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db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉

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db tech showcase2019 Tokyo Day2オープニング

Publicado en: Datos y análisis
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db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉

  1. 1. オープニングセッション db tech showcaseから⾒る データマネージメントテクノロジー 株式会社インサイトテクノロジー COO / 森⽥ 俊哉
  2. 2. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved ⾃⼰紹介 ■名前 森⽥ 俊哉 / Toshiya Morita ■所属 株式会社インサイトテクノロジー(2013) 取締役副社⻑ 兼 COO(2018) ■過去の職歴 [⽇⽴製作所] ⽇⽴半導体組み⽴て⼯程技術者 [独⽴系SIer] C⾔語プログラマー/C⾔語デバッガー UNIX管理者 Oracle DBA データベースチューニング データベーストラブルシューティング
  3. 3. Platinum Sponsors
  4. 4. Gold Sponsors
  5. 5. Silver Sponsors
  6. 6. Thank you
  7. 7. 1300 Thank you!
  8. 8. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 2012 db tech showcase 4
  9. 9. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 2017 34
  10. 10. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 2018 37(-9+12)
  11. 11. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 2019 38(-16+17)
  12. 12. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 扱えるデータベース TOP20推移 (選択肢の数) 2014 (33) 2015 (39) 2016 (59) 2017 (87) 2018 (89) 1 Oracle Oracle Oracle Oracle Oracle 2 MySQL MySQL MySQL MySQL MySQL 3 PostgreSQL Microsoft SQL Server PostgreSQL PostgreSQL PostgreSQL 4 Microsoft SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 5 DB2 MongoDB Hadoop Access Access 6 Hadoop DB2 MongoDB MariaDB MariaDB 7 MongoDB Hadoop DB2 SQLite Amazon Aurora 8 MariaDB Hive MariaDB Hadoop Db2 9 Hive MariaDB Hive Db2 MongoDB 10 Cloudera Cloudera Spark MongoDB Amazon Redshift 11 Amazon Redshift Vertica Amazon Redshift Amazon Aurora Hadoop 12 MapR Amazon Redshift Vertica Spark SQLite 13 HiRDB Netezza Cloudera Amazon Redshift Spark 14 Amazon DynamoDB Teradata Netezza Redis Amazon DynamoDB 15 Netezza Cassandra Cassandra Amazon DynamoDB Hive 16 Greenplum Amazon DynamoDB Amazon Aurora Hive Azure SQL Database 17 Impala SAP HANA Amazon DynamoDB Azure SQL Database Redis 18 Vertica MapR Google BigQuery Google BigQuery Elasticsearch 19 Sybase ASE Impala SQL Azure Cassandra Oracle Cloud 20 Cassandra HiRDB MapR Memcached Hbase
  13. 13. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 扱えるデータベース TOP20推移 (選択肢の数) 2014 (33) 2015 (39) 2016 (59) 2017 (87) 2018 (89) 1 Oracle Oracle Oracle Oracle Oracle 2 MySQL MySQL MySQL MySQL MySQL 3 PostgreSQL Microsoft SQL Server PostgreSQL PostgreSQL PostgreSQL 4 Microsoft SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 5 DB2 MongoDB Hadoop Access Access 6 Hadoop DB2 MongoDB MariaDB MariaDB 7 MongoDB Hadoop DB2 SQLite Amazon Aurora 8 MariaDB Hive MariaDB Hadoop Db2 9 Hive MariaDB Hive Db2 MongoDB 10 Cloudera Cloudera Spark MongoDB Amazon Redshift 11 Amazon Redshift Vertica Amazon Redshift Amazon Aurora Hadoop 12 MapR Amazon Redshift Vertica Spark SQLite 13 HiRDB Netezza Cloudera Amazon Redshift Spark 14 Amazon DynamoDB Teradata Netezza Redis Amazon DynamoDB 15 Netezza Cassandra Cassandra Amazon DynamoDB Hive 16 Greenplum Amazon DynamoDB Amazon Aurora Hive Azure SQL Database 17 Impala SAP HANA Amazon DynamoDB Azure SQL Database Redis 18 Vertica MapR Google BigQuery Google BigQuery Elasticsearch 19 Sybase ASE Impala SQL Azure Cassandra Oracle Cloud 20 Cassandra HiRDB MapR Memcached Hbase
  14. 14. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 聞いてみたいデータベース TOP20推移 (選択肢の数) 2014 (33) 2015 (39) 2016 (59) 2017 (87) 2018 (89) 1 Oracle Oracle Oracle PostgreSQL PostgreSQL 2 MySQL MySQL MySQL MySQL MySQL 3 PostgreSQL PostgreSQL PostgreSQL Amazon Aurora Amazon Aurora 4 Microsoft SQL Server MongoDB Spark Oracle Oracle 5 MongoDB Amazon Redshift Microsoft SQL Server Hadoop Amazon Redshift 6 Hadoop Hadoop Hadoop Spark MariaDB 7 Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB Amazon Redshift Google BigQuery 8 Amazon DynamoDB Amazon Aurora Amazon Aurora MariaDB Hadoop 9 MariaDB Amazon DynamoDB Cassandra Google BigQuery Spark 10 SAP HANA MariaDB MariaDB MongoDB Amazon DynamoDB 11 MapR Cassandra Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB 12 Hive SAP HANA SAP HANA Azure SQL Database Azure SQL Database 13 Cloudera Hive Amazon DynamoDB Amazon DynamoDB Azure Cosmos DB 14 Cassandra MapR Google BigQuery Google Cloud Spanner Azure Database for PostgreSQL 15 Riak TreasureData SQL Azure Apache Kafka Oracle Cloud 16 Impala Vertica Apache Kafka Cassandra Cassandra 17 Couchbase Impala MapR Google Cloud SQL Apache Kafka 18 Presto Cloudera Hive SAP HANA Google Cloud Spanner 19 Netezza Riak Azure SQL Data Warehouse SQLite SAP HANA 20 DB2 Presto Cloudera Google Cloud Datastore Google Cloud SQL
  15. 15. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 聞いてみたいデータベース TOP20推移 (選択肢の数) 2014 (33) 2015 (39) 2016 (59) 2017 (87) 2018 (89) 1 Oracle Oracle Oracle PostgreSQL PostgreSQL 2 MySQL MySQL MySQL MySQL MySQL 3 PostgreSQL PostgreSQL PostgreSQL Amazon Aurora Amazon Aurora 4 Microsoft SQL Server MongoDB Spark Oracle Oracle 5 MongoDB Amazon Redshift Microsoft SQL Server Hadoop Amazon Redshift 6 Hadoop Hadoop Hadoop Spark MariaDB 7 Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB Amazon Redshift Google BigQuery 8 Amazon DynamoDB Amazon Aurora Amazon Aurora MariaDB Hadoop 9 MariaDB Amazon DynamoDB Cassandra Google BigQuery Spark 10 SAP HANA MariaDB MariaDB MongoDB Amazon DynamoDB 11 MapR Cassandra Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB 12 Hive SAP HANA SAP HANA Azure SQL Database Azure SQL Database 13 Cloudera Hive Amazon DynamoDB Amazon DynamoDB Azure Cosmos DB 14 Cassandra MapR Google BigQuery Google Cloud Spanner Azure Database for PostgreSQL 15 Riak TreasureData SQL Azure Apache Kafka Oracle Cloud 16 Impala Vertica Apache Kafka Cassandra Cassandra 17 Couchbase Impala MapR Google Cloud SQL Apache Kafka 18 Presto Cloudera Hive SAP HANA Google Cloud Spanner 19 Netezza Riak Azure SQL Data Warehouse SQLite SAP HANA 20 DB2 Presto Cloudera Google Cloud Datastore Google Cloud SQL
  16. 16. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 聞いてみたいデータベース TOP20推移 (選択肢の数) 2014 (33) 2015 (39) 2016 (59) 2017 (87) 2018 (89) 1 Oracle Oracle Oracle PostgreSQL PostgreSQL 2 MySQL MySQL MySQL MySQL MySQL 3 PostgreSQL PostgreSQL PostgreSQL Amazon Aurora Amazon Aurora 4 Microsoft SQL Server MongoDB Spark Oracle Oracle 5 MongoDB Amazon Redshift Microsoft SQL Server Hadoop Amazon Redshift 6 Hadoop Hadoop Hadoop Spark MariaDB 7 Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB Amazon Redshift Google BigQuery 8 Amazon DynamoDB Amazon Aurora Amazon Aurora MariaDB Hadoop 9 MariaDB Amazon DynamoDB Cassandra Google BigQuery Spark 10 SAP HANA MariaDB MariaDB MongoDB Amazon DynamoDB 11 MapR Cassandra Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB 12 Hive SAP HANA SAP HANA Azure SQL Database Azure SQL Database 13 Cloudera Hive Amazon DynamoDB Amazon DynamoDB Azure Cosmos DB 14 Cassandra MapR Google BigQuery Google Cloud Spanner Azure Database for PostgreSQL 15 Riak TreasureData SQL Azure Apache Kafka Oracle Cloud 16 Impala Vertica Apache Kafka Cassandra Cassandra 17 Couchbase Impala MapR Google Cloud SQL Apache Kafka 18 Presto Cloudera Hive SAP HANA Google Cloud Spanner 19 Netezza Riak Azure SQL Data Warehouse SQLite SAP HANA 20 DB2 Presto Cloudera Google Cloud Datastore Google Cloud SQL
  17. 17. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 聞いてみたいデータベース TOP20推移 (選択肢の数) 2014 (33) 2015 (39) 2016 (59) 2017 (87) 2018 (89) 1 Oracle Oracle Oracle PostgreSQL PostgreSQL 2 MySQL MySQL MySQL MySQL MySQL 3 PostgreSQL PostgreSQL PostgreSQL Amazon Aurora Amazon Aurora 4 Microsoft SQL Server MongoDB Spark Oracle Oracle 5 MongoDB Amazon Redshift Microsoft SQL Server Hadoop Amazon Redshift 6 Hadoop Hadoop Hadoop Spark MariaDB 7 Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB Amazon Redshift Google BigQuery 8 Amazon DynamoDB Amazon Aurora Amazon Aurora MariaDB Hadoop 9 MariaDB Amazon DynamoDB Cassandra Google BigQuery Spark 10 SAP HANA MariaDB MariaDB MongoDB Amazon DynamoDB 11 MapR Cassandra Amazon Redshift Microsoft SQL Server MongoDB 12 Hive SAP HANA SAP HANA Azure SQL Database Azure SQL Database 13 Cloudera Hive Amazon DynamoDB Amazon DynamoDB Azure Cosmos DB 14 Cassandra MapR Google BigQuery Google Cloud Spanner Azure Database for PostgreSQL 15 Riak TreasureData SQL Azure Apache Kafka Oracle Cloud 16 Impala Vertica Apache Kafka Cassandra Cassandra 17 Couchbase Impala MapR Google Cloud SQL Apache Kafka 18 Presto Cloudera Hive SAP HANA Google Cloud Spanner 19 Netezza Riak Azure SQL Data Warehouse SQLite SAP HANA 20 DB2 Presto Cloudera Google Cloud Datastore Google Cloud SQL
  18. 18. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved 2019年は?
  19. 19. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Data Volumes Becoming Unmanageable
  20. 20. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved ⼤量データ処理のために スケールアウトスケールアップ 安価で拡張性が高いが 整合性が取りにくい 高価で拡張性に制限あり 排他制御などは楽
  21. 21. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved NOSQL RDBMS(Single) MPP (massively parallel processing) ⾮構造化データ ⼤量データ CLOUD
  22. 22. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved データも適材適所に?! [データマネージメントソフトマッピング] Mission CriticalOSS NoSQL Leader Niche playerHadoop / SQL on Hadoop GraphDB Cloud Service BigData Distributed
  23. 23. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved ⽇本国内でのAttunityReplicateの適⽤事例 24 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 MIGRATION REPLICATION Oracle ↓ Oracle Oracle DB2 MySQL SQL Server (Sybase) (zOS/DB2) ↓ Oracle MySQL PostgreSQL SQL Server Teradata Amazon Aurora Azure Database (Kafka) (MongoDB) Oracle DB2 MySQL SQL Server Netezza zOS/DB2 (Sybase) (zOS/IMSDB) ↓ Oracle MySQL PostgreSQL SQL Server Teradata Amazon Aurora Azure Database Azure DW (Kafka) (MongoDB) Oracle ↓ Oracle Oracle DB2 ↓ Oracle PostgreSQL Oracle DB2 MySQL ↓ Oracle PostgreSQL Amazon Aurora Teradata Oracle ↓ Oracle 案件数→
  24. 24. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved Replication Source & Target in Japan Azure SQLDWMainframe SOURCE TARGET
  25. 25. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved BIG DATA ソーシャルメディア において参加者が書 き込むプロフィール 、コメント等 GPS、ICカード、RFID 等において検知される 位置、乗⾞履歴、温度 、加速度等 オフィスのパソコンに おいて作成されるオフ ィス⽂書、eメール等 Webサーバ等におい て⽣成されるアクセス ログ、エラーログ等 CRMシステムにおい て管理されるDM等販 促データ、会員カー ドデータ ECサイトの購⼊履歴 やブログエントリー 等の蓄積データ Web上の配信サイト 等で提供される⾳声、 動画データ 販売管理等の業務シ ステムにおいて⽣成 されるPOSデータ、 取引明細データ等 総務省:平成24年版情報通信⽩書
  26. 26. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved BIG DATA ソーシャルメディア において参加者が書 き込むプロフィール 、コメント等 GPS、ICカード、RFID 等において検知される 位置、乗⾞履歴、温度 、加速度等 オフィスのパソコンに おいて作成されるオフ ィス⽂書、eメール等 Webサーバ等におい て⽣成されるアクセス ログ、エラーログ等 CRMシステムにおい て管理されるDM等販 促データ、会員カー ドデータ ECサイトの購⼊履歴 やブログエントリー 等の蓄積データ Web上の配信サイト 等で提供される⾳声、 動画データ 販売管理等の業務シ ステムにおいて⽣成 されるPOSデータ、 取引明細データ等 総務省:平成24年版情報通信⽩書
  27. 27. Copyright @2019 Insight Technology, Inc. All Right Reserved MaaS(Mobility as a Service)時代 カーシェアリング サービス ⾃動運転 物流 サービス エネルギー シェアパーキング 配⾞ サービス
  28. 28. MaaS時代への対応 〜社内にシリコンバレー流をつくる〜 成迫 剛志 株式会社デンソー MaaS開発部⻑ (兼)デジタルイノベーション室⻑ ⼤学卒業後、⽇本IBMに⼊社、SEを経験後、伊藤忠商事に転じ、オープンシステム化、⻄暦2000年対応やインタ ーネット関連ビジネスの⽴ち上げなどに携わる。2005年に⾹港のIT事業会社の社⻑に就任。帰国後は国内外のIT 企業の役員を歴任し、2016年8⽉にデンソー⼊社。 コネクティッドカー時代のIoT推進を担当し、デジタルイノベーション室を新設、同室⻑に就任。 2018年4⽉よりMaaS開発部 部⻑。

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