Tweet

もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは

分散KVSの「使いにくさ」に対応する、2つの利点

　分散KVSの「使いにくさ」にわれわれがいったん順応してしまうと何が起きるかは、グーグルの各種サービスの成功例や、同社が提供するクラウドサービス「Google App Engine（以下、App Engine）」の圧倒的なコストの低さ（無償）を見れば明らかです。App Engineで実際にアプリケーションを作ってみたい読者は下記連載を参考にしてください。App EngineからのBigtableの操作の仕方なども分かります。

クラウド／Webサービス／分散技術 - ＠IT via kwout

■ 利点その【1】負荷分散や可用性に悩まないでいい！

　まず、実用上は制限のないスケーラビリティのおかげで、「負荷分散や可用性のことで悩んだりコストを掛けたりする必要があまりなくなる」ということです。

■ 利点その【2】データを効率よく集約できる！

　そしてもう1つの、かつ最も重要な利点は、「アプリケーションの分散化対応によって、クラウドによる全体最適のメリットを享受できる」ことです。

　分散KVSの「使いにくさ」を受け入れると、クラウド側ではアプリケーションのデータをクラウドのどこにでも自由に配置・移動・分割でき、多数のアプリケーションのデータを極めて効率よく集約（コンソリデーション）できるようになります。

　App Engineのように1台のサーバで多数のアプリケーションを収容するクラウドサービスでは、個々のアプリが1つの仮想マシンやOS、DBインスタンスを占有して多大なサーバリソースを消費することがありません。このようなアプリケーションの分散化対応によってクラウドの全体最適が達成され、個々のアプリケーションの運用コストが飛躍的に下がります。

■ 例えるなら、「一戸建て」と「タコ部屋」である

　これは例えるなら、独立した仮想マシンやOS、DBインスタンスを占有していた「一戸建て」の環境を捨て、100人くらいで1つの部屋を共有する「タコ部屋」に入居するようなものです。このタコ部屋では、分散KVSという使いにくい収納しかありません。

図4　「一戸建て」と「タコ部屋」

　その代わり、賃料が2けたくらい安いうえに、この収納には荷物をいくらでも詰め込めます。また部屋が満杯になったり火事で焼失しても、すぐ別の部屋に移動できます。

クラウドによる「IT補完計画」が始まった

　このように考えると、分散KVSとは実は「クラウドによる全体最適のメリットを享受するための分散化のプラクティス」であることが分かります。分散KVSを使用するには、RDBのACID特性やテーブル結合、洗練された検索・集計機能の利用をあきらめ、アプリケーション側でそれらの不足を補うさまざまな工夫や追加のコーディングが必要になります。

　しかし、そうした「分散化に避けて通れないプラクティス」を受け入れることで、個々のアプリケーションが単体のサーバや仮想マシン、OS、DBインスタンスを占有する無駄がなくなり、クラウドという一体化した巨大インフラへの究極のコンソリデーションが実現します。

　これにより、スケーラビリティや負荷分散、高可用性に関する課題がほぼ解消され、同時にかつてないほどの低コストでアプリケーションの運用が可能になります。グーグルの成功やCAP定理は、クラウドコンピューティングの本質がそうしたパラダイムシフトであることを示しています。

　最後に、このパラダイムシフトにぴったり当てはまる“セリフ”を、アニメ「エヴァンゲリオン」から引用したいと思います。

「出来損ないの群体として行き詰まった人類を、完全な単体生物へ人工進化させる」（エヴァンゲリオンの人類補完計画）

　これを、次のようにいい換えると、いま「クラウドコンピューティング」によって起きていることをいい表せます。

「出来損ないの群体として行き詰まったITシステムを、完全な単体インフラへ人工進化させる」（クラウドによるIT補完計画）

　群体だったITシステムが単体であるクラウドへと融合し、究極の全体最適を実現するうえで、分散化に対応できないRDBは足かせとなります。分散KVSというグーグルが見つけた“指輪”の正体は、この「クラウドへの進化」そのものといえるでしょう。

　以上、今回は分散KVSとは何かを紹介し、それが意味するところを考えてみました。次回は、いよいよ分散KVSの本命であるグーグルのBigtableの内部構造に切り込んでいきたいと思います。

■ ＠IT関連記事

いま再注目の分散処理技術 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画 「Java Solution」フォーラム

エンジニア視点で比較する"雲"の違い 特集：クラウド体験記（前編）　Amazon EC2、Google App Engine、Windows Azure、Force.comという4大クラウドの機能や使いやすさを比較。あなたは、どのクラウドが最適か？ 「Insider.NET」フォーラム 2009/3/17

Javaはクラウドのプラットフォームになり得るのか 小山博史のJavaを楽しむ（11）　最近よく聞く「クラウドコンピューティング」の視点からJavaを見直すと、Amazon EC2などレンタルサーバとの関係性やイロイロ見えてきます 「Java Solution」フォーラム 2008/10/30

App Engine/AptanaなどJavaクラウド4つを徹底比較 ユカイ、ツーカイ、カイハツ環境！（5）　先日サンの発表もあって盛り上がるJavaクラウド。Java版が出たGoogle App Engine、Aptana Cloud、Morph AppSpace、Staxを比較する 「Java Solution」フォーラム 2009/6/10

Hadoop＋Hive検証環境を構築してみる Hive――RDB使いのためのHadoopガイド（前）　Hadoop上でSQLライクな操作が可能なDWH向けのプロダクトHive。RDBに慣れた人にも使いやすいので、ぜひ試したい 「Database Expert」フォーラム 2009/2/27

1-2-3

Index

第1回　もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは   Page1 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 分散KVSとRDBは何が違うのか？   Page2 RDBが超えられない「CAP定理」のカベ Page3 分散KVSの「使いにくさ」に対応する、2つの利点 クラウドによる「IT補完計画」が始まった

Java Solution全記事一覧

＠ITメールマガジン　新着情報やスタッフのコラムがメールで届きます（無料）

RSSフィード