クラウド／ビッグデータ時代の企業システムが直面する課題に、オラクルはどう応えたか：Oracle Days Tokyo 2014基調講演レポート（3/4 ページ）

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驚異的なパフォーマンスでビッグデータ時代のデータ分析を支える「Oracle Database In-Memory」

　次のテーマとしてメンデルソン氏が触れたのは「ビッグデータ」である。メンデルソン氏は2014年6月に発表した「Oracle Database In-Memory」を取り上げ、「リアルタイムアナリティクスの劇的な高速化」「OLTPの高速化」「既存アプリケーションとの互換性確保」という、同製品の開発における3つのゴールを紹介。これを実現するために生み出された新たなアーキテクチャについて説明した。

　一般に、従来のデータベースは行単位でのデータ処理に向いた「ローフォーマット」か、または列単位の処理に向いた「カラムフォーマット」のいずれかで構成される。これらのフォーマットは、データベースの用途によって選択され、想定外の使い方をした場合には大幅なパフォーマンス低下を覚悟しなければならない。しかし、多種多様なデータを扱うビッグデータ時代において、このような制約は大きな足かせである。

　「そもそも、これからの時代、お客さまはOLTP処理に向いたローフォーマットと、アナリティクスに向いたカラムフォーマットの双方のメリットを同時に享受したいと考えるはずです」（メンデルソン氏）

　Oracle Database In-Memoryは、この問題を解決するために独自の「インメモリデュアルフォーマット」を採用している。この方式では、表をローとカラムの両方のフォーマットでメモリ内に保持し、両フォーマット間でのデータの一貫性を保証する。その上で、アナリティクス系の処理にはカラムフォーマットを、OLTP系の処理にはローフォーマットを使うわけである。この仕組みにより、OLTPとアナリティクスのいずれの用途においても、極めて高速なデータ処理を実現している。

　Oracle Database In-Memoryについて、さらに特筆すべきは企業が抱える既存のアプリケーション資産との互換性だ。Oracle Database In-Memoryを使う場合、それまでOracle Databaseを使用していたアプリケーションの側では、アクセスするフォーマットの違いを意識する必要はない。アプリケーションのコードは変更せず、いくつかの設定を調整するだけで移行が可能だ。実際にOracle Database In-Memoryを導入したある企業は、分析処理については7〜128倍、OLTP処理については5〜9倍の高速化を果たしたという。加えて、データ分析用のインデックスが不要になるため、ストレージ容量も76％削減できたという。

日本オラクル 製品事業統括 製品戦略統括本部 テクノロジー製品推進本部 本部長の人見尊志氏

　基調講演では、こうしたメンデルソン氏の説明を受け、日本オラクルの人見尊志氏（製品事業統括 製品戦略統括本部 テクノロジー製品推進本部 本部長）によるデモンストレーションも披露された。このデモでは、Oracle Database In-Memoryに対してWikipediaの検索語に関する39億レコードのデータを投入。「Cloud」や「Big Data」といった特定の単語が検索された回数を導き出すまでの時間が、Oracle Database In-Memoryによるインメモリ処理で劇的に短縮される様子を示した。また、前述した「既存のデータベースやアプリケーションを、コードの変更を行うことなくボタン1つでクラウドへと移行できる」ことの証左として、検索対象のデータベースやJavaによる検索アプリケーションを簡単なGUI操作でオンプレミス環境からパブリッククラウド上に瞬時に移し替え、先ほどと同様の分析が行える様子も示した。Oracle Database In-Memoryの高いパフォーマンスとマルチテナント・アーキテクチャによるアプリケーション配備の柔軟性が、参加者の眼前で証明されたのである。

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一つのSQLで、ビッグデータを含む多種多様なデータへの一元的なアクセスを可能にする「Oracle Big Data SQL」

　ビッグデータに関して、メンデルソン氏が紹介したもう一つのテクノロジは「Oracle Big Data SQL」である。

　現在、ビッグデータ活用において企業が抱える課題は、分析対象のデータがNoSQLやHadoopに代表される新たなデータストアに蓄積され、ある種サイロ化してしまっていることだ。Oracle Big Data SQLは、それらのデータに対してOracle Databaseと同様のOracle SQLによるアクセスを可能にし、この問題の抜本的な解決を図るテクノロジである。

　ここで、再び人見氏によるデモンストレーションが披露された。その内容は、Oracle Big Data SQLを使ってOracle Big Data Appliance上のOracle NoSQL Databaseに格納されたTwitterのツイートデータを取得。この非構造化データとOracle Database内の売上データ（構造化データ）を組み合わせて、顧客のソーシャルにおける「影響力」と「売上貢献度」の相関分析を行うというものだ。加えて、分析に使われたデータのうち、個人情報に関する部分はマスキングして画面表示する様子も示した。この機能はOracle Databaseのセキュリティオプション製品であるOracle Advanced Securityによって実現されている。

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　以上のように、デモも交えてオラクルの最新ソリューションの実効性を示したメンデルソン氏は、最後に「今後も、RDBMSのみならず、NoSQLやHadoopといったビッグデータ向けのデータストア、より高いパフォーマンスと管理性を提供するEngineered Systemsなど、広範な領域にまたがったイノベーションとインテグレーションを推進していきます」と強調。クラウド／ビッグデータ時代にも顧客の既存投資を保護していくことをあらためて約束して講演を締めくくった。