Bashoman と Riak TS

Riak TS

Riak® TS is the only enterprise-grade NoSQL time series database optimized specifically for IoT and Time Series data. It ingests, transforms, stores, and analyzes massive amounts of time series data. Riak TS is engineered to be faster than Cassandra.

IoT アプリケーションのハイパフォーマンスを約束


Riak TSのデモ、Basho Technologies、Susan Lee
Riak TSのデモ、Basho Technologies、Susan Lee
区切り線上

時系列データに Riak TS を使用する企業が実現できること。

  • リアルタイムの意志決定
  • コストの削減
  • パフォーマンスの向上と規模の拡大
  • ダウンタイムの短縮
  • より速く市場に到達
  • 膨大な量のデータの管理、集計

NoSQL データベースに Riak TS を選択する企業が目指すこと。

  • 高い弾力性
  • 拡張性のあるマスターレス構造
  • シンプルな運用。簡単な拡張と縮小
  • 時系列データの高速な読み込み/書き込みの実行
  • SQLを使用した時系列データの簡単な読み込みと分析

Riak TS のリソース:

区切り線下

Riak TS の特徴

IoT および時系列データの取り込み、変換、格納、および分析

サポート & サービス

情報、ベストプラクティス、トラブルシューティングについては、Basho の世界レベルのクライアントサービスエンジニアが、いつでも必要なときにご対応します。

Professional Services

トレーニング、データモデリング、インストール、最適化など、どのような支援をお求めでも、Basho の分散システムエキスパートがお客様のお手伝いをいたします。
 

商用 Vs オープンソース

5 種類の構成の中からデータベース要件に応じたものをお選びいただけます。

Riak TS OSS RIAK TS DEVELOPER RIAK TS PRO RIAK TS ENTERPISE RIAK TS ENTERPRISE PLUS
時系列データモデル はい はい はい はい はい
マルチモデルサポート はい はい はい はい はい
マスターレスと標準搭載のレプリケーション はい はい はい はい はい
データコロケーション はい はい はい はい はい
SQL コマンド はい はい はい はい はい
集計 はい はい はい はい はい
SPARK CONNECTOR はい はい はい はい はい
HTTP API とプロトコルバッファ はい はい はい はい はい
REDIS キャッシング (キー/値バケット) はい はい はい
マルチクラスタレプリケーション はい はい はい
BASHO のエンジニアリングサポート 営業時間 営業時間 24 時間
365 日
24 時間
365 日
オンサイトレビューとシステム評価 はい
オンラインチケット はい はい はい はい
緊急パッチ はい はい
SLA 24 時間 4 時間 1 時間 30 分
ライセンスタイプ Apache 2 商用 Apache 2 商用 商用

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よくある質問 (FAQ)

よくある質問 (FAQ)

時系列データの違いとは

タイムスタンプがあるデータは、すべて時系列データです。これには、IoT デバイスのデータや経済データ、科学的データやヘルスデータも含まれます。最大限のパフォーマンスを実現するには、時系列データの構造とフォーマットをデータベースが認識できれば効果的です。

- 時系列データでは、キー/バリュー型データのユースケースよりもWrite負荷が高いことが多く、膨大な数のデータソースからはRead/Write処理に高い性能が要求されます。

- 時間データや場所データをより効率的に分析するには、関連する時系列データを同じ vnode に配置する必要があります。

- 時系列 NoSQL データモデルには、構造化データと半構造化データの両方をサポートする柔軟性はもとより、時系列データの分析用にレンジクエリの記述ができることも必要です。

- 時系列データは頻繁に収集されることが多く、データの時間経過とは関連しない場合もあります。多くの場合、データはまとめられて圧縮され、細かい詳細は不要になります。

Riak TS はどのように時系列データに最適化されているのか

Riak TS のRead/Write処理性能は、特に時系列データ用に最適化されています。データをグループ化して一緒に保存し、自動的に複製データをクラスタ全体に分散することで、時間データや地理的位置データを容易に分析できるようにしています。このスケールアウトアーキテクチャにより、コモディティハードウェアを使用して容量をシームレスに増やし、パフォーマンスをほぼ比例して向上させ、クエリを高速化することができます。

Riak TS はマスターレス構造になっており、自動的にデータを複製することで時系列データの可用性を確保します。これは特に、数百万にも及ぶ時系列データポイントからのデータを取り込む場合に重要です。

Riak TS は、たとえピーク負荷時においても、データのRead/Write処理の時間は予測可能で、速やかに行えるように設計されています。これにより、データポイントが数千の規模から数百万件へと拡張する場合にも対応が可能になります。

Riak TS の最適化されたレンジクエリにより、既存の知識を生かして SQL のようなクエリを書いて時系列データを分析できます。

Riak TS では、複合キー(時間、ジオハッシュ、データファミリー)でディスク上のソート順を定義して、高速なRead性能を実現できます。

Riak TS は Apache Spark とシームレスに統合し、時系列データの運用分析を容易かつ短時間で処理できます。

時系列データが使用されているユースケースにはどんなものがありますか

モノのインターネット(IoT)と接続されたデバイスデータ

家庭でスマートデバイスを接続してサービスの向上や費用の節約を実現できることから、モノのインターネット(IoT)の普及が進んでいます。例としては、1年間に何十億というデータポイントが生成される公共料金のメーターや、1日に 20 テラバイト規模の新しいデータを管理する The Weather Company のような企業などがあります。

Riak TS は、接続されたデバイスから時系列データを高速収集するのに対応したキー/バリュー型データベースです。Riak TS は、拡張性と極めて高速なRead/Write処理性能を提供します。Riak TSは、時系列データを処理するアプリケーションが的確な情報を生成することを可能とします。Riak TS は、コモディティハードウェアを使用した水平拡張性により、管理者は複雑なシャーディングを行わなくとも、簡単に容量を増やすことができます。

時系列財務データ

時系列データは、デバイスから生成されるだけでなく、財務システムでも、株式市場指数や商品価格、失業率、その他多くの財務や経済指数の形式で生成されます。時系列データを使用すると、任意の資産、セキュリティ、経済に関する変数が時間の経過とともにどのように変化するか、あるいは同じ期間中に他の変数と比較してどのように変化するかを知ることができます。

Riak TS は、金融経済データなど、膨大な時系列データを処理できるように特別に設計されています。クエリ、分析する関連データを一緒に保存することでパフォーマンスの最適化をしています。

科学的時系列データ

科学の分野でも、大規模な時系列データの収集と分析が増えてきています。たとえば、エルニーニョ現象の天候パターンと魚の個体数の関連性を理解するには、漁業関係者や研究調査隊から集めた新しい魚の報告数と、太平洋の気圧の変化の測定・比較が必要です。

このような分析を行うには、大規模環境で時系列データのクエリを実行できることに加えて、収集中にデータを検証して整合性やコンプライアンスに利用する必要もあります。また、カスタムツールを使って複雑な ETL で面倒な分析を実行しないでも済むように、素早くデータを分析するための強力で使い慣れたクエリ言語も必要です。

Riak TS には、こうした必須の機能やその他の機能がすべて備わっているため、津波のようなデータに圧倒されるのではなく、データを理解して分析することに集中できます。

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