金融機関における業務の効率化や金融システム・サービスの高度化を目指した、オージス総研の取り組みをご紹介します。

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激増するデータにHadoopで挑む!
金融の業務知識と強みであるモデリング力の
高さを活かし、Asakusa Frameworkを活用した
高速で高可用性を有するシステムを構築。

ALM*1業務における法人から個人まで対象にした取引データ2000万件という
大量データを高速処理するシステムを実現するためHadoopの採用を決定。
更にHadoopの実装方式MapReduce*2の開発を効率よく行うために
Asakusa Frameworkの活用を決断新技術の導入に対して、
業務知識とデータモデリング・業務モデリングという設計力の高さ、
開発プロセスを標準化するスキルの高さを発揮し高速かつ可用性の
高いシステムを短期間かつコストを抑える形で実現しました。

上流システムの更改により取り扱う取引データの対象が法人から個人にまで拡大。
それに伴い取引件数が従来の1万件から2000万件に激増。
限られた期間内で処理能力を大幅に向上させることが課題となる。

国内大手金融機関様のリスク管理用の基礎データ作成システムの開発を担当していました。
保有する金融資産の情報を多数の上流システムから受領し、科目変換や明細作成、キャッシュフロー展開、
集計・計算などの処理を行うシステムですこの上流システムの更改があり、その影響によりこれまでは
対象としていなかった個人向けの取引も処理する必要が生じ、その結果、流入するデータ量が
1万件から2000万件へと大幅に増加 2000万件という大量データ処理に耐えうるシステム実現に向け、
開発がスタートしました。

*1 Asset Liability Management
*2 MapReduce: 並列処理のプログラミング/モデル。業務ロジックを表現することが非常に難しく、開発手法、テストツール、運用方法が確立されておらず、短期間で設計・開発することが困難な技術。

大量データを処理できるアーキテクチャ設計と効率的に設計・実装できるフレームワーク選定が成功の鍵

大量データを処理できる能力とデータ不正やハードウェア障害
時に自動的にフォールバックできる高い可用性が求められました。
更に見積りよりも大幅に短い期間内に標準よりもスペックの
低い仮想サーバ上で実現しなければいけないという制約もあり

ました。これらのソリューションとして
Hadoopの採用を決定。さらに、Hadoop
の実装方式MapReduceが抱える実装

難易度の高さに対処するために、ノーチラス・テクノロジーズ社の
Asakusa Frameworkの導入を決めました。これら新技術を使
い、当社の金融ドメインの業務知識、データモデリングや業務モデ
リングに加えて、並列処理を考慮した高度な設計で、効率の良い
業務ロジックを構築。性能に寄与する要因が複雑なため、段階的
な性能検証を進めることでリスクを低減。さらに、Asakusaを
前提とした開発プロセスやルールを整備することで、開発効率の
向上にも努めました。

2000万件のデータ処理を3時間で達成することに成功。要求された8時間を大幅に上回る。

1. 求められた処理性能は、2000万件のデータ処理を8時間で
完了させること。従来のアーキテクチャでは45時間かかるもの
を、新アーキテクチャへ刷新することで、3時間での処理実現に
成功しました。さらに、Hadoopのもつ高可用性を損なうことが
無いよう、システム全体をデザインすることで、可用性の高さも

実現しています。
2. 開発プロセスの標準化によ
り、見積もり時点で12ヶ月かか
る開発期間を9カ月に短縮する
ことができ短納期でのリリース
を実現しました。

Hadoopを採用しAsakusa Frameworkを活用したバッチシステムとして、国内金融業界における最初の事例

HadoopとAsakusa Frameworkを使うことで、業務システムにおけるバッチ処理を安価に高速化させることが可能になります。その開発を成功に導くには、①並列処理を考慮した高度な設計、②段階的な性能検証、③Asakusa Frameworkを前提とした開発プロセスとルールの構築が鍵を握ります。この3つのTipsにより、大量データの高速処理と高可用性を、高い生産性で実現することができるのです。

国内大手金融機関様のリスク管理分野を中心とした業務システム開発に長年従事要件定義から設計、開発、保守、障害対応など数多くの役割を担ってきた大規模開発のプロジェクトチームをPMとして率いてきた実績ももつ。

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