既存 IT 資産のモダナイゼーション - Service Oriented Infrastructure 構築 -

・複数データソースを 統合する論理データ サービス層を探していた

・最初、JMSで複数システム を連携させることで 統合顧客ビューの実現 を検討していたが、

速度の面で不適合

→それぞれのシステムから 顧客情報を抜き出して データグリッド上に展開

（論理データ統合）

お客様が達成した事実

ネットビジネスにおける分散キャッシュ

• 巨大な AP サーバーと DB の構成

→ ビジネス成長に伴いサイトの検索性能が低下

• サイトを再構築し、キャッシュ層にCoherenceを採用

→ キャッシュ効果により パフォーマンスが40% 向上

顧客情報の統合データサービス

• Oracle SOA Suite と Oracle Coherence を組み合わせて複数データソース を横断してデータを取得し営業向けポータルに情報を表示

• 各営業ごとのトップ10顧客の情報を事前に収集してCoherenceにキャッシュ することにより2秒未満のレスポンス時間を実現

メインフレーム内データのフロントキャッシュ

• メインフレーム内に保持されている、ロケーションごとの車両のレート/

価格情報を Oracle Coherence を利用してインメモリ・キャッシュ

• メインフレーム MIPS アクセスコストを 32% 削減

• 静的データへのアクセスのキャッシュヒット率 98% を実現

・WAN経由でのデータの 同期化を容易に実現

→ ネットワーク障害 でも復旧後の同期化 が可能

→ 各拠点でのデータの キャッシュによって 情報配信のスピード が向上

・データ量およびユーザー 数増加に対するスケーラ ビリティがある

スケーラブル / 高信頼性データサービス

ヨーロッパ某金融機関

ビジネス側のニーズ

•リスク、株式、FX、相場データ、クレジットのデータを ワンストップ、XML形式で利用する基盤

→より高いパフォーマンス性能と信頼性が必要

•今後のビジネスを見越したスケーラビリティが必要

システム側のニーズ

•パフォーマンス確保のために拠点ごとにデータをキャッシュさせ たいが、DBによるレプリケーションでは負荷が高い

•拠点間のネットワーク（WAN）障害が起こると、独自キャッシュの データの同期化が難しい

グローバルに広がるユーザー（トレーダー、営業、外部システム）が利用するマーケットデータ配信サービス DB+独自のキャッシュ技術での構成を検討 → WANをまたがる利用での信頼性とスケーラビリティを課題視していた

プロジェクトの背景と目的

オラクル選定理由 オラクル導入範囲

データグリッド

データグリッド

• WAN越しでデータを同期化

（クラスタリング）

→ ネットワーク障害後も データ同期化を実現

•各拠点でデータを キャッシュ化

•拠点ユーザーの 作業スピードを改善

•データ/ユーザー数 増加に耐えうる スケーラビリティ

• EE によるクラスタと SE + Coherence のクラスタには それぞれ特徴があります。

• クラスタリングの適用範囲

• システム要件（大量データ・トランザクションの処理要件）

• 上記を考慮して、適切な選択をしましょう！！

まとめ

http://www.oracle.co.jp/inq_pl/INQUIRY/quest?rid=28