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Amazon DynamoDB、
Cloudant、Blockchainの紹介
2016年 7月 6日
IBM アーキテクト 平山 毅
© 2016 IBM Corporation
自己紹介 名前︓平⼭ 毅(ひらやま つよし)
Twitter : t3hirayama
Facebook : tsuyoshi.hirayama
2016年2月 IBM入社。アーキテクト。
IBMが従来のハードウェアとソフトウェアのモデルから
コグニティブとクラウドにシフトとブロックチェーン技術のリードを宣言するタイミングでジョイン。
Bluemix/SoftLayer統合やWatson IoT Blockchain 等をメインに対応
【前職】
・Amazon Web Services (AWS)
Professional Services Consultant , Enterprise Solutions Architect
・Tokyo Stock Exchange (TSE)
IT Service Manager , Enterprise Architect , Derivative Master
・Nomura Research Institute (NRI)
Financial Systems Engineer
【執筆著書】
© 2016 IBM Corporation
最近のIBMのニュース
楽しくやってます
Agenda
1. Amazon DynamoDB
・基本機能と特徴
・Dynamo論⽂と結果整合性の考え⽅
2. IBM Cloudant
3. IBM Blockchain
DynamoDB EMR
RDS Redshift
SparkCloudant
DB2 Netezza
DashDB
原沢さん資料抜粋からAWSとIBMのサービス
例)AWSでのDB選択基準
アクセス
パターン
テーブル
結合の多さ
Redshift
バッチ
オンライン
RDS
MySQL
Oracle
Yes
イン
メモリ
No
ElastiCache
Redis
関数依存
テーブルジョイン
カラムナ
構造
フラット
ファイル
ベース ElasticMapReduce
MS-SQL
ElastiCache
Memcached
DynamoDB
VPC外
AWSサービス
との連携性
No No
Yes
Yes
原則
機能依存
TDE
MS依存、SAP
TDE
DynamoDBとは
• NoSQL as a Service
• 超高速・予測可能な一貫したパフォーマンス
• シームレスなスケーラビリティ、そして低コスト
運⽤管理必要なし
低レイテンシ、SSD
プロビジョンスループット
無限に使えるストレージ
分散アーキ
DynamoDBの⽣い⽴ち
• Amazon.comではかつて全てのアクセスパターンをRDBMSで処理して
いた
• 規模が大きくなるにつれて、RDBMSの課題に直面
• スケーラビリティ
• 処理能⼒を向上させるのが難しい。データの再配置、より大きなHWを導入するなどの対処が
必要。
• 可用性
• RDBMSは可用性よりもデータの整合性を重視する設計
• トランザクション処理が不要な場面でも、全てはトランザクションとして処理される
パフォーマンスのオーバーヘッド大
DynamoDBの⽣い⽴ち
• RDBMSの課題に対処するため、Amazon Dynamo (DynamoDB
の先祖)を設計・開発
• Amazon Dynamoの特⻑
• ベネフィット
• 結果整合性モデル採用による可用性向上
• HWを追加する毎に性能が向上するスケーラビリティ
• クエリーモデルが単純なためパフォーマンスが予測できる
• 妥協点
• 強い整合性モデルではない
• スケールアップの際にHWの追加やクラスタのリバランスが必要
• 開発者がDB管理作業から開放されるわけではない
Amazon S3のように”サービスとして使いたい”という声
DynamoDBの誕⽣
• AWS上に「サービス」として実装
• Amazon Dynamoをサービス化したものではないので注意
• パフォーマンスのために堅牢性・可用性を妥協しない
• 常に低レイテンシーで応答を返す
• 開発者(利用者)はスケーラビリティを気にしなくて良く、いつでも
簡単に増減できる
• サーバーやディスク台数ではなく、シンプルに必要な読み書きの性
能数値を指定するだけ
• 管理作業が不要
DynamoDBの特⻑
• 管理不要で信頼性が⾼い
• プロビジョンドスループット
• ストレージの容量制限がない
特⻑1︓管理不要で信頼性が高い
• SPOFの存在しない構成
• データは3箇所のAZに保存されるので信頼性が高い
• ストレージは必要に応じて自動的にパーティショニングされる
クライアント
特⻑2︓プロビジョンドスループット
• テーブルごとにReadとWriteそれぞれに対し、必要な分だけのスループット
キャパシティを割り当てる(=プロビジョンする)ことができる
• 例えば下記のようにプロビジョンする
• Read : 1,000
• Write : 100
• 書き込みワークロードが上がってきたら
• Read : 500
• Write : 1,000
• この値はDB運用中にオンラインで変更可能
• ただし、スケールダウンに関しては日に4回までしかできないので注意
特⻑3︓ストレージの容量制限がない
• 使った分だけの従量課⾦制のストレージ
• データ容量の増加に応じたディスクやノードの増設作業は一切
不要
キーとインデックス
Hash Range LSI GSI
A 1 b
A 2 a {
A 3 a
A 4 a a
A 5 c a
B a
B a
GSIはHash
を跨ぐ
LSIはRange
を跨ぐ
DynamoDB Table
複合プライマリキーの分割モデリング
(苗字)
Hash Key
(名前)
Range Key
テーブル分割
(苗字)
Hash Key
(住所)
Range Key
(A)
(苗字)PK (名前)PK (住所)PK (A)
Kim Bob Tokyo
Yamada Yuji Tokyo
Tanaka Ken Sendai
キーの結合
(苗字・名前)
Hash Key
(住所)
Range Key
(A)
Kim Bob Tokyo
Yamada Yuji Tokyo
Tanaka Ken Sendai
結合
DynamoDBで提供されているAPI
• PutItem
• UpdateItem
• GetItem
• DeleteItem
• Query
• Scan
• BatchWriteItem
• BatchGetItem
• CreateTable
• DescribeTable
• UpdateTable
• DeleteTable
Data Types
• String (S)
• Number (N)
• Binary (B)
• String Set (SS)
• Number Set (NS)
• Binary Set (BS)
• Boolean (BOOL)
• Null (NULL)
• List (L)
• Map (M)
JSON用に定義
DynamoDBを使い始めるには
1. テーブルのKeyやIndexを決める
2. Read/Writeそれぞれのスループットを決める
That’s it, write your code!
DynamoDBの整合性モデル
• Write
• 少なくとも2つのAZでの書き込み完了が確認とれた時点でAck
• Read
• デフォルト
• 一貫性保証のないRead
• Consistent Readオプションを付けたリクエスト
• Readリクエストを受け取る前までのWriteがすべて反映されたレスポ
ンスを保証
• ただし、Capacity Unitを2倍消費する
分散リプリケーションと結果整合性の関係
Zone 1
Zone 3
Zone 2
LB& HTTP
Server
(RING)
A
B
A
A
②GET
①PUT
PUT Replication
A→Bに更新する
更新前のAが取得される
GET
GET GET
A → B
B
BA
Zone 2
Zone 3
A
GET A
A or B B
パーティションとスループット
A,D B,E C,F
123456789
Parition1 Partition2 ParitionN
Table
プロビジョンドスループット: x
x/N x/N x/N
Hash
Range
プロビジョンドスループット
• テーブルレベルによってプロビジョニング
• Write Capacity Units (WCU)
• 1 秒あたりの項目書き込み回数 x 項目のサイズ (1 KB ブロック)
• Read Capacity Units (RCU)
• 1 秒あたりの読み込み回数 x 項目のサイズ (4 KB ブロック)
• 結果整合性のある読み込みをする場合はスループットが 2 倍
• 読み込みと書き込みのスループットはそれぞれ独⽴
WCURCU
パーティショニングの算出⽅法
( )
( )
( )( )( )
スループット
ストレージサイズ
大きいほうを採用
パーティショニング算出例
= 0.8 = 1
( )
( )
! "#$
% &'(
! )#$
*'(
= 2.17 = 3
Table size = 8 GB, RCUs = 5000, WCUs = 500
( )
RCUs per partition = 5000/3 = 1666.67
WCUs per partition = 500/3 = 166.67
Data/partition = 8/3 = 2.66 GB
RCUとWCU の値は均一に各パーテションに割り
当てられます
スループット
ストレージサイズ
大きいほうを採用
DynamoDB JSON イメージ
{
“ID" : 123,
“Name" : “Tanaka",
“Place" :
[ “Tokyo", “London", “HongKong"]
}
ID
(PK:Ha
sh)
Name
(Map
型)
Place
(List型)
123 {Tanaka
}
[Tokyo,London,Hong
Kong]
DynamoDB dynamo = new DynamoDB(new
AmazonDynamoDBClient(...));
Table table =
dynamo.getTable("HumanResource");
Item item =
new Item()
.withPrimaryKey("id", 123)
.withJSON("document", json);
table.putItem(item);
HumanResource テーブル
JSON DynamoDB dynamo = new DynamoDB(new
AmazonDynamoDBClient(...));
Table table = dynamo.getTable(“HumanResource");
Item documentItem =
table.getItem(new GetItemSpec()
.withPrimaryKey("id", 123)
.withAttributesToGet("document"));
System.out.println(documentItem.get("document"));
挿入
出力
JSON
マッピング
JSON
マッピング
• テーブルの更新の情報を保持
• 非同期に更新
• シリアライズされたデータ
• アイテム毎の厳密な管理
• 高耐久性
•テーブルよるスケール
• 有効期限は24時間
• 1秒未満の遅延書き込み
DynamoDB stream
DynamoDB クロスリージョンレプリケーション
リージョン間リプリケーション
を担うサーバーが
内部的に起動し制御する
Stream
Table
Partition 1
Partition 2
Partition 3
Partition 4
Partition 5
テーブル
Shard 1
Shard 2
Shard 3
Shard 4
KCL
Worker
KCL
Worker
KCL
Worker
KCL
Worker
Amazon Kinesis
Client Library
Application
DynamoDB
クライアント
アプリケーション
更新
DynamoDB Stream and
Amazon Kinesis Client Library
DynamoDB Stream and AWS Lambda
DynamoDB の Cloudwatch Metric Console
Capacity Unit Metrics 階層
Table
Index
Read
Write
Read
Write
Provisioned
Consumed
Throttle
Provisioned
Consumed
Throttle
Provisioned
Consumed
Throttle
Provisioned
Consumed
Throttle
Table or Index Read or Write
*Provisioned(割当)
*Consumed(消費)
*Throttle(超過)
課⾦と損益分岐モデル
キャパシティ
ユニット
リザーブド
キャパシティ
キャパシティ
ユニット数
サービス
利用料
金額
前払い金
サービス
利用料無料枠
ゲームアプリでのDynamoDB利用典型構成
ユーザーデータ、
セッションデータ
利用履歴データ、
メタデータ、
等を格納
メタデータ管理として使う例
DynamoDB 検討事項
■テーブル内のすべての項目に対して均一なデータアクセスを実現する設計
■パーティションの動作
■急激に増大するキャパシティーは控えめに使用する
■データアップロード時に書き込みアクティビティを分散する
■時系列データへのアクセスパターンを理解する
■人気の高い項目をキャッシュに格納
■プロビジョニングされたスループットを調整するときにワークロードの均一性を考慮する
■大規模環境でのアプリケーションのテスト
■高レベルプログラミング(Mapper、Hash Lock)
Lock を掛けたいキーは、Hashに設計
Dynamo論⽂: Amazonの高可用性Key-value Store
原版(英語) ︓ http://www.allthingsdistributed.com/2007/10/amazons_dynamo.html
日本語版 ︓ https://gist.github.com/matope/2657692
データの一貫性に関しては結果整合性を保証するサービス
の考え⽅で、Amazon DynamoDBとは別物
※DynamoDBはReplication単位を指定できない。
Cassandraは可能。
結果整合性
Problem Technique Advantage
パーティショニング コンシステントハッシング 線形的なスケーラビリティ
writeの高可用性 read時の調停を伴うVector clock バージョンサイズが更新頻度に⽐例しない。
一時的障害への対応 Sloppy Quorumとhinted hand off
いくつかのレプリカが停止している時に高い可
用性と永続性を提供する。
永続的障害からのリカバリ Markle木を用いたAnti-entropy バックグラウンドでレプリカの不一致を同期する
メンバーシップと障害検知
Gossipベースのメンバーシッププロトコルと障
害検知
対称性を保護し、メンバーシップとノード⽣存
情報の集約管理的な登録を避ける。
Cloudantとは
• IBMが2015年に買収
• Couchbaseと互換性有
• ドキュメント型NoSQL
• IBM Bluemix上で提供
• DashDB等の連動機能
• AnalyticsとIoTのデータ管理基盤
Cloudant の特徴
• 主な機能および特徴
• 高いスケーラビリティー
• 大規模Webアプリケーションや、急激なワークロードの変化が起こりう
るモバイル・アプリのデータストアに最適
• マルチマスター・レプリケーション機能
• 異なるデータセンター間で常に同期された状態に保つことができ、デー
タの可用性を確保
• 高いセキュリティーとデータ保護
• ⾦融、医療、⾏政機関などのセキュリティーが重視される多くの分野
で採用
• モバイル・アプリとのデータ同期
• アプリのオフライン利用を可能にする。同期の際にはジオ・ロード・バラ
ンサー機能によりユーザーに近いデータセンターと同期させ、高速なア
クセスを実現
• JSON(JavaScript Object Notation)形式でデー
タを保存する NoSQL DB
• ドキュメントの保存、更新、削除、検索といった操作に
RESTful API を利用
• データベース管理のためのWebコンソールを提供
• 全⽂検索機能や地理空間機能、MapReduce を利
用したリアルタイムのインデックス機能を持つ
Write してReplicationする仕組み
クラスタ間のPull/PushとSyncが可能
Cloudant Console
• Databases
• データベースをリスト
• データ参照、更新
• View作成
• Search index作成
• Replication
• Replication設定
• Werahousing
• dashDBとのデータ連携
• Active Tasks
• ReplicationやCompaction
などバック・グランドで実⾏されて
いるタスクを確認
© 2016 IBM Corporation
Blockchain = 概念
・Bitcoinの仮想通貨を元にして、分散共有台帳を使ってP2P取引を効率化する技術の「概念」です。
<従来> <Blockchain>
・個別台帳を各々の参加者で保持する。
→管理主体が制御する。
・同じ台帳を参加者間で共有して保持する。
→管理主体が不要(Blockchainが主体)
・共有台帳の分散同期技術
・P2Pの認証技術
(従来のエンタープライズアプリケーションを変える︖)
© 2016 IBM Corporation
Open Blockchain = 実装
・Blockchainの概念を「実装」するOSSプログラム
・IBMが開発し、Hyperledgerプロジェクトに提供
(contribute)してOSS化したもの
・Bitcoin技術をベースとしつつも、
汎用性、拡張性、セキュリティを多く加えたもの
https://github.com/openblockchain
のGit上に仕様書とソースコードが掲載
© 2016 IBM Corporation
Hyperledger Project
Linux Foundation内の、「オープンソースでのブロックチェーン技術推進コミュニティー」でOpen Blockchainの開発
をリードすることを表明。(IBMは30社のPremierメンバー。)
© 2016 IBM Corporation
IBM Blockchain = 付加価値を提供
・Open Blockchainを使いやすくしたもの
・Bluemix Blockchainのベースになっている
具体的には、、
・Node.js の SDK提供
・MarblesやCP等のサンプルコードを提供
等
https://github.com/IBM-Blockchain
のGit上に仕様書とソースコードが掲載
© 2016 IBM Corporation
関係をまとめると
Linux
開発
追加
デプロイ
デプロイ
デプロイ
© 2016 IBM Corporation
Blockchainのネットワーク
・検証されたメンバーシップ間でネットワークを構成し、その間でブロックチェーンを形成する。
Open Blockchain Whitepaperより抜粋
https://github.com/openblockchain/obc-docs/blob/master/whitepaper.md
© 2016 IBM Corporation
Open Blockchain の全体像
Open Blockchain Whitepaperより抜粋
https://github.com/openblockchain/obc-docs/blob/master/whitepaper.md
メンバーシップの検
証を⾏いネットワー
クに参加
チェーンコードで
分散台帳の検証
ブロックチェーン処理
© 2016 IBM Corporation
Blockchainの基本構造
b(4)
承認された
トランザクション
ハッシュ値 ハッシュ値 ハッシュ値
未承認
トランザクション
b(n) b(n+1) b(n+2) b(n+3)
n番目のブロック n+1番目のブロック n+2番目のブロック n+3番目のブロック
ハッシュ値 ハッシュ値 ハッシュ値 ハッシュ値
承認された
トランザクション
承認された
トランザクション
・ブロックチェーンは追記型
・ブロックチェーンには、過去のトランザクション「ハッシュ値(ダイジェスト)」が記録されており、
過去の情報を改竄できないようになっている
© 2016 IBM Corporation
ピアで同期されるデータ
Blockchainの構成要素
Smart
Contract
Smart
Contract
Privacy and
Confidencial
ity
Privacy and
Confidencial
ity
Shared
Ledger
Shared
Ledger
ConsensusConsensus
安全性の確保、
認証および検証
取引のための
ビジネスロジックを記述
(チェーンコード)
スマート・コントラクトを
通して⾏われた取引を
システム的に確定
ネットワークで
共有される分散台帳
© 2016 IBM Corporation
Blockchainの内部構成技術(2016年4月時点)
同期
・分散型アーキテクチャーのため、クラウドネイティブを代表するソフトウェアで構成されています。
© 2016 IBM Corporation
Blockchainのシステム構成とクラウドの親和性
・Blockchainはマルチテナント間のネットワーク接続性が重要であるため、そこに優れているクラウドは有利。
Blockchain
本番デプロイ
テナントA
開発検証として
プログラム実証 テナントB
分散台帳
スマート・
コントラクト
取引ルールを
規定
取引履歴を保
存
合意形成セキュリティ
Blockchain
© 2016 IBM Corporation
IBM Watson IoT MQTT
MQTT
デバイス IBM
IoT Platform
従来型アプリケーション
MQTT
MQTTサーバー
デバイスの管理
履歴の保存
REST
管理アプリケーション
拡張サービス
IoTのプロトコルはMQTTが基本。
MQTTとは、publish/subscribeモデルに基づく軽量なメッセージプロトコルで、IBMが策定し、現在はOASISが標準化を推進。
アプリケーションをスクラッチ開発をするために必要となる代表的なMQTTクライアントは以下の通り。
・IBM Mobile Messaging and M2M Client Pack MA9Bg
・Eclipse Paho MQTT Clients
・MQTT.js
NoSQL
© 2016 IBM Corporation
Watson IoT から Blockchain への連動
チェーンコード
に格納される
合意形成
がされる
分散台帳にデータが
格納される
IoTのイベントをフィルターし、プライベートなIBM Blockchain
のスマートコントラクトに要求されたデータのみを送信する
アーリーアダプタのお客様のみにIBMのR&Dチームと共同で提供
OBCのトランザクションと台帳
message Transaction {
enum Type {
UNDEFINED = 0;
CHAINCODE_NEW = 1;
CHAINCODE_UPDATE = 2;
CHAINCODE_EXECUTE = 3;
CHAINCODE_QUERY = 4;
CHAINCODE_TERMINATE = 5;
}
Type type = 1;
string uuid = 5;
bytes chaincodeID = 2;
bytes payloadHash = 3;
ConfidentialityLevel confidentialityLevel = 7;
bytes nonce = 8;
bytes cert = 9;
bytes signature = 10;
bytes metadata = 4;
google.protobuf.Timestamp timestamp = 6;
}
message TransactionPayload {
bytes payload = 1;
}
enum ConfidentialityLevel {
PUBLIC = 0;
CONFIDENTIAL = 1;
}
OBCでは永続データとして台帳データベース
内のワールドステートとして、key-value
ペアのデータベースを持つ
OBCトランザクション
IBM blockchainでのアーキテクチャ
検証ピア
ノード
(obc-
peer)
Dockerコンテナ
アプリケーションバックエンドノード
台帳(Ledger)
ブロックのリスト
ブロックチェーン
開発者
アプリケーション
(例:Webアプリ)
チェーンコードA
開発
ワールドステート
ブロック
トランザクション
ブロック ブロック
key=valueデータを値取得・セット
設定ファイル
開発
共有ソースコードリポジトリ
(GitHub.comなど)
チェーンコードA
REST
エンドポイント
検証ピア
ノード
(obc-
peer)
イベントの送受信
(gRPC)
gRPC
ListenPort
gRPC
ListenPort
JS ClientSDK
トランザクション トランザクション
チェーンコードB
︓
分散アーキ
↓
信頼性向上(例︓AWS、Blockchain)
↓
NoSQLが肝
まとめ、お伝えしたいこと
エンタープライズでもこの波は来ます
text
この資料に含まれる情報は可能な限り正確を期しておりますが、アマゾンウェブサービスジャパン株式会社の正式なレビューを受けておらず、当
資料に記載された内容に関しはアマゾンウェブサービスジャパンは何ら保証するものではありません。
この資料に含まれる情報は可能な限り正確を期しておりますが、日本アイ・ビー・エム株式会社の正式なレビューを受けておらず、当資料に記載
された内容に関して日本アイ・ビー・エムは何ら保証するものではありません。
ワー クショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情
報提供の目的 のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結
果を生むものでもありません。 本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供さ
れ、明示または暗示にかかわらずいかなる保証 も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の
関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わ ないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライ
ヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBM ソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契
約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。
本 講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であること
を暗示するも のではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独
自の決定権をもっていつでも変 更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したも
のではありません。本講演資料に含まれている 内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生
じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またその ような結果を生むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された環境にお
いて標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパ フォーマンスは、ユーザ
ーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮 事項を含む、
数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありま
せ ん。
記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として
示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。
IBM, IBM ロゴ、ibm.com, は、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。
他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。
現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。

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