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規子と哲樹の、おしえて!ミッションクリティカル

わがミッションクリティカルは永久に不滅です

 唐突ですが、ごく一部のミッションクリティカル愛好家の方々に愛されてきた本連載、何と今回が最終回です! 「ミッションクリティカルなデータベースの構築・運用」というお堅いネタを、なるべく分かりやすく噛み砕いて、面白おかしく紹介しようという趣旨で始まったこの連載ですが、果たして本来の目的を達成できたかどうか……「面白おかしく」の部分ばかりが先行して、肝心の「ミッションクリティカル」がおざなりになってしまった気がしないでもないのですが……。というわけで、決して罪滅ぼしというわけではないのですが、最終回となる今回はあらためて「今日におけるミッションクリティカルなデータベースの価値」について、長江先生に思う存分語ってもらいましょう。

これからはやっぱクラウドでビッグデータでしょ(ドヤ顔)

吉村 まーいまい、お世話になっておりまあっす!

長江 毎々お世話になっております。何だかテンション高めですね。

吉村 いやあ、この間合コンに行ってきたんですけどね。

長江 また合コンの話ですか……。

吉村 まあまあ、最後まで話を聞いてください。そこで耳にしたんですけどね、今どの会社でも、社内システムをオンプレミスからクラウドに移行してるらしいじゃないですか? 「うちはもうクラウドだよ」「うそ、うちもクラウド!」「やっぱ、これからはクラウドだよね!」みたいな感じで、もうクラウド一色の合コンで、めちゃ盛り上がったんですよ!

長江 クラウドをネタに盛り上がる合コンというのも、いかがなものなんでしょうか。

吉村 やっぱ今の時代、クラウドがクールでイノベーションでリスペクトでレリゴーな感じっすよね! となればミッションクリティカルも、これからはクラウドでしょ。「どうも、ミッション“クラウド”クリティカルです。“クーリー”って呼んでね!」みたいな!

長江 ……先生は悲しいです。

吉村 へ?

長江 これまでミッションクリティカルなデータベースの構築や運用の貴重なノウハウを、いろんな角度から一生懸命紹介してきたというのに、もう忘れてしまったんですか?

吉村 あー、いや、忘れたというか、何というか、今ひとつはっきり覚えてないという方がニュアンスとしては正確かと……。

長江 同じことでしょう! いや、別にクラウドが悪いわけではありませんよ。むしろパブリッククラウドのサービスは、企業ITに新たな可能性を切り拓いてくれる素晴らしいものです。ただし世の中には、「万能な技術」というものは存在しません。クラウドも然りで、パブリッククラウドで構築するのに適したシステムもあれば、そうでないシステムもあるということです。

吉村 はい……。

「俺は本当にミッションクリティカルを理解できたのだろうか…」(吉村)

長江 ビッグデータだってそうです。大容量データを高速に処理するNoSQLの技術が脚光を浴びていますが、確かにビッグデータの分析などには打って付けではあるものの、データの一貫性を厳密に担保しなくてはならない基幹データベースの管理にはやはり向いていません。そこでは、昔ながらのミッションクリティカルなデータベース技術が依然として必須なんです。

吉村 なるほど……。

長江 可能な限り高いSLAを遵守しつつ、データの信頼性や一貫性を死守しなければいけないシステムと、ある程度信頼性や一貫性を犠牲にしてもいいから、システムの柔軟性やパフォーマンスの高さを重要視したいシステムがあるということです。よく前者のことを「コアシステム」、後者のことを「ノンコアシステム」と呼びますが、パブリッククラウドやビッグデータといった技術はノンコアシステムで使われる技術で、一方これまで紹介してきたミッションクリティカル用の技術はコアシステムのためのもの、と大まかに理解すればいいでしょう。

吉村 ほう……。

長江 何だか、釈然としないようですね。

吉村 うーん、何となくは分かるんですが、肝心なところがぼんやりしてるというか、もやが掛かっているというか、耳の穴から頭の中に綿アメを少しずつ詰め込まれて、ようやくぎっしり詰まったと思ったら今度は頭のてっぺんあたりからペロペロ舐められて少しずつ溶けてる感じというか……こんな状態を一体どう表現すればいいんですかね?

長江 要は「分からない」ということですね。

吉村 そう、それ!

長江 ……。

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わがミッションクリティカルは永遠に不滅です!(涙)

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この記事の著者

吉村 哲樹(ヨシムラ テツキ)

早稲田大学政治経済学部卒業後、メーカー系システムインテグレーターにてソフトウェア開発に従事。その後、外資系ソフトウェアベンダーでコンサルタント、IT系Webメディアで編集者を務めた後、現在はフリーライターとして活動中。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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