https://www.microsoft.com/ja-jp/events/decode/2017/sessions.aspx#DI04 https://channel9.msdn.com/Events/de-code/2017/DI04 https://www.slideshare.net/decode2017/di04-nosql-azure-cosmos-db https://togetter.com/li/1113301 de:code 2017 > 使わないのはもったいない! プラネット スケールの NoSQL サービス「Azure Cosmos DB」を使いこなそう (2017/05/23) 「Azure Cosmos DB」は、Build 2017で発表された、Azureが提供する新しい NoSQL データベース サービスです。NoSQLにはさまざまなバリエーションがありますが、Azure Cosmos DB は JSON、グラフ、キー/バリューといったデータ モデルをサポートしています。Azure Cosmos DB は、高速な応答時間、スループットと容量の両面でのスケーラビリティ、複数の Azure リージョンにわたるレプリケーションといった、興味深い特徴を数多く備えています。 本セッションでは、Azure Cosmos DB のこれらの機能群、最新のアップデート、実プロジェクトでの活用事例などをご紹介します。これまで、(Azure SQL Database のような) RDBMS をお使いの技術者の皆さん、NoSQL の世界に足を踏み入れてみませんか?

2. 「Azure Cosmos DB」は、Build 2017 で発表された、Azure が提供する新
しい NoSQL データベース サービスです。NoSQL にはさまざまなバリ
エーションがありますが、Azure Cosmos DB は JSON、グラフ、キー/バ
リューといったデータ モデルをサポートしています。Azure Cosmos DB
は、高速な応答時間、スループットと容量の両面でのスケーラビリティ、
複数の Azure リージョンにわたるレプリケーションといった、興味深い
特徴を数多く備えています。
本セッションでは、Azure Cosmos DB のこれらの機能群、最新のアップ
デート、実プロジェクトでの活用事例などをご紹介します。これまで、
(Azure SQL Database のような) RDBMS をお使いの技術者の皆さん、
NoSQL の世界に足を踏み入れてみませんか?

3. Azure Cosmos DBMicrosoft のグローバル分散データベース サービス

5. 惑星規模のアプリ向けのデータベース
Azure Cosmos DB

7. 2006
BigTable
論文
2007
Dynamo
論文
2008
Cassandra
2009
MongoDB
Riak
Neo4j
2010
Project
Florence
2012
Amazon
DynamoDB
2014
Azure
DocumentDB
プレビュー
2015
Azure
DocumentDB
GA
2017
Azure
Cosmos DB
GA

8. ターン キー
形式の
グローバル分散
すべてのデータを自動的に
世界中の Azure リージョンにレプリケート

9. データベース エンジン
コンテナー
レプリカマシン
… …
…
クラスター
惑星 スタンプ
データ
センター
Azure
リージョン
障害
ドメイン
…
…
Various
agents
Resource
Governor
Transport
Admission
control
Database
engine
Resource
Manager
Language
Runtime(s)
Hosts
Query
Processor
Index Manager
Log Manager
IO Manager
RSM
Bw-tree++/
LLAMA++

12. •
•
•
•
•
ターン キー方式の
グローバル分散

13. ストレージとスループットを
水平スケール アウトし
あらゆるニーズに対応
数百万トラン
ザクション/秒
PB 級のデータ
数百トラン
ザクション/秒
GB 級のデータ
Cosmos
DB

14. 9 PM PST
少ない
スループット
多くの
スループット
多くの
スループット
少ない
スループット
11 PM PST11 PM PST

15. Read < 2 ms
Writes < 6 ms
Read < 10 ms
Writes < 15 ms
99%50%

16. 光速: 80 ミリ秒
Azure Cosmos DB:
<10 ミリ秒
Latency guarantees world-wide (< 10 ms Read, < 15ms Write for 99% of requests)

18. •
•
•

19. デモ:
Azure Cosmos DB
グローバル分散

24. •
•
•

26. キー/バリュー
ドキュメント
グラフ
SQL (DocumentDB)
MongoDB
Azure Table Storage
Gremlin グラフ

27. Pers_ID Surname First_Name City
0 Miller Paul London
1 Ortega Alvaro Valencia
2 Huber Urs Zurich
3 Blanc Gaston Paris
4 Bertolini Amy Rome
Car_ID Model Year Value Pers_ID
101 Bentley 1973 100,000 0
102 Rolls Royce 1965 330,000 3
103 Peugeot 1993 500 4
104 Ferrari 2005 150,000 2
105 Smart 2001 7,000 1

28. Pers_ID Surname First_Name City
0 Miller Paul London
1 Ortega Alvaro Valencia
2 Huber Urs Zurich
3 Blanc Gaston Paris
4 Bertolini Amy Rome
Pet

30. マルチ API
マルチ
モデル
インデックス
自動作成
スキーマ
中立

32. 01
Strong
Bounded
Staleness
Session
Consistent
Prefix
Eventual
アプリ
パフォーマンス
高可用性

33. 強い整合性
高いレイテンシ
結果整合性
低いレイテンシ
ほとんどの分散アプリの選択肢

34. •
•
•
整合性
分断耐性 可用性
不可能

35. 整合性
可用性 分断耐性
CA
RDBMS
AP
Dynamo
Voldemort
Cassandra
CouchDB
CP
BigTable
Hbase
MongoDB
Redis

36. Navigating CAP theorem
Consistent data worldwide

37. Strong Bounded-stateless Session Consistent prefix Eventual

40. 99パーセン
タイルの
レイテンシ SLA
スループット SLA 整合性 SLA
可用性 SLA
2
4
3
1
業界最高の包括的な 99.99% SLA

41. 高可用性
レイテンシ
スループット
データ整合性
4 つの側面の包括的な SLA を備えた唯一のデータベース
Microsoft Azure

43. グローバル分散 マルチ モデル/API ミリ秒
レイテンシの保証
伸縮性のある
スケールアウト 明確に定義された
整合性
包括的な SLA
Azure Cosmos DB

44. https://docs.microsoft.com/azure/architecture/
reference-architectures/managed-web-app/
multi-region-web-app

47. トヨタ
多様で予測不可能な IoT センサーの
ワークロード
応答性の高いデータ プラット
フォームが必要
• 自動車のリアルタイム診断
• 伸縮性のあるスケーリング
• 送信、クエリのパフォーマンス
IoT

48. Jet.com
ブラック フライデー、サイバー
マンデーなどの高負荷時の
サービス品質
• 在庫の更新
• リアルタイムの変更フィード
• 低レイテンシの SWIFT 処理
小売 / EC

49. Next Games
大規模なスケールとパフォーマンス
の要求にシームレスに対応する
データベースが必要
• 低レイテンシの複数プレイヤー ゲーム
プレイ
• ローンチ後のキャパシティ スケーリング
• グローバルのユーザー エクスペリエンス
ゲーム

50. Azure Cosmos DB
パブリック プレビュー

52. 46,920
10,000
100,000
98,990
92,323
55,403
100,000
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
120,000
sec1
sec3
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sec83
sec85
sec87
sec89
DocumentDB RU Consumption and Provisioning
RU Consumed RU/sec RU/min
Second 29: 36,920 RUs
consumed above
provisioned RU/sec
(10k). Remaining Budget
RU/min: 55,403
Second 61: RU/min
budget reset to 100,000

54. Azure Cosmos DB:
Table API
Azure Storage:
Standard Table API
Azure Storage SDK
100% 後方互換、シームレスなエクスプレス

55. Azure Storage SDK
Azure Cosmos DB:
Table API
近日対応予定: Standard Table のアップデート (ストレージ最適化)、シームレスな移行

56. Azure Cosmos DB:
Graph API

57. グローバル分散、伸縮性のある
スケーラビリティ、低レイテンシ、
自動インデックス作成サービス
独立してスケール可能な
グラフ エンジン
(Tinkerpop フレームワークを使用)
Gremlin、SQL クエリ言語

58. Azure Cosmos DB
Gremlin グラフ

59. https://github.com/Azure-Samples/azure-cosmos-db-graph-dotnet-getting-started

63. https://github.com/Azure-Samples/azure-cosmos-db-dotnet-graphexplorer

68. グローバル
分散
伸縮性のある
スケール アウト
保証された
低レイテンシ
包括的な
SLA
Azure Cosmos DB
キー/バリュー
カラム
ファミリー
グラフドキュメント
グローバル分散、マルチ モデルの
データベース サービス
さらに
追加予定…
SQL
5 つの
整合性モデル

70. セッションアンケートにご協力ください
➢ 専用アプリからご回答いただけます。
decode 2017
➢ スケジュールビルダーで受講セッションを
登録後、アンケート画面からご回答ください。
➢ アンケートの回答時間はたったの 15 秒です!

71. Ask the Speaker のご案内
本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにて
ご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。

72. Azure Cosmos DB
cosmosdb.com
まだ始まったばかりです…

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