ネティーザ、最大5倍の性能向上を実現するDWHアプライアンス「TwinFin」

　日本ネティーザ株式会社（以下、ネティーザ）は8月6日、データウェアハウス（DWH）アプライアンスの新製品「Netezza TwinFin」を発表した。従来の「Netezza Performance Server（NPS）」アプライアンスと比べて、2～5倍のパフォーマンスを実現できる点が特徴。10月下旬の出荷を予定する。

Netezza TwinFin	TwinFinの基本構造	代表取締役のダグラス・エッツェル氏

　TwinFinは、同社製品として初めて業界標準のブレードサーバー、ストレージをベースに構成したアプライアンスサーバー。従来のNPSでは、汎用の部品は使いつつもハードウェアを独自に設計していたが、それらで培った独自技術と、IBM製の標準的なハードウェアを組み合わせて製品を構成している。基本となるプラットフォームを独自開発から汎用品ベースに変更した理由を、代表取締役のダグラス・エッツェル氏は「CPUやディスクなどで、基本技術の進歩があったから。10年前の開発当時は、熱や消費電力を考えるとIAのCPUは使えなかったが、消費電力が減り性能が向上し、ようやく利用できるようになった」と説明する。

スニペットブレード。右側が、FPGAを搭載するNetezza DBアクセラレータ

　従来のNPSでは、CPU、FPGA、HDDを備えた独自開発のブレード「SPU（Snippet Processing Unit）」によって、ストレージからデータを読み出すのと同時に、ストリーム処理で分析を実施。複数並べられたSPUから送られてくる分析結果を、SMPホストで集計するというアプローチの「AMPP（Asymmetric Massively Parallel Processing：非対称型超並列処理）アーキテクチャ」によって、高速処理を実現してきた。TwinFinでも、SPUこそなくなるものの、AMPPの基本的な考え方はそのまま継承。汎用ブレードサーバーと、FPGAを搭載したブレード「Netezza DBアクセラレータ」をペアにして「スニペットブレード（S-Blade）」を構成し、SPUと同様の処理を行わせている。また、集計を担当するSMPホストは、最下位モデルからすべてを冗長化し、信頼性を向上させた。

　このように基本的な処理の流れには変更がないほか、ソフトウェア自体も従来と大きな変更はなく、インデックスやパーティショニングなど、導入・運用時の複雑な作業が不要という、NPSが持つ簡易性はそのまま継承する。これについて、執行役員 技術本部長の法華津誠氏は「大事なのは何も変わらないこと」という点を強調。「従来のNPSが持つ特徴はそのままに、汎用プラットフォームの採用によって、パフォーマンスとスケーラビリティの向上を実現したものがTwinFinだ」と話す。なお1つのS-Bladeは4コア×2のCPUと、2エンジン×4のFPGAを搭載し、論理的に8つのストリーミング処理を行える能力を持つ。加えて、増設によってリニアに能力を拡大できる点も、SPUの特徴を受け継いでいる。

AMPPアーキテクチャを引き続き採用	ストリーミング処理の流れも従来と同様だ	執行役員 技術本部長の法華津誠氏

　またネティーザでは、まずはハードウェアの性能を向上させ、その後にそのハードウェアの性能を引き出すソフトウェアのアップグレードをする、といったアプローチを採用している。TwinFinでも同じアプローチを継承し、今後のソフトウェアのアップグレードで、さらなる性能の向上が期待できるとのこと。販売を終息する予定の既存NPSについても、まだハードウェアの余力があることから、1年程度はソフトウェアのアップグレードを行い、性能向上を図るとした。

　ラインアップについては、3ペアのS-Bladeを搭載した1/4ラックサイズの「TwinFin-3」、12ペアのS-Bladeを搭載し、ラック1台まるごと利用する「TwinFin-12」、また、TwinFin-12を10台分連結した「TwinFin-120」まで、5つのモデルを用意する。TwinFin-120では、最大1280TBのユーザーデータ容量を扱え、最大413GB/秒のデータ処理が可能。TwinFin-12でも、ユーザーデータ最大128TBの搭載と、最大41GB/秒のデータ処理に対応しており、NPSと比べて格段に処理性能や容量が向上している。価格はオープンだが、エッツェル氏は「NPSと比べても5倍以上のプライスパフォーマンスがある」と述べている。

　ネティーザでは、今後、「さまざまなベンダーからさまざまな製品が提供されているが、机上のスペック比較だけでは、実際の業務パフォーマンスが予測できない」（法華津氏）ことから、導入前の顧客に対しては、実機検証を積極的に勧めていく考え。これまでも、国内での導入企業45社のうちの多くが事前検証を実施しているとのことで、法華津氏は「お客さまのリスクを最小限にするためにも、お客さまの環境やデータで実機検証を実施することを、強く勧めていく」とした。

　加えて今回は、エントリー・開発向けのモデル、大量データ処理向けモデル、リアルタイム分析を可能にするメモリ強化モデルについても、同様のプラットフォームで開発を進め、2010年以降に順次製品化されることを明らかにした。多様なニーズに応えるためのモデルを提供できるのも、汎用プラットフォームの採用が一因とのことである。