分散DBのアーキテクチャと事例を解説
こんにちは、マジセミ寺田です。
いつもマジセミにご参加いただきありがとうございます！
今回は、「分散DBのアーキテクチャと事例を解説」というテーマについて解説するセミナーを企画しました。
2023年1月17日（火）13：00 - 14：00
参加できなかった方にも、以下のサイト開催１ヶ月後に動画・資料を公開します！
https://majisemi.com/
デジタル化の加速で増加の一途をたどるデータ・アクセス量
デジタル化の急激な進展により、デジタルチャネルの生成するトランザクションとともに、企業が保有するデータ量も増加の一途をたどっています。またデータサイエンス、AI/MLなどの発展により、それらの膨大なデータを分析・活用し、ビジネスに生かす手法も浸透してきました。
しかしながら、それら大量のデータを適切に管理しつつ、高速かつタイムリーに処理・分析しなければならないDB基盤については、ニーズの高まりとは裏腹に大きく変わっていません。
急増するトランザクション、シャーディングなどによる負荷分散には運用コストがかかる
DBにおいては、処理すべきトランザクション数が一定水準を超え、単体でのスケールアップに限界が見えると複数のDBを利用してシステムをスケールする必要が生じます。
スケーラビリティ獲得の手段として従来はシャーディングという負荷分散手法が主に使われてきましたが、テーブルを物理的に複数のDBに分割することから改修が困難になったり、複数のテーブルをまたがるためクエリが複雑化するなど、管理・運用面で様々な課題があります。
シャーディングを効率的に行うためのツールも作られてきましたが、抜本的な解決には至っていないのが実情です。
高まるリアルタイム分析の必要性、OLTP用と分かれる従来のアーキテクチャに課題
また、データ分析の進展とともに、よりリアルタイムに近いデータを分析したい要望が増加していますが、従来のDBアーキテクチャでは実現が難しいという課題もあります。
業務用のトランザクション処理（OLTP）を担うRDBとは別に、データ分析処理（OLAP）を行うDWHを用いる従来の方法では、同期をとるためのタイムラグが課題となります。
タイムラグが起きないよう基盤を統合する手段もあるのですが、アーキテクチャが複雑になる、データ量が多いと著しく性能が低下するなどの問題が生じてしまいます。
DBアーキテクチャの課題解決事例を金融、フィンテック業界を中心に解説
本セミナーでは昨今のオンライン決済推進の流れに伴い、前述のようなDBのスケーラビリティやリアルタイム分析の必要性がより一層高まっている金融、フィンテック業界の事例を中心に解説します。
分散処理技術によって柔軟なスケーラビリティを実現し、トランザクション性能とデータ分析性能を両立した「HTAP（Hybrid Transaction Analytical Processing）」によりリアルタイム分析を手軽かつ高性能で実現した、PingCAP社が提供するMySQL互換のデータベース「TiDB」についても紹介する予定です。
・データ量増加に伴うDB高負荷に柔軟に対応できるアーキテクチャになっておらず、スケールアウトに課題を抱えている
・ビジネスサイドからリアルタイムに近いデータを要求されるケースが増えているが、現在のデータアーキテクチャがその要求に応えられていない
・現在のDBのの性能に課題があり、新技術での解決方法に興味がある
上記のようにお悩みのCTO、システムアーキテクト、DB管理者、アプリ開発者の方は、ぜひご参加ください。
★ここでしか聞けない内容です！★
2023年1月17日（火）13：00 - 14：00
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