ニュースリリース

　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箇所の検出、工場やプラントの稼働状況の分析による製品品質の向上や劣化診断、ビルや住宅の電力消費量の見える化による省電力など、様々な分野で100兆件にもおよぶ大量のセンサーデータを活用する事例が増えつつあります^※1。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、多数のサーバーによる並列分散処理、大容量主メモリーを利用したインメモリー処理、フラッシュメモリーを利用した高速ストレージの利用などが採られていました。しかし、これらを実現するサーバーは非常に高価になります。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おり、当社は今回、安価なハードウェア構成で100兆件のセンサーデータの処理が可能な「高性能センサーデータベース」を開発しました。

• ※1100兆件は、レーザーセンサーなどで得られた道路・鉄道周辺構造物約20万km分の三次元計測データのデータ量、また工場やプラントで10万個のセンサーから100ミリ秒間隔で計測される3年分のデータ量に相当

1. センサーデータの効率的な蓄積と高速な検索・集計処理を実現
   • ・データ圧縮方式の最適化、データ配置の最適化、データ処理単位の最適化を新たに開発
   • ・データ蓄積に要する容量を従来比^※2 最大1000分の1に削減^※3
   • ・データ蓄積に要する時間を従来比^※2 最大1000分の1に削減^※3
   • ・蓄積したセンサーデータを検索・集計する時間を従来比^※2 最大1000分の1に削減^※3
   • ※2広く利用されているデータベース（リレーショナルデータベース）との比。性能差は当社調べ
   • ※310分の1〜1000分の1に削減
2. 安価なハードウェア構成でも高速処理が可能
   • ・センサーデータベースを、1〜2個のCPU・主メモリー4ギガバイトのサーバー1台上に構築しても、高速処理可能
   • ・従来10台〜数千台のサーバーを要していたセンサーデータの蓄積、検索・集計処理をサーバー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

センサーデータ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