Mixed-OSS における PostgreSQL の活用 2018 年 8 月 24 日三菱総研 DCS 株式会社
三菱総研 DCS の会社概要 IT コンサルティングからシステムの設計 開発 運用 処理まで すべての局面でサービスを提供できる IT トータルソリューションを実現しています 東京本社 ( 品川 ) 千葉情報センター 東京ビジネスセンター ( 木場 ) 商号設立資本金代表取締役社長株主 : 三菱総研 DCS 株式会社 ( 略称 :DCS) :1970 年 7 月 :60 億 5,935 万円 : 円実稔 : 三菱総合研究所 ( 略称 :MRI) 三菱 UFJフィナンシャル グループ ( 略称 :MUFG) 本社 : 140-8506 東京都品川区東品川 4 丁目 12 番 2 号従業員数 :2,094 名 (2018 年 4 月現在 ) 売上高 :575 億円 (2017 年 9 月期 / 連結ベース ) 事業所 : 東京本社 大阪支店 中野 名古屋 千葉情報センター 初台サービスセンター 東京ビジネスセンター ロンドン支店 シンガポール支店取引先 : 約 5,000 社 2018 年 8 月現在 2
アジェンダ Mixed-OSS における PostgreSQL の活用 三菱総研 DCS では FINEQloud という IaaS サービスを提供しており そのクラウド基盤上で OSS を組み合わせた PaaS ソリューションを展開しています 今回は OSS サービス群のひとつとして提供している PostgreSQL を中心に 取り組みと活用事例をご紹介します Mixed-OSSの取り組み IaaSサービス FINEQloudとは PaaSサービスのラインナップ PostgreSQLの取り組み Mixed-OSSの今後 3
Mixed-OSS 当社も 多様な OSS を組み合わせて独自サービスを提供しています Service 4
Mixed-OSS 取り組みの背景 Development Application 開発に注力 Application PaaS レイヤのメニュー拡張と品質強化へ IaaS IaaS~PaaS までを多彩なメニューでスピーディに提供 PaaS 高品質の IaaS を安価 スピーディに提供 Server Storage Network Mixed-OSS Backup Center Operations 5
IaaS サービス FINEQloud とは 金融分野をはじめとした豊富な SI サービスおよびシステム運用の実績を集結し 当社千葉情報センターにて提供する DCS のマネージド型クラウドサービスです 運用 処理 (IT 業務 ) コンサルティング企画 提案 設計 (IT 業務 ) Point 1 Point 2 <FINEQloud を選ぶ理由 > 高品質 高セキュリティ 豊富で柔軟なサービス 金融分野で養った開発ノウハウ 開発 DCS 千葉情報センターの強固な基盤 Point 3 トータルソリューション 6
PaaS サービスのラインナップ 開発プラットフォームのレベルアップと共に 業務に応じた PaaS 層を拡大することでより高速なシステム開発を実現しています デバイス SaaS/ Apps SaaS/ アプリケーション サービス タブレット PC 業務特化型プラットフォーム タブレットスマートフォン AIスピーカスマートウォッチ AR/VR PaaS 開発プラットフォーム フロントエンドプラットフォーム AI プラットフォーム 業務ごとのプラットフォーム拡大 決済プラットフォーム RPA プラットフォーム IoT プラットフォーム 運用 セキュリティ IoT 端末 IaaS コンピューティングリソース サーバストレージネットワークパブリッククラウド 7
PostgreSQL の活用事例 開発プラットフォームは 三層構造 Web アプリケーションの標準化を行い <DCS-PaaS> としてスピーディかつ高品質な基盤を提供しています DCS-PaaS では DB 層に PostgreSQL を採用しています <DCS-PaaS> 開発管理 Web サーバ AP サーバ DB サーバ 共通ライブラリ 1 Container Platform 連携 開発管理ツール Apache DCS フレームワーク JBoss EAP PostgreSQL 2 ハイブリッドクラウド構成 基盤設計書 Red Hat Enterprise Linux テスト仕様書 運用設計書 運用手順書 3 冗長化構成の標準化 8
1. Container Platform 連携 コンテナはデータ揮発性という特徴があるため コンテナプラットフォームのデータ永続化を PostgreSQL で実現しています インフラエンジニア アプリケーションエンジニア コンテナ OS 仮想化 コンテナ OS 仮想化 データ永続化先 OS 仮想化 OS 仮想化 9
2. ハイブリットクラウドでの活用シーン アプリケーションはパブリッククラウド 高セキュリティが求められるセンシティブなデータは当社データセンター内のプライベートクラウドで管理することが可能です お客様 パブリッククラウド環境 当社プライベートクラウド環境 専用線接続サービス 10
3-1. 冗長化構成の標準化 pgpool-Ⅱ と PostgreSQL の SR/HS( ストリーミングレプリケーション / ホットスタンバイ ) 機能を組合せた HA クラスタ構成を標準としています 通常時 pgpool 障害時 pgpool-Ⅱ(active) PostgreSQL(Primary) Client VIP watchdog pgpool Primary DB 参考 ソフトウェア バージョン PostgreSQL 10.4 Pgpool-Ⅱ 3.7.4 VIP 相互監視 watchdog 単一障害点排除 pgpool データ同期 Standby DB pgbadger 9.2 pgpool-Ⅱ(standby) PostgreSQL(Standby) Standby インスタンスアクセスは参照処理のみ 11
3-2. 冗長化構成の標準化発生した課題 事象 フェイルオーバ時に Primary が入替わることを考慮し Primay/Standby それぞれに pg_statsinfo を導入したところ Standby のみエラーが発生した Primary DB pg_statsinfo Standby DB pg_statsinfo 原因 Standby がリカバリーモード (Read Only) で起動するため pg_statsinfo の性能情報を DB に書き込むことができない Read only Standby DB Write pg_statsinfo 12
3-3. 冗長化構成の標準化発生した課題の解決 解決案 評価 1 性能情報を保持する DB を別サーバにする サーバ追加コストが掛かる 解決策検討 2 pgpool の VIP 経由で Primary DB に性能情報を保存する オーバーヘッドが発生する 3 性能監視方式を pgbadger へ変更する コスト 性能に影響を与えない 採用 解決後構成 Primary DB pgbadger pg_statsinfo Standby DB pgbadger pg_statsinfo 13
PostgreSQL 今後のレベルアッププラン 性能統計情報収集の改善 pg_statsinfo の情報を保持する共有リポジトリの構築 監視のレベルアップ Zabbix の PostgreSQL 用テンプレートである pg_monz を導入した PostgreSQL 監視のレベルアップ 14
Mixed-OSS 今後の展望 現在はデータ分析プラットフォームの構築に取り組み中です これからも OSS を様々なシーンで活用していきます データ分析プラットフォーム 蓄積収集可視化 分析 Patterns Mixed-OSS Service Solution Value 15
ご清聴ありがとうございました 16