壁に 出典:MM総研「国内クラウドサービス需要動向(2014年版) http://www.m2ri.jp/newsreleases/main.php?id=010120141104500 0 5,000 10,000 15,000 20,000 2013年度 2014年度 2015年度 2016年度 2017年度 2018年度 国内クラウドサービス市場規模 実績・予測 プライベートクラウド(ホステッド/オンプレミス/コミュニティ) パブリッククラウド(SaaS/IaaS/PaaS)16.0% 13.6% 10.9% 37.6% 21.9% 新規システム構築方法 原則的にクラウド事業者のプライベートクラウド 原則的に自社資産のプライベートクラウド 原則的にパブリッククラウド クラウドとオンプレミスのメリットを勘案し、最適な方法で 原則的にオンプレミス(非クラウド環境) データベースもクラウドへ!  8割の企業が新規システムの構築時にクラウドを検討、クラウドファーストの浸透が顕著に  セキュリティに対する不安やクラウドの移行・運用コストが利用障壁に
  • 5. データベース基盤におけるクラウド活用 5 リモートバックアップ の配置先に活用 基幹系・業務系システム として活用 オンプレミス環境の 災害環境として活用 開発環境 検証環境 テスト環境 として活用情報系(BI/DWH) として活用 Private Cloud Public CloudHybrid Cloud データベースに対するクラウド活用についても、IBM/Amazon/MSによる積極的な データベースサービス展開もあり下記のような用途でのクラウド活用事例が増加中
  • 6. オンプレ・クラウド間のデータ連携がキーになる Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 34.3% 41.0% 47.5% 16.6% 21.4% 29.0% 複数データセンター間での柔軟なリソース増強 (スケールアウト) 複数データセンター間での データ移行・バックアップ・VM移設 データセンター内での柔軟なリソース増強 (スケールアップ・スケールアウト) データセンターに必要と考える機能 クラウド非推進企業 クラウド推進企業 出典「ITR:クラウド/ICTアウトソーシング同行調査2012」 複数データセンター間での データ移行・バックアップ・VM移設
  • 8. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 1.スタンバイ方式 (Physical Replication) データベース単位でのデータ連携(データブロック反映) 2.レプリケーション方式 (Logical Replication) スキーマ/テーブル単位でのデータ連携(SQL反映) Oracle DataGuard Dbvisit Standby 01. Description of the contents データ連携方式 Oracle GoldenGate Attunity Replicate
  • 9. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved データベースデータ連携(データ同期)~1 Source DB Target DB EMP DEPT SALGRADE EMP DEPT SALGRADE 初期同期 (COPY)
  • 10. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Source DB Target DB Change Data Capture トランザクションログ EMP DEPT SALGRADE EMP DEPT SALGRADE Change Data Apply データベースデータ連携(データ同期)~2 INSERT UPDATE DELETE
  • 11. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 1.スタンバイ方式 (Physical Replication) データベース単位でのデータ連携(データブロック反映) 2.レプリケーション方式 (Logical Replication) スキーマ/テーブル単位でのデータ連携(SQL反映) Oracle DataGuard Dbvisit Standby 01. Description of the contents データ連携方式 Oracle GoldenGate Attunity Replicate
  • 12. データ連携方式比較 スタンバイ方式 Physical Replication ロジカルレプリケーション方式 Logical Replication プロダクト Oracle DataGuard Dbvisit Standby Oracle GoldenGate Attunity Replicate データ連携単位 DB Schema / TABLE データ連携アーキテクチャ LOG Apply SQL Apply 転送タイミング 即時~数秒*1 / LOG転送時 (自動) 即時 (自動) データ連携先利用 検索不可(検索可*1) 検索可 更新可 データベース構成 同一 不問 異種・異バージョン データベース連携 *1) Active Data Guardの場合
  • 13. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Source DB Target DB Change Data Capture トランザクションログ EMP DEPT SALGRADE EMP DEPT SALGRADE データベースデータ連携(Logical Replication) Change Data Apply INSERT UPDATE DELETE INSERT UPDATE DELETE SQL
  • 15. 9 Oracle Database の処理(更新) Client Oracle Database REDO LogsControlfileData File Server SGA LGWRCKPTSMON PMON DBWn REDO LOG BufferDatabase BufferShared Pool SQL解析情報 SQL実行計画 A SELECT COLA FROM TABA データ ディクショナリ 更新履歴 A→B データベースで行われた変更履歴 (DML,DDL処理)を格納 障害からの復旧に使用 UPDATE TABA SET COLA=‘B’ COMMIT B A A AB
  • 17.  REDOログと関連するデータ・ディクショナリに直接アクセス  REDOログは、データベース上で実行されるすべてのアクティビティの完全な記録。  データ・ディクショナリは、内部オブジェクト識別子およびタイプを外部名とデータ形式へ変換する際に使用されます。  LogMinerはデータベースで実行される各論理操作を動的なビュー V$LOGMNR_CONTENTSに提供  各行には、変更のロールバックに使用できるSQL UNDO文と、元の操作が詳細に記述されているSQL REDO文が含まれます。 LOGMinerとは? データ・ディクショナリ REDOログ V$LOGMNR_CONTENTS
  • 18. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved  REDOログファイル分析のためのLogMinerを使用して情報を取得 V$LOGMNR_CONTENTS(Oracleマニュアルから一部抜粋) Oracleの場合:REDOログファイルの内容 列 データ型 説明 SCN NUMBER データベースに変更が加えられた時点のシステム変更番号(SCN) START_SCN NUMBER この変更を含むトランザクションが開始されたときのシステム変更番号(SCN)。 COMMITTED_DATA_ONLYオプションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の 起動時に選択された場合のみ有効、それ以外の場合はNULL。この列は、トランザ クションの開始を含まない時間/SCN範囲に問合せが実行されると、NULLになるこ ともある。 COMMIT_SCN NUMBER トランザクションのコミット時のシステム変更番号(SCN)。 COMMITTED_DATA_ONLYオプションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の 起動時に選択された場合のみ有効。 TIMESTAMP DATE データベースに変更が加えられた時点のタイムスタンプ START_TIMESTAMP DATE この変更を含むトランザクションが開始されたときのタイムスタンプ。 COMMITTED_DATA_ONLYオプションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の 起動時に選択された場合のみ有効、それ以外の場合はNULL。この列は、トランザ クションの開始を含まない時間/SCN範囲に問合せが実行されると、NULLになるこ ともある。 COMMIT_TIMESTAMP DATE トランザクションのコミット時のタイムスタンプ。COMMITTED_DATA_ONLYオ プションがDBMS_LOGMNR.START_LOGMNR()の起動時に選択された場合のみ有 効。 USERNAME VARCHAR2(30) トランザクションを実行したユーザーの名前 OS_USERNAME VARCHAR2(4000) オペレーティング・システムのユーザー名 SQL_REDO VARCHAR2(4000) 再構成されたSQL文で、変更を実行した元のSQL文と同じ。 SQL_UNDO VARCHAR2(4000) 再構成されたSQL文で、変更を実行した元の文の結果を取り消すために使用できる。
  • 19. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved SQL V$LOGMNR_CONTENTS / SQL_REDO DELETE FROM EMP WHERE EMPNO=7844; delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7844' and "ENAME" = 'TURNER' and "JOB" = 'SALESMAN' and "MGR" = '7698' and "HIREDATE" = TO_DATE('81-09-08', 'RR-MM-DD') and "SAL" = '1500' and "COMM" = '0' and "DEPTNO" = '30' and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAN'; ROLLBACK; insert into "SCOTT"."EMP“ ("EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO") values ('7844','TURNER','SALESMAN','7698',TO_DATE('81-09-08', 'RR-MM- DD'),'1500','0','30'); UPDATE EMP SET SAL=SAL*1.1 WHERE EMPNO=7844; update "SCOTT"."EMP" set "SAL" = '1650' where "SAL" = '1500' and ROWID = 'AAD8yAAEAAA+k7AAN'; DELETE FROM SALGRADE WHERE GRADE=5; delete from "SCOTT"."SALGRADE" where "GRADE" = '5' and "LOSAL" = '3001' and "HISAL" = '9999‘ and ROWID = 'AAAD7dAAEAAAADMAAI'; ROLLBACK; insert into "SCOTT"."SALGRADE"("GRADE","LOSAL","HISAL") values ('5','3001','9999'); UPDATE SALGRADE SET HISAL=20000 WHERE GRADE=5; update "SCOTT"."SALGRADE" set "HISAL" = '20000‘ where "HISAL" = '9999‘ and ROWID = 'AAAD7dAAEAAAADMAAI'; V$LOGMNR_CONTENTSの内容 計算式は、固定値に変換されて生成
  • 20. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved SQL V$LOGMNR_CONTENTS / SQL_REDO DELTE FROM EMP WHERE DEPTNO=20; delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7566' and “ENAME” = ‘JONES’ and "JOB" = 'MANAGER' and "MGR" = '7839' and "HIREDATE" = TO_DATE('81-04-02', 'RR-MM-DD') and "SAL" = '2975' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20' and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAD'; delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7788' and "ENAME" = 'SCOTT' and "JOB" = 'ANALYST' and "MGR" = '7566' and "HIREDATE" = TO_DATE('87-04-19', 'RR-MM-DD') and "SAL" = '3000' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20' and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAE'; delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7876' and "ENAME" = 'ADAMS' and "JOB" = 'CLERK' and "MGR" = '7788' and "HIREDATE" = TO_DATE('87-05-23', 'RR-MM-DD') and "SAL" = '1100' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20' and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAF'; delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7902' and "ENAME" = 'FORD' and "JOB“ = 'ANALYST' and "MGR" = '7566' and "HIREDATE" = TO_DATE('81-12-03', 'RR-MM-DD') and "SAL" = '3000' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20' and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAG'; delete from "SCOTT"."EMP" where "EMPNO" = '7369' and "ENAME" = 'SMITH' and "JOB" = 'CLERK' and "MGR" = '7902' and "HIREDATE" = TO_DATE('80-12-17', 'RR-MM-DD') and "SAL" = '800' and "COMM" IS NULL and "DEPTNO" = '20' and ROWID = 'AAAD8yAAEAAA+k7AAH'; V$LOGMNR_CONTENTSの内容 SQL文が5レコード更新すると各レコード毎に更新するSQLが生成される
  • 21. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 1.ソースデータベースのSQL文が2レコード更新した場合には、各レコード毎に 更新するSQLが生成 2.プライマリーキーの条件が付加されて生成 3.計算式は、固定値に変換されて生成 Oracleの場合:Logical replication SQL Apply (Supplimental Logging) Source DB Target DB update PRICES set PRICE = PRICE - (PRICE * .10) where PRODUCT_CAT = ‘OLD_STOCK'; update PRICES set PRICE = 10 where PROD_ID = 101; update PRICES set PRICE = 23 where PROD_ID = 102;
  • 22. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved クラウド間データベース連携・移行 拠点-A Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved ③災害対策 拠点-B 他社クラウド ②統合・複製 ①移行・複製 ロジカルレプリケーションでオンプレミス・マルチクラウドをシームレスに連携 オンプレミス
  • 24. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Source DB Target DB Change Data Capture トランザクションログ EMP DEPT SALGRADE EMP DEPT SALGRADE SQL Apply データベースデータ連携(Logical Replication) INSERT UPDATE DELETE
  • 25. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Source DB Target DB トランザクションログ EMP DEPT SALGRADE EMP DEPT SALGRADE Attunity Replicateデータベースデータ連携 INSERT UPDATE DELETE
  • 26. Attunity Replicateによる マルチデータベースのデータ連携と移行 Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Attunity Key Point! 1)異種DB間の移行・統合 2)N:Nの複雑な構成でも容易に統合 3)フル同期から差分同期までシームレス 4)DB側エージェントレス
  • 27. Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Attunity Replicateサポートデータベース LUW(Linux/Unix/Windows) As same as Replication sources Large DW Platforms Actian Vector Oracle Exadata Microsoft PDW HP Vertica Pivottal Greenplum Database Teradata IBM Netezza Amazon Redshift LUW(Linux/Unix/Windows) Saleforce Any source with ODBC Client Mainframe DB2 IMS/DB VSAM IBM iSeries DB2/400 HP NonStop Enscribe ・SQL/MP Replication Sources Replication Targets
  • 28. On-Premises Processor : 1 core Memory : 1024MB DEMO: Copyright @2015 Insight Technology, Inc. All Right Reserved No TABLE NAME COUNT 1 CUSTOMER 30,000 2 DISTRICT 10 3 HISTORY 110,083 4 ITEM 100,000 5 NEW_ORDER 8,247 6 ORDER_LINE 1,095,136 7 ORDERS 109,427 8 STOCK 100,000 9 WAREHOUSE 1 182MB 1,552,904 db.t1.micro Location : Tokyo Region(ap-northeast-1a) Processor : 1vCPU Memory : 613MB Virtual Server Location : Tokyo2 Processor : 1 CORE Memory : 1024MB Service Plan : Basic Location : Japan West Performance Level : S0(10 DTU)