三菱電機、データ蓄積時間を1000分の1に削減したセンサデータベースを開発

 

三菱電機は2月3日、IoT(Internet of Things)時代のシステムを支える基盤として、センサから得られた大量のデータを高速に蓄積・検索・集計する「高性能センサーデータベース」を開発したと発表した。道路や鉄道など社会インフラの維持管理や工場、プラントの稼働状況監視、ビル、住宅のエネルギー管理などの分野においてセンサデータの迅速な活用方法を提供する。

近年、道路や鉄道などの社会インフラ設備の維持管理における劣化カ所の検出、工場、プラントの稼働状況の分析による製品品質の向上、劣化診断、ビル、住宅の電力消費量の見える化による省電力など、さまざまな分野で100兆件にもおよぶ大量のセンサデータを活用する事例が増えつつあるという。

従来、このような大規模データを高速処理する方法として、多数のサーバによる並列分散処理、大容量主メモリを利用したインメモリ処理、フラッシュメモリを利用した高速ストレージなどが採用されていた。しかし、これらを実現するサーバは高価となり、このような大量のデータを効率的に蓄積するとともに、蓄積された大量のデータを高速に検索・集計できるデータベースが求められている。下表は開発したセンサデータ100兆件を扱う場合の性能比較。

蓄積に要する容量 蓄積時間 検索・集計時間
今回 約15TB 約8.8分 約2秒
従来(リレーショナルデータベース) 約950TB 約430分 約1700秒

今回、同社は安価なハードウェア構成で100兆件のセンサデータの処理が可能なセンサデータベースを開発。特長としてデータ圧縮方式、データ配置、データ処理単位をそれぞれ最適化した点が挙げられる。データ蓄積に要する容量を従来比(広く利用されているリレーショナルデータベースとの比較。性能差は同社調べ)最大1000分の1に削減したほか、データ蓄積に要する時間を従来比(同)最大1000分の1に削減し、センサデータの効率的な蓄積と高速な検索・集計処理を実現しているとした。

効率的な蓄積と高速な検索・集計

また、センサデータベースを1~2個のCPU、主メモリ4GBのサーバ1台に構築しても高速処理が可能なことに加え、従来10台~数千台のサーバを要していたセンサデータの蓄積・検索・集計処理をサーバ1台~数台に集約することで、運用の容易化や省電力化に寄与するという。

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