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Semelhante a 多様性時代のDB選択 (20)
多様性時代のDB選択
- 1. © 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
オープンソースカンファレンス 2020 Tokyo/Spring
多様性時代のDB選択
東芝デジタルソリューションズ株式会社
栗田 雅芳
2020/2/21
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 2. 2© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
多様性とは?
幅広く、性質の異なる群が存在すること。
性質に類似性のある群が形成される点が特徴
で、単純に 「いろいろある」 こととは異なる。
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 © 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 3. 3© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
DBの50年の歴史
1980年代➜ 1990年代➜ 2000年代➜1970年代➜ 2010年代➜ 2020年代➜
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 20251970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
ネットワーク
型DB
階層型
DB
RDB以前
統合
各種DBの統合
列指向型
ドキュメント
型
グラフ型
キーバリュー
型
時系列
DB
ビッグデータ/NoSQL出現
OO指向
DB
多次元
DB
DWH
ポストRDB
XML
DB
RDB
RDB誕生・全盛期
現在
▼
多様化
- 4. 4© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
ターゲットを広めるため多機能化の傾向があり、
表面的に機能・非機能ともに,類似性が高い
場合が多いので、DB選択が困難(?)
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 5. 5© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
出典:IDC White Paper I Doc# US44413318 I November 2018 The Digitization of the World – From Edge to Core
2025年には世界のデータ量は、
2017年の23ゼタバイトから175ゼタバイトへ
現在
- 6. 6© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
2025年には世界で生成されるデータの
約30%がリアルタイムデータに
出典:IDC White Paper I Doc# US44413318 I November 2018 The Digitization of the World – From Edge to Core
現在
- 7. 7© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
DBの50年の歴史
1980年代➜ 1990年代➜ 2000年代➜1970年代➜ 2010年代➜ 2020年代➜
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 20251970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
ネットワーク
型DB
階層型
DB
RDB以前
統合
各種DBの統合
現在
▼
OO指向
DB
多次元
DB
DWH
ポストRDB
XML
DB
RDB
RDB誕生・全盛期
列指向型
ドキュメント
型
グラフ型
キーバリュー
型
時系列
DB
ビッグデータ/NoSQL出現
更
な
る
膨
大
な
リ
ア
ル
タ
イ
ム
デ
ー
タ
- 8. 8© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
インダストリアルIoT:IIOT
サイバーフィジカルシステム:CPS
デジタルツイン
小規模
リアルタイム性
高
B2C IoT
購買行動分析
ソーシャルメディア分析
リアルタイム性
中 or 低
更なる膨大なリアルタイムデータ
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
大規模
現在のDBを容易に
「あてはめる」ことができる領域
または、
現在のDBが生まれつき「あてはまる」領域
➚
- 9. 9© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
B2C IoT
購買行動分析
ソーシャルメディア分析
インダストリアルIoT:IIoT
サイバーフィジカルシステム:CPS
デジタルツイン
データ サンプル (一部欠損は
許容範囲)
すべてのデータが必須(欠損不
可)
分析手法 統計手法 小さな異常も見逃さない
分析正確性 低精度でもよい 高精度がもとめられる
リアルタイム性 中~低
バッチでもよい
高
システム信頼性 中程度のでも十分 高信頼が必須
- 10. 10© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
更なる膨大なリアルタイムデータへの領域
実世界のデータをサイバー空間にリアルタイムに
再現し、アナリティクス。その結果を現実世界へ
フィードバックする
これを実装するために 「あてはめる」のではなく、
生まれつき 「あてはまる」 DBも必要
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 12. 12© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
GridDB とは
実世界のデータをサイバー空間でリアルタイムに
再現することをターゲットしてデザインした DB
スケールアウトとスケールアップのベストミックスで、
ペタバイト級のデータ管理を実現
NoSQL / SQL (キー・バリュー) のデュアルAPI
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 13. 13© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
次世代車両管理システム
運転情報をリアルタイムに集めて、
保険会社に提供。
保険会社は保険料に反映する
とともに、リアルタイムにドライバー
に運転技術について警告
実世界 サイバー空間
リアルタイムに複製 (データ)
フィードバック
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 14. 14© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
HDD製造会社 品質管理システムの再構築
製造レコードを全件保管し、ありのままの状態を
リアルタイムに把握を目指す。
データ蓄積量:1.9PB / 5年
登録データ量:267 GB / 日
DBアプライアンス以上の性能を標準的なIAサーバ
で実現
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
- 15. 15© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation
多様性の時代
幅広く性質が異なるが類似性のあるDB
が存在する
お互いの生まれつきの特性を認め、
適所適材に「あてはまる」DBを採用
© 2020 Toshiba Digital Solutions Corporation