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課題点
オブザーバビリティのユースケースは変化しているのに、基盤システムは過去のままです
ビジネスが進化するにつれて、オブザーバビリティプラットフォームがアクセスするデータは基本的な監視指標に限定されず、アプリケーションログ、リンク、ユーザーエクスペリエンス、ビジネスデータも含まれます。 データのスケール、クエリの同時実行性、保持サイクルが増加し続ける中、従来のアーキテクチャはコンピューティングやストレージと密接に結びつき、スケーリング効率やリソース利用のボトルネックに直面しがちです。
ダッシュボード、モニター、日常のトラブルシューティングでは、同じクエリが繰り返し実行されます。GuanceDB 3.1 は専用エンジンとストリーミング集約により高速化できるクエリパターンを見極め、元データの再スキャンを減らし、実際の負荷に応じてクエリリソースを割り当てます。
アップグレード
従来の MPP アーキテクチャと GuanceDB 3.1
従来の MPP と GuanceDB 3.1 を比較し、ストレージとコンピュートの分離によって、クエリリソースを業務負荷に応じて独立に調整し、性能、コスト、リソース分離をより柔軟に選択できることを示しています。
従来のMPPアーキテクチャ
コンピューティングとストレージは密接に結びついており、スケーラビリティは限定的です。コンピューティングリソースは動的に調整が難しく、全体の利用率は低く、拡張コストも高いです。
AI時代の完全分離ストレージエンジン
統合されたデータレイクハウス設計とストレージとコンピュートの分離を採用し、データストレージとクエリ計算が独立して拡張できるようにします。このシステムはクラウドインフラの弾力性を活用し、ビジネス負荷に応じてクエリリソースを調整し、異なる計算能力タイプに応じてリソースコストを最適化します。例えば、平日のピーククエリ時には計算資源が拡張され、夜間や週末にはアイドルコンピューティングパワーが減少します。実際の容量、クエリの同時進行性、弾力性範囲は展開仕様やサービスクォータの対象となります。
異なる企業のニーズに合わせてカスタマイズされています
二つの専用エンジン、インテリジェントスケジューリング、マルチテナント最適化、弾力的なコンピュートにより、GuanceDB 3.1 は性能、コスト、柔軟性を継続的に改善し、費用対効果の高いデータ基盤の構築を支援します。
システムは、さまざまな企業利用シナリオに基づく多層リソーススケジューリング戦略を構築しています。
01. コストパフォーマンスの高いユーザー
共有計算プールの使用が優先され、システム内のアイドル処理能力はピーク時に柔軟に呼び出してリソース再利用を最大化できます
02. パフォーマンスに敏感なユーザー
独立したクエリコンピューティングクラスターを構成し、あらゆるシナリオで安定かつ高速な応答能力を確保します
03. 小・中規模チーム
共有プールへの統一アクセスにより、システムは並行制御メカニズムを用いてクエリ体験を確保しつつコストを抑えています
04. ストレージを優先するユーザー
独立した処理経路を採用することで、計算資源が削減され、システムの負荷とコストがさらに削減されます
3.1 アップグレード
二つの専用エンジンで、データごとに最適な処理経路へ
Metric Engine は高カーディナリティの時系列データに、Event Engine はログ、トレース、RUM、セキュリティイベント、AI Agent Events に最適化されています。GuanceDB 3.1 は取り込み時にデータモデル別に振り分け、DQL と Query Router から統一されたクエリインターフェースを提供します。
メトリクス専用エンジン
時間ウィンドウ、長期トレンド、高カーディナリティ指標に合わせて保存・クエリ経路を最適化
イベント専用エンジン
Logs、Traces、RUM、Events、AI Agent Events を一つのエンジンで処理
統合クエリインターフェース
DQL と Query Router が用途別にコンピュートを割り当て、利用方法は一貫したままです
3.1 アップグレード
独自の転置インデックスで、全文検索を全件走査から直接検索へ
Event Engine はログ取り込み時に、語句とレコードの対応関係を構築します。全文クエリはインデックスから一致するレコードを特定して必要なデータだけを読み取るため、元データの反復スキャンを避け、計算量とストレージ増幅を抑えます。
取り込み時にインデックスを構築
データ取り込み時に語句とレコード位置を対応付け、クエリ時の全件走査を不要にします
全文検索は特定してから読み取る
まずインデックスで対象範囲を特定し、必要なデータだけを読み取ります
Event Engine にネイティブ統合
条件フィルター、フィールド検索、DQL クエリと同じデータ・コンピュート経路を共有します
高速化
ストリーミング集約高速化エンジン
データ取り込み時に過去のクエリパターンから高速化対象を判定し、短い時間単位で事前集約します。指定期間に対応する集約結果がある場合、クエリは元データを走査せず、ストリーミング集約結果を直接利用します。
透過的な高速化
事前集約に適したメトリクスとログのクエリでは、既存のダッシュボードやモニターを変更せずに集約結果を自動利用します
イベント時刻に対応
データに記録された時刻で集約し、取り込みと更新の仕組みで遅延到着データも処理します
リソース使用量を削減
高頻度クエリをストリーミング集約結果から応答し、元データの反復スキャンとデータベース負荷を削減します
GuanceDB 3.1 の特長
幅広いビジネスシナリオをサポートします
異なるビジネスシナリオに応じて異なるリードクラスタを提供し、異なる構成方式(高同時実行性、オフラインタスクなど)を用いてそれぞれを個別に分離することができます
リアルタイムクエリ
バッチレポート
ビジネス分析
データマイニング
GuanceDB 2.0 民営化されたバージョンは引き続き提供されます
FAQ
よくある質問
GuanceDB 3.1 とは何ですか？
GuanceDB は Guance のオブザーバビリティ向けデータエンジンです。本ページでは Metric Engine、Event Engine、転置インデックス、ストリーミング集約、共通クエリ入口を説明します。各コンポーネントの提供状況は導入バージョンとサービス仕様で確認してください。
Metric Engine と Event Engine はどう違いますか？
Metric Engine は時系列と PromQL 系のクエリに、Event Engine はログ、トレース、RUM、イベント明細のフィールド絞り込みと全文検索に向いています。対応データ型と構成は導入バージョンで異なります。
ストリーミング集約は元データ検索を置き換えますか？
置き換えません。条件を満たし、維持済みの集約と一致するクエリだけが集約経路を使います。その他は元データから実行されます。実際のダッシュボードやモニターで適用可否を検証してください。
容量や同時クエリ数はどのくらいですか？
容量、保持期間、同時実行数、伸縮性は、導入トポロジー、バージョン、サービス仕様、クォータで変わります。最新ドキュメントと正式なワークロード評価を基準にしてください。