以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです また 情報提供を唯一の目的とするものであり いかなる契約にも組み込むことはできません 以下の事項は マテリアルやコード 機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため 購買決定を行う際の判断材料になさらな

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1 Oracle Database Technology Night ~ 集え! オラクルの力 ( チカラ )~ Oracle Cloud を支える基盤 Oracle Exadata Database Machine の魅力 Oracle Exadata はなぜ速い? 日本オラクル株式会社秋山真一 2018 年 1 月 17 日

2 以下の事項は 弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです また 情報提供を唯一の目的とするものであり いかなる契約にも組み込むことはできません 以下の事項は マテリアルやコード 機能を提供することをコミットメント ( 確約 ) するものではないため 購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さい オラクル製品に関して記載されている機能の開発 リリースおよび時期については 弊社の裁量により決定されます 2

3 自己紹介 : 秋山真一 オラクル歴 20 年 Oracle Exadata 等の Oracle Engineered Systems のプリセールス (Twitter, GitHub, Qiita) 3

4 みなさまの投稿をお待ちしております Twitter #OracleTechNight 4

5 Agenda 1 2 Oracle Exadata 概要 Oracle Exadata はなぜ速い? 5

6 Oracle Exadata オンプレミスおよびクラウドの Oracle Databases のための最高のプラットフォーム 6

7 コンピュータ業界の大罪は複雑性を生み出したことだ Larry Ellison 7

8 Oracle Engineered Systems 複雑なITをもっとシンプルに 8

9 Oracle Engineered Systems オラクルによるITの複雑性の排除 / コスト改善へのアプローチ 複数ベンダーシステムの組上げ Oracle Engineered Systems G 社 F 社 E 社 D 社 C 社 B 社 A 社 システムの構成設計 組上げ後の動作および性能検証 最適な性能を得るためのチューニング 複数の個別管理 複雑なパッチ適用 複数のサポート窓口 ( 障害時の切り分け作業の複雑化 ) 結果としてコストと時間が非常に大きくかかる グローバル スタンダードかつベスト プラクティス構成 事前検証済み 事前最適化済み ハードからソフトまでの統合管理が可能 単一バンドルのパッチ適用 サポート窓口の一元化 最適化された構成と性能を迅速に導入することができ 管理 運用の負担を削減 9

10 ENGINEERED TO WORK TOGETHER 10

11 Oracle Engineered Systems ZFS Backup Appliance Zero Data Loss Recovery Appliance Exadata Database Machine SuperCluster Big Data Appliance Exalogic Private Cloud Elastic Cloud Appliance Oracle MiniCluster Exalytics Oracle Database Appliance Data Protection Database Database / Middleware Big Data Middleware / Apps Analytics Dept 11

12 Oracle Exadata Database Machine 驚異的なパフォーマンス 優れた運用効率 最高の可用性とセキュリティ クラウド対応 オンプレミスおよびクラウドの Oracle Database のための最高のプラットフォーム 単一ベンダーによるサポート データベースに特化した設計 ハードウェアとソフトウェアの密なインテグレーション ストレージへの革新的なアプローチ 12

13 数多くのミッション クリティカルな環境で実証済み OLTP 分析系 混合ワークロード ペタバイト級のウェアハウス オンライン金融トレード E コマース サイト ビジネス アプリケーション SAP, Oracle, Siebel, PSFT, 大規模な DB 統合 代表的な SaaS プロバイダ Oracle Fusion Apps, Salesforce, SAS, 銀行業 通信業 小売業で 上位 5 社のうち 4 社が Exadata を使用 13

14 すべてのデータベース ワークロードのためのベストなプラットフォーム データベース統合 /DBaaS サービスカタログ データウェアハウス オンライン トランザクション処理 インメモリ データベース リアルタイム アナリティクス 14

15 Exadata Database Machine X7-2 ハードウェア構成 スケールアウト可能なデータベース サーバー 最速の内部ネットワーク スケールアウト可能なインテリジェント ストレージ High-Capacity Storage Server Extreme Flash Storage Server 2 ソケット Xeon プロセッササーバーあたり 48 コア 384 GB ~ 1.5 TB DRAM 40 Gbps InfiniBand 外部接続 25, 10, 1 GbE 120 TB disk (10 TB ヘリウム ディスク ) 25.6 TB NVMe Flash 20 cores for SQL offload 51.2 TB NVMe Flash 20 cores for SQL offload 15

16 Exadata Database Machine X7-2 ソフトウェア構成 スケールアウト可能なデータベース サーバー Oracle Database Real Application Clusters Automatic Storage Management 最速の内部ネットワーク スケールアウト可能なインテリジェント ストレージ High-Capacity Storage Server Exadata System Software Smart Scan (DB 処理のオフロード ) Smart Flash Cache Hybrid Columnar Compression I/O Resource Management Extreme Flash Storage Server 16

17 Oracle Exadata がもたらすお客様価値 驚異的なパフォーマンス 優れた運用効率 最高の可用性とセキュリティ クラウド対応 17

18 驚異的なパフォーマンス Extreme Performance 18

19 業務を変える驚異的なパフォーマンスを実現 Teradata を Oracle Exadata に移行したことで バッチ処理時間が従来の 50% 未満になるなど大幅に性能が改善 (DCM ホールディングス株式会社様 ) 物流センター向けのピッキングリスト / 出荷指示リストを作成するための時間は 1 時間から 10 分へと大幅に短縮し 2 時間かかっていた発注確定処理も 30 分で完了できるようになり 朝 4 時のセンター稼働開始に余裕ができた ( 株式会社良品計画様 ) このデータベース性能は ピーク時には 300 万 SQL/sec になるが 十分なパフォーマンスを得られている ( 株式会社 NTT ドコモ様 ) 検索速度が最大で 倍に向上 日次バッチ処理で約 2 時間 繁忙期の月次バッチ処理では約 18 時間短縮 ( 株式会社野村総合研究所様 ) 従来は 20~30 秒かかっていたデータ検索が 1~2 秒で実行できるようになり 管理部門から 業務効率が上がった と評価された ( 株式会社エディオン様 ) それまですべて処理し終わるまで 1 時間 20 分かかっていた日次バッチジョブの性能が 241 倍にまで向上し わずか 20 秒で完了 ( 大和ハウス工業株式会社様 ) 19

20 GB/sec Exadata X7 の I/O は All-Flash の EMC より圧倒的に速い Analytic Scans OLTP Read IOPS 1 台の High Capacity Exadata は 最速の DELL EMC VMAX All Flash Storage に比べて 全てのパフォーマンス要素を上回る 9 倍のスループット 3 倍の IOPS 2 倍高速なレイテンシ GB/s 350 GB/s 9X 12X 6 M 5 M 4 M 3 M 2 M 2 M 5.97 M 3X 1 Rack EMC VMAX 1 Rack HC Exadata 1 Rack EMC VMAX 1 Rack HC Exadata 20

21 優れた運用効率 Operational Efficiency 21

22 Oracle Exadata がもたらす変革 少ないリスクでより大きなベネフィット セットアップ / インプリ時間を数週間から数ヶ月削減 DB からストレージに至るまで 組立て済み 構成済み チューニング済み すべての構成要素と組み合わせをチューニング済み 数百人年のエンジニア工数を使って鍛えあげた製品 DB OS ドライバ ファームウェア ネットワーク ストレージをベストな構成に最適化 トラブルシューティングや原因究明の時間を極小化 すべての構成要素をオラクル サポートがワンストップで対応 グローバル スタンダードの採用によるリスク回避 すべての Exadata は同一のアーキテクチャ / 構成 基礎的な問題は他のお客様ですでに解決済み 22

23 IDC ホワイトペーパー : Oracle Exadata Database Machine のビジネスバリュー ハイライト 11 か月損益分岐点までの平均期間 22 万 2,000 ドルユーザー 100 人当たりの追加収益 94% 計画外ダウンタイムの減少率 25% データベース環境の日常運用に要する運用管理工数の削減率 42% アプリケーション開発に対するスタッフ作業時間の削減率 IDC White Paper, Sponsored by Oracle: Business Value of Oracle Exadata Database Machine September 2016 複数の筐体の個別管理は必要ありません 今やメンテナンスするのは単一のテクノロジーのみです Oracle Customer IDC: Business Value of Oracle Exadata Database Machine September

24 最高の可用性とセキュリティ Maximum Availability & Security 24

25 最高の可用性 Maximum Availability Architecture コンフィグレーションでの Exadata と SuperCluster は AL4 フォルト トレランスを達成 FIVE NINES 5X % 他の AL4 Systems IBM - z Systems HPE - Integrity NonStop & Superdome Fujitsu GS & BS2000 NEC FT Server/320 Series Stratus ftserver & V Series Unisys Dorado 新しいゴールド スタンダード 25

26 Exadata のフルスタック セキュリティ すべてのコンポーネントおよびコンポーネント間のセキュリティをオラクルが提供 すべてのお客様が同じ設定 セキュリティに敏感な多数のお客様の監査によって検証済み 銀行 政府機関 通信業 小売り業 他 FIPS 認証 PCI-DSS 準拠 ハードウェアによる暗号化 Linux と Solaris の最小限のディストリビューション 安全なデータ消去 システムのロックダウン カーネルのライブ パッチ適用 26

27 クラウド対応 Cloud Ready 27

28 3 種類のデプロイ モデルを選択可能 Private Cloud On Premises Exadata Database Machine Cloud at Customer Exadata Cloud at Customer Public Cloud Exadata Cloud Service お客様のデータセンタお客様資産お客様による管理 お客様のデータセンタサブスクリプションオラクルによる管理 Oracle Cloud サブスクリプションオラクルによる管理 28

29 Oracle Exadata はなぜ速い? Oracle Exadata の驚異的なパフォーマンス ~7 つの理由 ~ 29

30 パラレル実行 30

31 1 対

32 パラレル実行複数 CPU コアでの SQL 並列実行 SQL 文の実行タスクを分割し 多くのプロセスで作業の各部分を並列に実行 パラレル実行 : 1 つの SQL を内部的に並列化 ノード間パラレル実行 : 1 つの SQL を複数ノードで並列化 インメモリ パラレル実行 : 物理メモリ上にキャッシュされたデータに対するパラレル実行 QC QC QC SP PX PX PX PX PX PX PX PX PX PX PX シリアル実行 パラレル実行 ノード間パラレル実行 インメモリ パラレル実行 32

33 ストレージもパラレル実行 ( ストライピング ) 33

34 4 対

35 Oracle ASM によるデータのストライピング 従来のストレージ管理 Oracle ASM 利用アプリケーションの特性に応じたデータの物理配置設計や より高価で高速なストレージが必要 物理設計が不要となり ストレージ追加の際には IOPS と帯域がリニアに向上 データ A に対するアクセス アクセスするデータに依存し ディスク毎の稼働率に偏りや遊びが発生 データ A に対するアクセス データの分散配置により 複数のストレージが並列稼動し短時間でデータを処理 A B C アクセス対象のデータが格納されたストレージしか稼動しない A BC データは各ストレージに自動で分散配置され アクセス時には各ストレージが並列稼働 35

36 Oracle Automatic Storage Management 最高の I/O パフォーマンスと可用性を実現したストレージ管理機能 ストライピング ディスク グループ ディスク グループ内の 全てのディスクでストライピング ( ホットスポットが発生しない ) 最高の I/O パフォーマンス ミラーリング ディスク グループ 筐体をまたいだミラーリング (2 重化 / 3 重化 ) 可用性の担保 動的リバランシング Failure Group Failure Group Failure Group ディスクの追加 / 削除時に自動的にデータを再配置 拡張性 運用管理性 ディスク追加 36

37 広帯域 低遅延ネットワーク 37

38 16 対 40 38

39 InfiniBand によるデータ転送帯域の確保 一般的なストレージ接続 InfiniBand I/O ボトルネックになり DB のリソース (CPU) が思うように使われない I/O ボトルネックが解消され DB のリソース (CPU) を十分に活用 本来の性能を発揮 16 Gb/sec Fibre Channel 10 GbE iscsi/fcoe 大量のデータ走査時にはネットワークが輻輳し I/O 待ちでスループットが低下 40Gbps InfiniBand 大量のデータ走査時でも待ちが発生せず計算処理が滞らない 転送量が限られ待ち行列が発生 大量データも一気に転送でき 待ち行列の発生が少ない 39

40 Exadata の InfiniBand ネットワーク ネットワークの統一 ストレージネットワーク RAC クラスターインターコネクト 外部接続 (optional) 広帯域 低遅延のネットワーク リンク毎に 80 Gbit/secの帯域 (40 Gbit/sec 片方向 ) SANのような機能 (Zero copy, buffer reservation) IP ネットワークのような簡易な管理 プロトコル Zero-copy Zero-loss Database Communication Protocol (ZDP RDSv3) を DB 接続に使用 低い CPU オーバーヘッド ( 数 GB/s の転送に 2% しか CPU を使用しない ) Internet Protocol over InfiniBand (IPoIB) 通常の ethernet ソフトウェアのように使用できる (tcp/ip, udp, http, ssh, ) 40

41 Flash の活用 41

42 300 対 21,500 42

43 Exadata Smart Flash Cache によるホットデータの高速化 従来のデータベースシステム Oracle Exadata 300 IOPS 磁気ディスクをメインとしたデータストレージでは シークの発生によりランダム I/O の性能に限界 21,500 IOPS アクセス頻度が高いホットデータを自動的に Flash メモリにキャッシュすることで ディスク容量で Flash のパフォーマンスを実現 ディスクドライブは大量のデータを保持できるが 性能には限界あり 43

44 Txn Response Time (ms) Exadata Smart Flash Logging によるログ書き込みの高速化 Smart Logging = Off スパイク スパイク スパイク スパイク ログの並列書き込み Smart Logging = On スパイクなし Flash は OLTP の I / O スループットを大幅に向上 しかし 時として Flash は応答時間が 100 倍になる 応答時間のスパイクはほとんどの DB の I/O では問題ではないが OLTP ログ書き込みでは大きな問題 トランザクション コミットが順番に行われる必要があるため 遅いログ書き込みはすべてのトランザクションを待たせる Smart Flash Logging は ディスク コントローラ キャッシュまたは他の Flash への並列書き込みキャッシュとして Flash を使用し どちらかが完了したら書き込みを完了とする 実業務のワークロードにおける OLTP のスループットと応答時間を大幅に改善 44

45 圧縮による I/O 削減 45

46 10 対 1 46

47 Oracle Exadata Hybrid Columnar Compression ストレージ容量の大幅な削減と性能向上 列ベースでデータを格納し データ圧縮 Query Mode : データウェアハウス テーブル用 平均で10 倍の圧縮率 Archive Mode : 履歴データ用 平均で15 倍の圧縮率 履歴データ 検索専用データ アクティブ データ 15~50X ハイブリッド列圧縮 Archive Mode 10X ハイブリッド列圧縮 Query Mode 3X OLTP 圧縮 47

48 ストレージ容量の大幅な削減と性能向上ハイブリッド列圧縮の効果的な使用方法 各圧縮形式の特性を考慮し 複数の圧縮形式を組み合わせることで データの大幅な圧縮を実現 I/O 量の削減により パフォーマンスも向上 データ容量 2013 年 ~ 2017 年データ 1 非圧縮 2013 年データ 2014 年データ 2015 年データ 2016 年データ 2017 年データ 2 パーティション化非圧縮 Oracle Database 2~4 倍圧縮 2013 年データ 2014 年データ 2015 年データ 2016 年データ 2017 年データ 3 パーティション化 OLTP 表圧縮 上記シナリオ想定直近 (2017 年 ) のデータは アクセス頻度高 更新有り (OLTP 表圧縮 ) 上記以外の過去データは アクセス頻度低 更新ほぼ無し ( ハイブリッド列圧縮 ) Oracle Exadata 10~15 倍圧縮 2017 年データ 4 パーティション化 OLTP 表圧縮 ( 直近 ) ハイブリッド列圧縮 ( 履歴 ) 2013 年データ 2014 年データ 2015 年データ 2016 年データ 48

49 不要な I/O の削減 49

50 10 対 1 50

51 Storage Index による不要な I/O の削減 従来のデータベースシステム Oracle Exadata Table A B C D 1 SELECT * FROM table WHERE b < 2 Table A B C D 1 Storage Index SELECT * FROM table WHERE b < 全て読込み対象 全て読み込んだ後 WHERE 句の条件でチェックするため ストレージの I/O の量は多い Min B = 1 Max B = 5 Min B = 3 Max B = 8 読込み対象は適合する行セット (1MB ごと ) のみ WHERE 句において 該当の列が Storage Index の Min から Max の範囲に適合しない場合 I/O 対象外 51

52 ストレージへの処理のオフロード 52

53 10 対 1 53

54 従来型クエリーの課題データベース サーバーとストレージとのI/Oがボトルネック 昨日の売上は? SELECT sum(sales) FROM sales_table WHERE sales_date= 全てのデータがストレージからデータベース サーバーに返される 売上表のほとんどを廃棄 集計 売上表のデータを全て返す ネットワーク帯域が切迫し パフォーマンスと同時実効性が制限される 54

55 Oracle Exadata Smart Scan クエリ パフォーマンスを10 倍以上改善 昨日の売上は? SELECT sum(sales) FROM sales_table WHERE sales_date= データ集約型の処理を Oracle Exadata Storage Server へオフロード 集計 2018 年 1 月 16 日の売上を返却 Oracle Exadata Storage Server は 必要な行と列のみ返却 55

56 Smart Scan によるストレージへの処理のオフロード 従来のデータベースシステム 1 問い合わせ発生 SELECT customer_name FROM calls WHERE amount > 200; アプリケーション 6 結果取得対象の行を取得 1 問い合わせ発生 SELECT customer_name FROM calls WHERE amount > 200; Oracle Exadata アプリケーション 6 結果取得対象の行を取得 2 検索処理表データの格納場所 ( エクステント ) を認識 データベース サーバ ボトルネック 5 集計 フィルタ処理 1TB のデータから 1000 件の顧客名を取得 アプリケーションに返す 2 検索処理 Exadata Storage Server に Smart Scan による検索を指示 データベース サーバ 5 集計処理各ストレージ サーバーからの結果を集計 ボトルネック 3 ストレージ処理ディスク I/O 発生 4I/O 実行 1TB のデータがスキャンされ DB サーバーに返答 3Smart Scan 1TB ある表データの中から 検索対象の行と列を特定 4 データ処理 2MB のデータを DB サーバーに返答 56

57 Exadata Smart Scan データベース処理の一部を Oracle Exadata Storage Server へオフロード 結果となる行や列のみをデータベースに返す 大幅なデータ削減率 スマートスキャンの種類 行のフィルタリング (WHERE 句の条件 ) 列のフィルタリング ジョイン フィルタリング 増分バックアップ フィルタリング 暗号化データのスキャン Data Mining モデル スコアリング 完全に透過的に作動 既存アプリの修正が必要ない クエリー実行中に障害が発生しても透過的に作動 ストレージ側で 実際に必要なデータのみを抽出 DB サーバの CPU 負荷もストレージに分散 57

58 まとめ 58

59 Oracle Exadata はなぜ速い? Oracle Exadata の驚異的なパフォーマンス ~7 つの理由 ~ 1. SQLのパラレル実行 2. Oracle ASMによるデータのストライピング 3. InfiniBandによる広帯域 低遅延ネットワーク 4. Flashの活用によるスループットとレスポンスの向上 5. ハイブリッド列圧縮によるI/O 削減 6. Storage Indexによる不要なI/Oの削減 7. Smart Scanによるストレージへの処理のオフロード 59

60 Oracle Exadata Database Machine オンプレミスおよびクラウドのOracle Databasesのための最高のプラットフォーム 驚異的なパフォーマンス 優れた運用効率 最高の可用性とセキュリティ クラウド対応 60

61 Oracle Digital は オラクル製品の導入をご検討いただく際の総合窓口 電話とインターネットによるダイレクトなコニュニケーションで どんなお問い合わせにもすばやく対応します もちろん 無償 どんなことでも ご相談ください 61

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