1. 初めに

IRISでは、複数ノードでクラスターを構成し、ワークロードのスケールアウト、データボリュームのスケールアウトやトランザクション処理と分析処理を異なるノードで処理するマルチワークロードを実現しています。

しかし、クラスターを構成するための設定は、ノード数が増えるにつれ煩雑になり、それらを人手の作業に全て委ねると設定ミス等を招きやすいといえます。

また、クラスタの構成を処理負荷の増加に基づいて拡張する、または逆に縮小する、あるいは、データ冗長性を追加するためにミラーリングの構成を追加するなど構成変更は、想定するより多いかもしれません。

しかもクラスタ毎に同様の設定を毎回行うとなると、人手による作業では、煩雑性だけでなく俊敏性に欠けると言わざるを得ません。

そこで、IRISには、クラスター構成作業を自動化する新しいツールICM(InterSystems Cloud Manager)が用意されました。

ここでは、ICMを使用したクラウド上でのIRIS構成の自動化の手順について説明します。

2. 事前に準備するもの

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ここ数年の間、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ(HCI)ソリューションが勢いを増しており、導入件数が急速に増加しています。 IT部門の意思決定者は、VMware上ですでに仮想化されているアプリケーションなどに対し、新規導入やハードウェアの更新を検討する際にHCIを考慮に入れています。 HCIを選択する理由は、単一ベンダーと取引できること、すべてのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント間の相互運用性が検証済みであること、IO面を中心とした高いパフォーマンス、単純にホストを追加するだけで拡張できること、導入や管理の手順が単純であることが挙げられます。

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この連載記事では、InterSystems IRIS をはじめて操作される方を対象に、IRIS のインストールから、開発環境作成、各種言語からのアクセス方法についてご紹介していきます。

以下3つのビデオは、基本操作をご紹介するビデオです。既にご存知の内容が多い場合は、各種アクセス方法をご紹介するビデオからぜひご参照ください。

基本操作編ビデオシリーズ

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基本操作編ビデオシリーズ:その2

IRIS で開発を始めるために必要な準備について以下の内容をご説明します。

  • 管理ポータルの起動方法
  • ネームスペースの作成方法
  • IDEからIRISへ接続する方法

もくじ

最初から ~ 6:50 管理ポータルの開き方とメニューについて

7:03 ~ 12:50 ネームスペースとデータベースについて

12:50 ~ 17:10 ネームスペース、データベースの作成実演

17:10 ~ 20:50 スタジオを使用する場合の設定内容

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IRIS でのクラス定義の作成、ObjectScript でインスタンスの生成と永続化(保存)の方法について解説します。

もくじ

最初~1:55 前回のビデオの学習

1:55~2:45 今回の説明内容解説

2:45~5:15 クラスの種類について

5:15~13:20 作成するクラスの説明、定義説明

13:20~18:44 スタジオでの作成実演

18:44~22:35 VS Codeでの作成実演

22:35~27:40 ObjectScriptでインスタンス生成

27:40~29:38 インスタンス生成~永続化の実演

29:38~34:54 データの確認

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VMware vSphereで実行する大規模な本番データベースのCPUキャパシティプランニングについて、お客様やベンダー、または社内のチームから説明するように頼まれることが良くあります。

要約すると、大規模な本番データベースのCPUのサイジングには、いくつかの単純なベストプラクティスがあります。

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前回の記事では、pButtonsを使って履歴パフォーマンスメトリックを収集する方法を説明しました。 すべてのデータプラットフォームインスタンス(Ensemble、Cachéなど)にはpButtonsがインストールされていることがわかっているため、私はpButtonsを使用する傾向にありますが、 Cachéパフォーマンスメトリックをリアルタイムで収集、処理、表示する方法はほかにもあり、単純な監視や、それよりもさらに重要な、より高度な運用分析とキャパシティプランニングに使用することができます。 データ収集の最も一般的な方法の1つは、SNMP(簡易ネットワーク管理プロトコル)を使用することです。

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この記事では、InterSystemsデータプラットフォームで実行するデータベースアプリケーションにおけるグローバルバッファ、ルーチンバッファ、gmheap、locksizeなどの共有メモリ要件のサイジングアプローチを説明し、サーバー構成時およびCachéアプリケーションの仮想化時に検討すべきパフォーマンスのヒントをいくつか紹介します。 これまでと同じように、Cachéについて話すときは、すべてのデータプラットフォーム(Ensemble、HealthShare、iKnow、Caché)を指しています。

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今週は、ハードウェアの主な”食品群” (^_^) の1つであるCPUに注目します。お客様から、次のようなシナリオについてのアドバイスを求められました。お客様の本番サーバーはサポート終了に近づいており、ハードウェアを交換する時期が来ています。 また、仮想化によってサーバーを一元的に管理できるようにし、ベアメタルか仮想化によりキャパシティを適正化したいとも考えています。 今日はCPUに焦点を当てますが、後日の記事では、メモリやIOといったほかの主要食品群を適正化するアプローチについて説明したいと思います。

では、質問を整理しましょう。

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前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché(または任意のInterSystemsデータプラットフォーム)メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。

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アプリケーションがデプロイされ、すべてが問題なく動作しています。 素晴らしいですね! しかし、その後突然電話が鳴り止まなくなりました。アプリケーションが時々「遅くなる」というユーザーからの苦情の電話です。 これは一体どういうことなのでしょうか? なぜ時々遅くなるのでしょうか? このような速度低下を検出し、解決するにはどのようなツールと統計情報に注目すべきなのでしょうか? お使いのシステムのインフラはユーザーの負荷に対応できていますか? 本番環境を調べる前に、どのようなインフラ設計上の問題を問うべきなのでしょうか? 新しいハードウェアのキャパシティプランニングを、必要以上の設備投資を行うことなく自信を持って行うにはどうすればよいのでしょうか? どうすれば電話がかかってこなくなるのでしょうか? そもそも電話がかかってこないようにするには、どうすればよかったのでしょうか?

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「データプラットフォームのキャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズの全記事をリストしました。 その下には私の一般的なその他の記事も記載しています。 このシリーズに新しい記事が追加されるたびに、このリストを更新する予定です。

「キャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズ

通常、各記事はその前の記事の続きとして書かれていますが、ほかの記事を飛び越して気になるものを読むこともできます。

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先週、私たちはInterSystems IRIS Data Platformを発表しました。これは、トランザクション、分析、またはその両方に関係なく、あらゆるデータの取り組みに対応する新しい包括的なプラットフォームです。 CachéとEnsembleでお客様が慣れ親しんでいる多くの機能が取り込まれていますが、この記事では、プラットフォームの新機能の1つであるSQLシャーディングについてもう少し詳しく説明します。これはスケーラビリティに関する強力な新機能です。

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次の手順で、/api/monitor サービスから利用可能なメトリックのサンプル一覧を表示することができます。

前回の投稿では、IRISのメトリックをPrometheus形式で公開するサービスの概要を説明しました。 この投稿では、コンテナにIRISプレビューリリース2019.4 をセットアップして実行し、メトリックを一覧表示する方法をお伝えします。

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Cachéの優れた可用性とスケーリング機能の1つは、エンタープライズキャッシュプロトコル(ECP)です。 アプリケーション開発中に考慮することにより、ECPを使用した分散処理は、Cachéアプリケーションのスケールアウトアーキテクチャを可能にします。 アプリケーション処理は、アプリケーションを変更することなく、単一のアプリケーションサーバーから最大255台といった非常に高いレートにまで、アプリケーションサーバー処理能力を拡張できます。

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私や他のテクノロジアーキテクトは、Caché IOの要件と、Cachéアプリケーションがストレージシステムを使用する方法を顧客とベンダーに説明しなければならないことがよくあります。以下の表は、一般的なCaché IOプロファイルと、トランザクションデータベースアプリケーションの要件を顧客やベンダーに説明するときに役立ちます。 オリジナルの表は、マーク・ボリンスキーが作成しました。

今後の投稿ではストレージIOについて詳しく説明する予定なので、今後の記事の参考資料として、今回これらの表も公開します。

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Mirroring 101

Cachéミラーリングは、CachéおよびEnsembleベースのアプリケーションに適した信頼性が高く、安価で実装しやすい高可用性および災害復旧ソリューションです。 ミラーリングは幅広い計画停止シナリオや計画外停止シナリオで自動フェイルオーバーを提供するもので、通常はアプリケーションの回復時間を数秒に抑制します。 論理的にデータが複製されるため、単一障害点およびデータ破損の原因となるストレージが排除されます。 ほとんど、またはダウンタイムなしでアップグレードを実行できます。

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