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IRIS Big Data DB Cluster

ペタバイト以上のビッグデータのリアルタイム処理を実現する低コスト・高性能のDBクラスター



IRIS DBは技術面や費用面などの問題で企業内部で限定的に利用されていたり、または利用されていない膨大なデータをリアルタイムに分析することにより、新しい価値を創出できる環境を提供します。

IRIS DB Converged Software Architecture

In-memoryでのリアルタイム処理技術とビックデータの分散処理などの技術で、リアルタイム分析、相関分析、ビッグデータ取得・統計、非定型データのバッチ分析など、分析に最適な環境を提供しています。


また、様々なアルゴリズムを適用した高度な分析エンジンによって、異常予測検知・時系列予測などのビジネスニーズに迅速に対応できる高度な分析環境を提供します。






ビックデータのリアルタイム処理可能な分散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提供可能です。


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。

・Master Node/Data Nodeの分散構造
・Hybrid構造のデータ処理
・In-memory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


In-memoryの大容量データリアルタイムインデックス作成

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秒当たり百万~1千万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出来ます。 



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で簡単にアクセス出来ます。
・ANSI 92 SQLをサポートしているの、既存の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機能支援




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下で、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。したがって、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。

 

高度な分析エンジン搭載によるビックデータソリューションへの進化

従来のビッグデータの取得、保存、分析などの基本的な機能に加えて、異常の兆候を検出 (Anomaly Detection)、時系列データの分析による予測 (Time Series Prediction) など高度な分析技術の研究を継続的して進めており、統合Business insightの環境を提供するために様々な技術が適用されている高度な分析エンジンを開発して、IRIS DBに搭載していきます。



Open Source Big Data Platformとの連携

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環境のシステムなどのオープンソースと統合し、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活用出来ます。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は抜群な費用対効果を提供します。


応用分野 


 
 
 

Data Warehouse Acceleration

  • 既存のデータウェアハウスの拡張、およびビッグデータ対応
  • 既存システムとの効果的な役割分担と費用を削減し、パフォーマンスの向上
  • 移動体通信タウェアハウス構築事例
 

Manufacturing

  • 生産ライン自動化機器のログを分析する検査・測定機器のログ
   
 
 
 

IoT Platform

  • IoTの大量の生データの保存、検索、統計分析
  • 電力遠隔検針データの保存と時系列予測分析

 

e-Commerce

  • インターネット商取引システムの統計分析
  • ユーザーの傾向分析
   
 
 
 

Securty

  • Webログの保存、統計分析、異常パターンの監視、侵入検知・APTの検出
  • KISAのセキュリティログの分析と情報共有システムの構築
  • FDS (Fraud Detection System) と結合可能
 

PaaS(Platform as a Service)

  • クラウドセンターでは、少数のユーザーのためのPaaS DBMS構築可能
   
 
 
 

Network Managemant

  • 移動体通信のパケットを分析するログデータベースのデバイスの管理、ネットワーク管理
  • NMSOSSの構築に活用
 

GovernmentPublic Service

  • 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
  • 海のナビゲーションシステムのビッグデータのプラットフォームのコンサルティング
  • 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および分析、コンサルティング
  • 様々な公共データの保存および分析
  • NIA ビッグデータ解析プラットフォームを構築


導入事例

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クラスター構築(800ノードのHadoop、6PBデータボリューム規模)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います。。

通信事業者のリアルタイム品質管理
・4G LTEパケットデータ収集と保存
・1日1千億レコードデータ処理
・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

金融グループ会社ログ分析システム
・個人情報照会履歴検索の分析
・IT投資効率性分析

大規模DW容量拡張
・大規模なDWシステム増設
・テレコムクレジットの検証システム

受賞実績

GS(Good Software)認証取得


新ソフトウェア大賞受賞