日本語：近年のテ?ータヘ?ース技術か?もたらすヒ?シ?ネス収益 --Google-slides
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惭辞苍驳辞顿叠に代表される狈辞厂蚕尝の技术がエンタプライズ市场へ本格的に浸透し始めています。従来の搁顿叠惭厂では困难になってきている近年のデータの急増、データフォーマットの多様化、モバイルの広がりにより蚕耻别谤测の急増/复雑化など、狈辞厂蚕尝が解决できる课题について、説明、绍介します。
![RDBMS
複雑化から簡素化への転換
MongoDB
{
_id : ObjectId("4c4ba5e5e8aabf3"),
employee_name: "Dunham, Justin",
department : "Marketing",
title : "Product Manager, Web",
report_up: "Neray, Graham",
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benefits : [
{ type : "Health",
plan : "PPO Plus" },
{ type : "Dental",
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}](https://image.slidesharecdn.com/google-slides-150114132216-conversion-gate02/85/Google-slides-14-320.jpg)
日本語：近年のテ?ータヘ?ース技術か?もたらすヒ?シ?ネス収益 --Google-slides
- 1. MongoDB Inc. Proprietary and Confidential 近年のデータベース技術がもたら す、3つのビジネス価値 Matt Asay, VP of Marketing
- 3. 業界は大きく変化した 一括支払い サブスクリプション ビジネス 数年 数ヶ月 アプリ開発 PC モバイル 顧客 広告 ソーシャル 顧客開拓 物理サーバ クラウド ITインフラ
- 4. ? 世界の90%のデータは、過去 2年間で生成されている ? 80%のエンタプタイズデータは 非構造型 ? 非構造型データは構造型デー タの2倍の速度で成長 文献 : IBM, Gartner 2012 データも大きく変わった
- 6. ビッグデータの最大の課題 ビッグデータを管理する方法 * Fortune100と政府機関の代表 50＋人に対して行ったインタビュー、 Big Data Executive Summary の情報に基づく Gartner'の定義する“ビッグデータの3V (volume, velocity, variety)の 内、データのVariety(種類)が最も課題としては大きいが、等しく大きな ビジネスチャンスを秘めている、と言える” Forrester, 2014 ストリーミング、等多様なデータ形式 100TB以上のデータ 100TB以下
- 9. スケール
- 10. ? 水平スケール - 汎用的なHW、もしくはク ラウド上での実装は必須 ? 昨今のアプリはTB級のデータを必要とす るが、PBクラスの許容量は想定する必要 あり。 データベースは急成長の足かせになってはいけない サービス開始数週間で100万以上のユーザが 登録、月に億単位のeメールを処理 某グローバルメディア企業がMongoDBで4.5 PB規模のデータをパブリッククラウド上で管理 自動フェールオーバと無停止ノード追加機能を 高く評価：さらに性能面での優位性が強み
- 11. シカゴ市警の犯罪分析／予測システムの初期リリー スはChief Data Officerのラップトップで開発 段階的な開発／運用… 課題 成果 ? 30+以上の政府機関から 収集した異なるフォーマッ トのデータ統合要件 ? 予算縮小：新規システム が予算内で開発できるこ とが条件 ? 非構造型データと位置情 報データを統合する必要 ? 単一ノードから大量の サーバへのスケーラビリ ティ ? 柔軟なデータモデルと管 理のしやすさがシステム 拡張を保証 ? ad hocクエリーと位置情 報データの降るサポート ? 犯罪防止に寄与した点で シカゴ市から表彰 ? 低コストでの開発運用で 高い性能を発揮 ? 新しいデータフォーマット の統合が非常に容易 MongoDBを選んだ理由
- 12. 顺応
- 14. RDBMS 複雑化から簡素化への転換 MongoDB { _id : ObjectId("4c4ba5e5e8aabf3"), employee_name: "Dunham, Justin", department : "Marketing", title : "Product Manager, Web", report_up: "Neray, Graham", pay_band: “C", benefits : [ { type : "Health", plan : "PPO Plus" }, { type : "Dental", plan : "Standard" } ] }
- 15. 新規データタイプの統合が容易になり、新薬開発に 要する時間を大幅に短縮、RDBMSとの統合も容易 ? スキーマに縛られた環境からの脱却： Object/Relationalマッピングやスキーマ 再設計より、アプリケーションの機能開発 にフォーカスを データベースは新しいデータソースやフォーマッ トを取り込む能力が必須 RDBMSベースの開発に苦労: スキーマのカスタマ イゼーションが複雑。MongoDBは “フレキシビリティ とスケーラビリティを提供” RDBで数年かかるプロジェクトを4ヶ月いかに短縮： TCOの大幅削減、セキュリティへの影響なし、“DBA ノウハウ無しでアプリを開発”
- 16. 顧客データを一つのシステムで可視化(シングル ビュー)：RDBMSでは不可能だった統合 多様なデータソース… ? 70以上のシステムのデー タソースの統合ニーズ(メ インフレーム, RDBMS) ? RDBMSでは複数システ ムの異なるデータソース の連合と集中管理ができ ない ? ドキュメントモデルが異なる データソースの統合を容易 に実現 ? 性能面、スケーラビリティ ? Query言語のフルサポート ? コストをかけずに高スケーラ ビリティ、高性能、容易な管 理機能で実現可能 ? POCを3週間で完成、プ ロダクションは90日間で 達成 ? 顧客データの統合システ ム (顧客サービスの向 上、売り上げの向上) ? RDBMSシステムと比較 して71%の開発費コスト 削減 課題 MongoDBを選んだ理由 成果
- 17. 解放
- 20. ? 95%の性能改善: 250以 上の属性情報を使って、 6000万の複雑な検索か ら毎日30億の相性マッチ を算出 ? 顧客満足度の増加、有料 ユーザの増加 ? システムの運用コストが 大幅に削減 ? 管理のしやすさ；自動ス ケーリング、自動シャーディ ング、無停止運用 ? 250以上の属性を使用した 複雑なQuery要求に対応 ? 性能が優れている ? 工数の多いスキーマの再設 計をせずに動的にスキーマ の変更アップデートが可能 ? RDBMSでは大量の双方 向検索ニーズに対応でき ず ? 数十億に及ぶ相性マッチ の数に対応できず ? RDBMSのプロダクション 運用が困難(スキーマ変 更に難航、スケーラビリ ティに課題） RDBMSと比較して95%の性能向上に伴い、有償の登 録者が50%増加 多様なクエリーサポート 課題 MongoDBを選んだ理由 成果
- 21. “I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work.” 「私は失敗を経験したことがない。成功につながらない1万以上の方法を 発見しただけだ。」 ― Thomas A. Edison
- 23. 8,000,000+ MongoDB ダウンロード数 NoSQL業界最大のエコシステム 1,000+ 他業界に渡った顧客数：数百万のユーザ 600+ パートナー社数 35,000+ MongoDB Management Service (MMS) ユーザ 数 35,000+ MongoDBユーザグループメンバー 200,000+ オンライン教育登録者