1台ですべてを賄おうとすればどうしてもチューニングなどの
手間やコストが発生してしまう
IBMが2012年4月に発表した、ハードウェアとソフトウェアを融合させた垂直統合型のソリューション「IBM PureSystems」。その時点で発表された「PureFlex System」と「PureApplication System」は、先行して発表されていたOracleのDatabase Machine「Exadata」と直接競合する製品ではなかった。汎用性が高く、データベースだけでなくさまざまな用途に利用できるプラットフォームだったのだ。より目的に特化し、さらにチューニングされ、最適化された仕組みの提供はないのか？ それに応えるように登場したのが、2012年10月、第3のPureSystemsとして発表された「PureData」だった。このPureDataこそが、ある意味Exadataのライバルとして位置づけられるものだ。
ところで、IBMはPureDataという1製品だけを提供はしなかった。「PureData System for Transactions」、「PureData System for Analytics」、「PureData System for Operational Analytics」という3つを用意したのだ。なぜ、3つも必要だったのか。それは「One fit all (すべて一台)ではうまくいかない」ことが、IBMの長い歴史の中で明らかになっていたからだ。
OLTP系のシステムに対し、アナリストが行うようなアドホック検索を行おうとしても、十分な性能が得られないことが多い。OLTP系のシステムでは、小さなデータの更新処理の効率化に重きを置く。なので、ランダムな読み取り、ランダムな更新に長けた仕組みが必要だ。一方で、分析を目的としたデータウェアハウスのようなシステムでは、大きなサイズのデータを一度に読み込み処理する必要がある。こちらは、順次読み取り、順次データロードの性能が高くなければならない。これらはまさに、相反するものなのだ。
最近のようにハードウェア・スペックが向上した状況であれば、これら2つのシステムを物理的に1台のマシンに同居させることはできる。とはいえ、そもそもOLTPとアナリティクスという異なるデータワークロードを単一のアーキテクチャー上に同居させた上で、両方の目的を最大限の性能で達成するのはかなり難しい。結果的に、インデックスを多数張ったり、それぞれの目的を満足させるような高度なチューニングを施したりする必要がある。つまりは、同居させ双方の要件を満足させるには、かなりの手間とコストがかかるのだ。これでは、シンプルさに欠けてしまう。そうなれば、迅速なシステム展開と運用管理の手間の削減は、達成できなくなる。
そこで、IBMはトランザクション処理に特化したデータベースマシンであるfor Transactions、大規模データの分析に特化したfor Analytics、そしてさらにオペレーショナル分析に特化したfor Operational Analyticsという3つの性格の異なる製品を用意したのだ。
