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最新Cassandraの3.0とDataStax version5.0
(GraphDB, Advanced Replication, Spark)
0 データベース業界に今起きていること
1 Cassandraの特徴
2 Cassandra3.0の新機能
3 DataStax Enterprise 5.0
4 DataStax Enterprise 5.0
5 OpsCenter 6.0
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データベース業界の今
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Cassandra の特徴
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• 高可用性
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高可用性
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高可用性
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スケーラビリティ(パフォーマンス)
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スケーラビリティ(パフォーマンス)
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Cassandra 3.0の新機能
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• Windows版Cassandra
• JSON Support
• ストレージエンジン(圧縮1/10)
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• Javaなので動くのですが、Apache Cassandraとして
正式にWindows版Supportとなる
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JSON Support
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ストレージエンジン(圧縮が1/10)
• すべてのカラムのカラム名をレコードと一緒に保存していた
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DTCS(DateTieredCompactionStrategy)
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Matelialized View(Mview)
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Matelialized View(Mview)
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SASI (さっしー? サジー??)
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Hinted Hndoff
通常、3つのノードにデータをレプリケーションとして
持っている場合、
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Roleでの権限管理
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DataStax Enterpirse(DSE) 5.0
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分析
違ったワークロードを同じソフトで?
違ったワークロードを同じソフトで?
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©2016 DataStax
• 複雑に絡み合ったデータ管理をスケールアウトできるGraphデータベース
• CassandraのDSEでGrpahモデルをサポート
• 大量データの共通点や異常値をデータの探索、リレーションシップから検知
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©2016 DataStax
• Apache TinkerPop – 業界スタンダードのGraphフレームワークと言語をサ
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• Cassandraとインテグレート – Cassandraの強みを継承(パフォーマンス、
スケール、マルチ...
• レコメンデーション/パーフォナライゼーション – インフルエンサーになるお客様がどの製
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• セキュリティと不正 – どのレコード、トランザクション、処理が不正であるかを早...
Graphのインテグレートされたソリューション
© 2016 DataStax, All Rights Reserved. 42
サーバー GUIによる管理とモニタリング
GUIによる直感的な開発ツール ドライバ(CQL,	Gremlin,	e...
Accenture でのDSE Graph によるサイーバーセキュリティ攻撃を防御
© DataStax, All Rights Reserved.
DataStax Studio
©2016 DataStax
• ウェブベースの開発ソリューション
• 視覚的にDSE Graphデータベースのクエリを開発可能
• CQL, DSE Search, DSE Analyticsの開発も今後サポート予定
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DataStax Enterprise 5.0 Details
©2016 DataStax
• データセンター間で一方通行のレプリケーションをすることができるように
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• 自動的にディスク間のデータを移動することができます。
• 高いコストをDISKにかけないようにできます
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©2016 DataStax
• 1つのマシンに複数のDSEインスタンスを簡単に
• 一台のマシンに持つことができる
• 大きなハードウェアリソースがデータベースアプリケーションに効率的に利
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©2016 DataStax
• コミットログと全文検索インデックスの暗号化
• ロール(Role)でのアクセスコントロール
• 複数のセキュリティ認証のプロトコル (e.g. Kerberos, LDAP, Active Directory,...
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• 外部のSparkクラスタとDSEのデータを繋げることが可能ですConnects
• 2つのプラットフォームでデータの移動、ジョインが可能
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• Cassandra 3.0.x の製品版です
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• DSE Graph をサポートします
• Graph データベースのコンフィギュのサポート
• エンタープライズ向けのクライアントツール
• SNMPのサポート
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Db tech showcase 2016

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Cassandra 3.0 and Datastax 5.0

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Db tech showcase 2016

  1. 1. 最新Cassandraの3.0とDataStax version5.0 (GraphDB, Advanced Replication, Spark)
  2. 2. 0 データベース業界に今起きていること 1 Cassandraの特徴 2 Cassandra3.0の新機能 3 DataStax Enterprise 5.0 4 DataStax Enterprise 5.0 5 OpsCenter 6.0 2© 2016 DataStax, All Rights Reserved.
  3. 3. ©2015 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. OLTP (RDBMS) DWH (RDBMS) NoSQL OLTP (RDBMS) DWH (RDBMS) Hadoop 分析・データベース オペレーショナル データベース 既存システム(RDB) 新システムへの要求 *データ量 *パフォマンス *柔軟性 *可用性 *値段 分析・データベース オペレーショナル データベース 既存システム(RDB) 新システム(NoSQL) 今までRDB では不可能、又は実現するのに コストが膨大にかかった領域 データベース業界に今起きていること
  4. 4. ©2015 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. オペレーショナル DB vs. 分析 DB Operational Database:(オペレーショナル) オンライントランザクション処理に代表される、日々のトラ ンザクション処理を取り扱うデータベース: 例: POSシステム Webの入力システム ATM 等 Analytic Database:(分析) オペレーショナルで集めたデータを一カ所に集約させ 、データ分析を行う 例:データマイニング、 スコアリング BIOperational Database オペレーショナルの世 界で最近になってやっ と新技術が必要な事が 認識され始めた (2006&2007 Google BigTable論文と Amazon Dynamo論文) NoSQL Analytic Database 分析データベースの世 界は実は10年前から 新技術がどんどん出て きていた。 (2003&2004 Google GFS, MapReduce論文) DWH, Hadoop等
  5. 5. ©2015 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Non-RDB DB-ENGINESのランキ ングで トップ15のう ち6つがNon-RDB 逆を言えば、まだ9 個はRDB, かつ Top3(Oracle, MySQL, SQL Server)は不動 特出すべき点は、 PostgreSQLより MongoDBがすでに上 にあること
  6. 6. データベース業界の今 LAN/WAN クライアント/ サーバー リレーショナル DBMS(RDBMS) SNA 階層DB Terminal NoSQL DBMS オープンシステム時代 (Oracle,Informix, Sybase等) メインフレーム時代( IMS,DB2等) もののインターネット(IoT)時代(クラウド、ネットワーク、分散) (Bigdata, Hadoop, Open Source) 1970 年代 1990 年代 2010年以降 IoT, コンテンツの時代 クラウド アプリケーションの時代 大きなコンピューターの時代
  7. 7. データベース業界の今 オープンシステム時代 (Oracle,Informix, Sybase等) メインフレーム時代( IMS,DB2等) もののインターネット(IoT)時代(クラウド、ネットワーク、分散、IoT) (Bigdata, Hadoop, Open Source) 1970 年代 1990 年代 2010年以降 IoT, コンテンツの時代 アプリケーションの時代 大きなコンピューターの時代 リレーショナル DBMS(RDBMS) 階層DB NoSQL DBMS シンプルな作り と単純な業務の 置き換え、記録 のためのデータ ベース アプリケーション構造を 中心としたリレーショナ ルデータモデルのデータ ベース コンテンツ、データを中心に したデータセントリック・ データベース
  8. 8. Cassandra の特徴
  9. 9. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. • 高可用性 • High Availabilityの意味って分かっています? アプリケーションから見たら、サーバー切替中なんて High Availabilityじゃないんです • パフォーマンス • パフォーマンスは何を持って高パフォーマンスって言いますか? TPC-xx? 違います。アーキテクチャーをちゃんと理解しましょ う。。。 • スケーラビリティ • Oracle RACとか、DB2 Purescale?? アーキテクチャーはちゃんと理解しましょう。。。 Cassandra の強み
  10. 10. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 高可用性
  11. 11. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. 高可用性 x x x x ○ ○
  12. 12. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. スケーラビリティ(パフォーマンス)
  13. 13. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. スケーラビリティ(パフォーマンス) x x x ○x x x
  14. 14. Cassandraのアーキテクチャー Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandra • Master, Slaveという関係がない • Name node, gatekeeperといっ た特別なノードの機能を持つ ノードがない • すべてのノード(マシン)が 完全に同じ機能を持つ • 独立したマシンの集合体で1 つのDatabaseとなる • データはHashされたKeyでアク セスされ保持される
  15. 15. Cassandraのアーキテクチャー Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandra • 内部で3つレプリカを持ち、 どれにアクセスしてもOK • 他のマシンとの依存関係がな いので他のマシンがダウンし ても影響なし • どのマシンにアクセスしても 同じ動きをする • すべてのマシンがクライアン トからのセッションを受け付 け処理を行う(コーディネー タ) • データは各マシンにコーディ ネータにコンタクトを取る x
  16. 16. 複数データセンターのレプリケーションも容易 Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandra Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandra
  17. 17. Cassandraのアーキテクチャー C CC C C C C CC C C C C CC C C C C CC C C C C CC C C C
  18. 18. Cassandra 3.0の新機能
  19. 19. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. • Windows版Cassandra • JSON Support • ストレージエンジン(圧縮1/10) • DTCS • Mview • Hinted Handoff • Roleでの権限管理 • User Defined Aggregation & User Defined Function(UDF) Cassandra 3.0
  20. 20. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. • Javaなので動くのですが、Apache Cassandraとして 正式にWindows版Supportとなる Windows版 Cassandra
  21. 21. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. • ??? • (そんなもん、MongoDBに任せればいいのに・・・ボソ) • RDBMSでJSONサポートしました?? • (そんなもん、MongoDBに任せればいいのに・・・再度!) JSON Support CREATE TABLE users ( id uuid PRIMARY KEY, name text, state text, birth_date int ); INSERT INTO users (id, name, state, birth_date) VALUES(now(), 'Joe User', 'TX', 1982); 又は INSERT INTO users JSON '{"id": "1a4f88e2-6dc8-4edd-9e16- a7ba9c941f8d", "name": "Joe User", "state": "TX", "birth_date": 1982}';
  22. 22. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. JSON Support User Defined Typeでも使えます CREATE TYPE address (number int, street text); CREATE TABLE users ( id int PRIMARY KEY, street_address frozen<address>); INSERT INTO users (id, street_address) VALUES (1, {number: 123, street: 'Cassandra Ave'}); INSERT INTO users JSON '{"id": 1, "street_address": {"number": 1, "street": "Cassandra Ave"}}'; Nestingでも使えます CREATE TYPE address ( street text, city text, zip_code int, phones set<text>); CREATE TABLE users ( id uuid PRIMARY KEY, name text, addresses map<text, frozen<address>>); INSERT INTO users JSON '{"id": "0514e410-2a9f-11e5-a2cb- 0800200c9a66","name": "jellis", "addresses": {"home": {"street": "9920 Cassandra Ave","city": "Austin","zip_code": 78700,"phones": ["1238614789"]}}}';
  23. 23. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. ストレージエンジン(圧縮が1/10) • すべてのカラムのカラム名をレコードと一緒に保存していた • それをしないで、必要なレコードだけを保持するようにしただけ
  24. 24. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. DTCS(DateTieredCompactionStrategy) • SizeTieiredCompactionStrategy(STCS):似たようなサイズをくっつける(デフォルト) • LeveledCompactionStrategy(LCS):レベル分けしてSSTableをくっつける • DateTieredCompacationStrategu(DCSC): 時間でSSTableを分けてまとめる(NEW) DTCS STCS LCS
  25. 25. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Matelialized View(Mview) RDBのMviewとは全く違います Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandra
  26. 26. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Matelialized View(Mview) RDBのMviewとは全く違います CassandraのIndexは別ノードを全て見てしまいます Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandraユーザ Index Index Index Index Index Index
  27. 27. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Matelialized View(Mview) RDBのMviewとは全く違います CassandraのIndexは別ノードを全て見てしまいます MviewはKeyを含むので、必要なノードにのみ アクセスします Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandraユーザ Mview
  28. 28. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. SASI (さっしー? サジー??) SSTable Attached Secondary Index(SASI)というインデックスを Apache CassandraにAPPLEがコントリビューションした新機能が入っています V3.5以降、 Cassandraで Like検索ができるようになっています
  29. 29. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Hinted Hndoff 通常、3つのノードにデータをレプリケーションとして 持っている場合、 Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandraユーザ データ データ データ
  30. 30. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Hinted Hndoff 通常、3つのノードにデータをレプリケーションとして 持っている場合、 あるノードがDownしていた場合でも、 Cassandraの他のノードは独立して動いているので、 全く問題なく動きます。 Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandraユーザ データ データ x
  31. 31. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Hinted Hndoff 通常、3つのノードにデータをレプリケーションとして 持っている場合、 あるノードがDownしていた場合でも、 Cassandraの他のノードは独立して動いているので、 全く問題なく動きます。 その場合、データをHintsとして コーディネータはファイルに一定期間保持し、 ノードが復活した時に、最適用を自動的に実行します Cassandra CassandraCassandra Cassandra Cassandra Cassandraユーザ データ データ データ ○
  32. 32. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. Roleでの権限管理 CREATE ROLE accounting; GRANT all ON invoices TO accounting; GRANT select ON expenses TO accounting; GRANT select ON payroll TO accounting; GRANT accounting TO josie; GRANT accounting TO jay; RDBMSみたい・・・
  33. 33. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. UDA&UDF User defined Aggregation, User Defined Functionを書けるます。 中身はJava CREATE FUNCTION my_sin(input double) RETURNS double LANGUAGE java AS ’ return input == null ? null : Double.valueOf(Math.sin(input.doubleValue())); ’; SELECT key, my_sin(value) FROM my_table WHERE key IN (1, 2, 3);
  34. 34. DataStax Enterpirse(DSE) 5.0
  35. 35. ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. • Apache Cassandraをベースに、いつでも稼働、分散、高パフォーマン ス、スケーラビリティを備えるクラウドアプリケーション向けの商用版 • キーバリュー、表形式、 • JSON/ドキュメント、グラフのようなマルチなデータモデルを Cassandraをデータストアとしてサポート • 商用版として、Apache Cassandraのサポートはもちろん、Open Source のソフトをQ&Aし、エンタープライズのお客様 に安心して利用いただける DataStax Enterprise(DSE)とは
  36. 36. ボトルネック のないリニア な拡張性 マスターレス でSPOFのな い可用性 ミリ秒単 位での大 量Tx処理 稼働率 100%の 信頼性 Key Value Tabular GraphJSON DataStax Enterprise(DSE)とは
  37. 37. マルチモデルの成り立たせるためには? 37 トランザクション 全文検索 分析 違ったワークロードを同じソフトで? 違ったワークロードを同じソフトで? トランザクション 全文検索 分析 全文検索全文検索
  38. 38. トランザクション マルチモデルの成り立たせるためには? 38 違ったワークロードを同じソフトで実現 全文検索 分析 C CC C C C C CC C C C C CC C C C
  39. 39. ©2016 DataStax • 複雑に絡み合ったデータ管理をスケールアウトできるGraphデータベース • CassandraのDSEでGrpahモデルをサポート • 大量データの共通点や異常値をデータの探索、リレーションシップから検知 • リアルタイムの全文検索をサポートし、Graph検索もDSEで可能 • DSEのマルチモデル・プラットフォームの一部 DataStax Enterprise Graph とは
  40. 40. ©2016 DataStax • Apache TinkerPop – 業界スタンダードのGraphフレームワークと言語をサ ポート • Cassandraとインテグレート – Cassandraの強みを継承(パフォーマンス、 スケール、マルチデータセンター、高可用性) • TitanDB – オープンソースのGraphDBであるから移行も容易 • エンタープライズ向け – 分析、検索、自動ワークロード・マネージメント、 セキュリティ、管理、GUI, ドライバ、サポート等エンタープライズ向けの DSEの強みを全て継承 • マルチモデル – キーバリュー、Tabular、JSON/ドキュメント、Graphを一つの プラットフォームでサポート • DataStax Enterprise Graphとは
  41. 41. • レコメンデーション/パーフォナライゼーション – インフルエンサーになるお客様がどの製 品を購入して、早く他のユーザにレコメンドするのに最も効率的になのは? • セキュリティと不正 – どのレコード、トランザクション、処理が不正であるかを早く見つ け出す • IoT / ネットワーク- 様々なディバイス、場所から収集するデータがどのような特徴を持 ち、関係があるのかを簡単に見つけ出す • マスターデータマネージメントとプロファイル - 各ビジネスユニットにあるデータの関係と 分析と顧客の全体像を理解し分析する ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent. ビジネスで使えるGraph
  42. 42. Graphのインテグレートされたソリューション © 2016 DataStax, All Rights Reserved. 42 サーバー GUIによる管理とモニタリング GUIによる直感的な開発ツール ドライバ(CQL, Gremlin, etc.) Java Python C++ More…
  43. 43. Accenture でのDSE Graph によるサイーバーセキュリティ攻撃を防御 © DataStax, All Rights Reserved.
  44. 44. DataStax Studio
  45. 45. ©2016 DataStax • ウェブベースの開発ソリューション • 視覚的にDSE Graphデータベースのクエリを開発可能 • CQL, DSE Search, DSE Analyticsの開発も今後サポート予定 DataStax Studioとは
  46. 46. DataStax Enterprise 5.0 Details
  47. 47. ©2016 DataStax • データセンター間で一方通行のレプリケーションをすることができるように なりました。データを送るだけのDatacenterを”edge”とし、中心となる”hub” とします • Ideal for retail, energy, and other “edge of the internet of things” use cases. • 流通、エネルギー、IoTなどで利用できる DSE Advanced Replication
  48. 48. ©2016 DataStax • 自動的にディスク間のデータを移動することができます。 • 高いコストをDISKにかけないようにできます DSE Tiered Storage
  49. 49. ©2016 DataStax • 1つのマシンに複数のDSEインスタンスを簡単に • 一台のマシンに持つことができる • 大きなハードウェアリソースがデータベースアプリケーションに効率的に利 用されるべきです • ハードウェアのコストは安くなります • DSE マルチインスタンス
  50. 50. ©2016 DataStax • コミットログと全文検索インデックスの暗号化 • ロール(Role)でのアクセスコントロール • 複数のセキュリティ認証のプロトコル (e.g. Kerberos, LDAP, Active Directory, internal Cassandra) tを1つのデータベースクラスタで利用可能 DSE 統一された認証
  51. 51. ©2016 DataStax • 外部のSparkクラスタとDSEのデータを繋げることが可能ですConnects • 2つのプラットフォームでデータの移動、ジョインが可能 • Cloudera and Hortonworksをサポート 外部のSpark Clustersと連携
  52. 52. ©2016 DataStax • Cassandra 3.0.x の製品版です もちろんCassandra 3.0
  53. 53. OpsCenter 6.0
  54. 54. ©2016 DataStax • DSE Graph をサポートします • Graph データベースのコンフィギュのサポート • エンタープライズ向けのクライアントツール • SNMPのサポート • Integration with Graphite monitoring tool. OpsCenter 6.0
  55. 55. https://academy.datastax.com/downloads/welcom e ©2016 DataStax Confidential. Do not distribute without consent.

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