HPE Vertica（以下、Vertica）は、2012年の米国大統領選挙において、オバマ陣営がクラウド上でビッグデータ分析に活用したことでも知られるデータベースですが、業種／業態に関係なく、様々な企業の情報系システム全般で幅広く活用されています。
Verticaの特長については、アシストが運用する「Vertica技術情報サイト」でご紹介していますので、そちらも併せてご参照ください。
Verticaとは
それでは、代表的な事例をもとに、Verticaがどのような理由で採用されているのかをみていきましょう。
- A社：既存汎用データベースからの検索性能を大幅改善。チューニングレスでも5分が3秒に
- B社：既存DWHアプライアンスの検索性能が最大20倍向上。コストは5分の1に
- C社：Hadoop上のビッグデータ分析が数時間から数分に
- D社：1,000人が2TBのデータをクラウドで活用。ピーク時のレスポンスも5秒以内に
- E社：BIごと刷新して大幅なコスト削減と様々な情報提供が容易に
A社:既存汎用データベースの検索性能を大幅改善。チューニングレスでも5分が3秒に
A社は、汎用データベースで構築した大規模DWHシステムで、売上／収益／在庫などの分析業務を全社的に展開していました。しかし、運用を開始して間もなく、次のような課題が顕著になってきました。
課題
- 検索業務の多様化／データ量の増加によって、慢性的な性能劣化が発生している
- 業務繁忙期の大幅なレスポンス劣化で、ユーザ満足度が低下してきた
- チューニングにかかる運用工数が増加傾向にあり、他業務を圧迫してきた
A社は、ユーザの業務効率化のため、これまで個別に運用していた分析システムの統合を進めていました。しかし、分析データ量やユーザ数の増加などにより、検索結果が戻らない、タイムアウトするといった状況が発生していました。そのため、データベースにインデックスを追加したり、実績データをサマリーしてから提供するなど、暫定的な措置で回避していましたが、バッチ処理を遅延させるなど、システム全体に与える影響が無視できなくなり、抜本的な解決のためにプラットフォームの刷新を決断しました。
そこで、DWH専用のデータベース製品をいくつか比較検討した結果、Verticaがチューニングをしなくても高い検索性能を持ち、将来的なデータ量／ユーザ数の増加にも不安がない製品であることが分かりました。具体的には、汎用データベースの検索性能と比較して数十～数百倍、他のDWH専用データベース（列指向型、DWHアプライアンス）と比較しても数倍～数十倍の検索パフォーマンスを発揮しました。また、大規模DWHシステムには不可欠な同時実行性の高さも実証されました。
Verticaを導入したことで、検索レスポンスが大幅に改善され、高度な分析も即座に実施可能になるなど、ユーザ満足度も大幅に向上しました。
解決／効果のポイント
- DWH専用データベースを検討した結果、性能面／価格面で最もパフォーマンスが高かったのがVerticaだった
- 汎用データベースからVerticaに置き換えるだけで、5分かかっていた処理がチューニングを行うことなく3秒で処理できるようになった
- 検索レスポンスが大幅に改善され、ユーザ満足度が向上した
- すべての処理で安定したパフォーマンスが提供できるようになり、チューニングにかかる運用工数が大幅に削減された
なぜ「Verticaはチューニングしなくても高速なのか？」については、過去の記事でもご紹介していますので、そちらもご参照ください。
