IBM Cloudantの機能・構成・性能や、実業務での活用事例(RunKeeper社)を解説するホワイトペーパー(PDF形式)を以下で入手できます。NoSQLに興味のある方、JSONデータの管理にお悩みの方、導入の効果を知りたい方などはぜひご覧ください。
NoSQLのDBaaS「Cloudant」はなぜ必要なのか
ビッグデータ処理に適したNoSQLデータベース
フルテキスト、画像や動画、センサーデータ、ログ、地理情報など、企業が扱うデータは多種多様化すると同時に、そのデータ量は急速に増大しています。こうした「ビッグデータ」には、構造がシンプル、あるいはビジネス要件に応じて項目数やデータ長が変わるという特徴があり、「非構造化データ」と称されます。このようなデータの処理に、事前にテーブルの構造がきちんと定義され、テーブル間の関連性によるデータの照会や分析を得意とするリレーショナルデータベース(以下、RDB)を利用するのは、設計・開発の観点からもコストの観点からも、適切とはいえません。
そこで注目を集めているのがNoSQLデータベースです。NoSQLは「Not only SQL」の略で、文字どおりSQLを使うRDB以外を指します。
NoSQLデータベースには「スキーマレス」「構造がシンプル」「大量のデータを容易に扱える」「スケーラビリティが高い」といった特徴があります。
種類 | 特徴 | 主な製品 |
---|---|---|
キーバリュー型 | データをキーと値のペアで格納する | Redis、Riak、Amazon DynamoDB |
ドキュメント型 | ドキュメントとそこに紐付けた一意なIDによりデータを格納する | MongoDB、CouchDB、Couchbase、Cloudant |
カラム型(BigTable型) | データテーブルをカラムに分割して格納する | HBase、Cassandra |
グラフ型 | レコードが別のレコードへのリンクを持つ構造のデータを格納する | Neo4j、InfiniteGraph |
IBMには、RDBについて長期間にわたる実績があります。NoSQLデータベース「Cloudant」は、それに加えてIoTに代表されるセンサーデータ、モバイルアプリやSNSのログなど、大量の非構造化データを分析して活用しようという要件の高まりに応じ、これらビッグデータを支える基盤として提供しています。
DBaaSだからアプリを早くリリースしたいというニーズに応えられる
近年のクラウドの隆盛は、リードタイム(開発期間)を短縮し、ビジネスチャンスを迅速に活かして利益に転換したいという要望が後押ししていると見ることができます。
IBMは、クラウドプラットフォームとして「SoftLayer」というIaaS(Infrastructure as a Service)を提供しており、データベースなどのミドルウェアはこのホスティングサービス上に構築することができました。
CloudantはDBaaSとして、クラウド上でマネージドサービスを提供します。ホスティングサービスでは、ミドルウェアの導入、運用管理の設定などが必要ですが、Cloudantではユーザーはそういった作業を一切する必要がありません。すぐにデータベースを作成し、利用できます。ハードウェアおよびソフトウェアの導入・構成の手間が軽減された分、アプリ開発に注力し、開発期間の短縮化を図ることができるのです。
従来のシステム開発では、ビジネス要件からデータのモデリングを行い、データベース設計を経てから、アプリ開発という流れが一般的でした。しかし、モバイルやWeb、IoTといった分野では、大量のデータが次々と流れ込んでくるため、これまでの開発工程ではアプリケーションのリリースまで時間がかかりすぎ、結果としていま注目したい旬のデータを集めることができず、ビジネスチャンスを逸することになるでしょう。初めにデータありき、すなわち「データドリブン、アプリケーションファースト」での開発に適したデータベース。それがCloudantです。