ビッグデータ分析のボトルネックを解消する“秘策”とは：ディスクアクセスの遅延問題を抜本的に解決

昨今、データベースの処理性能がビッグデータ分析の障害となっているケースが目立つ。データ量の増加に伴うデータベースの性能低下に悩む企業も多い。本稿ではその性能を低コストで劇的に向上させる秘策を紹介する。

[ITmedia]

　社内に日々蓄積されるデータを、いかにタイムリーに分析・活用してビジネスに役立てていくか――ビッグデータの活用が企業にとって重要な経営課題になりつつある今、データ活用スキルの蓄積が急務となっている。だが、既存のデータベースでは格納されたデータを自由に分析・活用するためのパフォーマンスを担保できないために、思うようにデータを生かせていないケースが多い。

　データベースのパフォーマンスを低下させる要因は複数あるが、中でも最大の要因といえるのがストレージのディスクアクセスだ。いくらCPUの性能が向上しても、メモリが大容量化・高速化しても、HDDへのアクセス時間を劇的に改善することは難しい。ここがボトルネックとなって、データ処理に時間がかかる、詳細な分析を行うとクエリが返ってこないといった問題が生じ、データを活用したくてもできずにいる企業が少なくないのである。

　このディスクアクセスのボトルネック問題に対しては、データベースソフトウェアをチューニングする、アクセス頻度の高いデータだけをフラッシュメモリに保存する「レイヤードストア」を行う、キャッシュメモリを増やすといった複数の対処法がある。だが、いずれもデータベースおよびストレージに関する高度なスキルが求められる上、根本的な解決策にはならない。

　では、どうすればデータを迅速に処理できる環境を整えられるのだろうか？　次のページでは、高度な知識・スキルがなくても行える、ディスクアクセス問題の抜本的な解決策を紹介する。

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