ハイブリッドトランザクション/分析処理

ハイブリッドトランザクション/分析処理（HTAP ）は、情報技術の調査・コンサルティング会社であるガートナー社が2014年初頭の調査レポート「ハイブリッドトランザクション/分析処理が劇的なビジネスイノベーションの機会を促進する」で作成した用語です。[ 1 ]ガートナーは以下のように定義しています。

ハイブリッド・トランザクション／分析処理（HTAP）は、トランザクション処理と分析の間にある「壁を打ち破る」新しいアプリケーション・アーキテクチャです。これにより、より多くの情報に基づいた「業務上リアルタイム」な意思決定が可能になります。[ 2 ] [ 1 ]

最近のレポートでは、ガートナーはHTAPを「拡張トランザクション」と呼び始めています。[ 3 ]別の調査会社であるフォレスターリサーチは同じ概念を「トランスリティカル」と呼んでいます。 [ 4 ]また、451グループは「ハイブリッド運用分析処理」またはHOAPと呼んでいます。[ 5 ]

背景

1960年代、ビジネス分野におけるコンピュータの利用は給与計算から始まり、後に会計や請求書作成といった業務にも広がりました。当時は、ユーザーがデータを入力し、システムが後から処理していました。その後、瞬時データ処理、すなわちオンライントランザクション処理（OLTP）の発展により、政府機関や企業の情報システムにおいてOLTPが広く利用されるようになりました。[ 6 ]

オンライン分析処理（OLAP）は、データの作成、統合、管理に関わる分析処理を網羅しています。企業におけるデータ需要の高まりに伴い、OLAPも進化を遂げてきました。アプリケーションのニーズを満たすため、両方の技術はそれぞれ独自のシステムと異なるアーキテクチャに依存しています。[ 7 ] [ 6 ] OLTPシステムとOLAPシステムの情報アーキテクチャとインフラストラクチャの複雑さにより、データ分析は遅延します。[ 7 ]

HTAP の利点と課題

HTAPについては、ガートナーの当初の定義である「新興アーキテクチャ」以外にも様々な解釈があります。これらの解釈はそれぞれ異なる利点を示唆しており、その一つがデータベース機能です。近年の研究、ハードウェア、OLTPおよびOLAP機能、インメモリおよびクラウドネイティブデータベース技術、[ 8 ]スケーラブルなトランザクション管理と製品における進歩により、トランザクション処理と分析、つまりHTAPを同一データベース上で実行することが可能になりました。[ 7 ] [ 9 ] [ 6 ]

しかし、ガートナーの最新レポートは、単一の統合データベースがもたらすメリットよりも広範なメリットを示唆しています。従来のアプリケーションアーキテクチャでは、トランザクションシステムと分析システムが分離されていました。デジタルビジネスとビジネスモーメントへの対応の必要性により、「事後」分析だけではもはや不十分になっています。ビジネスモーメントは、リアルタイムで活用すべき一時的な機会です。組織が迅速かつ十分な情報に基づいた意思決定によってビジネスモーメントを迅速に認識・対応できない場合、他の組織がそれを実行し、結果として機会損失（あるいは新たなビジネス上の脅威）につながります。HTAPは、処理中のトランザクションデータに対して高度な分析をリアルタイムで実行できるようにし、ユーザーがビジネスモーメントにより効果的に対応できるアーキテクチャを提供します。[ 10 ]

HTAPデータベースの主な技術的課題は、同一のデータベースシステム上で、運用ワークロード（更新の割合が高い多数の小さなトランザクション）と分析ワークロード（多数の行を走査する大規模で複雑なクエリ）の両方を効率的に処理すること、そして分析クエリが運用ワークロードに干渉するのを防ぐことです。この種の運用ワークロードは、一般的にオペレーショナル・アナリティカル・プロセッシング（OAP ）とも呼ばれます。

HTAPは、同じデータの複数のコピーの必要性を排除し、 ETLプロセスを介して運用データベースからデータウェアハウスにデータをオフロードする必要性を排除するなど、いくつかの方法で分析遅延の問題を解決します。[ 7 ] [ 9 ]

HTAPのほとんどのアプリケーションは、大量のトランザクションを処理し、予測やシミュレーションなどの機能を提供するインメモリ技術によって実現されています。新しいHTAP技術はスケーラブルなトランザクション処理を採用しており、データベース全体をインメモリで保持する必要がありません。HTAPは、大量のデータに対するリアルタイムかつ高度な分析に基づいて、即時のビジネス意思決定機能を提供することで、組織のビジネス手法を変革する可能性を秘めています。政府機関や企業のリーダーは、公共安全、リスク管理、不正行為検出などの分野において、対応が必要なリアルタイムの問題、結果、傾向を把握することができます。[ 7 ] [ 11 ]

HTAPの課題としては、業界での経験やスキルが限られていること、ベストプラクティスが定義されていないことなどが挙げられます。[ 7 ]

2020年にPingCAPのチームによって、分散型ハイブリッドトランザクション/分析処理（HTAP）データベースの実用的な実装を説明した業界初の論文「 TiDB：RaftベースのHTAPデータベース」が発表されました。[ 12 ]

参考文献

  1. ^ a b「ハイブリッドトランザクション／分析処理が劇的なビジネスイノベーションの機会を創出」ガートナー、 2014年1月28日。 2021年10月4日閲覧。
  2. ^ 「HTAP対応インメモリコンピューティングテクノロジーのマーケットガイド」 www.gartner.com 。 2017年5月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年4月15日閲覧。
  3. ^ 「データ管理のハイプサイクル、2019年」。ガートナー。
  4. ^ 「フォレスター」。フォレスター。
  5. ^ 「企業はOLTPワークロードにハイブリッドな運用・分析処理を採用」（PDF）mariadb.com . 2025年2月24日閲覧。
  6. ^ a b c Bog, Anja.トランザクションおよび分析処理システムのベンチマーク：混合ワークロードベンチマークの作成とその応用Springer-Verlage Berlin Heidelberg. 2014
  7. ^ a b c d e fペッツィーニ、マッシモ、フェインバーグ、ドナルド、レイナー、ナイジェル、エジラリ、ロクサーヌ。「ハイブリッド・トランザクション／アナリティカル・プロセッシングは劇的なビジネスイノベーションの機会を創出する」ガートナー、2014年1月28日
  8. ^ 「Azure Analytics: 瞬時に明確化」 . azure.microsoft.com . 2020年5月19日. 2020年6月20日閲覧。
  9. ^ a b Wolpe, Toby. 「SQLとNoSQL？いいけど、ハイブリッドデータベースはどう適合するの？」 ZDNet. 2014年5月12日
  10. ^ 「ハイブリッドトランザクション／分析処理によるデジタルビジネスイノベーションの実現方法」 www.gartner.com . 2017年4月15日閲覧。
  11. ^トニー・ベア「ファストデータがビッグデータ高速レーンを突破」 ZDNet、2012年4月16日
  12. ^ 「TiDB: RaftベースのHTAPデータベース」(PDF) . Proceedings of the VLDB Endowment . 13 (12): 3072. doi : 10.14778/3415478.3415535 . ISSN 2150-8097 . S2CID 221666363 .  
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