クラウドストレージ大規模活用事例
NASDAQ、Amazon S3で株式市場データをクラウドに移行
NASDAQ証券取引所の「NASDAQ Data-On-Demand」は、Amazon S3に10分間隔で保存する膨大な公開市場データをユーザーが利用できるようにするクラウドサービスだ。
米NASDAQ証券取引所は、その膨大な公開市場データをクラウドコンピューティングサービスとして提供することにより一般の人々が利用できるようにしている。さらに同取引所では、米AmazonのSimple Storage Service（S3）を利用して、クラウドストレージの斬新な活用方法を試している。
NASDAQは、同取引所で毎日取引される株式に関する何十万件もの情報を収集・分類し、Market Replayサービス（専門家やアナリスト向けのオンライン参照ツール）を通じてそれらを提供している。
「NASDAQ証券情報プロセッサとSIACプロセッサから出力された相場情報は、過去3年分にわたってすべて保管してある」と話すのは、米NASDAQ OMXで製品管理を担当するジェフ・キムジー共同副社長だ。これは「レベルI株式情報」と呼ばれ、取引銘柄と売買高のデータが含まれる。NASDAQの新サービスは、このデータへのアクセスとその利用方法を大きく変えるものとなった。
「NASDAQ Data-On-Demand」と呼ばれるこのサービスは、ユーザーがNASDAQの巨大なデータストアにプログラム経由で接続することを可能にするもので、オンラインでデータを参照したり、膨大な生データをダウンロードして自分で分類したりする必要はない。アプリケーションプログラミングインタフェース（API）により、先進的なユーザー（財務アナリストは一般にコンピュータも得意だ）は、データに直接クエリを実行することができるため、既存の分析ツールをデータに直接接続するのも簡単だ。
キムジー氏によると、ユーザーは調査、コンプライアンス、トレーニング、自社の履歴情報の確認などに必要な特定の情報を得ることができるという。アルゴリズムトレーディングを行っているユーザーの場合は、過去数年分の実績データに対して自動トレーディングスキームを実行することによって、株式売買の新手法をバックテストすることができる。これは株式市場を研究する人々にも役立つ。
「履歴アプリケーションを作成するのは、スイッチをポンと入れるのと同じくらい簡単だ」と同氏は語る。
NASDAQはこのデータをクラウドサービスとして提供しているが、それが可能なのは、同社が既にデータをS3上に置いていたからだ。技術的な課題は、毎日入ってくる洪水のようなデータを整理・分類することだ。
フラットファイルでトランザクション処理を高速化
活発に取引される株式銘柄の中には1日で何Mバイトもの取引データが記録されるものがある一方で、取引データがはるかに少ない銘柄もある。管理と分類が容易な分量にデータを分割するために、データはS3上で10分間隔でフラットファイルに保存される。検索とクエリはこれらのフラットファイルに対して行われる。キムジー氏によると、これがデータを高速かつ安価に保存するのに最も効率的な方法だという。
「われわれのアプリケーションは、特定のインスタンスに素早くアクセスできるように設計されている」と同氏は語る。「高速なアクセスを可能にするために採用したのが、10分間隔でデータを保存するという方法だ。これにより、検索対象のデータに素早くかつ容易にアクセスすることが可能になる」
「われわれは各データベースで何T（テラ）バイトものデータを扱っているが、百万ドルのデータベースを構築しなくても、高速なデータアクセスを実現するにはどうすればいいかという問題で苦労した」とキムジー氏は語る。
NASDAQは膨大な量の履歴データを保有しているため、これらのデータをAmazon Web Services（AWS）に保存して利用すれば、1カ月当たり数百ドル、あるいは数千ドルという費用が掛かる。といっても、大企業の運営経費としては取るに足らない金額だ。NASDAQのサービスは既に本稼働を開始しており、ユーザーは登録することによりデータにアクセスできる。さらに詳細なデータへのアクセスが必要な場合は、NASDAQの支援を得ることができるという。
NASDAQは米Xigniteと共同で新サービスを開発した。Xigniteは金融業界向けのオンデマンドデータ製品を専門とする企業。Xigniteのマーケティングディレクター、チャス・クーパー氏は「金融企業やNASDAQのような情報処理企業は、時代に取り残されてはならないというプレッシャーを感じ始めている」と話す。
クーパー氏によると、XigniteはNASDAQが収集したデータ上で動作するWebサービスフレームワークを提供したという。同社はデータに対して実行される各種の処理を開発した。ユーザーがクエリに関する新たなアイデアを出してきた場合でも、機能を追加するのは比較的簡単だ、とクーパー氏は付け加える。「われわれはWebサービスをAPIレイヤーに提供しており、ユーザーはそこにデータアクセスレイヤーをプラグインする形になる」と同氏は説明する。
クーパー氏は、これは長期的なトレンドの一部になると考えているようだ。大量の重要な情報が一般に公開されながらも、情報に対して厳しい規制を受けている金融業界では、同氏の言う「市場データクラウド」がいずれ標準になるという。
NASDAQのキムジー氏も同じ考えだ。同氏によると、NASDAQのビジネスは情報処理から情報配信へ移行しつつあるという。
「分散保存されるデータが減少する一方で、より多くのデータが一元的リポジトリに保存されるという方向にわれわれは進んでいる」（同氏）
本稿筆者のリン・ヘイバー氏はIT記事ライター。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[Jamf Japan 合同会社] MDMだけでモバイルセキュリティは十分？ 不足する対策を16項目でチェック -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 世界的な家電メーカーが実践する「クリエイティブプロセス効率化」の方法とは？ -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 世界的テクノロジー企業に学ぶ、プロセス標準化とプロジェクト納品自動化の秘訣 -
事例
[Wrike Japan 株式会社] ソニー・ピクチャーズ テレビジョンに学ぶ、次世代サービスデリバリーのヒント -
事例
[Wrike Japan 株式会社] ソミック石川に学ぶ、ICT浸透後に直面した「工数管理」の課題と解決策
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
3
エンジニアが選考を辞退する本当の理由 7割が隠す“面接の違和感”とは
-
4
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4％
-
5
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
6
膨らむAIコストに歯止め GitHubのマルチモデルルーターは何が違うのか
-
7
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
8
Anthropicが明かす AIは入力データを「どこまで覚えているのか」
-
9
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
10
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
マンガで解説：「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
2
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
4
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
5
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
6
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは？
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
ドラマで分かる、標的型攻撃メールの被害を受ける企業と回避できる企業の分岐点
-
9
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
10
少額減価償却資産が40万円未満へ拡大、令和8年度税制改正で押さえるべき変更点
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー