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2017/08/23

HCIとパフォーマンス計測の美学 ー パート2 ー Microsoft SQL Server

本記事の原文はNutanixコミュニティのブログNutanix Connect Blogの記事の翻訳ヴァージョンです。原文の著者はNutanix社のSr. Technical Marketing EngineerであるAndy Daniel氏によるものです。原文を参照したい方はHCI and the Art of Performance Measurement - Part II - Microsoft SQL Serverをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

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Fig271

本シリーズのパート1で、Enterprise Strategy Group(ESG)と共同で行った、Nutanixエンタープライズクラウドプラットフォーム上での4つのエンタープライズクラスでミッションクリティカルなアプリケーションのワークロードについてのパフォーマンスの一貫性、予測性、そして拡張性についての背景を共有いたしました。他のベンダーが公開しているような人工的に生成された単純なI/Oを用いる「英雄の数字」とは異なり、我々は業界の標準となるアプリケーション検証ツールを利用して、現実的なワークロードを使うことにフォーカスしていたことを思い出して下さい。パート2では、我々はMicrosoft SQL Serverを利用した検証について、更に奥深く分け入りたいと思います。

検証のためのワークロードを選ぶ際に我々はデータとお客様からのフィードバックに大きく依存しています。SQL Serverは最も展開されているエンタープライズ・アプリケーションのリストのトップにおり、これは大した驚きでは無いでしょう。様々な場面で利用されていますから、そのパフォーマンスの要件も幅広いものとなります。ですから、検証のためにリファレンスとしての標準が必要となります。幸い、オンライントランザクション処理(OLTP)のような一般的なデータベースのワークロードのための優れたツールが開発されており、検証のパラメーターとそれがどのように実環境のワークロードとして適応されるのかを理解していればその実行はさほど難しいものではありません。最終的にはQuestのベンチマークファクトリーを利用することにし、更に業界標準のTPC-Eワークロードを利用することにしました。Questのドキュメントに検証のためのTPC自体の説明書きがあります:

「TPC-Eベンチマークはデータベースを証券ファームのお客様が利用することをモデルとしており、取引や会計審査、市場調査などのトランザクションを生成します。証券ファームは金融市場とやり取りし、お客様の代わりにオーダーを実行し、対応する金融情報を更新します。

このベンチマークは「拡張性」があります。つまり、証券ファームの顧客数は証券ファーム毎に様々に定義でき、ビジネスの規模はそれに応じて変化するのです。このベンチマークではベンチマーク内で実行されるトランザクションの混合具合も定義する必要があります。TPC-Eの計測は毎秒のドランザクション数(tps - tranaction per second)で与えられます。この値はサーバが一定の期間内でどれだけの取引結果のトランザクションを実行できたかという値となります。」

4台のWindows Server 2012 R2の仮想マシンで、SQL Server2016を稼働させた(物理ノードあたり1つずつ)後、我々はNutanix上におけるアプリケーションのベストプラクティスを参照して適切に構成を行いました。SQL Serverのための手引にはデータベースを作成する際に1つ以上のデータファイルを作成し、それぞれのデータファイルを別々のおライブへ割り当てます。完全な詳細についてはMicrosoft SQL Server Best Practices Guideをご参照下さい。オールフラッシュのNutanixクラスタが適切に構成されているため、OLTPデータベースの検証は大抵はCPUによって決まります。我々はホストのCPUに適切な余力を残しながら、仮想マシンに適切なvCPUの構成を入れることに重点的にフォーカスして、最大の毎秒のトランザクション数が一貫して提供ができるようにしました。ホストのCPUの利用率はほとんどの本稼働系システムの場合で最大でも80%であると考え、この閾値を下回ることが無いように検証をチューニングしました。

OLTPデータベースを検証する際には様々な検証構成のパラメーターがあり、これが結果に大きく影響します。それらのうちの一つがデータベースのサイズであり、ベンチマークファクトリーでは「scale factor」として設定できます。非常に小さなデータベースを使って検証することでtpsのスコアを釣り上げることもできましたが、我々は現実的なサイズである300GB(scale-factorは32)をそれぞれのデータベースインスタンス毎に設定しました。データベースを完全利用するため、我々は最終的にはエージェント仮想マシンから各々のデータベースに対して80同時ユーザーで付加生成しました。テストのパラメーターとしては「no think time(考えている時間は加味しない)」を設定しています。

ハイパーコンバージドインフラストラクチャの検証においてパフォーマンスの拡張性は非常に重要です。ESGは特にOLTPのパフォーマンスの拡張性とより多くの仮想マシンとインスタンスをクラスタに追加した際のワークロードの分散に興味を持ちました。ですから、単一仮想マシンとSQLサーバインスタンスの最適な構成を決めるための様々な事前検証を終えた後、検証はそれぞれの仮想マシン数で実行されており(1から4)、仮想マシンとインスタンスを追加する毎に予測通りのパフォーマンスの拡張がなされることを確認しています。以下の画像で確認できるとおり、tpsがリニアに拡張されるだけでなく、平均トランザクション応答時間は低く、さらに特筆できるほどに安定しています。

Fig272

テストの結果、インスタンスあたりの毎秒のトランザクション数の総計は2,635~2,703と非常に狭い幅に収まっており、平均すると2,658です。ワークロードをスケールさせると、ESGは特にそのレスポンスタイムに感心していました。「ESGにとって更に印象的だったのは平均トランザクション応答時間でした、これは単なるストレージのレイテンシ以上のものだと考えることができますが、データベースの応答についてはコンピューティングが決定因子であるということがわかります。Nutanixのソリューションは一貫してワークロードが動作している4ノード全てで、0.031秒という超速のトランザクション時間を提供しているのです。」

パート1で言及したように、我々の検証はアプリケーションレベルでのパフォーマンスにフォーカスしていますが、その下のストレージのパフォーマンスに全てついても監視を行っており、平均のストレージのReadとWriteのレイテンシはそれぞれ0.95と1.59ミリ秒であったと記録されています。この低遅延によって、適切にCPUを稼働させることで最良の結果になるということがはっきりとわかります。この結果をより良い文脈で理解するために、これはOLTPでの検証だということを忘れてはいけません。すべての検証は継続的に行われたものです。言い方を変えるとターゲットとなるパフォーマンスは最高でかつ、少しの変動はありながらも安定的なものであるということです。もしも適切に構成されていればtpsの結果は狭い幅に「収まる」のであり、そのポイントに一貫してテストを停止するまであり続けます。これは実環境におけるパフォーマンスの能力を現実的に図っているといえることになります。

我々の検証に先駆けて、ESGは現在のハイパーコンバージドの市場を調査し、いくつかの結論に至っています。そのうちの一つが「コンピューティングおよびストレージの両方を活用するトランザクションヘビーなアプリケーションという観点からは、ハイパーコンバージドソリューションは予測性のある一貫したパフォーマンスを拡張時に提供することができない」というものでした。我々の検証をもとにすると、彼らは残念なことにその誤った概念を認めなくてはなりませんでした。つまり「・・・[Nutanixの]OLTPデータベース環境はデータベースインスタンス数が倍になっても予測性のあるパフォーマンスを提供できる、加えてクラスタ全体にIOPSが分散したとしても応答時間は一貫して低く、さらにデータがより大きくなったとしてもそれが実現できる」

個人的にこの結果を見直した際に、私は更に幾つか思うところがありました。自身のキャリアを最近はストレージのパフォーマンスやフラッシュ関連の現場に費やしているため、私はオールフラッシュのソリューションを導入することでデータセンタに一貫した、継続的なパフォーマンスをも足らせる可能性があるということは知っていました。しかし、このオールフラッシュを完全に利用するとなると、従来のメディアに加えてより多くのCPUサイクルが必要になります。CPUをより多く利用するSQL Serverのようなアプリケーションの要件を考えあわせるとこれはパフォーマンスについての麻薬のようなものになりかねません。最終的に我々は超低遅延をホスト内のストレージ(データローカリティ)で実現することができることを示し、さらにあらゆる他のオーバーヘッドを排除できることも示すことができました。ほぼリニアなIOPSと拡張しても低遅延を維持できることが合わさっていることがNutanixプラットフォームのパフォーマンスの秘伝のタレなのです。

SQLの検証とパフォーマンスの数字の詳細についてはESGのレポートを入手して下さい。そして、Nutanix Nextコミュニティでどう思ったのか教えてください、そして更に会話を続けましょう。

レポートはこちらからダウンロードできます。

議論しましょう : 我々のコミュニティのフォーラムで会話をづづけましょう。  

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記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

Ntc2017_2

Andyさん、やっぱり訳しにくい!(笑) 今回は前回のパート1に引き続いて、SQL Serverのパフォーマンスについて更に詳細が明かされます。ですが、記事を読んで分かる通り、問題はストレージではなくCPUです。Nutanixには強力なCPUを搭載することができますが、その強力なCPUを用いてさえ、オールフラッシュ構成のNutanixのストレージパフォーマンスを圧倒することは(OLTPでは)できません。

Andyさんが言うように、アプリケーションのことを考えるとHCIをストレージとして評価することがどれだけ愚かなことなのか、そしてその評価でものを買ってしまうと・・・ゾッとしますね。

また、NutanixのスケーラビリティについてもESGの当初の想定を覆すほどの結果だったということも重要です。Nutanixはローカリティがありますので仮想マシンから見たときに、そのI/O性能を決めるノードはわずか、2(RF2の場合、RF3なら3)ノードです。どんなにクラスタが大きくなってもこの鉄則は崩れることがありません。スケーラビリティというより、実際にはスケールアウトしても影響範囲が限定的なのでリニアに性能を伸ばしていくことができるのです。この考え方はAndyさんの古巣のPernixDataと同様ですね。

2017/06/07

NutanixがMicrosoft SQL Server環境の移行をシームレスにする

本記事の原文はNutanixコミュニティのブログNutanix Connect Blogの記事の翻訳ヴァージョンです。原文の著者はNutanix社のTechnical Marketing EngineerであるMike McGhee氏によるものです。原文を参照したい方はMaking Migration Seamless for Microsoft SQL Server Environmentsをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。

当社のNutanix社製品についてはこちら。本ブログのNutanix関連記事のまとめページはこちら

Fig226

展開と利用が簡単なエンタープライズクラウド環境で管理者がアプリケーションについての業務に集中することができます。今日もっとも広くインストールされ、そして仮想化されているミッションクリティカルアプリケーションはMicrosoft SQL Serverです。SQL Serverの仮想化はリソースのより効率的な利用、可用性の改善、ハードウェアプラットフォームを跨いでの柔軟な可搬性を含む多くのメリットを提供します。SQL Serverのようなミッションクリティカルアプリケーションが仮想化のメリットを確実、惑うことなく享受できるようにすることは、究極的にはなぜ特定のプライベートクラウドまたはパブリッククラウドのテクノロジーを選ぶのかというところに至ります。

SQL Serverをシームレスに移行させることができるということはパフォーマンスが向上し、管理が簡単になって、究極的にはビジネス収益を改善できる昨今のテクノロジーを活用しようとした場合にはとても重要です。しかし、移行をするとなると常に怖さがつきまといます。現状のニーズと将来の成長についてサイジングし、移行先環境へベストプラクティスを施したSQL Serverを展開し、限られたダウンタイムの中で移行を実施するということは多くの配慮が必要ですし、心配事もつきません。

NutanixのエンタープライズクラウドはMicrosoft SQL Serverにとって理想的なプラットフォームです。Nutanixへの移行を可能な限りシンプルで、そして簡単なものにしようという目的の元、NutanixはSQL Server Mobility Service(SSMS - SQL Server可搬サービス)を開発しました。SSMSは以下のような難題を含む移行タスクにおいて最初から最後までお手伝いをするツールです。

  • 現在のSQL Server環境の分析
  • SQL Serverワークロードのための移行先としてのNutanix環境のサイジング
  • Nutanixプラットフォーム、仮想化、そしてSQL Serverのベストプラクティスの定義
  • Nutanix環境へのカットオーバーを含むSQL Serverデータベースの移行の自動化

では、SSMSはどのように動作する?

まずSSMSはエージェントレスで動作します、つまり移行元や移行先の環境にソフトウェアをインストールする必要はありません。SSMS自身は仮想化アプライアンスで、OVAフォーマットで提供され、最小インストール構成のLinuxが動作しています。Linux内にはDockerベースのコンテナがインストールされており、そこでSSMSを動作させるNutanixイメージが起動します。OVAの展開に際してはIPアドレスが1つ必要で、標準ではDHCPで、または管理者が静的に割り振ることもできます。そのIPアドレス上でSSMSは標準のインターネットブラウザを利用してHTML5ベースのインターフェイス経由で操作を行います。インストールには数分ほどの時間がかかります。

SSMSへ接続すると4つのコアとなる操作が表示されます。スキャン、設計、展開、そして移行です。これらの操作はみなさんが定義する「プロジェクト」の下にグループされています。さぁ、これらのコンセプトの詳細を掘り下げていきましょう。

SSMS Projects: まずはじめに

プロジェクトはユーザーが定義する論理構造体でご自身の環境を構成するのに役立ちます。特定のSQLインスタンスを個別のプロジェクトに当てはめることもできますし、複数のSQLインスタンスで一つのプロジェクトを共有することもできます。皆さんの思うがままです。いつでもプロジェクトへ立ち戻る事ができますし、特定の操作を行うか、どうした操作が行われているのか確認することができます。

最初にSSMSにログインした際には新しいプロジェクトを作成するか、もしくは既存のプロジェクトのリストを検索するか訪ねてくるホームページがお出迎えします。

Fig227

プロジェクトを作成後はSQL Serverのスキャニングです。

SSMS Scans: 環境の自動探索

SSMSのスキャン操作はエージェントレスでのSQL Server環境の自動探索です。プロジェクト内でマルチスキャンを選択することができ、1つまたはいくつかのSQLインスタンスのスキャンを実行します。SSMSはこの操作をSQL Serverに対して直接実行しますので、ターゲットとなるSQLインスタンスに権限のあるアカウントが必要となります。接続が済むと、SSMSはトランザクションSQLのselect宣言の群とホストコマンドを幾つか実行します。最初のリリースのSSMSは大体40ほどのクエリを実行し、その中から以下の情報を取り出します:

  • OSとSQL Serverのヴァージョン
  • SQL Serverのインスタンス名と利用しているネットワークポート
  • Active Directoryの詳細
  • OSとSQL Serverに割り当てられたメモリ
  • ホストに割り当てられたプロセッサコアとSQLアフィニティ設定
  • 割り当てられたストレージと消費量
  • データベースの構成とレイアウト
  • バックアップ履歴
  • パフォーマンス統計情報:
    • 現在のメモリ消費量
    • CPU利用率の履歴
      • 注 : CPUカウンターは4時間の間隔で浮動平均されます
    • ストレージの帯域とIOPSの履歴
      • 注 : ストレージの統計情報はそのインスタンスのSQL Serverサービスが再起動されてからの平均の結果から取得されます

スキャンはインスタンスあたり大抵1分ほどですので、煩わしいものではありません。スキャン結果のサマリ概要とインスタンス内で見つけてきたデータベースについて表示するデータベースレベルでのサマリが得られます。

Fig228

SSMSによってスキャンの結果が表示され既存の環境についてより深く理解ができることでしょう。更には移行の計画のためのベースラインとなる要件も表示されます。ですが、SSMSは単に情報を取得してくるだけのためだけに設計されているのではありません。理想的なターゲット構成を自動化するためにも利用が可能です。これは次のステップ、設計のフェーズでお目見えします。

SSMS Design: ベストプラクティスの定義

設計操作は取得したスキャンデータとベストプラクティスルールエンジンを利用して自動的にターゲットの構成を行います。SSMSによって推奨された構成を以下で確認することができます、またはスキャンで取得した入力情報とシンプルなYAML TOSCA仕様に則ったデザインテンプレートフォーマットの両方を含む設計情報をダウンロードすることもできます。

Fig229

Fig230

Fig231

ルールエンジンは多くのNutanixの、そして仮想マシン、SQL Serverレベルでのベストプラクティスを含んでいます、以下はその一部です:

  • Nutanixストレージコンテナ構成とインライン圧縮
  • vmxnet3ネットワークアダプタと複数のPVSCSIアダプタなどの特定の仮想化ハードウェア
  • 一時DB(tempdb)やユーザーデータベース用の複数の仮想化ディスク、vCPUの数も考慮に入っています
  • アロケーションユニットサイズ64KBでSQLファイル用に仮想化ディスクをフォーマット
  • 既存のニーズと将来の成長を考慮した仮想化ディスクのサイズの割当
  • 以下のようなSQL設定
    • インファントファイルの初期化
    • メモリ上でのロックページ
    • エクステントサイズの混在の回避
    • ファイルの自動拡張
    • メモリでラージページ割当を利用、SQL Serverに割り当てられたメモリから

設計仕様はその後ターゲット構成の作成に利用されます。これはSSMSの次のパートである展開フェーズで行われます。

SSMS Deploy: 移行先を自動的に生成

SSMSはデータベースを移行元と移行先の間のSQL Serverインスタンス間でコピーすることで移行を実行します。移行計画を実行する前に、SSMSはまずベースOSとSQLインスタンスを展開し、利用できるようにします。最初のリリースではターゲットOSとSQLインスタンスは利用中のヴァージョンと同じでなくてはなりません。これまた最初のリリースではNutanix環境はESXiが動作しているものでなくてはなりません。

SSMSが展開手順を開始すするために以下の情報が必要です:

  • Prism管理のアドレスと認証情報
  • vCenter管理のアドレスと認証情報
  • 適切なヴァージョンのWindowsの仮想マシンテンプレート
  • WindowsをActive Directoryに追加できるドメイン認証
  • SQL Serverサービスのアカウント情報
  • 適切なヴァージョンのSQL Serverの.isoイメージ

これらを入力すると展開のサマリスクリーンが表示され、ここからは自動化された操作が行われます。

Fig232

展開の最中、SSMSはタスクを順次実行していきますが、最初はターゲット環境の作成が行われます。このタスクにはNutanixクラスタへのストレージコンテナの構成が含まれています。指定された仮想マシンテンプレートがクローンされますが、これにはNutanixのVAAIベースのファーストクローンを利用するため、非常に高速に行われます。クローンされた仮想マシンは指定されたActive Directoryへと追加され、SQL Serverがインストールされて、以前言及したベストプラクティスが適用されます。

Fig233

この処理が完了するとSQL Serverが動作している仮想マシンが移行先のNutanix上で動作している状態となります。さぁ、最後のフェーズに差し掛かりました。移行です。

SSMS Migrate: 自動化されたデータベース向けレプリケーション

SSMSの移行プロセスは移行元のSQLインスタンスと新しく展開された移行先の間の自動化されたデータベース、インスタンスのセキュリティ(ユーザーアカウント)、ジョブ(msdb経由)のレプリケーションを実現します。データベースはネイティブのSQL Serverバックアップと復元を使って移行されます。ログを利用した移行とよく似たとてもシンプルな概念での移行です。

処理は非常に簡単に実行できます、移行先のSQLインスタンスを選択して単に移行プランを作成すればこれまでに利用していたバックアップ操作が見つかります。もしネイティブSQLバックアップがアレばバックアップターゲットが簡単のために呼び出されます。もし移行先のシェアが利用できるのであれば既存のバックアップが利用されます。もし必要であればSSMSはSMBシェアのバックアップ先を利用して完全バックアップとログバックアップを実行するため、既存のバックアップは必要ありません。

Fig234準備完了したら、移行をスタートさせることができます。最初のステップではもしもターゲットにフルバックアップを戻す必要がある場合にはフルバックアップが実行されます。SSMSはSQLインスタンスに既存のスケジュールで取得されたすべてのログバックアップを問い合わせます。SSMSはインスタンスを継続的に監視し、これらのログバックアップを移行先に対して適用します。ログバックアップ監視プロセスが終了するとSSMSは2つのオプションを提供します。一つはテストカットオーバーで、もう一つは新しいインスタンスへの移行です。

テストカットオーバーではSSMSは既存のインスタンスをそのままにして、単にターゲットデータベースをリカバリモードから読み書き状態へと移行させます。この時点で移行プロセスが完了したと考えることができ、もともとの本稼働インスタンスとそのコピーのデータベースを新しいSQL Serverインスタンス内に持っていることになります。もし、後から本稼働インスタンスを移行しようと考える場合には単に新しい移行計画を作成し、同じバックアップと復元のプロセスを再度実行するだけです。テスト移行は移行プロセスが快適なものであると確認するために良いものですし、最終カットオーバー前にテスト環境としてステージングを行う他、簡単なPOC環境を作るのにも利用できます。

もし移行を実施するを選択した場合、移行元のSQLデータベースはシングルユーザーモードへと移行され、最終バックアップとトランザクションログの復元が実行されます。完全な移行が完了するためにはクライアントやアプリケーションを新しいSQLインスタンスへとリダイレクトしなくてはなりません。環境内でエイリアスを利用しているのであれば単にそのエイリアスに新しい移行先のインスタンスを追加すれば良いだけです。ですが、ファイナルテストカットオーバーや移行のステップが完了する前にSSMSは移行先のデータベースに幾つかのアクションを施します。

SQL Serverの観点から重要なベストプラクティスとして、単一データベース内のファイルグループでサポートできるデータファイル数があります。SSMSはMicrosoftの推奨事項を利用し、Write割当競合の回避のためのデータベースへのデータファイルの追加し、より多くのディスクへとストレージワークロードを拡張することができます。

Fig235

SSMSはまず最初にインスタンスにアサインされているCPU数と検出したストレージワークロードから追加データファイルをデータベースへと追加します。もし追加ファイルが追加されると追加ステップとして既存のデータファイルの縮退と既存のインデックスの再生性が行われます。このプロセスは既存のデータと新しいファイルのデータのバランスと偏りの除去です。これらの統計が更新された後、checkdbが実行されます。

これらの最終ステップはNutanix上の移行先のデータベースで可能な限りの最高のパフォーマンスを保証するためのもので、こうした退屈な作業をデータベース管理者が行う手間を削減することができます。

試してみる準備はできましたか?

構成管理はミッションクリティカルアプリケーションの一貫性のある環境とパフォーマンスを維持するためにより重要な役割を果たすようになってきています。構成管理の大原則を利用し、移行が確実にうまくいくことを保証しながら、ベストプラクティスを適応していくことは実に理にかなっています。もしここまで読み進めてきてSSMSを利用してみたいと思ったのであれば、ご提供いたします。SSMSはすべてのStarter、Pro、Ultimateいずれのエディションをご利用のNutanixのお客様へフリーで提供されます。もしもこのフレームワークが気に入ったのであればぜひ教えて下さい。我々は将来追加アプリケーションやユースケースをSQL Serverの枠を超えて提供していこうと考えています。Nutanix NEXT communityに参加し、SQL Server Mobility Serviceを動作させてどう思ったのか、教えて下さい!

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記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX

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Nutanixはあらゆるものをシンプルにしていこう、これだけを突き詰めているように見えます。Googleがあらゆるものを検索可能にし、Amazonがあらゆるものを1クリックで世界中どこにいても手に入るようにしてきたのと同じく、彼らの行動原理であるとおもいます。今回はSQL Serverの移行をシンプルにしてくれるツールがリリースされました。今までと動いているプロセスは同じなのですが極端に自動化して手間を省いてくれることはもちろん、その可読性をあげることでそれを実行する恐怖も取り除いてくれます。

もっとも仮想化されているデータベースであるSQL Serverの移行はそれだけで利用効果も高く、非常に面白いものですが、このSQL Server近年にもLinuxで動作するものがリリースされてきますし、中身はContainerで起動されるそうです。SQL ServerをWindowからLinux、仮想マシンからContainerへとこの分野のニーズは今後非常に大きなものになっていくのではないでしょうか。

ACSとSSPの統合でVMもコンテナも1クリックにしてきたNutanix社の次なる一手が垣間見えながら、さらにそれだけでも有用、SSMS今後注目の機能です!

2016/01/01

【連載】第6回 始めてみよう!CommVault Simpana データアーカイブ機能を活用してみませんか?

 

明けましておめでとうございます。本年も Simapan 関連の連載を続けて行きますので、どうぞよろしくお願いいたします。第5回では、Simpana の重複排除機能を利用した手法と、VMware 仮想マシンのリストア手法をご紹介しました。今回の第6回では、Simpana のデータアーカイブ機能をご紹介します。

 

今日、データの飛躍的な増大によって、企業は、いかにして日々増え続けるデータを管理するか様々な課題を抱えています。日々増加するデータに対して、従来の方法でバックアップを続けていけば、バックアップの取得に必要な時間と保管媒体の容量も同様に増え続けることは明らかです。

 

【データの増大に伴う管理者の課題】

  • 運用管理の複雑化
  • バックアップ時間の増加
  • データ復旧時間の増加
  • システム性能低下への懸念
  • コンプライアンス対策

 

増え続けるデータに対して、データ保護のために取得している定期的なフルバックアップは、更新頻度の低いデータを繰り返し保存することになり、非常に効率が悪いバックアップ運用を実施することになります。更新やアクセス頻度の低いデータに対して、アーカイブの仕組みを実装することによって、稼働系システム上のストレージからアーカイブ先となる 2次ストレージに対象データを移動し管理されますので、その結果、稼働系システム上のストレージ容量が削減されて、バックアップ時間の短縮が図れるようになります。

 

Simpanaのデータアーカイブ機能では、1つのタスク(ジョブ)の中で、バックアップおよびアーカイブの両方を定義することができます。保護対象のデータは、Simpanaの重複排除ディスクライブラリにバックアップされて、その後、アーカイブルールの条件に合致するデータが移動(削除)されます。アーカイブ後に生成される「スタブ」アイコンをダブルクリックすることにより、いつでもデータにアクセスすることができます。

 

【ストレージ有効活用のための Simpana データアーカイブ環境】

Archive002_3

 

【アーカイブデータにアクセスするための「スタブ」の表示】

Archive001_2

 

Simpana のアーカイブ対象には、ファイルシステム、メールボックス、及び VMware 仮想マシン等が含まれていますが、ここでは、NAS のデータアーカイブを説明させていただきます。NAS のアーカイブ方式としては、次の2種類が提供されています。

 

  • NAS ベンダー提供の API と連携した方式 (NetAppおよびEMC)
  • NAS ベンダー提供の API とは連携しない方式 (Isilon、HDS、等)

 

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2015/06/01

Microsoft Ignite 2015 に行ってみた①

みなさん、こんにちは!


ネットワールド Microsoft 担当SEの M です。


今回初めてブログ記事を投稿させていただきます。

これから少しずつではありますが、Microsoft の情報、ネットワールドとして取り組みをこのブログで発信していきますね!


今回最初の投稿ということで、

今年の5月4~8日に開催されたMicrosoft Ignite 2015

への参加のため、アメリカ シカゴに行ってきたお話をさせていただきます。

シカゴといえば、こちらが有名です!

 

シカゴピザ!!

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肉厚パリパリジューシーでおいしいですhappy01

シカゴ・カブス!!

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歴史を感じる ザ・ベースボールでしたconfident

と関係ない話はさておき、


Microsoft Igniteは今年初めてのシカゴ開催にもかかわらず、

全世界から約20000名、日本からは約40名の方々が

参加されました。


私自身も初めてのこのような大規模な海外イベント参加でしたが、

この人の熱気!!

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初日から大盛り上がりでした!


本当にこれだけの方々、キーパーソンたちが一同に介している

というエネルギーに圧倒されました。

 

今回、Microsoft CEOのサティア・ナデラ からも述べられていましたが、


「クラウド・イノベーション」


今後はこれがMicrosoft の進む方向性といえそうです。

 

keynote セッションや詳しい内容については確認したい場合は、

こちらから確認することができます。

ぜひ見てみてくださいね。


次回からは内容についても詳しく載せていきますのでお楽しみに。

 

Microsoft 担当SE M