製品概要

IRIS Enterprise DBは、技術や費用の問題で企業内部であまり活用されていなかった膨大なデータから新しい価値を創出できる環境を提供します。IRIS DBは、ハイブリッド方式の分散並列DB Clusterであり、お客様に分散アーキテクチャのビックデータプラットフォームを提供します。

単一ノードのDBMSと異なり、データを分散保存し、分散された各ノードに個別的にSQL処理を遂行させることで、一般DBMSでは受容できないビックデータのリアルタイム処理を可能にします。
IRIS DBの冗長化されたマスターノードは、中央で各データノードをコントロールします。各データノードは、ストレージ・メモリ・CPUを各々で保有してSQL演算を並列で処理し、負荷分散と高速演算を実現します。拡張性の側面では、水平的な増設(Scale-out)をサポートしますので、サービス運用中でもデータノードを追加するだけで容量を拡張できるように設計されています。

IRIS DB アーキテクチャ

IRIS DBは、メモリベースのデータリアルタイム処理、大容量データの分散処理などの技術に基づいてリアルタイムデータ及び相関関係分析、ビックデータの検索・統計、非定型データのバッチ分析などを実現するために最適な環境を提供します。
また、多様なアルゴリズムが適用された高性能分析エンジンが搭載されて、異常探知、時系列予測などビジネス要求に迅速に対応できるユーザ中心の分析環境を提供します。

特長

ビックデータのリアルタイム処理を実現させる 分散DB Appliance

直近に発生したデータはメモリ上にユーザーが定義した一定期間常駐させますので、リアルタイムの検索要求に即時対応可能です。
長期分析用のデータは小さなブロック単位でディスクに保存するハイブリッド構造ですので、リアルタイム相関分析と検索、非定型データのバッチ分析が可能となります。

• マスターノード/データノードの分散構造
• ハイブリッド構造のデータ処理
• インメモリのリアルタイムデータ処理
• HDD上のビックデータバッチ処理
• 定型及び非定型データのサポート

インメモリで大容量データのインデックスをリアルタイムで作成

過去10年間のビッグデータの高速処理の経験から独自開発したリアルタイムインデックス作成技術によって、1秒当たり100万～１,000万レコードのリアルタイムインデックスを性能が低下することなく作成することができます。

検索システムと分析システムの統合によるリソース活用の効率化

データの高効率圧縮技術と不要な重複保存を防止する技術によって、既存のオープンソースのビッグデータプラットフォームと比べて最大3倍のデータが保存可能です。

• 商用(例、1日100TB以上データ生成)で実証済みの自社開発の検索と解析エンジン
• データ圧縮技術と不要な重複保存防止でストレージ容量を最大活用

SQLベースのビッグデータ分散照会

標準的なSQLをサポートしており、大規模な分散DBにSQLで簡単にアクセスできます。

• ANSI 92 SQLをサポートしているの、既存RDBMSユーザーもビッグデータDBにアクセスが容易
• 分散テーブル間のJoin機能をサポート

データ多重化による信頼性の確保と負荷分散

入力されたデータはマスターノードの管理のもとで、物理的に分離された複数のデータノードのディスクに保存されます。特定のノードで障害が発生した場合でもデータの損失を防ぐことができ、データ処理の為の負荷が各ノードに分散されるため、パフォーマンスの低下を防ぐことができます。

水平的な増設をサポート(Scale-out)

システム運用中にデータノードを追加すると、マスターノードが検知して自動的にノードへのデータの格納および操作が行われますので、容量増設のためにサービスを中断する必要はありません。

IRIS DBの進化と革新

IRIS DBは、韓国国内で最大容量のデータ処理実績を保有しており、市場のトレンドとお客様の多様なニーズに対応するために日々進化しています。データ収容容量とTCO削減を考慮し、コストパフォーマンスを重視する方向でハードウェアを進化させてきました。急増するデータを受容するため、世代が進化するたびに容量と性能が2~3倍改善されたIRIS DBモデルを継続的にリリースしています。特にIDCなど、空間と電力要求を最低限にしたいお客様のために、単位面積当たりの密度が高く、電力使用量が少ないサーバーで製品をパッケージ化する努力を継続的に進めています。

高性能分析エンジンを標準搭載
‘オールインワン’ ビックデータ ソリューションへ進化

IRISは、伝統的なビックデータの収集、保存、分析など基本的な機能はもちろん、異常探知(Anomaly Detection), 時系列データの分析を通じた予測(Time Series Prediction)など高級分析技術に対する研究を継続的に進めています。お客様により良い統合ビジネスインサイト環境を提供するために、今この瞬間も多様な技術が適用された高性能分析エンジンを開発してIRIS DBに搭載しています。

IRIS DBをベースにオープンソース ビックデータ フラットフォームとしての進化

IRIS DBはオープンソースのフレームワークに対して、単一のデータストレージとして機能し、Sparkを含むHadoopエコシステムなどのオープンソースと結合することにより、オープンソースのビッグデータプラットフォームとしても活用できます。特に、秒単位のレスポンスを必要とする作業の場合はIRIS DBは優れた費用対効果をお見せします。

応用分野

IRIS DBは、ビックデータの収集、保存及び分析のニーズがある多様な分野で応用することができます。

導入実績

ビックデータ経験の豊富な専門家集団と実証済みのビッグデータソリューションで、大規模のビックデータ構築プロジェクト(1日1,000億レコード処理、2PBデータボリューム規模)、大型Hadoopクラスターの構築及び運用(約800ノードのHadoopサーバーで、6PBのデータを処理)など、様々な産業分野で大規模なプロジェクトを遂行してきました。

通信事業者のリアルタイム品質管理

• 4G/5G LTEパケットデータ収集と保存
• 1日1,000億レコードのデータ処理
• 加入者単位サービス品質管理とリアルタイム監視
• 顧客マーケティングのためのデータ分析

金融業界のログ及び保安管理システム

• 個人情報照会履歴の検索
• データガバナンスの支援
• IT投資効率性の再考
• 脅威情報共有の自動化システム

大規模DWの容量拡張

• 大規模なDWシステムの拡張増設
• 移動通信体の課金データの検証システム

スマートファクトリーのためのビックデータ分析

• 工場システムの品質を向上させるビックデータ分析コンサルティング

政府・公共機関

• 災害セーフティネット関連の災害からの安全管理と位置情報ベースの災害予測コンサルティング
• 韓国道路公社のビックデータ収集及び分析システム
• ビッグデータプラットフォームベースの気象データの保存及び分析、コンサルティング
• 電力ビックデータベースの経済/マーケティング分析コンサルティング
• 公共エネルギーを節減する消費診断分析

受賞実績