#シャーディング

その昔、クラス/テーブルのデータ、ストリーム、インデックスのサイズを判断するのは簡単なことでした。%GSIZE を実行して、D、S、I グローバルをそれぞれ確認するだけで済みました。

ところが最近では、シャーディングや、最適化されたグローバル名、分離されたグローバルのインデックスでは以下のような %GSIZE 出力が生成されます。

            Global Size Display of /irissys/data/IRIS/mgr/irisshard/
                              1:35 PM  Dec 02 2020

          IRIS.Msg       1     IRIS.MsgNames       1     IRIS.SM.Shard       1
       IS.DGoWeK.1   24359       IS.DGoWeK.2       3       IS.DGoWeK.3    2810
       IS.DGoWeK.4    2542        IS.V0Zli.1     373        IS.V0Zli.2       2
        IS.k22Ht.1  238028        IS.k22Ht.2       3        IS.k22Ht.3

InterSystems および Intel は先日、InterSystems IRIS を「Cascade Late」としても知られる第 2 世代 Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサおよび Intel® Optane™ DC パーシステントメモリ（DCPMM）と組み合わせて一連のベンチマークを実施しました。 さまざまなワークロード設定とサーバー構成で、Intel の最新のサーバーテクノロジーを使用した InterSystems IRIS のパフォーマンスとスケーラビリティ機能を実証するのがこのベンチマークの目的です。 このレポートには、さまざまなベンチマークの結果とともに、Intel DCPMM と InterSystems IRIS のユースケースが 3 つ示されています。

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

以下の作業を行うためには、InterSystemsが用意している２つのDocker Imageを事前に取得する必要があります。

• ICMイメージ
• IRISイメージ

これらのDockerイメージを取得するには、InterSystemsが運営しているWRC

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。 

ちょうど4分41秒の時間がある方は、スケーラビリティに関するこちらの詳しい動画をご覧ください。 ヘッドホンがない方や聞き心地の良いナレーションが同僚の方の迷惑になると思う方は、どうぞ読み進めてください！ 

スケールアップとスケールアウト 

1日に何百万件という株取引を処理する場合でも、1日に数万人の患者を治療する場合でも、このような業務を支えているデータプラットフォームは、こういった大きなスケールに透過的に対処できなければなりません。 「透過的に」というのは、プラットフォームがスケーリングの面を請け負い、開発者やビジネスユーザーは処理量を気にすることなく、それぞれが専門とする業務とアプリケーションに専念することができるという意味です。 

長年にわたり、Cachéは垂直スケーラビリティをサポートしてきました。ハードウェアの進歩がソフト