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HP2C 製品ソリューション
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▼ ビッグデータのインメモリ処理

インメモリ処理とは、処理で扱うデータやプログラムなどを全てメモリ上に格納し、解析・計算処理を行うことです。 数時間かかるデータ処理を数分に短縮することや、発生したデータを瞬時に処理して結果を返すというリアルタイム処理を可能にする、 この「インメモリ処理」がリンク解析、バイオインフォマティクス、データベースなどでの大量のデータ処理の効率化ではは必須となっています。

インメモリ処理はなぜ有用なのか?

プロセッサーの処理速度とメモリのアクセス速度は、ナノ秒(1/1,0000,000,000秒)単位なのに対して、ディスクドライブのアクセス速度 は、ミリ秒(1/1,000秒)です。また、メモリアクセスのバンド幅は、>10Gbps の性能に対して、ディスクドライブでは、>1Gbps の帯域 となります。 このアクセス速度とバンド幅の制限は、プロセッサが処理を行うデータの存在場所によって、その処理の速度が大きく変わることを意味します。 プロセッサとメモリの速度とのギャップを埋めるために、様々な取り組みや製品、技術が開発されてきました。しかし、メモリとの 性能差を埋めるようなブレイクスルーは現時点でも実現されていません。
インメモリ処理は、この速度ギャップを気にしないで処理を行うことを可能とします。 また、インメモリ処理は、ある意味、非常にシンプルな計算処理であり、処理自体は最も一般的なデータ処理です。

インメモリ処理が従来難しかったのは、

  • メモリの価格(大容量メモリは、高価であり、また、メモリモジュールは、ディスクドライブよりも容量単価が高い)
  • 物理的なメモリ搭載量の制限(メモリスロット数)
  • 大容量搭載サーバの多くは専用機

のような要因があります。 メモリの容量あたりの単価は、継続して下がってきていますが、サーバのメモリ搭載量(スロット数)と専用機の課題は、 引き続き、インメモリ処理をより廉価で容易に実現するための課題となっています。

インメモリ処理への期待

インメモリ処理を活用することが出来れば、従来よりも圧倒的に高速にデータ処理が可能になります。また、同時に、インメモリ処理では 現在のビッグデータの処理で要求される膨大なデータ分析に対して、継続してその処理に必要なメモリ容量の要求の増大にも 対応することが必要になります。
これらに対応することが可能であれば、非構造のデータ解析や複雑なデータ分析、また、リアルタイムでデータ処理での 意思決定の高速など、ビッグデータの利用をさらに促進して、ビジネスや研究の高速化と効率化を図ることが可能となります。

▼ スケーラブル大容量メモリサーバ

ビッグデータの処理において、インメモリでデータを処理できればその処理効率は劇的に向上します。最新のテクノロジを利用しても、メモリスピード(>10Gbps)とディスクドライブ(>1Gbps)の性能ギャップは非常に大きく、大規模なデータをディスク上から順次読み込んで処理するのではなく、インメモリで処理することで処理性能を大幅に向上させることが可能となります。同時に、インメモリで処理することで、アプリケーションの処理をよりシンプルにすることも可能となり、システムの最適化などを更に進めることも可能となります。
このようなインメモリでのデータ処理で重要になるのは、サーバに搭載可能なメモリサイズとなります。メモリサイズに応じて、インメモリに展開出来るデータサイズの大きさが決まり、性能を大きく左右することにもなります。サーバに搭載可能なメモリ量については、ハードウエア的な制約とソフトウエア的な制約があります。

ハードウエア上の課題
  • 現在のマイクロプロセッサは、メモリコントローラを内蔵するため、搭載可能なソケット数がメモリサイズを左右する
  • 同時にソケットあたりのメモリモジュール数も関係する
  • より多くのソケットとメモリモジュールが搭載可能なサーバは、一般的にはコストが高い

ソフトウエア上の課題
  • 多くの場合、ソフトウエアライセンスは、ソケット数に依存
  • より多くのソケットを必要とする場合、ソフトウエアライセンスのコストが問題となる


大容量メモリスケーラブルサーバは、メインシステムのCPUだけがOSからは認識されます。他のノードの CPU は メモリコントローラとして利用されます。少ないソケット数での大容量メモリシステムの構築が可能となります。
また、メインシステムとメモリ拡張用のノードでは、 異なったプロセッサの利用が可能であり、メインシステムには、 動作周波数の高い高速なプロセッサを利用し、 メモリ拡張ノードでは、より廉価で消費電力の少ないプロセッサを 利用することが可能となります。

また、大容量メモリスケーラブルサーバは、メインシステムとメモリ拡張ノードの接続方法には、通常の InfiniBand スイッチを利用したインターコネクトの構築の他に、シングルパスでの接続もサポートされています。 高額な大型サーバを導入することなく廉価なサーバをアグリゲートした大容量メモリスケーラブルサーバとしてご提案可能です。


大容量メモリスケーラブルサーバよるビッグデータ処理の利点
  • アプリケーションはサーバ単体の物理メモリ容量の制約を受けないため、より大規模なデータのインメモリでの処理が可能
  • インメモリでデータを処理することで、ハードディスクアクセスによるデータ処理の遅延を排除し、高速にデータを処理可能
  • 大容量メモリアプライアンスでは、ソケット数を増やすことなく、サーバのメモリサイズを拡張可能であり、ソケット数に依存するソフトウエアライセンスを有効活用可能
  • コストパフォーマンスに優れたサーバを利用し、必要なメモリサイズの構築が可能であり、幅広いサーバ製品(とベンダー)の選択肢を提供サーバの最新技術をより容易に導入可能(プロセッサ、チップセット、インターコネクトなど)


大容量メモリスケーラブルサーバ ORION SS620-G3
  • サーバノードとメモリ拡張ノードは違う機種で構成
  • サーバノードは、拡張性の高いサーバで構成し、メモリノードはより廉価な高密度サーバを利用
  • メモリ拡張ノードは、低コストのプロセッサを利用
  • 高密度実装のマルチノードサーバを利用
  • サーバノードのCPUだけがOSからは認識される
  • ノード間接続オプション 直接接続又はスイッチ経由
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