最近よく耳にするようになったIoT。様々な分野での活用が期待されていますが、収集されたデータを分析するのは、なかなか難しいことだと思います。そんな中、JR東日本で行われている取り組みは、とてもユニークかつIoT時代にマッチしたデータの利用方法といえます。本講演では、JR東日本アプリで利用されているIoTで取得したデータ分析の活用事例とその基盤技術についてご紹介します。

1. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
JR東⽇本で利⽤された
IoTによるBIインテグレーション
NTTソフトウェア株式会社 ⽯⿊博之
株式会社インサイトテクノロジー 平間⼤輔

2. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Vector™
JR東⽇本で使われているDWH向けデータベース

3. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Whatʼs Vector™
Price/Performance
US$/QphH@3TB
0
Performance
(QphH@3TB)
Source: www.tpc.org / Jul 7, 2016
500,000
1,500,000
2,000,000
1,000,000
Sybase IQ
30 Dec 2013
$1.29 US
230,119
32 cores
Microsoft
SQL Server
2016
31 Jul 2016
$0.72 US
969,504
72 cores
$0.38 US
2,140,307
96 cores
Actian
Vector 5.0
31 Jul 2016
Microsoft
SQL Server
2016
01 Jun 2016
$0.60 US
1,071,018
72 cores
Microsoft
SQL Server
2014
14 Sep 2015
$1.08 US
725,686
72 cores
Microsoft
SQL Server
2014
26 May 2015
$0.99 US
700,392
72 cores
Microsoft
SQL Server
2014
16 Apr 2014
$2.04 US
461,837
60 cores
3TB RAM3TB RAM
3TB RAM
3TB RAM
3TB RAM
3TB RAM
1TB RAM
Top 7 Non-Clustered Database
System
TPC-H 3TB Scale Factor

4. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Advantage of Vector™
ベクター演算
CPU効率を
⾼めるため
にVector
(SIMD)
演算を活⽤
カラムナー
I/Oを制限することにより、効率的
かつリアルタイム更新処理が可能
データ⾃動圧縮
データの⾃動圧縮により、ストレージ
使⽤効率の向上と、IO量の削減、お
よびキャッシュ効率を⾶躍的に⾼める
CPUキャッシュ
RAMでなく、オンチップでのデータ処理
マルチコア並列処理 システムリソースを最⼤限に活⽤…
ストレージインデックス
即座に対象データブロックを特定し、
I/Oを最⼩限におさえる。
Time/CyclestoProcess
Data Processed
DISK
RAM
CHIP
10GB2-3GB40-400MB
2-20150-250Millions

5. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
カラムナーのメリット
(シーケンシャルな)アクセス効率 + データ圧縮 = 分析基盤に向いている
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Date
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Date
Prod ID Prod Name
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Prod ID Prod Name
Prod ID Prod Name
Prod ID Prod Name
Date
Date
Date
Date
Date
1ブロックには様々な
タイプのデータが格納
されているので圧縮効
率を上げにくい
1ブロックには同様の
タイプのデータが格納
されているので圧縮効
率を上げやすい

6. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
カラムナーのデメリット
⼀般的に
(ランダムな)アクセスが⾮効率 + データ圧縮 = OLTP基盤に向いていない
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Date
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Date
Date
Date
Date
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更新時に圧縮・展開
のオーバーヘッドが
⼤きい(*1)

7. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
SIMD
SIMD (Single Instruction Multiple Data)
Pentium ⅢよりSSE(Streaming SIMD Extensions)として搭載され、
Sandy BridgeよりIntel AVX(Advanced Vector eXtensions)へ
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
Instruction
Data
Output

8. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Certified/tested In progress
各種BIツールとの連携

9. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
Machine-Generated Data Social Media Internet Retail
Financial
Government
Research/Education
Vector™ 主要顧客

10. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
国内事例(医療系企業の例)
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更新前 更新後
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11. * 記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。 Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。
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