MongoDB ご紹介

鈴木逸平

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MongoDB 概要

従業員 300人以上 顧客 600社以上

オフィス所在地：New York, Palo Alto, Washington DC, London, Dublin, Barcelona,

Singapore, Delhi and Sydney 出資額合計 $231 million

2013/10に$150Mの増資、新規に Salesforce.com, EMC, Red Hat, Intel等の戦略的資本を受ける

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MongoDB

NoSQL データベース技術のトップ

ドキュメント型 データベース

オープン ソース

汎用 データベース

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今日のアプリケーションを運用するために最適なデータベースを提供する

MongoDB ビジョン

構築 –  新しく、複雑なデータモデル –  フレキシビリティ –  新しい言語 –  アジャイル開発

運用 –  ビッグデータのスケーラビリティ –  リアルタイム運用 –  コモディティハードウェア –  クラウドでの運用

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MongoDBの広い採用実績

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•  金融サービス事業社のトップ10社 •  エレクトロニクス企業のトップ10社 •  メディアとエンタテインメント企業のトップ10社

•  リテール事業者トップ8社 •  テレコム企業のトップ6社

•  テクノロジー企業のトップ5社 •  医療関連企業のトップ4社

フォーチュン 500 & グローバル 500

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MongoDBの認知度

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•  既にMongoDBをプロダクションで利用するお客様が多い（楽天、サイバーエージェント、等ヘビーユーザも多し）

•  パートナーエコシステムの強化に注力、SIとのネットワークを構築 –  オーストラリアにアジア圏サポートセンタを開設

–  日本国内でのローカルスタッフの採用

•  ローカライゼーション –  MongoDB Universityの日本語講座開催中

–  MongoDB Tokyo 2013：12/12開催予定

–  MongoDB.org, MongoDB.com日本語化

•  MongoDB JPユーザグループの活発な活動

–  Google Groupsの登録者、750名＋

–  独自イベント開催(勉強会、セミナー、夏祭り、等）

•  MongoDB関連著書、特集記事多し –  MongoDB イン•アクション(Kyle Banker氏)

–  MongoDBの薄い本(Karl Seguin氏）

–  MongoDBのはじめての運用テキスト(Kindle版)

MongoDBの日本での状況

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4,000,000+ MongoDB ダウンロード数

100,000+ オンライン教育登録者（日本語もサポート

20,000+ MongoDBユーザグループメンバー（日本では約800名）

20,000+ MongoDB Days の出席者

15,000+ MongoDB Management Service (MMS) ユーザ

Global Community

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エンタプライズに於けるMongoDBの位置づけ

EDW Hadoop 管理

、管

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RDBMS

CRM, ERP, コラボレーション, モバイル, BI

OS & 仮想化, CPU, ストレージ, ネットワーク

RDBMS

アプリケーション

インフラ基盤

データ管理

オンラインデータ オフラインデータ

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アジャイル

MongoDB 概要

スケービリティ

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エンタプライズ企業のIT戦略に於けるMongoDB の位置づけ

レガシー事業 戦略的事業

アプリ オンプレミス SaaS, モバイル, ソーシャル

データベース Oracle MongoDB

オフラインデータ Teradata Hadoop

サーバ スケールアップ系サーバ 汎用HW / クラウド

ストレージ SAN ローカルストレージ/ クラウド

ネットワーク ルータ、スイッチ SDN

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MongoDB 機能セット

•  JSON ドキュメントモデル＋動的なスキーマ設計/運用

•  自動シャーディングによる水平スケール

•  テキスト検索

•  アグリゲーションフレームワーク＋MapReduce

•  フルインデックスサポートとSQLと等しいレベルのクエリー機能

•  HA機能として自動レプリケーションサポート

•  高度なセキュリティ機能

•  GridFSを利用した大規模データストレージ

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MongoDB ビジネス価値

新時代のアプリケーションの開発 顧客満足度の向上

TCOの大幅削減 市場に新規アプリを早期導入

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MongoDB パートナー(200社以上)

ソフトウェア／サービス

Cloud & Channel Hardware

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MongoDB 製品、サービス

トレーニング 開発者、管理者向けのオンライン、もしくは個別対応で提供

MongoDB Management Service (MMS) MongoDBのプロダクションを監視するクラウドベースのサービス

サブスクリプション MongoDB Standard/Enterprise, MMS (オンサイト), プロフェッショナルサポート, 商用版MongoDBのライセンス

コンサルテーションサービス MongoDB導入/開発に対する幅広い技術コンサル

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MongoDB関連リンク

顧客動向

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MongoDBを利用してエンタプライズ向けのSNSプラットホームを運用

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

• 複雑化したSQLコマンド体系、当初のデータモデルで正規化されたスキーマが新しいデータ形式に対応出来ない

• 性能の劣化

• 水平スケーラビリティが出来ない

•  JSON採用による動的スキーマ

• 性能を維持しつつ、複雑な新規データも対応出来る

• MapReduceを使ったソーシャルネットワークデータの分析が可能

• 短期間で新規機能をリリース出来る

• データReadが30秒から数十ミリ秒単位に改善

• Write性能が大幅に向上

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MongoDBで異なるフォーマットの大量投稿データを管理する

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

• 異なるデータ構造の投稿を毎日150万個受ける

•  MySQLシステムの変更工数が膨大

• プロダクションDBで未処理のデータが大量に蓄積

• 性能低下

• フレキシブルなドキュメントがたデータベースモデル

• 水平スケーラビリティの実現

• 開発が非常に容易

• サポート言語が充実

• 初期導入時は50億個のドキュメントで10TBの容量

• 自動フェールオーバーによる高い可用性

• スキーマ変更が非常に容易で早い

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ロケーション情報をMongoDBで管理したモバイル向けSNSアプリ

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

•  リレーションなるがたデータはこれ以上スケール出来ない

• チェックインデータの増加率が単独ノードシステムの許容量を超えた

• 独自にシャーディングレイヤーの設計構築の作業見積もりが膨大化

• 自動シャーディングによるスケーリングの向上、急激な成長にも対応

• Geo-indexing機能（位置情報）による高速な検索

• データモデルの単純化

• バックエンド管理中心からモバイルアプリ開発中心に資源をフォーカス

• 少ないリソースで効果的なスケールを実現

• 開発者の生産性の向上

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SMB向けのアナリティクスサービスをMongoDBでサポート

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

•  50万以上のウェブサイトを管理

•  10年分のデータ蓄積

•  RDBベースシステムはデータ処理に数日の日数がかかる

• 性能を維持しながら複雑なデータモデルを管理出来る

• MongoDBへの移行が１週間で完了

• コミュニティの規模が大きく、サポートも強い

• 新機能のリリースが早まった（例：一週間）

• MySQLの2.5倍の性能

•  50万社に対するリアルタイムのデータアナリティクスを高速に提供出来る。

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700万に及ぶウェブ＋モバイルユーザに対して広範囲のコンテンツやユーザサービスを管理し提供する

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

• MySQLがスケーラビリティの上限に達し、性能要件に対応出来なくなった

•  リレーショナル型ではメタデータ管理の要件に対応困難

• 外部データソースの統合が困難

• 性能

• スケーラビリティと可用性

•  60億に及ぶ属性情報データを削除、変わりに１コンテンツ＝1ドキュメントの構造を導入

• 一秒に11万5,000以上のクエリーに対応

•  3年で£2M以上の節約

•  「新規機能の導入が著しく早まった」

• 新規プロジェクトは全てMongoDBがデフォルト選択となる方針

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MongoDBを使って、60億個のイメージデータを数百万人のユーザに対して提供

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

•  60万枚のイメージ情報、データ量は20TB

• Oracleデータベース上に複雑なアプリを構築、スケール、機能追加が困難

• ソフトウェアとハードゥエアのコストが高い

•  JSONベースのデータモデル

• アジャイル、高速、スケーラブル

•  ShutterflyのサービスベースアーキテクチャがMongoDBと一致

•  80%のコスト削減

•  900% 性能改善

• 市場への早期導入が可能

• 開発サイクルが数ヶ月から数週間短縮

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クラウドベースのセキュリティサービスでビッグデータアナリティクス機能MongoDBを採用

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

• 他技術ではスケーラビリティと機能セットが不足

•  Hbase/Hadoopでは複雑なクエリーに対応できず

•  Luceneではスケーラビリティの問題あり

• 自動シャーディングでスケーラビリティを実現

• 新しいアナリティクス機能の追加容易

• 言語サポートが広い

• Geospatial機能でセキュリティ要件の高い地理的分析も可能

• 水平分散によりスケールが非常に容易

• レイテンシーを１／３に削減

• 動的にスキーマの変更が可能になり、開発者の生産性が大幅に向上

• 市場に対する新しいサービスの投入が迅速

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MongoDBを利用してソーシャルマーケティングサービスのリアルタイム分析機能を提供

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

•  RDBMSでは大量のオンライントラフィック要求に対して性能/スケール面で対応不可能

•  リアルタイムのアナリティクスやデータアグリゲーションが不可能

• 予期出来ないピークとラッフィクが発生

• 使い方が簡単、開発者のトレーニングが早い

• 機能が充実、フェールオーバ等エンタプライズ要件に対応

• Writeヘビーなアプリでの安定性能

• アプリレイヤーでサーチが可能

• アプリ開発工数が数ヶ月から数週間に大幅短縮

• MongoDB上で3000万個のソーシャルイベントを管理

• 一年でサポート顧客数を6倍に増加

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MongoDBを企業内外のNoSQL技術として標準化、モバイル、ソーシャル系アプリに採用

ケーススタディ

問題 MongoDBを選んだ理由 結果

• 顧客データを個別に管理する、70以上の既存RDBMSが存在、その統合のニーズが高かったが実現せず。

• ニーズが高まっているリアルタイム検索、分析にRDBデータベースの統合は工数がかかりすぎる

• モバイルサポート要件によるスケーラビリティ要件が厳しい

• アグリゲーションエンジンとして70以上のRDBシステムのデータ統合機能

•  The Wallと呼ばれる統合アプリケーションを2週間でプロトタイプ作成、90日で開発、ロールアウト

• アジャイルな技術をレガシー環境にうまく適用できた。

•  10年間達成出来なかった顧客データの統合がレガシーに手を加えずに実現

• 巨額の投資が必要なRDBMS統合をMongoDBで非常に安く、そして早く完成

• 最小のリスクで最大の効果を生んだ