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ビジネスを加速する! InfiniDBの活用事例5選

情報系システムのパフォーマンス改善、運用管理コスト削減に貢献するデータベース、「InfiniDB」。データ処理の高速化は、ビジネスを加速します。検索/分析用途専用のデータベースである「InfiniDB」を導入した国内企業が、どのような課題を抱え、それを解決する手段としてなぜInfiniDBを選択したのか、具体的な事例をもとにご紹介します。BIやビッグデータ分析基盤の「パフォーマンス」「運用コスト」「導入費用」などに課題をお持ちの方の参考になれば幸いです。



InfiniDB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。

 行ベースの汎用DBMSをDWH系処理で利用する課題

それでは、5社の具体的な事例をもとに、InfiniDB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:検索レスポンスが数分から2秒に。納品リードタイムが2週間から3日へ
  • B社:サマリーデータの分析から、全データを対象にした高度な分析処理へ
  • C社:3億件の売上分析が数秒。チューニングレスでBIシステムをスピード開発
  • D社:既存DWHアプライアンスの最大10倍の性能向上。コストは2分の1に
  • E社:クラウド上でビックデータ分析基盤として活用

A社:検索レスポンスが数分から2秒に。納品リードタイムが2週間から3日へ


A社の保有するマーケティング・データベースは、システム全体では高い検索性能を実現していました。しかし、一部の業務要件だけは検索に数分かかってしまうことが課題でした。

課題

  • 検索対象のテーブルデータをすべて読み込む必要がある処理で、従来の索引などを使ったチューニング作業では改善できない
  • 全文検索エンジンの導入なども検討したが、費用効果の面でメリットが見いだせなかった


そんな折、InfiniDBの存在を知ったA社は、自社の余剰サーバでInfiniDBを試使用することにしました。既存RDBMSのデータをとりあえずInfiniDBに投入し、この「遅いSQL」の処理を実行してみました。その結果、InfiniDBの自動パラレル処理の効果によって、特別なチューニングを行うこともなく、数分かかっていた処理が数秒で処理できることが分かりました。

InfiniDBの購入を決意したA社は、本格活用のために最新のIAサーバを1台購入、最終的には「遅いSQL」が2秒で処理できるようになりました。

A社はInfiniDBを購入してから、わずか約2週間という短期間で本番活用を開始しました。これは、既存の情報系データベースをすべてInfiniDBに置き換えるのではなく、性能がでない処理だけを抜き出し、InfiniDBを活用したことで実現できました。既存システムにInfiniDBをアドオンにすることで、追加の開発工数や移行のリスクを最小限に抑えることができたのです。

データ抽出の高速化は、営業活動に大きな効果をもたらしました。商談の現場で、営業担当者がデータを顧客に即時に提示できるようになったため、商談初回から納品まで約2週間かかっていたプロセスが3日にまで短縮されたそうです。まさに、データ処理の高速化はビジネスの高速化につながるという良い例です。

解決/効果のポイント

  • 既存データベースからInfiniDBに置き換えるだけで、数分かかっていた処理がチューニングを行うことなく2秒で処理できるようになった
  • 既存データベースと併用することで、短期間で課題が解決できた


参考:InfiniDBの実力や如何に?検証結果を一挙公開!

B社:サマリーデータの分析から、全データを対象にした高度な分析処理へ


B社は、顧客視点に立った商品の品揃えやサービスで、幅広い顧客層に支持されている小売店です。以前から、顧客ニーズにいち早く応えるために、開封率/購買率向上につながる効果の高いDM送付や充実したサービス提供のために、自社のデータを分析、その結果を踏まえた戦略的な販売促進を行っていました。

しかし、その情報系システムで、次のような課題が顕著となってきました。

課題

  • データ量の急激な増加によって、パフォーマンスが低下してきた
  • 多面的な顧客/売上分析を取り入れたいが、処理性能の問題から、サマリーデータを活用するにとどまっている(データを部分的にしか使えていない)


B社は、これまでは従来型の汎用データベースを使用してきましたが、そのデータベースでの運用に限界を感じていました。そこで、新たに顧客購買情報用DWHの構築を検討すると共に、DWH/データマート専用のデータベースの製品をいくつか比較検討した結果、InfiniDBであれば、列指向型データベースの特徴でもあるデータ圧縮効果が非常に高く、将来的なデータ増加に対する不安も払拭されることが分かりました。また、チューニングレスでパフォーマンスが大幅に改善されることも実証できたため、これまでサマリーデータの分析では提供できなかった高度な購買分析を、すべての購買データを分析対象とすることで実現できるようになりました。また、同じコンセプトの他製品と比べ、性能面と、初期およびメンテナンスコストのバランスがとれていたことも重要な選定理由だったと聞いています。

B社は、2013年3月に導入を決定、2013年8月にはBIシステムと接続した顧客購買情報用DWHシステムをカットオーバーしました。InfiniDBを導入したことで、検索時間が大幅に短縮され、多面的な顧客分析、売上分析が即座に実施可能になったと、高く評価しています。

解決/効果のポイント

  • データの圧縮効率が非常に高く、将来的なデータ増加にも不安がないこと
  • 検索パフォーマンスが大幅に改善されたこと
  • サマリーデータではなく、直接データを集計処理することで、情報のすべてを利用できるようになったこと
  • 既存BIシステムとの接続性が高かったこと
  • アシストのフィールド・サポートの対応が、迅速で的確だったこと


参考:「情報系はサマルのが当たり前」というイメージを覆したInfiniDBとはどんなデータベースなのか

C社:3億件の売上分析が数秒。チューニングレスでBIシステムをスピード開発


医薬品の製造販売を事業の中心とするC社は、営業力強化のため、従来行ってきた売上実績の分析に加え、POSデータの分析を行うことにしました。

しかし、このPOSデータ分析という新しい試みにあたって、次の課題がありました。

課題

  • 新規BIシステム構築は、予算も開発要員も限られるので、データベースの構築に費用/工数を割くことはできない
  • データ量が数億件に及ぶため、設計やチューニングを必須とし、拡張性にも乏しい従来型のデータベースを使用するには不安がある


C社は上記課題の解決のために、まずは、売上実績の分析を行っている既存システムを増強して対応することを検討しました。しかし、それには既存ソフトウェアライセンスの追加コストだけでも数千万円の追加投資が必要だと分かりました。

そのようなときに「列指向型データベース」の存在を知ったC社は、InfiniDBで検証を行うことにしました。その結果、小規模な汎用サーバでも3億件の集計処理が数秒で完了することが分かりました。また、そのパフォーマンスは、全くチューニングすることなく得られた結果でした。専任のデータベース管理者を置くことのできないC社は、このチューニングレス/メンテナンスレスという点を高く評価しました。また、汎用的なIAサーバ1台で構成をスタートし、将来的なデータ増加に対して容易に拡張できるという点も、InfiniDB採用の大きなポイントとなりました。

C社は、アシストが販売するBIツール「WebFOCUS」のかつてからのユーザでした。そのため、WebFOCUSを使用して非常に短期間で新たなレポート開発を行うことができました。また、アシストがBIツール(WebFOCUS)とDB(InfiniDB)のどちらもサポートを行えることに安心感を持ったとのことです。

リリース後は、営業担当がストレスなくPOSデータの分析レポートへアクセスできるようになり、営業支援システムとして社内に浸透していると聞いています。

解決/効果のポイント

  • 大量データを高速に処理できること
  • 運用コストが低いこと(パフォーマンスを維持するために行うチューニングやメンテナンスが不要であること)
  • サーバ1台から、スモールスタートを行えること(将来的なデータ量増加にスケールアウトで柔軟に対応できること)


参考:アドホック分析なら任せろ - InfiniDBでスタートスモールのススメ

D社:既存DWHアプライアンスの最大10倍の性能向上。コストは2分の1に


D社は、数年前にDWHアプライアンスを購入、大規模DWHシステムを構築しました。

そのDWHアプライアンスの保守切れまで1年をきったため、このままDWHアプライアンスの利用を続けるべきかどうか検討を開始しました。

そのときに抱えた課題は、次のようなものでした。

課題

  • DWHアプライアンスは、保守切れ時に買い直しとなるため、また高額を支払う必要がある
  • DWHアプライアンスの積み重なる高額なコストが、戦略的なIT投資の足かせとなっている


そんな中、InfiniDBの存在を知り、既存DWHアプライアンスの代替となりうるか、まずは性能検証を行うことになりました。D社には、既存環境よりも高パフォーマンスで、それでいて費用がかからない環境を構築したいという要望がありました。

D社とアシストで共同でPoCを実施した結果、InfiniDBをサーバ3台で構成することで、現DWHアプライアンス環境よりも5~10倍、検索性能を向上できることが確認できました。これでも、DWHアプライアンスの買い替えよりは半分以下の費用に抑えられることが分かり、D社はこのコストパフォーマンスを高く評価しました。そして、DWHアプライアンス保守切れのタイミングで、InfiniDBに切り替えることを決定しました。

DWHアプライアンスからInfiniDBに切り替えてから半年以上経ち、当時よりもデータ量は増加していますが、ユーザレスポンスの低下による問題は全く発生していないと聞いています。

解決/効果のポイント

  • DWHアプライアンスに比べて、導入費用、ランニングコストが大幅カットできたこと
  • 既存環境以上に高パフォーマンスを実現できたこと

E社:クラウド上でビックデータ分析基盤として活用


InfiniDBは、Amazon Web Service(AWS)などのクラウド上での利用も増えています。

海外の事例となりますが、E社は、Hadoopで事前加工して構造化した20TBを超えるデータを、AWS上のInfiniDBへロードし、アドホック分析用途で活用しています。

E社には、もともと次のような課題がありました。

課題

  • 20TBを超える大量データを、使い慣れたSQLベースで高速処理したい
  • 必要に応じて柔軟に変更を行える、クラウドを活用して環境構築したい


InfiniDBは、CPUリソースをフル活用するアーキテクチャになっています。そのため、CPUコアを追加すればするほど、リニアに検索処理パフォーマンスは向上します。このような特長を検証によって理解していたE社は、高速分析を必要とする時間帯にだけAWSのインスタンスを追加し、処理が終われば環境を削除するといった柔軟な運用によって、コストを最小限に抑えることに成功しています。

海外では、上記したようなHadoop+InfiniDB on AWSの利用ケースが増えています。

最近では日本国内でも、クラウドでInfiniDBを利用したいという相談をいただくことが多くなってきました。弊社はAWSのみならず、国内の大手クラウドベンダーとも協力関係を持ち、柔軟なインフラを使いたいというお客さまのご要望への対応も進めています。

解決/効果のポイント

  • 使い慣れたMySQLをベースにしているInfiniDBを、クラウド(Amazon Web Service)で活用
  • 状況にあわせてクラウドの利用インスタンス数を柔軟に変更し、コストを抑える

まとめ


InfiniDBの代表的な導入事例をご紹介してきました。本稿でご紹介してきた事例において、お客さまの課題は次のようにまとめられます。

お客様の課題


事例を通し、InfiniDBは、上記課題の解決を手助けする製品であるということを理解いただけたのではないかと思います。

もし、読者の皆さまが該当する課題をお持ちであれば、ぜひInfiniDBを試してみてください。


小野 明洋(Akihiro Ono)

株式会社アシスト データベース技術本部 技術開発部

アシスト入社後、Oracle Databaseの教育関連業務、フィールド・エンジニアを経て、2012年より「InfiniDB」の日本国内での販売開始に参画。


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