大規模バッチシステムの分散・高速化ソリューション「AsakusaFramework/Hadoop」

エンタープライズ・システムの大規模バッチシステムを分散・高速化

エンタープライズ向けのシステムでは、対象となる業務の拡大や会社合併などにより、取り扱うデータの量は増加していく傾向にあります。データ量の増加はシステムの処理能力低下を招き、ビジネススピードにも影響を与えかねません。このような事態に対応するため、ハードウェア投資や分散処理機構の導入などといった対策を取りますが、コスト面や導入ハードルの高さがネックになる場合が往々にしてあります。AsakusaFramework/Hadoopソリューションは、大規模バッチシステムに特化したAsakusaFrameworkとオージス総研が持つ業務分析、設計力を融合させ、これらの問題を解決に導くソリューションです。

オージス総研が提供するAsakusaFrameworkソリューション

AsakusaFramework向けの設計を高度な設計技術でサポート

AsakusaFrameworkは、Hadoop基盤の利用ハードルを下げてくれます。しかしながら、設計を重視するフレームワークとなっているため、効果的に利用するためには高い業務分析能力、設計能力が要求されます。オージス総研は長年お客様サイドに立った開発にて培ってきた業務分析、設計力を持って、AsakusaFramework向けの設計をサポートすることができます。

開発実績に基づくノウハウを活かした開発が可能

オージス総研は、エンタープライズ向け大規模システムにて、AsakusaFramework/Hadoopの導入実績を持つ、国内でも数少ないベンダーです。実績を持つベンダーならではの3つのTipsに基づき、AsakusaFrameworkを効果的に利用した開発が可能です。

 

【3つのTips】
1. 並列処理を考慮した設計
並列処理を強みとするAsakusaFramework/Hadoopを最大限に有効活用するためには、並列処理を前提としたモデリング、設計が不可欠です。オージス総研の持つ「業務分析・モデリング力」と「AsakusaFrameworkに対する深い理解」をベースに、各設計フェーズ作業についてAsakusaFramework/Hadoopの強みを活かす、並列性を考慮した設計をご提供することが出来ます。

 

2. 段階的性能検証
RDBMSを中心としたシステムに比べて、「実績が少なく机上でのサイジングが難しい」、「性能の寄与する要因が複雑」といった性能に関する問題があり、適切に導入するためには段階的な性能検証が不可欠です。オージス総研では、AsakusaFrameworkの導入事例を基に、対象システムに応じた適切なタイミング、内容での性能検証を行うことが出来ます。また、オージス総研で提供している「サーバー貸そうか」環境での事前性能検証もご提供可能です。

 

3. AsakusaFrameworkに対応した開発プロセス、ルール
AsakusaFrameworkでは設計が最も重視されます。オージス総研では、ウォーターフォール開発、アジャイル開発に対応可能なAsakusaFramework向け開発プロセス、開発ルールを準備しています。これら導入実績に基づく開発ツールを活用することにより、対象システムに応じた適切な開発推進が可能になります。

 

AWS等クラウドサービスも含めたトータルソリューションのご提供が可能

オージス総研が持つソリューションサービスとの組み合わせご提案も可能です。オージス総研では、仮想化環境へのAsakusaFramework導入についても実績がありますので、AWSなどとの組み合わせでの導入につきましても対応可能です。

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AsakusaFrameworkで実現できること

Hadoopを意識せずに大規模分散処理機構を構築可能

Hadoop基盤を用いた開発では、Hadoop基盤を扱うこと自体の難しさから、どうしても開発コスト、維持コストが跳ね上がる傾向にあります。AsakusaFrameworkは開発者がHadoop基盤を意識することなく開発することを可能にしたフレームワークです。また、基幹業務システムのバッチ処理に特化したフレームワークであるため、大規模なバッチシステムであっても、効果的にHadoopのメリットを活かしたシステム構築を可能にしています。

設計優先の思想から、品質やトータルの開発効率を向上

AsakusaFrameworkは設計重視の思想に基づいて設計されているフレームワークです。良い設計ができれば、品質向上や、トータルでの開発効率向上といった恩恵を十二分に享受することができます。逆に言うと、悪い設計であった場合には、これらの恩恵が享受できないことを意味します。

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