大規模データ処理を高速化！ビジネス課題を解決するデータ活用基盤構築の鍵

2017年4月26日、JA共済ビルカンファレンスホール（東京・千代田区）にて弊社主催のイベント「Verticaで解決したビジネス課題」を開催しました。本イベントでは、全社的なビッグデータ分析基盤として活用できる次世代型データベース「Vertica 」を導入してビジネス成果を上げたユーザー企業3社に登壇いただき、Verticaを選んだ背景やその導入効果などの事例をご紹介いただきました。また、弊社製品担当よりVerticaについてもご紹介しました。

当日の模様をダイジェストでお届けします。

世間ではビッグデータ活用が大きく取り上げられていますが、ビッグデータはあくまでもビジネスの目的を達成するための手段の1つに過ぎません。本当に大事なのは、その先にある経営のデジタル化、いわゆる『デジタルトランスフォーメーション』を実現するためのデータ活用です。アシストは2年前に取り扱いを始めたVerticaを、まさにこのデジタルトランスフォーメーションを実現するための中核製品と位置付けています。

セミナーでは、まず最初に弊社 データベース技術本部 小野明洋が登壇し、「～超高速ビッグデータ活用データベース～ 『Vertica』が選択されている理由とは？」と題したセッションでVerticaの製品紹介を行いました。

「Verticaは、データの“収集”“蓄積”“活用”というデータ活用の一連のフェーズの中で、DWHやビッグデータ基盤といった情報系システムのデータベースとしての“蓄積”の役割を担います。『検索レスポンスが遅い』『開発・運用コストの負担が大きい』『柔軟に拡張できない』といった情報系システムのデータベースにありがちな課題を解決できる製品です」（小野）

特にその高速な処理性能には定評があり、「ネイティブな列指向」「高度なデータ圧縮」「テーブルの自動最適化」「マスターノード不要のMPP構成」「独自のチューニング機能であるプロジェクション」などのユニークな技術やアーキテクチャによって、極めて高い処理パフォーマンスを実現します。また、ほぼチューニング不要で性能を維持できるため、運用効率に優れ、かつ、サーバノードの追加で性能をリニアにスケールアウトできる柔軟な拡張性を備えています。

ビッグデータやIoTといった最新のデータ活用トレンドに対応した機能もいち早く取り込んでおり、IoTデータ処理に適したストリーム処理をサポートするほか、近年急速に注目を高めつつある機械学習に関するさまざまな機能も備えています。本セッションでは、実際にVerticaの機械学習機能を使って、クレジットカードの不正利用を検知するシステムのデモンストレーションが行われました。

「アシストではVerticaの技術情報を発信する専用サイトを公開しているほか、PoC環境や無償評価版の提供など、Verticaを導入・利用される方々をさまざまな面からサポートしています。情報系システムのデータベースに課題を抱えているお客様は、ぜひ気軽にご相談いただければと思います」（小野）

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
岩田 晃穂 様

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社からは、「高速分析特化型DBの適用例と運用について」と題した講演で、同社におけるVerticaの導入事例をご紹介いただきました。

ISPサービス「So-net」の運営で広く知られるソニーネットワークコミュニケーションズは、業務の性格上、膨大な量の顧客データやマシンログデータ、顧客応対履歴データなどを社内で管理しています。しかしかつてのそのやり方には、多くの課題があったと言います。

「さまざまなデータが社内の異なる場所に散在しており、管理担当者もデータごとにばらばらなので、横断的なデータ抽出や解析には多くの時間と労力を要していました。そのやり方も手作業が中心であり、既存データベースは大容量データを扱えないなど、多くの制約や無駄が存在していました」

このような課題を解決するために同社が導入したのがVerticaでした。Webサーバやアプリケーションサーバなどのログデータをログ収集管理ツール「fluentd」を通じてリアルタイムでVerticaに収集し、また基幹システムなどのデータはバッチ処理でVerticaに反映させる仕組みを構築しました。こうしてVerticaに集まったデータは、BIツール「Tableau」を通じてユーザーから直接参照できるほか、Salesforce.comのクラウドアプリケーションに自動的に反映され、顧客接点の活動分析や対応改善などに生かされています。

Verticaを中心にこうした一連の仕組みを新たに構築したことによって、詳細なユーザー行動履歴データや社外から調達した外部データなど大量かつ多種多様なデータを使い、より詳しくより正確な会員分析が可能になりました。またカスタマーサポート部門では、IT部門に依頼せずとも自分たちでリアルタイムの問い合わせ情報を任意の切り口で参照できるようになり、大変好評です。

さらには、不正アクセスやシステムパフォーマンス分析などの用途でも日々VerticaとTableauの組み合わせが社内で活用されていますが、IT部門の運用作業の負担は大きく軽減したと岩田氏は話します。

「Verticaは基本的にメンテナンスフリーなので、ほとんど手が掛かっていません。大きなトラブルも発生しておらず、データの新陳代謝に関しても特に工夫を凝らしているわけではないので、運用は極めて楽です。今後はVerticaの機械学習機能を使って、ビジネスの予測分析やIT機器の保全などにも活用したいと考えています」

日本コムシス株式会社
松居 仁 様
木下 英治 様

次のセッション「Verticaで切り開いた！ 経営情報のリアルタイム活用基盤構築」では、日本コムシスがVerticaを導入した経緯と、そこから得られた成果をご紹介いただきました。

日本最大の情報通信建設会社である日本コムシスは、主に通信設備工事の分野で長らく知られていますが、通信ケーブルインフラの主役がメタルケーブルから光ケーブルへと切り替わった時期から、今回のVertica導入へとつながるビジネス課題が顕在化してきました。

「メタルケーブルの設備は巨大なため、工事も大規模かつ長期のものがほとんどでした。しかし光ケーブルは設備が小さく設置も簡単なため、弊社のビジネスモデルも自ずと『小規模・短期の工事をより多くこなす』という形へとシフトしてきました」（松居氏）

この過程で浮上してきたのが「間接費配賦処理」の問題でした。日本コムシスでは工事ごとに間接費を管理しているため、工事の数が増えるに従って間接費配賦を計算するシステムの負荷が増大し、徐々に処理遅延が目立つようになってきました。この課題を解決するために導入したのがバッチ処理のパフォーマンスに優れるVerticaでした。

データベース製品を選定する際には、それまで社内で使用実績のあるOracle DatabaseとPostgreSQLのうち、コスト面を考慮して選定候補に絞り込んだPostgreSQLとVerticaで性能比較検証を行いました。その結果、チューニングを一切行っていないにもかかわらずVerticaが圧倒的な優位性を見せたことが、最終的にVerticaの採用を決定付けました。

また、わずか4カ月という短期間でシステムを立ち上げる必要があったため、手早くインフラを調達・構築できるAmazon Web Services（AWS）のクラウド環境を採用し、その上にVerticaを導入しました。

「PostgreSQLの経験があれば、Vertica導入の敷居は比較的低いのではないかと感じました。またVerticaの処理性能は他のデータベース製品より圧倒的に速く、さらにはインデックスの概念がなくチューニングが不要なため、開発も運用も極めてシンプルで手がかかりません。他のデータベース製品と比べ、技術情報があまり流通していないのが欠点といえば欠点ですが、アシストの技術情報サイトにVertica利用時のポイントやコツが多く掲載されており、特に不安を感じることはありませんでした」（木下氏）

今後は、今回構築したVerticaの環境にBI製品「WebFOCUS」を組み合わせて、全社規模で戦略的情報基盤を広く、かつ高速に活用できるようにしていきたいとしています。

株式会社データホライゾン
波多野 伸幸 様

次のセッション「アベノミクスの第3の矢を支えるVertica ～国民皆保険制度を子の代、孫の代まで存続させるために～」では、株式会社データホライゾンのデータヘルス事業におけるVertica活用事例をご紹介いただきました。

データヘルスとは、健康保険組合などの「保険者」が管理する電子レセプト（診療報酬明細書）データや特定健康診査データなどを分析し、そこで得られた知見を生かして生活習慣病重症化予防等の保健指導を行うことにより、被保険者の健康促進と医療費削減を目指す取り組みのことを指します。広島市に本拠を構えるデータホライゾンは、全国的に注目を集めた広島県呉市の先進的なデータヘルスの取り組みを技術面から支援したことで広く知られています。この呉市の成功事例を全国に広めるべく、現在、国の主導でデータヘルス事業が全国的に展開されています。

データホライゾンのビジネスも、データヘルスの取り組みが全国規模に広がるにつれ拡大の一途を辿っていますが、同時にシステムに掛かる負荷も急速に高まってきました。

「弊社は契約保険者様からレセプトデータをお預かりし、その内容をさまざまな角度から分析してレポートを提供しています。しかし直近の3年間で保険者の数が4倍にまで急増した結果、システムのスループットも徐々に悪化してきました。そこで、それまで使ってきたDWHアプライアンス製品の保守期間の満了を迎えるにあたり、新たなデータベース基盤の導入を検討することにしました」（波多野氏）

「大量データ処理能力」「スケーラビリティ」「自動チューニング機能の有無」「冗長性」「移植性・互換性」「コスト」「保守性」の各評価項目を設定し、パブリッククラウドサービスも含め10以上のデータベース製品・サービスを比較検討した結果、これらの要件を最もバランスよく満たす製品としてVerticaを採用しました。

Verticaの評価・導入にあたってはアシストが全面的にバックアップし、特に性能要件に満たない一部のSQLのチューニングは、アシストの技術支援によって初めて実現できたといいます。

「Verticaを導入した結果、標準規模のデータでは6倍、大規模データでは7倍もの性能向上を実現できました。中には、旧環境で6時間かかっていた処理が4分にまで短縮した例もあり、期待をはるかに上回る効果が得られました。これから国のデータヘルス事業がさらに進展するにつれ、データ量もますます増えることが予想されるため、今後はVerticaの適用範囲をさらに広げてデータ急増に備えていく予定です」（波多野氏）