コスパも拡張性も最高！NetAppのSANの真価とは？ 第2回

エンタープライズHadoopを実現する「NetAppビッグデータソリューション for MapR」

Hadoopをもっと導入しやすく！MapRとNetAppがタッグ

障害フリーで運用のTCOを大きく削減できる

　従来のHadoopソリューションはサーバーベースのものが多かった。処理を行なうCPUとデータを溜めるストレージが近いという点はHadoopの大きなメリットだが、一方でCPUとストレージが一体化しているため、性能と容量のいずれかを拡張することができない。三原氏は「どうやって分析するか決まっていない企業にとってみれば、導入当初はCPUはまだ要らないかも知れない。そこで、CPUとストレージが分離しているネットアップのストレージソリューションであれば、データの容量のみを増やすことができる。これは大きなメリットになりうる」と語る。

　また、ビッグデータを前提とした2Uサーバーをクラスター化した一般的なHadoopソリューションに比べて、コストも落とせる。データ保護レベルを落とさず、容量を増やしつつ、ラックの消費を減らすことも可能だ。ネットアップの平野和弘氏は、「24Uで比較した場合、レプリカカウントを3にしたサーバーベースのソリューションに比べ、2倍の容量を実現できます。レプリカカウントが減ると、性能も上がります」（平野氏）。

ネットアップ システム技術本部 エバンジェリスト 平野和弘氏

　一方、低価格なホワイトボックス系に対しては、レプリカカウントの少なさ、TCOの低さが大きな売りになるという。性能を重視し、パリティをかけてない場合、障害時の影響はきわめて大きい。「障害が発生したり、リカバリで時間とったり、といった負荷がないので、TCOが低い。規模が拡大すればするほど、この効果は大きくなります」（平野氏）とのことで、障害へのインパクトは小さいという。

データを置くなら分析レディのビッグデータストレージに

　平野氏は、エンタープライズ特有のビッグデータ要件から考えても、まず溜めるという柔軟性が必須だと指摘する。PVやコンバージョンレートなどわかりやすいKPIがあるWeb系のデータ分析と異なり、エンタープライズでは業務に入れば入るほどKPIが決めにくくなる傾向がある。「本来は分析目的と KPIを設定してからデータを溜めるのですが、エンタープライズは関係者の都合もあり、そもそもKPIを明確化することが難しい」（平野氏）というのが実態。とはいえ、トランザクション系のRDBに溜めて、さらにHadoopに移すのはコストも手間もかかる。

　この場面で、同じ場所でデータの分析と保存ができて、なおかつスケールするHadoopのメリットが活きてくる。このHadoopが信頼性や性 能、データ保護などエンタープライズの要件を満たせば、データ置き場としては完璧。「ビッグデータ時代ですから、分析レディの「ビッグデータストレージ」に置きましょうという提案です。それからKPIやアプリ開発に移っても遅くない」（三原氏）というわけだ。平野氏も、「まだまだ市場はこれからですが、今後はエンタープライズのお客様も安心してビッグデータを置いていただけます」と語る。

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（提供：ネットアップ）