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1 JBoss Enterprise Data Services Platform による仮想データ統合ソリューションと事例のご紹介 レッドハット株式会社 JBossサービス事業部シニアソリューションアーキテクト河野恭之

2 アジェンダ 市場のトレンド Information as a Service とは JBoss Enterprise Data Services 製品コンセプト 製品機能 導入イメージ サーバ構成 導入プロセス 適用システム例 事例 よくある質問 1

3 市場のトレンド 企業が扱うデータが飛躍的に増加傾向にある 調査会社によると 2011 年の世界のデータ量は 1.8ZB 2 年毎に倍増 企業内 SNS や Twitter 情報などを企業で活用する動きが加速 会社の統合 部門の統合 異業種との連携等で扱うデータは突発的に飛躍的に増加する データ統合の必要性と期待 重点投資の第一位は データ量増大への対応 データストアがシステム最適化されてサイロ状態である 関連会社や他部門システムのデータを柔軟に統合 共有できる基盤が必要 既存の RDBMS と Hadoop や KVS などのビッグデータ等と連携できる基盤も今後必要

4 世界で注目されはじめる Information as a Service データ仮想化のIaaS (information-as-a-service) は ETL と DBMS 統合に変わり 優れたデータ管理とデータ統合となる 従来のETL および DBMS アプローチに比べ 次 のようなメリットがある 仮想データが短周期で作成可能であるため柔軟性と俊敏性が向上 物理的コピーの削減によるデータ品質を改善できる 目的指向のビジネス用オブジェクト生成による利用性の改善 参考: Forrester June 15, 2011 Data Virtualization Reaches Critical Mass 今日のITが直面している大きなギャップの1つは Information on demand である サ イロ化された基盤制約の中から 必要な情報を必要なフォーマットで要求される時間内に 得ることができる環境 つまり Information as a Service の導入戦略が重要である 参考 March 10,

5 JBoss Enterprise Data Services Platformとは 企業内 外のあらゆるデータを モデリング 仮想統合 リアルタイム連携 する実行基盤 複数のデータソースへ参照 更新する標準ベースのインタフェースを提供 データ仮想化によりデータの構造や項目を自由に変換 データをコピーせずにデータの統合を実現 監査証跡の取得や集中アクセスコントロールの基盤として利用可能 データ ソース 各種DB 仮想データベース 物理モデル 論理モデル 各種File Web サービス 各種AP JBoss EDS 4 利用者 JBoss Enterprise Data Services Web サービス I/F メタデータリポジトリ 接続層 SQL SOAP /REST (JDBC/ODBC) 一般 アプリ ケーション レポート ツール JBoss EDS サービス

6 JBoss SOA-P JBoss EDS JBoss Enterprise Data Services Platform 全体アーキテクチャ デザインツールランタイムエンジン監視ツール JBoss Developer Studio JDBC ODBC SOAP JCR 仮想データベース ( アーカイブ ) デプロイ Function Library Cache JDBC/ODBC/SOAP 接続 Virtual Database ( アーカイブファイル ) Query Engine(optimization) 認証 / 認可 ログ出力監査証跡 リポジトリ Admin Shell Connecter Framwork JDBC LDAP File SOAP SFDC カスタム 管理コンソール XML 定義ファイル データベース LDAP File SOAP SFDC カスタム 5

7 JBoss Enterprise Data Services Platform 5.3 検証済みデータソース 6 Data source Database Driver/Supported Interface/Notes Oracle 10g R2/11g R2 Oracle JDBC Driver 1 IBM DB2 9.1/9.7 IBM DB2 JDBC Universal Driver 1 Microsoft SQL Server 2005, 2008 Microsoft SQL Server JDBC Driver 3.0 Sybase ASE 15 jconnect for JDBC3.0 v6.0.5 MySQL 5.0/5.1/5.5 mysql-connector-java 1 PostgreSQL 8.3/8.4/9.1 JDBC4 PostgreSQL Driver, 1 Teradata 12 Teradata JDBC driver, v13.00 Netezza Netezza JDBC driver, v6.0.2 Greenplum Database 4.1 JDBC3 PostgreSQL Driver, Version Ingres 10 Ingres JDBC driver, v3.0 Mondrian 3.0.x Jdbc4olap driver LDAP 3 Salesforce.com API version 21 ModeShape Metadata Repository via bundled ModeShape JDBC driver Files Delimited and Fixed-length XML Files XML over HTTP HTTP 1.1 SOAP Web Services SOAP 1.1, WSDL 1.2 Apache Hive (tech preview) v0.8.1 Hive JDBC driver Microsoft Excel 2003 JDBC-ODBC bridge driver Microsoft Access 2003 JDBC-ODBC bridge driver

8 JBoss Enterprise Data Services Platform 5.3 仮想データベースの構成要素 物理モデル 接続情報を含む物理データ DB ファイル等 のメタモ デル 関連情報 リレーション JDBC JDBC ODBC Web サービス 論理モデル VDB VDB JBoss EDS データの抽出や項目の変換で利 用する表示用のメタモデル 論理的な階層関係 プロシージャ JBoss SOA-P JBoss EAP データ登録や引数を持たせて利 用したいビュー セキュリティ 操作可否ロールの登録 操作 参照 更新 の設定 7 論理モデル 物理モデル DB X DB Y DB Z ファイル SOAP プロシージャ SFDC

9 JBoss Enterprise Data Services Platform 5.3 デザインツール モデルジェネレーション 物理モデルの作成 既存のシステムから自動生成 データベースの接続情報 ファイルの定義情報 Oracel, DB2, SQL Serverは勿論 MySQL, Postgres 等をサポート 一般のJDBC接続をサポート CSV DDL やXSDなどの定義ファイル その他 Webサービス Sales Force カスタマイズ接続 新機能 8 ガイドビューによる新しい支援ツール 固定長ファイルのウィザード RESTサービス対応

10 JBoss Enterprise Data Services Platform 5.3 デザインツール グラフィカル変換ツール 論理モデルの作成 SQL言語により生成 ドラッグ ドロップによるテー ブルの追加 マッピングツールによる項目の 抽出やWhere句の選択 SQLの直接入力に対応 コンパイルエンジンによるバリ デーション機能 簡易テストツール データのプ レビュー表示機能 更新処理に対応 9 Insert/Update/Delete処理の 実装が可能 Procedureとして定義できるの で特定のテーブルのみ更新や特 定の項目のみ更新などの柔軟な 処理の記述が可能

11 JBoss Enterprise Data Services Platform 5.3 デザインツール レポーティングツール レポーティング機能 物理モデルイメージのレポート 出力 モデルのリレーションをイメージ で表示 外部キー関連 論理モデルやプロシージャが参照 しているモデル 物理 論理 を 一覧で表示 物理的に異なるデータソースの依 存関係を容易に確認可能 項目の依存関係も一目で確認可能 モデルの構成情報 10 各モデルの情報 テーブル名 項 目名 プロパティ情報等 をCSV 等のフォーマットで出力 別のツールとの連携が可能

12 JBoss SOA-P JBoss EDS JBoss Enterprise Data Services Platform 5.3 ランタイムエンジン インバウンドインタフェース JDBC/ODBC PostgreSQL ベースのドライバ提供 ロードバランス / フェイルオーバ SOAP I/F 自動生成ツールの提供 HTTP ロードバランサを用いたロードバランス / フェイルオーバ 最適化クエリーエンジン 標準 SQL のサポート クエリープラン Function ライブラリ 文字列 数値 日付等の関数を用意 独自の関数登録も可能 キャッシュ ResultSet Cache Materialized view サポート 新機能 EDS サーバサイドタイムアウト パフォーマンス ( オフヒープバッファリング ) SSO 対応 11 JDBC ODBC SOAP JCR Function Library Cache JDBC/ODBC/SOAP 接続 Virtual Database Query Engine(optimization) Connecter Framwork 認証 / 認可 ログ出力監査証跡 JDBC LDAP File SOAP SFDC カスタム データベース リポジトリ LDAP File SOAP SFDC カスタム

13 サーバ構成イメージ APサーバ データ活用レイヤ EDSサーバ データ仮想統合レイヤ JBoss Enterprise Application Platform JBoss Enterprise Application Platform JBoss Enterprise Data Services JBoss Enterprise Data Services JBoss Enterprise Application Platform JBoss Enterprise Application Platform データベース データソースレイヤ 顧客DB 12 売上DB 履歴DB ローカルDB リポジトリ/外 部キャッシュ用

14 導入プロセスイメージ 実際にデータに接続する事によって プロトタイプ検証の実施 導入プロジェクト要件定義 導入プロジェクト実施 本番運用定着化 導入プロセスの把握 開発容易性 変更柔軟性を確認 活用イメージの把握 導入ゴールの設定 要件定義の実施 導入スケジュールの確定 EDS環境の構築 開発 品証 本番 アプリケーションの設計 開発 仮想データベースの設計 開発 シミュレーションとクレンジング 名寄せ 定期的な品質チェック 定期的なクレンジング 名寄せ プロトタイプ検証により 活用イメージ 導入プロセスを把握 スモールスタートで成功確認後に順次対象範囲を拡大 13

15 検証作業イメージ フェーズ 1 カ月 2 カ月 3 カ月 要件定義 検証目的 内容検討 設計 実装 プロト AP 仮想 DB( 物理 論理モデル ) プロト AP 作成 仮想 DB 作成 テスト 検証環境構築 テストシナリオ作成 検証作業 評価検討 検証結果報告書作成 レッドハットサポート ( コンサルティング ) 製品トレーニング 設計支援 環境構築支援 実装支援 テスト設計支援 テスト支援 検証結果報告書作成支援 製品サポート 14

16 適用システム例 15 データ連携基盤 リアルタイムBIデータ生成基盤 リアルタイムマスタデータマネージメント基盤 データアクセス一元化 共通データモデルの構築

17 仮想データ統合による データ連携基盤 の導入 Xシステム Y組織 Xシステム Z支店 Xシステム データ群 Y組織 Z支店 Y組織 DB Xシステム データ群 EDS ファイル群 ファイル群 ファイル群 ファイル群 ファイル群 ファイル群 ポイント ポイント DB/ファイルはシステムや組織内で利用 他のシステムや組織から情報を取得するには 個別に調整が必要 既存の仕組みはそのままで共有データをEDSに展開 個別システムからの導入 スモールスタート も可能 課題 取得時にデータの場所やI/F等の調整が大変 データ利用の状況が不透明でデータの変更時 の影響が見えない 重複データが多数 16 効果 各システムからのデータ取得が容易 データの再利用性が格段に向上 データ変更時の影響を最小化 共通モデル利用することで再利用性や管理性の更なる 向上が可能

18 仮想データ統合によるリアルタイムBIの実現 BIシステム BIシステム 仮想統合 DWH DWH EDS ETL DWH xx DB yy DB zz DB Y DB 売上げ/ 注文情報 ポイント ポイント ETLにより分散したデータをBI製品が指定す るDWHに収集 課題 分析の為だけのデータレイヤの増加 DWH ETLライセンスで非常に高価 月次 日次のバッチデータ 鮮度劣化 取得データの変更時の影響が大きい 17 X DB EDSを用いて仮想DWHを構築 DWHはデータソースの一つ 又は利用しない 効果 - DB ファイル等のデータソースの追加が容易 - DWHを使用しないパターンではEDSへの投資 のみでDWHを実現可能 - データが増加してもデータバックアップの手間 やストレージの追加が不要

19 利用パターンの違い 仮想データ統合 と 仮想データベース 仮想データ統合 複数のデータソースのデータを物理ではなく仮想で統合 統合処理の開発を容易に実現 リアルタイム統合を実現 仮想データベース データアクセスを集中管理 ( アクセス制御 監査証跡 ) 標準データモデルの構築 エンタープライズデータ管理の実現 18

20 利用パターンによる検討ポイントの違い 検討ポイント 仮想データ統合 データベース仮想化 必要な機能 複数データソースの統合 複雑な統合処理の容易な開発 更新処理 主に参照 データモデルの自由な変更 名前 制約 インデックス 更新処理 課題となる点 データソースの種類 複雑な統合処理の開発 分散トランザクション パフォーマンス 大量データ SQLの方言の対応 排他処理 JBoss EDS によ る解決 カスタマイズを含む多種のデータソー オーバーヘッドを最小化 スをサポート SQL最適化の実現 プログラムレスの開発環境を提供 アクセス制御 監査証跡 XAトランザクション対応 検討外 大量データの扱い 排他処理 複雑な統合処理 データベース側で実行 ターゲットシス テム リアルタイムBI MDM データ連携基盤 共通モデル アクセス一元化システム エンタープライズデータ管理 データベース移行 データ連携基盤 19

21 参考 : エンタープライズデータ管理 実世界の業務 DBA : データベース管理者 概念データモデル 重要!! 論理データ論理データモデルモデル 物理データモデル DA : データ管理者 構築運用保守 20

22 事例一覧 業種 カテゴリ 適用システム MDM 1 証券 金融 金融 金融 保険 顧客情報統合ビュー 取引ダッシュボード コンプライアンス規制対応 顧客 製品ビュー 共通サービス連携基盤 6 医薬 顧客 従業員ビュー 医薬 医薬 公共 公共 公共 公共 公共 政府機関 政府機関 政府機関 製造業 通信業 サービス サービス 分析レポート DWHセキュリティ統合 反薬物ネットワーク 統合データ検索システム 通信情報アセスメント 社会保障管理システム 住民情報統合システム データ統合基盤 グローバル戦闘支援システム 指揮管理システム サプライチェーンデータ統合 共通サービス連携基盤 共通データハブ基盤 データ連携基盤 21 BI 共通 連携 View モデル 基盤 補足 補足 支店間のDB仮想統合 不正取引検知 データファイアフォール VSISA PCI 対応 共通モデル SOA 統合LDAP 360 ビュー データモデル標準化 レガシーDBの廃止 SalesForce との統合 ポータル統合 写真を含むデータ検索 ODS統合 CRMデータ統合 ルールエンジン統合 共通モデル 公共機関標準モデル 人員や装備の管理 データ統合 仮想統合 SOA基盤 データ統合 クラウドデータ連携 クラウドサービス AMAZON上で構築

23 JBoss EDS 米国大手金融会社 : デリバティブ取引ダッシュボード 課題 財務損失となるような問題となる取引を特定するためにデリバティブの取引データにアクセスする必要がある 取引データは多くのシステムにまたがっている ソリューション 全ての取引データをリアルタイムに取得できるシングルビューに集約 データの違いを変換 Data Model 変換 Data Model Data Model Data Model ビジネス効果 リスク低下による投資家の投資額増 開発時間とコストの削減 将来のデータ変更に対する容易な管理の実現 22

24 JBoss EDS 大手金融会社 : コンプライアンス強化 チャレンジ VISA PCI がカードホルダ情報保護を義務づけ 複数データストアにまたがる共通セキュリテリポリシーの実現が困難 ソリューション 複数のデータストアにまたがる データファイアウォール を作成するために EDS を選択 データは複製ではなく連携 全てのソースをまたがる共通アクセスポリシー 共通データ定義 監査証跡 Web Service Data Model Data Model Data Model Data Model ビジネス効果 データセキュリテリポリシーの定義は一つ データを保護規制準拠の実現 23

25 Camden: 住民情報統合ビュー 課題 市民の申請プロセスを承認するために多岐の部門の承認が必要で住民が不満 それぞれの部門には異なるデータ管理をしている CRM があり 体系化されたインフラの構築が必要 システムの導入は他の公共機関と同様 低導入コスト 長期間利用 保守費用の抑制 低廃棄コスト が重要な要件 ソリューション 様々な方法やツールを評価しレッドハットの支援で下記の POC を実施 サイロ化された実データを統合 単一ユーザインタフェースを作成 拡張性や短期開発実現のデモを作成 POC が短期で成功したため採用を決定 新しいチームの立ち上げを含めて 10 週間でシステムが完成 効果 仮想データベースにより 既存の仕組みはそのままで DB やファイルを容易に統合 AP の作成も容易で Web サービスのアクセスも可能 80% のコスト削減 申請に必要な時間が 2/3 に減少 顧客満足度の向上 既存システムに影響が無いので追加要件の対応が容易 今後 Camden の他の部門でも良く似た課題がああり 順次導入予定 まずは公共住宅修理システムや金融サービスを想定 24

26 よくある質問 1. パフォーマンスの問題は本当に大丈夫? 2. 既に DWH やデータマートを導入している場合も追加する必要はある? 3. 既に EAI や ESB を導入していても追加する必要はある? 25

27 よくある質問 1 Q. 中間層を設けることでオーバーヘッドやパフォーマンスの問題が出るのでは? A. オーバヘッドは発生します ただし単純な問い合せの場合はごくわずかです また 複雑な問い合せでも下記のようにパフォーマンスを向上させることが可能です - マルチスレッド処理による同時実行 - SQL 最適化処理による効率の向上 - キャッシュの利用によるレスポンスタイムの向上 御社の環境での性能を確認するために POC を実施しましょう 26

28 よくある質問 2 Q. 既にデータマートやデータウェアハウスを導入しているが それでも必要? A. EDS はデータウェアハウスのアプローチを補完します EDS を用いることにより 現在のデータ分析戦略を拡大し 今のデータウェアハウスで取りきれていないデータをアプリケーションに提供することが可能となります また スモールスタートが可能となり ユーザにより早くサービスを提供することが可能となります 27

29 よくある質問 3 Q. 既に EAI や ESB などのアプリケーション統合のソリューションがあるのですが 何故必要なのでしょうか? A. EDS は標準ベースで IT インフラの広い範囲での相互接続性インタフェースを提供します 既存の基盤をリプレースする必要はありません データサービスとデータ仮想化の価値は EAI や ESB のソリューションと違います EDS は補完する技術となります 28

30 まとめ システム間や関連会社間の顧客 売上 分析データを統合する必要性が急激に高まっています JBoss EDS による仮想データ統合基盤を活用することによりデータの容易な統合 早期構築を実現します 経験豊富なレッドハットのコンサルタントが御社のビジネスを強力に支援します 29

31 ご清聴ありがとうございました 30

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