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データ流通のボトルネックを見過ごすな――Delphixでデータ準備工程を大幅短縮

 2018年9月に経済産業省が「DX(デジタルトランスフォーメーション)レポート」を公表したように、これからはデータ活用は企業存続に欠かせない鍵となる。ところが、これまでのシステムの老朽化や保守の属人化などが足かせとなっている。旧来のシステムを刷新し、新技術との連携を果たすためのソリューションを実例も交えながらアシスト 小山雄貴氏が解説する。

テスト工程で3日待ち、4人必要……それは「当たり前」?

 パッケージソフトウェア販売において、アシストは長い歴史を持つ。設立1972年、オラクルの日本法人設立に関与するなど、データベースやデータ活用に関するソフトウェアパッケージを数多く「目利き」してきた。技術サポートにも定評がある。企業のデータ活用から運用までを幅広く支援している企業だ。  

 近年ではデジタルトランスフォーメーションとして、業務システムだけではなく幅広いデータを活用し、新しいサービスや顧客体験を提供することが企業の競争力の強化につながるとされている。  

 ただしデータ活用でデジタルトランスフォーメーションを実現しようとも、それを阻む壁がある。それが老朽化したレガシーシステムだ。業務システムが古いアーキテクチャや古いソフトウェアのままだと、業務継続のための保守や運用が非効率で現状維持で精いっぱいとなってしまう。新しい技術とのデータ連携など二の次だ。 

株式会社アシスト データベース技術本部技術統括部 小山 雄貴氏

 アシストの小山氏は「データを最大限活用するためには、レガシーシステムの刷新、それから既存システムと新技術の連携が必要です」と強調する。  

 レガシーシステムでデータ活用しようとする場合、何かと時間がかかる。特にテスト工程ではテストに入る前の準備に時間がかかる。Delphixの調べによると、レガシーシステムでデータ準備に要する平均時間は3.5日、それにかかる平均人数は3.8人とされる。テスト用のデータを業務システムから切り出すだけでも、この時間と人員が必要になる。データが大量で、バックアップや加工だけでもそれなりの時間がかかってしまうのだ。現場は「そういうものだ」と慣れているかもしれないが、小山氏は「トータルで非常に大きな時間を消費しています」と指摘する。ここは改善すべきところだろう。

 既存システムと新技術の連携としてありがちなのが、分析用データの鮮度が悪いということ。業務システムは業務で使うため、負荷が高まると業務に悪影響を及ぼす。高負荷を避けるため、分析に使うデータの切り出しなどは定期的に夜間バッチで行うため、鮮度が落ちる。古いデータで分析すれば、得られる洞察もおのずと古いものとなる。  

 昨今ではデータの肥大化により、データを保持するだけでも多くのストレージを消費し、そこにコストもかかっている。企業が保有するデータは業務システムだけではなく、SNSやIoTのデータなど多岐にわたり、さらに監査、検証、機械学習のために何世代(バージョン)分もデータを保存しておく必要がある。こうしてますます大量のストレージを消費していく。

Dynamic Data Platform「Delphix」の仕組み

 小山氏は「データの流通に課題が潜んでないでしょうか。適したデータ、適したタイミング、適した場所。データを自在に展開する必要があります。そのためのソリューションとしてDynamic Data Platform『Delphix』があります」と示した。  

 Delphixはデータの仮想化を実現する。より具体的には、データの高速複製、断面取得、巻き戻し、ストレージ消費量削減、マスキングなど、データに関する課題を解決するデータプラットフォームだ。  

 データの物理的なコピーをすることなく、仮想化やマスキングを行うため、高速に複製できる。例えばデータソースからデータを収集すると、分析用、開発用、検証用など複数の用途向けにデータを準備できる。そのため高速にデータを複製できる。  

出所:アシスト

 またデータはブロックのポインタ情報で仮想的なデータベースを作成しておくため、ある時点のデータに戻したり、断面取得をしたりすることができる。また使用する環境ごとにDelphixの仮想データベースへネットワーク経由でマウントする形とする。

出所:アシスト

 Delphixを用いると、テスト工程で時間がかかる部分となるデータの複製やバックアップなどにかかる時間が大幅に短縮できるため、テスト工程はそのままでも、かかる時間を大幅に減らすことができる。やることは変わらずに時間短縮ができてしまうのだ。  

 また業務データベースに負荷をかけることなく複製できるため、リアルタイムのデータを分析や検証で使えるようになる。鮮度が高いだけではなく、見たい時点のデータにアクセスできるようになる。  

 こうした仕組みはストレージコストの削減にも役立つ。先述したように、監査や検証のために複数の世代のデータを管理する必要があった。似たようなデータのコピーを多数保有することになる。ところがDelphixなら断面取得することで(物理的に複製することなく)、「いつ時点の○○向けのデータ」を自在に複数保有できることになる。  

 またDelphixではデータ操作の権限委譲ができるのも特徴だ。「セルフサービス」という形で、分析や検証の担当者が好きなようにデータを操作できる。一般的には業務システムのデータを切り出して分析や検証に使う場合、業務システムの管理者に依頼して、作業してもらえるのを待たなくてはならなかった。途中で承認プロセスが入ることもある。そうこうしている間に何日かを消費していたが、Delphixなら業務システムの管理者ではない担当者がデータ準備できるため「待ち時間」が生じず、必要な時に素早くデータを入手できる。操作するためのインターフェースはGUIで使いやすいのも特徴だ。

海外を含め約400社の大手企業で採用

 実際にどれだけの企業が使っているのか。実は海外も含めて約400社もの大手企業で採用されているという実績がある。日本ではマツダがDelphix導入事例を公開している(参考リリース:「マツダ、Delphix導入によりシステム開発におけるデータ準備の待ち時間を大幅削減」) 。 

 海外事例にはアメリカの民間医療サービス企業Molina Healthcareがある(関連記事:「データ・プラットフォームの改革で年間の開発費5億円、ストレージコスト10億円の削減に成功:Delphix事例講演レポート」)。オバマケアでビジネスが急成長している企業だ。ここでは開発環境の作成時間が数日から数分へと短縮できて、アプリケーションをデプロイするまでの時間を半分に削減できた。6000個以上の仮想データベースを活用しており、これまでストレージ容量を4~5PB必要としていたところを300TBですむようになった。これにより約6~10億円のストレージコストを削減できたという。

 小山氏は最後にこうまとめた。「データの準備で時間がかかるのは『当たり前』ではありません。データの流通がボトルネックになっていないでしょうか。データの流通にかかる時間はDelphixを使えば大幅に短縮できます。見過ごされがちですが、あらためて見直してみてはいかがでしょうか」。

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【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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