Mixed-OSS における PostgreSQL の活用
2018年8月24日
三菱総研DCS株式会社

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三菱総研DCSの会社概要
ITコンサルティングからシステムの設計・開発、運用・処理まで、すべての局面でサービスを提供できるITトータルソリューションを実現しています。

東京本社（品川）

商 号
設 立
資本金
代表取締役社長
株 主本 社

千葉情報センター

従業員数
売上高
事業所

取引先
東京ビジネスセンター（木場）：三菱総研ＤＣＳ株式会社（略称:ＤＣＳ）：1970年7月：60億5,935万円：円実 稔：三菱総合研究所（略称:ＭＲＩ）
三菱ＵＦＪフィナンシャル・グループ（略称:ＭＵＦＧ）：〒140－8506
東京都品川区東品川4丁目12番2号：2,094名（2018年4月現在）：575億円（2017年9月期／連結ベース）：東京本社・大阪支店・中野・名古屋・
千葉情報センター・初台サービスセンター・東京ビジネスセンター・ロンドン支店・シンガポール支店：約5,000社
2018年8月現在

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アジェンダ

Mixed-OSS における PostgreSQL の活用
三菱総研DCS ではFINEQloudというIaaSサービスを提供しており、そのクラウド基盤上でOSS を組み合わせたPaaSソリューションを展開しています。
今回は、OSS サービス群のひとつとして提供しているPostgreSQL を中心に、取り組みと活用事例をご紹介します。

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Mixed-OSSの取り組み
IaaSサービス FINEQloudとは
PaaSサービスのラインナップ
PostgreSQLの取り組み
Mixed-OSSの今後
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Mixed-OSS
当社も、多様なOSSを組み合わせて独自サービスを提供しています。

Service

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Mixed-OSS取り組みの背景

Development

Application
開発に注力

Application

PaaSレイヤのメニュー拡張と品質強化へ

PaaS

Mixed-OSS

高品質のIaaSを安価・スピーディに提供

IaaS

ServerStorage
NetworkOperations

IaaS～PaaSまでを多彩なメニューでスピーディに提供

Backup Center

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IaaSサービス FINEQloudとは金融分野をはじめとした豊富なSIサービスおよびシステム運用の実績を集結し、当社千葉情報センターにて提供する、DCSのマネージド型クラウドサービスです。

＜FINEQloudを選ぶ理由＞

コンサルティング
企画・提案

Point 1

運用・処理
（IT・業務）

金融分野で養った開発ノウハウ

設計（IT・業務）

開発

DCS
千葉情報センターの強固な基盤

高品質・高セキュリティ

Point 2

Point 3

豊富で柔軟なサービス

トータルソリューション

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PaaSサービスのラインナップ
開発プラットフォームのレベルアップと共に、業務に応じたPaaS層を拡大することでより高速なシステム開発を実現しています。
デバイス

SaaS/
Apps

SaaS/アプリケーション

タブレットPC

業務特化型プラットフォーム

タブレット
スマートフォン

サービス

開発
プラットフォームPaaS

AIスピーカフロントエンド
プラットフォーム

スマートウォッチ

業務ごとのプラットフォーム拡大
AI
プラット
フォーム

決済
プラット
フォーム

RPA
プラット
フォーム

IoT
プラット
フォーム

・・・

運用セキ
ュ
リテ
ィ

AR/VR
IoT端末

IaaS

コンピューティングリソース
サーバ

ストレージ

ネットワークCopyright ⓒ 2018 Mitsubishi Research Institute DCS Co.,Ltd.

パブリッククラウド
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PostgreSQLの活用事例
開発プラットフォームは、三層構造Webアプリケーションの標準化を行い、 ＜DCS-PaaS＞としてスピーディかつ高品質な基盤を提供しています。DCS-PaaSではDB層にPostgreSQLを採用しています。
＜DCS-PaaS＞

開発管理 Webサーバ

APサーバ

DBサーバ

共通ライブラリ

開発
管理ツール

１

Container Platform連携

２

ハイブリッドクラウド構成

３

冗長化構成の標準化

DCS
フレームワーク

ApacheJBoss EAP

PostgreSQLRed Hat Enterprise Linux

基盤
設計書

テスト
仕様書

運用
設計書

運用
手順書

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１． Container Platform連携
コンテナはデータ揮発性という特徴があるため、コンテナプラットフォームのデータ永続化をPostgreSQLで実現しています。

アプリケーションエンジニア
インフラエンジニア

コンテナ
OS
仮想化

コンテナ
OS
仮想化

データ
永続化先

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OS

OS

仮想化

仮想化

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２．ハイブリットクラウドでの活用シーン
アプリケーションはパブリッククラウド、高セキュリティが求められるセンシティブなデータは当社データセンター内のプライベートクラウドで管理することが可能です。

お客様《パブリッククラウド環境》《当社プライベートクラウド環境》

専用線接続サービス

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３－１．冗長化構成の標準化
pgpool-ⅡとPostgreSQLのSR/HS(ストリーミングレプリケーション/ホットスタンバイ)機能を組合せたHAク
ラスタ構成を標準としています。
通常時

pgpool障害時

pgpool-Ⅱ(Active)
Client

VIP

相互監
視

《参考》
ソフトウェアバージョン

PostgreSQL

10.4

Pgpool-Ⅱ

3.7.4

pgBadger

9.2

watchdog

VIP

PostgreSQL(Primary)
pgpoolPrimary DB

単一障害点排除watchdog

pgpoolデータ
同期Standby DB

pgpool-Ⅱ(Standby)

PostgreSQL(Standby)
Standbyインスタンスアクセスは参照処理のみ

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３－２．冗長化構成の標準化 発生した課題
フェイルオーバ時にPrimaryが入替わることを考慮し、Primay/Standbyそれぞれにpg_statsinfoを導入したところ、Standbyのみエラーが発生した。

事象
Primary DB

pg_statsinfoStandby DB

pg_statsinfoStandbyがリカバリーモード(Read Only)で起動するため、pg_statsinfoの性能情報をDBに書き込むことができない。

原因

Read onlyStandby DB

Write

pg_statsinfo

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３－３．冗長化構成の標準化 発生した課題の解決

解決案

解決策
検討

１ 性能情報を保持するDBを別サーバにする。

サーバ追加コストが掛かる。

pgpoolのVIP経由でPrimary DBに性能情報を保存する。

オーバーヘッドが発生する。

２

３ 性能監視方式をpgBadgerへ変更する。

解決後
構成

評価

Primary DB

pgBadger
pg_statsinfo

コスト、性能に影響を与えない。 採用Standby DB

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pgBadger
pg_statsinfo
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PostgreSQL今後のレベルアッププラン
性能統計情報収集の改善
pg_statsinfoの情報を保持する
共有リポジトリの構築
監視のレベルアップ
ZabbixのPostgreSQL用テンプレートであるpg_monzを導入したPostgreSQL監視のレベルアップ
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Mixed-OSS 今後の展望
現在はデータ分析プラットフォームの構築に取り組み中です。これからもOSSを様々なシーンで活用していきます。
データ分析プラットフォーム

Mixed-OSS

蓄積Service
分析

収集

Solution Value

可視化

Patterns
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ご清聴ありがとうございました

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