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2019年12月4日(水)IT Leaders編集部

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　GridDBは、高頻度で大量に発生するIoTデータやビッグデータの管理に適した分散データベースである（図1）。サーバー台数を増やすスケールアウト構成によってデータベースの格納容量と性能を高められる。膨大な時系列データを効率よく蓄積できるとしている。

図1：GridDBの概要（出典：東芝デジタルソリューションズ）
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　新版では、GridDB内部のデータ管理構造の最適化を行うことで、リソース使用量を大幅に削減し、1サーバーあたりのデータベース最大サイズを増やした。また、データベースのバッファ制御機能と、クラスタ内のデータ配置機能を強化した。さらに、複合索引などの機能を強化し、大規模データに対する処理性能を高めた。

　これらにより、要件に応じて、スケールアウトだけではなく、スケールアップの手段を組み合わせて、少ないサーバー台数でもPB（ペタバイト）級データをミリ秒オーダーで処理できるようになった。

　背景について同社は、IoTシステムにおいて、デバイスの増加や長期の稼働を経て、蓄積データサイズが増えてきていることを挙げている。「PB級データの管理が必要となってきている。一方、数十台のサーバーで構成した大規模なクラスタシステムはコストが高くつく」という。