オブジェクトストレージのユースケース　（Cloudweek2014 講演資料）

2. 会社紹介 •会社概要 •社名：クラウディアン株式会社（東京）、Cloudian Inc.（シリコンバレー）、北京科絡典云端科技有限公司（北京） •創業：2001年７月 •事業：ハイブリッドクラウドストレージ製品の開発及び販売 •豊富なBig Data経験 •EMC, NetApp, Inktomi, Intel, Vodafone, NTT などの経験者によって構成 •Vodafone、ドコモ、Nextel 等にメールシステムを提供し、延べ数十億通のメッセージを管理 •投資：インテルキャピタル、産業革新機構、フィデリティー、ゴールドマンサックスなどチャネルパートナーアライアンスパートナー Cloudian パートナー企業： June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. 2 P2

5. ビッグデータの殆どが非構造化データ • 今後のIT市場、および企業の成長は第3のプラットフォームから生み出される June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P5 0 20 40 60 80 100 120 140 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Unstractured CAGR 43% Structured CAGR 23% 世界エンタープライズストレージ出荷容量非構造化データが高成長（Exabyte）出典： IDC Japan 「Cloudiian セミナー」資料から

6. オブジェクトストレージ製品市場の資金調達規模出典：http://blog.oxygencloud.com/2013/09/16/after-10-years-object-storage-investment-continues-and-begins-to-bear-significant-fruit/ Cloudian (2014) June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P6

8. オブジェクトストレージ製品市場は「これから」知っている製品を回答 (42%) いずれの製品も知らないと回答（58%） Q：オブジェクトストレージを構築する次の製品のなかで、名前を知っている製品を教えてください。 0% 100% 50% 出典： BCN Bizline: 「ストレージに関するアンケート」実施期間：2014年7月14日～2014年8月8日回答数：223名「オブジェクトストレージの導入を計画する割合は、大企業と中堅企業では10％を超えました。…」出典：IDC Japanプレスリリース「国内非構造化データ向けストレージシステムの需要動向分析結果を発表」2014年8月5日 http://www.idcjapan.co.jp/Press/Current/20140805Apr.html June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P8

9. 日本市場における製品認知率 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P9 Q:オブジェクトストレージを構築する次の製品のなかで、名前を知っている製品を教えてください。オブジェクトストレージ製品名製品名認知率 Cloudian HyperStore 60.2% EMC ATMOS 45.2% OpenStack Swift 40.9% Basho RiakCS 9.7% Ceph 7.5% Scality Ring 6.5% Caringo CAStor 6.5% DDN WOS 6.5% CleverSafe dsNet 5.4% AmpliData AmpliStore 3.2% 出典：BCN Bizline: 「ストレージに関するアンケート」、実施期間：2014年7月14日～2014年8月8日、回答数：223名のうち製品を知っていると回答した93名の複数回答

11. Cloudian の動作概要 •論理リング上にオブジェクトを自動配置 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P11 論理リング LB Coordinator Node Storage Node 1 Storage Node 2 Storage Node 3 データを複数のノードに自動複製 DC 1 DC 1 DC 2 Replica Replica Replica 複数データセンターやラック単位で指定可能ノード追加や縮退時に、データのリバランス論理リング内のノード数は2127まで理論的には可能（ほぼ無制限）ただし、運用面では、～200台程度 Data/ Object ハッシュ関数 Virtual Bucket

12. オブジェクトストレージのポジショニング June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P12 Flash, SSD SAN, NAS Object Storage Scale Out / Peta Byte Scalability / Big Data Scale Up / Tera Byte Low Price Bit Price High Price Low Speed Latency High Speed Large Transaction Volume Limited Remote Access Local Capable Robustness / DR Limited

13. Cloudian HyperStore Architecture June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P13 Object Object NOSQL Replication HyperStore Manager On- Memory NOSQL Mgmt Console Web GUI S3 REST API Mgmt API S3 Client / Application Object Erasure Coding S3 Server CMC File System Cloudian HyperStore Auth User Mgmt Reports Data Explorer Admin Server Auth Reports Account & QoS Browser S3 Glacier Auth, Report, Account & QOS オブジェクトに最適なストレージ空間を選択することが可能管理コンソール（Web GUI）から豊富な管理機能を利用 Cloudian Package System Mgmt

14. パフォーマンス向上：NOSQL + File System •概要： •NOSQLとFile System（ext4）のハイブリッド化による Cloudian の処理性能とディスクの利用効率の大幅な向上 •それぞれのオブジェクトに対して最適なストレージ空間を自動選択 •利点： 1.高速化  書込み＝約 30% / 読出し＝約 400% の高速化 2.性能の安定化  高負荷の状態でも安定 3.ノード当たりのストレージ容量の改善  ディスクの使用効率向上（NSQL単体：50%  HyperStore：80%） June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P14 Average Latency Object Size NSQL File System Optimal HyperStore : Hybrid Storage Example ランダムなオブジェクトサイズに対して Latency を最小化するために最適なストレージをオブジェクト毎に選択し、パフォーマンスの向上を図る NOSQL Database Replicate HyperStore Object base switching Data / Object File System

15. Erasure Coding（イレージャー・コーディング） •ストレージ効率の大幅改善  2倍の容量 ※3複製の場合 •2台のサーバーが故障してもデータの保障が可能 •パフォーマンスとのトレードオフ  アーカイブに最適オーバーヘッドが 1/4 Parity1 Parity2 Replication 方式 3複製を3台のサーバーに配置 ※3複製の場合 Erasure Coding 方式 4分割＋2パリティーを6台のサーバーに配置 ※3複製の場合：最小構成でも6台のサーバーが必要バケット単位で選択が可能 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. 15 P15

16. Hybrid Cloud  Auto-Tiering 機能 •AWS S3/Glacierへの自動階層化（Auto-Tiering）機能利用例： 1.使用頻度または秘匿性・機密性が高いデータ オンプレミス Cloudian 2.バースト時（一時的に容量が足りなくなった場合）  パブリック AWS S3 / Cloudian 3.使用頻度が低い長期保存データ  AWS Glacier オンプレミス S3 Glacier S3 パブリッククラウドの併用 S3 S3 Tiering Glacier Tiering Cloudian Tiering No Tiering (Default) S3 S3 バケット単位で設定 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. 16 P16 S3 Client / Application

20. 企業ITのストレージに対するニーズ June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P20 項目回答数比率バックアップ 65.0% データ共有 63.7% VDI（仮想デスクトップ基盤） 33.2% ビッグデータ処理 31.8% DR（ディザスタリカバリ） 31.4% BI（ビジネスインテリジェンス） 22.4% アーカイブ 22.0% その他 2.2% Q: ストレージをどのような用途に使いたい、または使えそうと考えているかについて教えてください。出典：BCN Bizline: 「ストレージに関するアンケート」、実施期間：2014年7月14日～2014年8月8日、回答数：223名

21. Cloudian HyperStore のユースケース June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P21 バックアップ DR/BCP アーカイブ（eメール等）ファイル検索共有・同期クラウド統合型ストレージゲートウェイ S3 S3 S3 S3 オンラインストレージ STaaS クラウドコンピューティングの 2次ストレージ Public Cloud Private Cloud Hybrid Cloud Cloud Computing With S3 Ecosystem

22. CloudStack / CloudPortal とのインテグレーション •仮想コンピューティングと仮想ストレージの結合 •2012年5月 Citrix 社と提携 •CloudStack からのシングルサインオン •S3 API 経由でオブジェクトストレージを提供 •CloudStack のセカンダリーストレージ •スケールアウト、マルチゾーン対応が可能に •Cloudian Connector の開発 •CloudPortal カタログへの対応 •Cloudian 製品バンドルの作成 •Cloudian ストレージのプロビジョニング •シングルサインオン •課金の統合 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P22

23. Redhat Openstack とのインテグレーション •RedHat オープンスタックとのフルインテグレーション  RedHat パートナーに •インテル Atom C2000 プロセッサーによるローパワー化、高密度化の実現 •ターンキー・アプライアンス Box 化  Penguin Computing によって実装 •エンタープライズ展開の加速 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P23

24. バックアップソリューションの例 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P24 CS: CommServe（統合管理サーバ） MA: Media Agent iDA: iData Agent Windows Linux SQL Exchange NAS/SAN バックアップ Dash Copy Dash Copy パブリッククラウドプライベート環境 S3 CS S3 MA MA iDA iDA iDA iDA

27. 広域共通ストレージ基盤による統合 •あらゆるデータに効率よく対応しなければならない時代 •統合バックアップ・DR は現状の延長線では対応できない •Cloudian で「広域共通ストレージ基盤」を構築し、全てを同時解決する •パブリッククラウドストレージにシームレスにハイブリッドスケールが可能 •各種フロントアプリケーションによりメリハリをつけて、効率よく高速にレスポンス June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P27 CIFS 統合仮想サーバ VDI BYOD 監視カメラ拠点統合 BI/ DWH HPC/ メディアビッグデータオンラインストレージ Windows 仮想NAS SAN/NAS ゲートウェイ（キャッシュ・暗号化・重複排除・圧縮）エントリー NAS （データバックアップ）広域共通プラットフォーム（多拠点・マルチデバイス・リアルタイム共有）分析ツール（Hadoop 等） DC１ DC２ S3 API クラウディアンで構築する広域共通ストレージ基盤 •統合 •バックアップ •アーカイブ •DR / BCP •ハイブリッド化の同時解決

28. 最近注目される動向：IoT / M2M データ収集 WARNING リアルタイムモニタリングアラート送信外部システム他システム連携検索分析結果参照データ収集 BIG DATA 書き込み保存読み出し加工 / 分析 Post-processing 前処理 Pre-processing イベント処理基盤ビッグデータストレージ基盤大規模データ分析基盤各種入力 I/F 各種出力 I/F CEP エンジンフィルタリング監視 / 判断集約リアルタイム監視 / 分析 CEP: Complex Event Processing 非構造化データの蓄積（オブジェクトストレージ）大規模データ分析（バッチ処理）各種検索各種分析データ分析・ストレージ基盤（クラウド） BIG DATA June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P28

29. 最近注目される動向：O2O（Online to Offline) イベント処理基盤ビッグデータストレージ基盤大規模データ分析基盤各種入力 I/F レコメンド CEP エンジンフィルタリング監視 / 判断集約リアルタイム監視 / 分析 CEP: Complex Event Processing 非構造化データの蓄積（オブジェクトストレージ）大規模データ分析（バッチ処理）レコメンド各種分析データ分析・ストレージ基盤（クラウド） BIG DATA 店舗・施設・イベント会場への接近 GPS / Beacon / WiFi ソーシャルメディアからの情報リアル誘導リアル誘導スマートデバイスアプリ・メールによる通知商品・在庫、キャンペーン、クーポン、購買などの情報リアルタイム情報バッチ情報 June 2, 2014 Copyright © 2010-2014 Cloudian KK. All rights reserved. P29

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