機関投資家向けシステムのデータベース基盤をEDB Postgres AIへ移行、中長期的なコスト構造の適正化と柔軟性を確保！

日本生命グループのニッセイ情報テクノロジーは、保険・共済、年金、ヘルスケア領域を中心に各種ITサービスで社会インフラを支えています。同社の機関投資家向け有価証券運用管理ソリューション「NIT-XNET Plus+」は、有価証券運用管理の業界共通プラットフォームとして多くの金融機関を支えるシステムであり、主に保険・共済の資産運用部門を中心に活用されています。

このミッションクリティカルなシステムのデータベース基盤において、同社は中長期的なコスト構造の適正化を目指して大幅な見直しを決断しました。その背景について、同システムの開発チームの責任者である寺田 均史氏は次のように語ります。

寺田氏 　システムの品質を維持しつつ、持続可能なコスト構造を確立することが長年の課題でした。また、特定のベンダーに依存しないオープンな技術基盤を採用し、将来のデータベース戦略の選択肢を広げたいという狙いもありました。そこで、NIT-XNET Plus+のデータベース基盤に新たなDBMS製品を選択肢に加えました。

NIT-XNET Plus+のデータベース基盤には、長年特定のDBMS製品が利用されてきましたが、新しいDBMS製品を導入するためには、既存のデータベース環境やアプリケーション環境を移植する必要がありました。加えて高い信頼性や可用性を維持するために、約3,000本にも及ぶ既存プログラムを安全に移行し、サービスの品質を保つ必要もありました。また、これまでのシステム資産には既存データベースの固有機能が多数含まれ、移行時の影響把握や品質確保のハードルが高くなっていました。

これらの課題を解決するためには、既存資産を極力生かしつつ、将来の拡張性や柔軟性を備えたDBMS製品を採用する必要があったのです。

新DBMSの導入に向けて、複数のオープンソース系と商用製品を比較検討した結果、最終的に同社はエンタープライズDB株式会社（以下、EDB社）が提供する「EDB PG AI」を採用しました。EDB PG AIはPostgreSQLベースのオープンな製品でありながら、既存データベースとの高い互換性と商用サポートを備えていたのが最大の選定理由だったと、寺田氏は言います。

寺田氏 　既存資産の改修範囲を最小限に抑えられる高い互換性が、EDB PG AI選定の最大の理由でした。また、CPUコア単位の課金体系により、持続可能なコスト構造の適正化が期待できたことも決め手の一つでした。

まずは本格的な移行作業に先立ち、約6ヵ月間のPoC（概念実証）を実施しました。システム内で特に複雑度が高く、既存データベース特有の機能を多用する業務を対象に検証した結果、机上調査では見えないリスクや、静的分析では網羅できない文法レベルの差異が存在することを確認しました。

また、大規模移行を成功させるため、これまでニッセイ情報テクノロジーの様々なシステムの構築・運用を担ってきたNTTドコモビジネス株式会社（以下、NTTドコモビジネス）が、EDB PG AIと既存データベース製品の両方に豊富な知見を有するアシストをプロジェクトに加えることを提言しました。こうして、3社による三位一体の強力な体制が確立されたのです。

寺田氏 　既存システムのデータベースに精通するNTTドコモビジネスと、高度な技術支援を提供するアシストが密に連携し、互いに強みと弱みを補完し合うことで、弊社にとって未経験の製品でも安心してプロジェクトを進めることができました。

EDB PG AIは既存のデータベース製品と高い互換性を有していましたが、約3,000本のプログラムの中に自動変換機能だけでは移行できない箇所も多数存在しました。そのため、品質を担保するためにテストの作業には多くの工数を割いたと、寺田氏は語ります。

最大の難所は、C言語プログラムに直接埋め込まれたSQLの変換でした。EDB PG AIには自動変換する機能が備わっていましたが、自動変換だけでは対応できないケースが事前検証やテストで見つかりました。これらを約3,000本のプログラムに渡って個別に抽出・修正するやり方では、工数の増大や品質のばらつきが生じるリスクがあります。

そこで「個別最適」ではなく、変換ルールを標準化し機械的に適用できる範囲を広げる「全体最適」のアプローチを採用。リーダー層が明確なルールを策定し、チーム全体に横展開することで、品質を均一に保ちながら効率的な改修を推進しました。

また、事前検証の結果から、テスト段階で初めて検知できる非互換が多くなるリスクを想定できたことにより、プログラム修正後のテスト期間を十分に確保する計画としました。その結果、事前の机上調査の段階で検知していた数の約1.7倍となる約150件の非互換改修が発生したものの、全て想定内のスケジュール通りに完了できました。

本プロジェクトでは、データベースの専門知見を持つアシストのサポートが随所で生きました。中でも寺田氏は、マニュアルの提示に留まらない「実機検証に基づく具体的な回答」を高く評価しています。

寺田氏 　弊社と同じデータベース環境をアシスト社内にも用意し、コマンドの実行結果やログを添えて回答をもらえたので、弊社側で実機検証する手間が省け、調査工数が激減しただけでなく、的確な回答により安心して意思決定を行えました。

さらにアシストは、製品仕様に起因する複雑な課題が発生した際にも、EDB社のグローバルサポートチームと粘り強く交渉し、個別の修正パッチ提供や次期バージョンでの標準機能への取り込み（エンハンス）も引き出しました。

約2年に及ぶ移行作業を経て、NIT-XNET Plus+のデータベース環境にEDB PG AIを加え、将来のビジネス展開に向けたオープンな基盤の整備に成功。既に数社のユーザーが、既存データベース環境からEDB PG AI環境への移行を始めています。

ニッセイ情報テクノロジーは、今回の移行プロジェクトを通じて得たEDB PG AI移行に関するノウハウ、特にC言語プログラムの組み込みSQLの大規模移行の技術ノウハウを他社へ外販することも計画しています。EDB PG AIの今後について、寺田氏は次のように抱負を述べます。

寺田氏 　EDB PG AIを長く使い続けていく上で、機能強化だけでなく、既存機能に影響を及ぼす不具合を抑えた安定性の高い製品提供をEDB社に今後もぜひ期待したいですね。そのためにもアシストにはこれまで通り、EDB社とのパートナーシップを生かした強力なサポートをお願いできればと思います。