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

過去40年のデータ：非常に理路整然と

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

•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

逆に変わっていないものは？

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

NoSQL ≠ NoSQL

近代的なデータベースがどのように企業のビジネスを変えていくのか

スケール

解放

順応

スケール

• 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

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

順応

イノベーションは常に段階的な成長が必要

新規テーブル

新規テーブル

新規カラム

ペット 電話 Email

新規カラム

3ヶ月後。。。

名前

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" }

]

}

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”

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

解放

• データベースはデータを保管する事がだけが仕事では無く、検索ができることがむしろ重要な要件

• データベースはリアルタイムでクエリサポート、インデックス、アグリゲーションの機能を提供する事が要求される。

データベースは充実したクエリ機能をサポートしている必要がある

工数の多いデータストレージ管理業務を高性能なデータ分析サービスに変換

MongoDBベースのIoTプラットホームで多様化するセンサー収集データを管理し高度な分析に利用

MongoDBで数百あるウェブサイト上のデータを統合運用管理

• 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

“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

開発者リソースの最適化が愛重要課題

1985 2013

インフラ運用コスト

エンジニアコスト

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

MongoDBのカバーする領域

監視

自動化

セキュリティ

コンサル／トレーニング

商用ライセンス

無停止アップグレード

障害回復

専門家による技術サポート