Data Grid」は、オープンソース「 Infinispan」をベースとして、システムのデータをインメモリ化し、 分散データ管理/分散処理を行うソリューションです。複数のサーバーで仮想的なメモリ空間を作りだし、 システムで利用するデータをキャッシュすることで、超高速な読み書きを実現します。

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超高速データアクセス

インンメモリデータストアで、シームレスなSQL実行結果のキャッシュや、Key-Valueストアとして動作し、超高速なデータアクセスを実現します。
分散したデータの管理が可能であり、サーバ1台からのスモールスタートから、数百台での大容量データの管理まで、実現可能です。

インメモリバッチ処理

Map/Reduce API を利用することで、DataGrid上でバッチ処理を実行することが可能です。
インメモリで実行するため、従来のバッチ処理よりも高速に動作し、処理時間の短縮が図れます。
単なるキャッシュサーバと比べて、適用範囲が大きく広がります。

モニタリング

モニタリング機能により、サーバの負荷状態や、キャッシュデータのサイズの確認など、システム状態の監視が可能です。
アクセス状況の確認をしたり、サーバの状態に応じてノードを増減したりすることが可能です。

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Data Gridを導入することで、以下のような問題が解決できます。

 

[問題1]
アクセス数増加による
データアクセス負荷の増加

DBを利用した通常のWebアプリケーションでは、ユーザ数などの増加に伴い、アクセス数が増加していくと、DBサーバへの負荷が高まり、システムダウンなどの障害を招いてしまいます。

[問題2]
データの信頼性を向上させる複雑さ

通常、データの信頼性を向上させるためには、DBを冗長化させたり、高価なiStorageサーバを導入したり、ということが必要になります。
しかしながら、扱うデータ量の増加により、そういった対応がより複雑化してきています。

[問題3]
データ量の増加によるリソースの枯渇

キャッシュサーバを導入しているケースでも、キャッシュサーバの多くは、分散構成には対応しておらず、キャッシュするデータ量が増加すると、リソースが枯渇しまう状況が発生していました。

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[解決1]
インメモリ化による
高速データアクセス

インメモリ化されたデータにより、アクセスを高速化し、DBの負荷を下げます。
そうすることにより、既存の構成を大きく変更しなくても、より多くのアクセスに対応できます。

[解決2]
アクセス特性を考慮した
分散構成

DataGridは、複数ノードでの分散構成に対応しており、高価なハードウェアを用意しなくても、冗長性を担保することが可能です。
また、分散構成も、アクセスの特性を考慮した複数のタイプが存在し、システムによって使い分けをすることが可能です。

[解決3]
スケールアウトによる
キャパシティ増強

DataGridは、1台から数百台にまで拡張することができ、ノードを追加するだけで、簡単にキャパシティを増強できます。
そのため、スモールスタートで始めても必要に応じて、システムを拡張していけます。