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PowerPoint プレゼンテーション

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Academic year: 2021

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データベース不要!

大量データファイルから欲しいデータを即座に取り出す

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2

その山のようなデータ、

解析できていますか?

欲しいデータを得るまでに、とにかく時間がかかる

システムの構築や運用に手間やお金がかかる

導入した際の費用対効果が見えない状況にある

データベースによる大量データ解析は敷居が高い

データベース

蓄積

ローディング

前処理

(加工・変換)

解析/分析

抽出

解析/分析環境を整えられず、利用を諦めることもしばしば。。

(3)

3

SQL+プロシージャ

スクリプト

API

(ODBC/JDBC)

『解析ブースター』とは

欲しいデータを即座に抽出!

大量のCSVファイルをデータベース化することなく、ダイレクトに

加工・集計できる高速なデータ解析支援ツールです。

大量CSVファイル

処理結果

CSVファイル

データ取り込み(ローディング)

インデクシング

加工

集計

省メモリ

(4)

4

『解析ブースター』の特長

大量データの高速処理

独自の高速ツリーアルゴリズム(特許取得済み)と非同期I/Oによる、

ストレージの帯域幅をフル活用した高速データ処理

省メモリ

一時ファイル作成による分割・結合(マージ)方式により、省メモリで動作

入力ファイルサイズが実用上無制限

テラバイト以上の入力データファイルを指定でき、実用上無制限に処理可能

入力データファイルのサイズは製品価格に影響しない

※ 入出力のためのストレージ容量など、本製品の動作要件を満たすことが前提です

“SQL + プロシージャ” によるCSVファイルへのダイレクト処理

“SQL + プロシージャ” を処理系として、高度で柔軟な処理記述が可能

実行環境として、スクリプトと標準API(ODBC/JDBC)を装備

(5)

5

データ解析の方法

(6)

6

データベース化不要!処理時間を大幅短縮

処理時間の例

【サプライヤー向け発注データ編集処理】

各所の

販売明細

指定出荷日のデータ抽出

(フィルタリング・ユニオン)

出荷数集計

サプライヤ別

編集(結合)

発注データ

【対象データ】(CSVテキスト)

販売明細:3億件・40GB

サプライヤマスタ:5万件・9MB

【動作環境】

CPU:Intel Xeon x5670 2.93GHz(6コア) x 2

メモリ:96GB HDD:600GB(15KRPM) SAS x 16

OS:Windows Server 2008 R2

他社

DB

21

66分

4分50秒

速度比、

14

倍 !!

(使用メモリ8GB)

データベース化(ローディング)

発注データ

※Windows Server 2008は米国および/または他の国のMicrosoft Corporationの登録商標または商標です。

(7)

7

処理能力の例(MB/秒)

並列処理でストレージ帯域幅をフル活用

※※ 処理能力(MB/秒)の計測は、入力データファイルの読み込み開始から出力ファイルの書き込み完了までが対象です。

並列数

【3億件・40GBのフィルタリング・ユニオン】

0

200

400

600

800

1 2 4 8

MB/秒

※※

(8)

8

膨大な蓄積データの追跡に

追跡時間短縮、早期問題特定!

生産ライン/製造装置 データ収集 設備データ 品質データ 生産情報 ログトレース/解析 リコール対応 クレーム管理

システム間のデータ移行に

移行データ 出力 移行先データ作成 クレンジング/ 名寄せ/マスタ作成

移行開発期間短縮、担当案件拡大!

解析ブースター: 利用シーン

“1人1台” ・ 現場担当者の業務能力が飛躍的に向上!

解析・分析の前処理に

PDCAを高速回転!

Excel/Access /解析ツール 件数絞込み フィルタ/サマリ/結合 インポート

運用・保守時の検証作業に

迅速なトライ&エラーで精度UP!

データ検証 処理評価/テスト データ出力 OK NG→修復 検証済みデータ/処理の投入

(9)

9

システム構成

ノートPC/

デスクトップPC上

での利用

IAサーバー上での利用

(10)

10

製品ラインナップ

エントリー版

スタンダード版

ユーザー数

(クライアントサーバー型)

SQL・スクリプト(バッチ)

実行・簡易GUI

プロシージャ

×

ODBC/JDBC

×

最大並列処理数

2

16

OS

Windows 7 Home Premium(64bit) 以降

Windows Server 2008 (64bit) R2 /

標準価格(税別)

※2

24万円

90万円

Windows Server 2008、および Windows 7は米国および/または他の国のMicrosoft Corporationの登録商標または商標です。 なお、本文中には(TM)、(R)マークは明記しておりません。

(11)

11

動作環境

スペック

CPU

Intel Xeon / Core i3 以降

主メモリ

8GB 以上

ストレージ

入力データファイルサイズの3倍以上の空き容量

OS

Windows 7 Home Premium(64bit) 以降

Windows Server 2008 (64bit) R2 /

モニター

(簡易GUI使用時)

WXGA(1280×800)以上

インターフェース

USB2.0 以降(ライセンスキー用)

※Windows Server 2008、および Windows 7は米国および/または他の国のMicrosoft Corporationの登録商標または商標です。 なお、本文中には(TM)、(R)マークは明記しておりません。

(12)

12

12

dd

(13)

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適用シーン①: エクセルや解析ツール向けのデータ抽出

・エクセルや解析ツールは大量データの取り込みが困難、内部処理に時間がかかる

・エクセルによる複数種CSV(マスタと明細等)の結合は手間がかかる

情報システム部 業務システム

CSVファイル

フィルタリング

サマリー

事前結合

ビジネス部門/研究部門

デバイス/センサー

エクセル

BIツール

解析

ツール

※エクセル(Excel®)はMicrosoft®の登録商標です

『解析ブースター』で対象データを事前に絞り込み/結合出力

ポイント

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14

適用シーン②: システム間データ移行

リプレス対象システム

ターゲットシステム

・データ編集プログラムの個別開発はコスト/期間が膨らんでしまう

・高機能なデータ編集ツールは高価、あるいは低速で使い勝手が悪い

『解析ブースター』でターゲットデータをスマートに高速作成

ポイント

移行データ抽出

ターゲットデータ作成

抽出・結合

名寄せ・重複排除

マスタ作成 など

(15)

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適用シーン③: バッチ処理/ETLアクセラレータ

基幹システム

Job1

抽出

加工・変換

Job2

データウェアハウス

Job3

ロード

処理時間大!

Job2

ボトルネック

を解消

・データ量増加に伴いバッチ処理が遅延し、サービスへの影響が懸念される

・次回リプレスの時期までは、ハードウェアを増強せずに運用を継続したい

『解析ブースター』(ソフトウェア)による処理時短で、ボトルネックを解消

ポイント

(16)

16

適用シーン④: Webのアクセスログ解析

・アクセスログの増加に伴い、DBへの取り込み時間やサーバー資源の圧迫が課題に

・膨大な過去ログも解析対象としたいが、全てをDB化するのは現実的でない

データベース

サービスシステム

社内向け解析システム

『解析ブースター』で生ログを直接解析。省資源で手軽な解析環境を併用

ポイント

データベース

直近ログ

過去ログ

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17

適用シーン⑤: CSVダウンロードサービス

受発注システム(本部)

・従来は、限られた形式でしかダウンロードできず、非効率

・きめ細かな集計結果を配信したいが、データベースの負荷を上げたくない

企業間電子商取引の例

取引実績

データファイル

抽出

社内

取引先/店舗

フィルタ、サマリ

『解析ブースター』でCSVファイルから高度抽出。DBや転送の負荷を抑制

ポイント

データベース

ダウンロード

(18)

18

・膨大なテキストファイルのバックアップに手間や時間がかかる。ストレージ容量も圧迫

・必要データのみを取捨選択し、セキュリティにバックアップしたい

『解析ブースター』でサーチャブルなエンコードファイルを高速作成

ポイント

ZIP & Password

圧縮・暗号化

復号

選択・抽出

検索

(19)

19

適用シーン⑦: バッチ処理の試作設計・テストツール

・稼働中のシステムを止めることなく、現行処理の修正・改良を検討したい

・出力システムと同等規模の開発システムを用意するための出費は避けたい

『解析ブースター』で新処理の確認サイクルを短縮し、テストを効率化

ポイント

Job1

稼働中バッチ処理

Job2

新しい処理の

評価・確認

← 十分に動作確認が取れた

SQL文をシステムに投入

新SQL文

Job1・Test

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適用シーン⑧: IoTにおけるデータ整理

各種センサー/デバイス

RFID

一定時間/一定量毎

に処理を起動

Upload

データセンター

/クラウド

・デバイス群などの出力データを少量・一次蓄積し、不正/不要データを削除

・蓄積データをグループ化し、統計データ(サマリ)を作成してデータセンターに送出

『解析ブースター』でネットワーク・トラフィックとサーバー処理負荷を大幅軽減

ポイント

不正/不要データフィルタリング

統計処理等

(21)

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解析ブースターは、高度処理系(SQL + プロシージャ)による

豊富な機能を備えたプロフェッショナル向け開発ツール

解析ブースターを活用した効果的なシステム開発を支援します

ご提供

一部受託

技術支援(スキル移転)

システム開発支援

ユーザー

お客様/パートナー様

システム開発

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