2022.09.08

データストレージとデータアナリティクスを変革する MongoDB Atlas on Google Cloud & HCL #MongoDB #MongoDBAtlas #GoogleCloud

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本ブログは、2022年1月14日に公開されたMongoDB社のブログ「Revolutionizing Data Storage and Analytics with MongoDB Atlas on Google Cloud and HCL」の日本語翻訳です。このブログは、MongoDB社のパートナー企業であるHCL Technologies社のPeter KimさんとSiva G Subramanianさんによるものです。

どの組織においても、データが正確であることは大変重要です。また、データ形式やサイズ、保管場所に関係なく、データにアクセスできなければなりません。テクノロジーの変化とクラウドコンピューティングへの移行が急激なペースで進んでいるのに伴い、企業でのデータの処理、ガバナンス、管理に変革がもたらされています。これは、オンプレミス環境の運用において発生していたさまざまな負荷から解放されたことによるものです。企業はストレージの容量とアナリティクスの能力を自由に拡縮できる、コスト効率の高い一元化されたソリューションを求めています。それは、データを取り込んで、人工知能（AI）や機械学習（ML）を使った業務に生かすため、そして最終的には、市場における活動の領域を広げられるようにするためです。

このブログ記事では、データ処理の領域における変革の取り組みに着手する際に、Google Cloud上でMongoDB Atlasを利用すべき理由について考察します。また、移行の取り組みで、HCL Technologies社から得られるサポートについても紹介します。

分散型データプラットフォームとしてのMongoDB Atlas

MongoDB Atlasがサービスとしてのデータベース（DBaaS）の市場をけん引しているのには、次の3つの理由が挙げられます。

他に類のない開発環境を提供 - きわめて短期間で新しい機能を市場に投入できます。

優れた水平拡張性 - 数百テラバイトのデータを1秒未満で照会できます。

高い柔軟性 - データの保存に関し、規制や運用、高可用性などのさまざまな要件に対応できます。

データに基づく最新のユースケースでは、構造化コンテンツ、半構造化コンテンツ、非構造化コンテンツのすべてを単一のプラットフォームでサポートすることが求められます。MongoDBのドキュメントモデルが実現する高い汎用性はこのようなユースケースに最適です。また、スキーマの柔軟性が高く、コストのかかる移行をしなくても、新しいアプリケーション機能に対応できる変更ができます。一方で、このようなスキーマの移行はリレーショナルデータベースでは当たり前になっています。

MongoDB Atlasは、最新のアプリケーションで必要となる、Atlas SearchやMongoDB Realmなどのサービスで、コアのデータベースの機能を拡張します。Atlas SearchはApache Luceneベースの強力なフルテキスト検索エンジンです。MongoDBデータベースのデータに自動でインデックスを付けます。別に専用の検索エンジンを用意したり、エラーの起きやすい複製処理を実行したりする必要はありません。一方、Realmは、エッジとクラウドとの同期を行います。また、モバイル環境とWeb環境の開発にかかる時間を短縮し、開発を簡素化するバックエンドサービスを提供します。

大量データに対応し、クエリの遅延を回避でき、高いクエリのスループットを実現する優れた水平拡張機能がAtlasの分散型アーキテクチャには備わっています。Atlasのこのアーキテクチャでは、多機能の汎用データベースが提供する豊富な機能を利用できる一方、分散型データストレージのスケーラビリティメリットも得られます。

最も必要とされるデータベースソリューションをマネージド型のサービスとして提供できるという点で、MongoDB Atlasは他に類のない存在となっており、ミッションクリティカルな運用環境のアプリケーションを支えるソリューションとして、世界最大級の企業がMongoDB Atlasを活用しています。

HCL Technologies社との連携により実現するイノベーション

汎用データベースとしてのMongoDBの優れた汎用性と、MongoDBの高い拡張性により、Google Cloudでアナリティクス、可視化、AI/MLのアプリケーションを開発する際の理想的な基盤が実現します。

Google CloudのMSPパートナー、HCL Technologies社は、Google Cloudを活用したデジタルプロジェクトの促進とプロジェクトのリスク低減で、企業をサポートしています。MongoDB Atlas on Google Cloudを活用したアプリケーションの実装に数多くの実績があります。MongoDBには、柔軟性の高い、JSONに似た形式のデータモデルや、充実したクエリ機能とインデックス機能、柔軟な拡張性が備わっていますが、これらの要素を、Google Cloudが提供するクラス最高レベルのクラウドインフラストラクチャ、データアナリティクス、機械学習機能と組み合わせ、開発を行っています。さらに、HCL Technologies社は、世界有数の規模を誇るいくつもの企業と共に、MongoDBとGoogleの組み合わせを通じ、セキュアでコスト効率の高いパフォーマンスに優れたソリューションを構築しています。

HCL Technologies社では専任のチームが、Google Cloud、MongoDB、機械学習、データサイエンスに関する技術ノウハウを取り入れて、高いパフォーマンスと拡張性を確保するリファレンスアーキテクチャを開発しました。MongoDB AtlasがGoogle Cloudのサービスに対応することでクラウドネイティブのソリューションとして機能します。注目すべき特長として、次のようなものが挙げられます。

Google Cloud Key Management Serviceと連携できる

Google Cloudのネイティブのストレージスナップショットで、すばやくバックアップやレストアができる

プライマリノードの配置場所にかかわらず、Google Cloudに読み取り専用のMongoDBノードを作成し、Google Cloudネイティブのサービスで遅延を抑制できる。（他のクラウドプロバイダー上にプライマリノードが配置されていてもOK！）

Google Cloudと料金の支払いを統合できる

Google Cloudの世界各地の複数のリージョンにまたがり、単一のMongoDBクラスターを配置できる

MongoDB Atlas on Google Cloudは、トランザクション、運用、アナリティクスのワークロードに対応する単一のデータベースソリューションとしてさまざまなユースケースで利用できます。その内容を以下に示します。

図1：MongoDBのコアの特長および機能

下記の図2のアーキテクチャに示すように、Google Cloudの各サービスは、MongoDBに対し、データの読み取りと書き込みの処理が簡単にできます。

DataflowやCloud Data Fusion、Dataprocを利用してデータパイプラインを構築すれば、性質の異なる各種のデータベースからMongoDBへデータを移動したり、データをフィードして、Lookerで対話型ダッシュボードを作成したりできます。これらのデータパイプラインは、バッチでも、リアルタイムでもワークロードを取り込むことができ、Google Cloudネイティブのサービスで処理を自動化したり、オーケストレーションしたりできます。

図2：MongoDB AtlasとGoogle Cloudのコアサービスとの連携

MongoDB AtlasとGoogle Cloudで構築したデータプラットフォームは、ストレージ、アナリティクス、可視化のソリューションを提供する統合サービススイートを実現します。

HCL Technologies社とともにビジネス上の課題を解決：業界別のユースケース

MongoDB Atlas on Google Cloudで構築されたデータ駆動のソリューションは、金融サービスや、メディアおよびエンターテイメント、ヘルスケア、石油・ガス、エネルギー、製造業、流通小売業、公共部門をはじめとする、さまざまな業界の用途に対応できます。高度に統合されたこのストレージ/分析ソリューションから、どの業界も大きなメリットを得られます。

ユースケースとメリット

メディアおよびエンターテイメント業界の事例 - データレイクを刷新して、コストの削減と高可用性を実現：オンラインのエンターテイメントプラットフォームでモバイルやWebのチケットアプリケーションを開発する場合、データレイクの高可用性を維持し、コストを抑えるのに苦労します。しかし、Google App EngineとMongoDB Atlas Clustersをバックエンドで組み合わせて開発を行えば、ダウンストリームのアナリティクスプラットフォームにリアルタイムでシームレスにデータをフィードする可用性の高いデータプラットフォームを、コストを抑えながら実現できます。

流通小売業の事例 - データプラットフォームを統合：流通小売業界では多くの場合、エンジニアのイノベーションの取り組みを活性化するために、俊敏性の高い環境を必要としています。MongoDB Atlas on Google Cloudを活用すれば、スケーリングとリソースの管理に時間がかからず、シームレスにマルチリージョンのクラスターを実現でき、高度な監視機能も利用できます。この方法が、単一のデータプラットフォームを構築する際の最適な選択肢になります。結果として、さまざまなデータプラットフォームの管理が簡素化され、開発者は新たなアイデアを生み出す取り組みに専念できます。

製造業の事例 - サプライチェーンシステムの高速リアルタイムデータプラットフォームを構築：リアルタイムの可視性と分散型のデータサービスを利用できれば、サプライチェーンのデータは競争優位性をもたらす要因になります。MongoDB Atlas on Google Cloudは、維持が容易な統合アーキテクチャで分散データサービスを構築するための強固な基盤になります。他の追随を許さないMongoDB Atlasのスピードが、サプライチェーンの業務を簡素化し、リアルタイムのデータアナリティクスを可能にします。

HCL Technologies社のサポートをご活用ください

データアナリティクスの分野では、ここわずか10年の間に、さまざまな変化が生じています。データの処理はバッチからリアルタイムへと移行し、システムの環境はオンプレミスからクラウドに変わり、扱うデータの単位はギガバイトからペタバイトになりました。Google Cloudなどのプロバイダーのおかげで、高度なAIやMLのモデルを利用できる機会も増えています。そして、組織は、急激なペースで進むこのようなイノベーションに対応するよう迫られてきたのです。この分野で多数の実績を誇るHCL Technologies社は、お客様がデータアナリティクスアプリケーションの開発で、Google CloudとMongoDBそれぞれが提供するクラス最高のソリューションを組み合わせてメリットを活用できるようサポートを提供しており、この点において、他に類のない存在となっています。

HCL Technologies社のGoogle Ecosystem Business Unitでは、お客様がMongoDB AtlasとGoogle Cloud Platformでデータの保存と分析の手法を変革できるよう支援しています。Google Ecosystem Business Unitとそのサポートの詳細をこちらからご覧ください。