[論文レビュー] Impliance: A Next Generation Information Management Appliance

Bishwaranjan Bhattacharjee, Vuk Ercegovac+10 more|ArXiv.org|Dec 22, 2006

Advanced Database Systems and Queries参考文献 25被引用数 6

ひとこと要約

Implianceは、ハードウェアとソフトウェアを密接に統合することで、構造化、準構造化、非構造化データの管理を統合する次世代情報管理装置を提案する。スケールアウトは、大規模並列処理、自動データ整理、リソース仮想化を通じて実現され、現代のワークロードに適したシンプルで信頼性が高くスケーラブルな企業向けデータ管理を実現する。

ABSTRACT

ably successful in building a large market and adapting to the changes of the last three decades, its impact on the broader market of information management is surprisingly limited. If we were to design an information management system from scratch, based upon today's requirements and hardware capabilities, would it look anything like today's database systems?" In this paper, we introduce Impliance, a next-generation information management system consisting of hardware and software components integrated to form an easy-to-administer appliance that can store, retrieve, and analyze all types of structured, semi-structured, and unstructured information. We first summarize the trends that will shape information management for the foreseeable future. Those trends imply three major requirements for Impliance: (1) to be able to store, manage, and uniformly query all data, not just structured records; (2) to be able to scale out as the volume of this data grows; and (3) to be simple and robust in operation. We then describe four key ideas that are uniquely combined in Impliance to address these requirements, namely the ideas of: (a) integrating software and off-the-shelf hardware into a generic information appliance; (b) automatically discovering, organizing, and managing all data - unstructured as well as structured - in a uniform way; (c) achieving scale-out by exploiting simple, massive parallel processing, and (d) virtualizing compute and storage resources to unify, simplify, and streamline the management of Impliance. Impliance is an ambitious, long-term effort to define simpler, more robust, and more scalable information systems for tomorrow's enterprises.

研究の動機と目的

• 現在のデータベースシステムが多様なデータ型を処理する際の限界を解消すること。
• 企業環境における管理と運用を簡素化する情報管理装置を設計すること。
• 構造化、準構造化、非構造化データの均一なクエリ処理と管理を可能にすること。
• 一般品ハードウェア上で大規模並列処理を用いて水平スケーリングを達成すること。
• コンピューティングおよびストレージの仮想化により、システム管理を簡素化すること。

提案手法

• 一般品ハードウェアとカスタムソフトウェアを統合して、統合された情報アプライアンスを構築すること。
• すべてのデータ型を一様なメタデータモデルで自動的に発見・整理・管理すること。
• 一般品ノード上でシンプルな大規模並列処理を実装し、スケールアウトを実現すること。
• コンピューティングおよびストレージリソースを仮想化して、ハードウェアと論理的データ管理を分離すること。
• スキーマの事前定義なしに多様なデータ型をサポートする、単一で統一されたクエリエンジンを実装すること。
• 自己管理機能を統合して、管理負荷を低減すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現代の情報管理システムは、構造化、準構造化、非構造化データの統合的取り扱いをどのように実現できるか？
• RQ2 将来の企業向けに、信頼性が高くスケーラブルで管理が容易なデータシステムを実現するためのアーキテクチャ的原則は何か？
• RQ3 一般品ハードウェアとシンプルな並列処理を用いて、スケールアウトを効率的に達成できるか？
• RQ4 リソース仮想化は、複雑なデータアプライアンスの管理をどのように簡素化できるか？
• RQ5 自動データ発見および整理は、管理負担を軽減する上で果たす役割は何か？

主な発見

• Implianceは、スキーマの事前定義なしに、構造化、準構造化、非構造化データのすべてに対して均一なクエリ処理を可能にする。
• アプライアンスアーキテクチャは、一般品ハードウェア上で大規模並列処理を活用することで水平スケーリングを達成する。
• 自動データ発見および整理により、手動でのデータ管理タスクが削減され、システムの使いやすさが向上する。
• リソース仮想化により、下位のハードウェアの複雑さを抽象化することで、システム管理が簡素化される。
• ソフトウェアとハードウェアの統合による単一アプライアンス化により、信頼性と運用の堅牢性が向上する。
• 本システムは、将来の企業ワークロード向けに、よりシンプルでスケーラブルかつ保守性の高い情報管理プラットフォームを構築する可能性を示している。