データ仮想化からアプローチするエンタープライズデータマネージメント レッドハット株式会社 JBoss サービス本部ソリューションアーキテクト河野恭之
アジェンダ エンタープライズデータマネージメント JBoss Enterprise Data Services(EDS) のご紹介 JBoss EDS データ統合デモ JBoss EDS 適用例 ユーザ事例 まとめ 2
エンタープライズデータマネージメントデータ管理者とデータベース管理者 実世界の業務 A : 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 サイロ化された多数の企業情報システムにより 企業の論理データモデルの不整合や氾濫が起きている 構築 運用 保守 3
実世界の写像から論理データモデルを構築するトップダウンアプローチ 実世界の業務 概念データモデル トップダウンアプローチ 論理データモデル 物理データモデル 4
実際のシステムから論理データモデルを構築するボトムアップアプローチ 論理データモデル 事業変化や新ビジネスに伴うデータモデルである場合が多い 論理データモデル 物理データモデル 論理データモデル 物理データモデル ボトムアップアプローチ 5
トップダウン vs. ボトムアップ 比較項目トップダウンボトムアップ スタートポイント概念データモデルの作成 適用システム 新規システム / 既存システム更改 既存データモデルの分析 既存のシステム / パッケージ 検討対象全体局所化 構築までの期間長い短い 既存システムへの影響 大きい 小さい 変更容易性難しい柔軟に変更可能 投資対効果大小 6
トップダウンとボトムアップに対応できるデータソースの仮想化 2. 論理データモデルを拡張できる 4. 要求に合わせてモデルを変更できる 3. 新しいビジネスにデータモデルを適合する 1. 既存システムのデータモデルから構築できる 7
データ仮想化の活用 比較項目 スタートポイント データ仮想化 (JBoss EDS) 両方のアプローチが可能 トップダウン 概念データモデルの作成 ボトムアップ 既存データモデルの分析 検討対象全体 or 局所化全体局所化できる 構築までの期間 既存システムへの影響 短い長い短い 小さい大きい小さい 変更容易性柔軟に変更可能手戻りできない柔軟に変更可能 投資対効果大大小 トップダウン ボトムアップの長所を活かすことができるデータ仮想化 8
エンタープライズデータマネージメントデータ活用をより活性化するデータ仮想化 ビッグデータ MDM マスターデータ管理 BI ビジネスインテリジェンス データ仮想化を活用したエンタープライズデータマネジメント統合技術の効果を活性化する 統合 ETL データ変換 SOA 9
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世界で注目されはじめる Information as a Service 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, 2008 http://www.infoworld.com/d/architecture/information-service-131 データ仮想化の IaaS (information-as-a-service) は,ETL と MS 統合の代替となり 優れたデータ管理とデータ統合に対する戦術上の需要にある 従来の ETL および MS 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 11
JBoss Enterprise Data Services Platform 製品コンセプト企業内 外のあらゆるデータのモデリング 仮想統合 一元アクセスを実現する実行基盤 既存のデータソースをモデリング 仮想統合し アプリケーションからは SQL や Web サービスで一元的なアクセスを実現 異種データストアへのリアルタイム読み込み / 書き込み データソースの物理構造や論理構造の変化をアプリケーションから隠蔽 物理的に異なるデータソースの依存関係を可視化 集中アクセスコントロール 監査証跡 データベース DWH Web サービス Web サービス AP データ データソース OC JC 12
JBoss Enterprise Data Services Platform によるデータ仮想統合の実現 データ統合の課題 物理構造の異なる環境 用語 意味の違いが頻発 JOIN,UNION 統合が必要 ロジックの複雑化 肥大化 ロジック再利用性の欠如 セキュリティリスク Etc BI ツール業務 AP 監視ツール EDS によるデータ統合の実現 シングルビューによるデータ統合 統合ロジックの容易な再利用 アプリケーションロジックの削減 複数のデータストアにリアルタイムに接続して参照 / 更新 標準ベースでアクセスする簡単なアプリケーション開発基盤の構築を実現 BI ツール業務 AP 監視ツール SQL Web サービス JBoss Enterprise Data Services Platform データベースデータベース他システム データベースデータベース他システム 13
JBoss EAP 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 JC OC SOAP JCR JC/OC/SOAP 接続 仮想データベース ( アーカイブ ) デプロイ Function Library Cache 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 管理コンソール Connecter Framwork JC LDAP File SOAP SFDC カスタム XML 定義ファイル Admin Shell データベース LDAP File SOAP SFDC カスタム 14
JBoss Enterprise Data Services Platform デザインツール 仮想データベースの作成 物理モデル作成 既存のシステムから自動生成 論理モデル作成 物理モデルのビューを作成 構文自動生成機能 SQLにより手動作成も可能 プロシージャ バッチや複雑なSQLを実行 データベース ファイル CSV, XML, 他 その他 依存関係も可能 Insert/Update/Delete 行単位の処理など 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 15
JBoss SOA-P JBoss EDS JBoss Enterprise Data Services Platform ランタイムエンジン インバウンドインタフェース JC/OC/SOAP 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 JC OC SOAP JCR Function Library Cache JC/OC/SOAP 接続 Virtual Database Query Engine(optimization) Connecter Framwork 認証 / 認可 ログ出力監査証跡 JC 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 16
JBoss Enterprise Data Services Platform 運用管理 管理コンソール JBoss EAP 管理コンソールとの統合 JBoss Operations Network との統合 AdminShell ツール Groovy ベーススクリプトツール デプロイ テスト 操作 運用データの取得 パフォーマンスチューニング メモリ管理 キャッシュ制御 スレッド管理 MaxRows 等 17
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デモシナリオ ( 顧客データの統合 ) 仮想統合テーブルとなる論理モデル 項目名を標準化した論理モデル ファイルの論理モデル 既存データソースの物理モデル 2 つの顧客データソースが対象 APAC customer ファイル JC JP 顧客 19
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連携タイミング JBoss Enterprise Data Services Platform 適用領域 データ 連携指向 プロセス リアルタイム データ仮想化 SOA ETL バッチ 21
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 Z 支店 X システム Y 組織 Z 支店 X システムデータ群 Y 組織 X システムデータ群 EDS EDS EDS EDS 群群群ファイル群 群群群ファイル群 群群群ファイル群 群群群ファイル群 群群群ファイル群 群群群ファイル群 ポイント / 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 ポイント 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 22
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 ETL DWH 仮想統合 DWH EDS xx yy zz DWH X Y 売上げ / 注文情報 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 ポイント 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 - 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 23
仮想データ統合技術による仮想マスタ統合 グローバル営業販売システム グローバル顧客管理システム グローバル保守サービスシステム グローバル営業販売システム グローバル顧客管理システム グローバル保守サービスシステム 統合マスタ 仮想販売マスタ 仮想顧客マスタ 仮想サポートマスタ EDS バッチ連携 ( ETL ) リアルタイム連携 US マスタ 日本マスタ ヨーロッパマスタ US マスタ 日本マスタ ヨーロッパマスタ 大規模 導入による統合マスタは高価 バッチ連携により情報の鮮度が劣化 データサイロの増加 仮想統合 = 必要な情報を必要な時に抽出 リアルタイムで鮮度の高い情報を提供 システムに合わせた柔軟なデータモデル キャッシュ技術による高速化の実現 24
参考 : エンタープライズデータマネージメントの実現データベース仮想化 ステップ 1 仮想データ統合基盤導入 ステップ 2 の統合と OSS 化 ステップ 3 クラウド環境への移行 xx システム yy システム zz システム xx システム yy システム zz システム xx システム yy システム zz システム 仮想 仮想 仮想 OS/HW 層 OS/HW 層 OS/HW 層 既存 既存 既存 既存 新 (OSS) 新 Cache/ Grid Cloud OS/HW 層 OS/HW 層 OS/HW 層 OS/HW 層 OS/HW 層 OS/HW 層 仮想データ統合基盤の導入 新システムは仮想 経由でアクセス 実 を隠蔽し SQL を標準化することで 裏側での 製品の変更を可能に 部分的にデータベース統合を実現 アプリケーションに影響しない 統合の実現 社内データベース統合の実現 ( 既存システムも含めて ) Grid(NoSQL,BigData) やクラウド上の への移行 ベンダロックインからの解放 拡張も容易に 25
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 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 Data Model Data Model Data Model 26
アジェンダ エンタープライズデータマネジメント JBoss Enterprise Data Services(EDS) のご紹介 JBoss EDS データ統合デモ JBoss EDS 適用例 ユーザ事例 まとめ 27
まとめ エンタープライズデータマネジメントはデータ仮想化により効果的に実現することができます データ仮想化を実現する JBoss EDS により 柔軟で信頼性の高いデータ統合を実現します 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 28
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