#Caché

この記事と後続の2つの連載記事は、InterSystems製品ベースのアプリケーションでOAuth 2.0フレームワーク（簡略化のためにOAUTHとも呼ばれます）を使用する必要のある開発者またはシステム管理者向けのユーザーガイドを対象としています。 

作成者：Daniel Kutac（InterSystemsシニアセールスエンジニア） 

公開後の修正および変更の履歴 

• 2016年8月3日 - 新しいバージョンのページを反映するため、Googleのクライアント設定のスクリーンショットを修正し、Google APIのスクリーンショットを更新しました。
• 2016年8月28日 - Cache 2016.2でのJSON対応への変更を反映するため、JSON関連コードを変更しました。 
• 2017年5月3日 - Cache 2017.1でリリースされた新しいUIと機能を反映するため、テキストと画面を更新しました。 
• 2018年2月19日 - 最新の開発内容を反映するために、CachéをInterSystems IRISに変更しました。 製品名は変更されていますが、この記事はすべてのInterSystems製品（InterSystems IRIS Data Platform、Ensemble、Caché）を対象としています。 

パート1. クライアント 

概要 

ここ数年の間、ハイパーコンバージドインフラストラクチャ（HCI）ソリューションが勢いを増しており、導入件数が急速に増加しています。 IT部門の意思決定者は、VMware上ですでに仮想化されているアプリケーションなどに対し、新規導入やハードウェアの更新を検討する際にHCIを考慮に入れています。 HCIを選択する理由は、単一ベンダーと取引できること、すべてのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネント間の相互運用性が検証済みであること、IO面を中心とした高いパフォーマンス、単純にホストを追加するだけで拡張できること、導入や管理の手順が単純であることが挙げられます。 

この記事はHCIソリューションの一般的な機能を取り上げ、HCIを初めて使用する読者に紹介するために執筆しました。 その後はデータベースアプリケーションの具体的な例を使用し、InterSystems データプラットフォーム上に構築されたアプリケーションを配置する際の、キャパシティプランニングとパフォーマンスに関する構成の選択肢と推奨事項を確認します。 HCIソリューションはパフォーマンスを向上させるためにフラッシュストレージを利用しているため、選択されたフラッシュストレージオプションの特性と使用例に関するセクションも含めています。 

VMware vSphereで実行する大規模な本番データベースのCPUキャパシティプランニングについて、お客様やベンダー、または社内のチームから説明するように頼まれることが良くあります。 

要約すると、大規模な本番データベースのCPUのサイジングには、いくつかの単純なベストプラクティスがあります。 

• 物理CPUコア当たり1つのvCPUを計画する。 
• NUMAを考慮し、CPUとメモリをNUMAノードに対してローカルに維持できるようVMの理想的なサイズを決定する。 
• 仮想マシンを適正化する。 vCPUは必要な場合にのみ追加する。 

このことから、通常いくつかの一般的な疑問が生まれます。 

• ハイパースレッディングにより、VMwareでは物理CPUの2倍の数でVMを作成できます。 これはキャパシティが2倍になるということか？ できるだけ多くのCPUを使ってVMを作成すべきではないのか？ 
• NUMAノードとは？ NUMAに配慮する必要があるのか？ 
• VMを適正化する必要があるが、どうすれば適正化されたことがわかるのか？ 

前回の記事では、pButtonsを使って履歴パフォーマンスメトリックを収集する方法を説明しました。 すべてのデータプラットフォームインスタンス（Ensemble、Cachéなど）にはpButtonsがインストールされていることがわかっているため、私はpButtonsを使用する傾向にありますが、 Cachéパフォーマンスメトリックをリアルタイムで収集、処理、表示する方法はほかにもあり、単純な監視や、それよりもさらに重要な、より高度な運用分析とキャパシティプランニングに使用することができます。 データ収集の最も一般的な方法の1つは、SNMP（簡易ネットワーク管理プロトコル）を使用することです。 

SNMPは、Cachéが管理・監視情報をさまざまな管理ツールに提供するための標準的な方法です。 Cachéのオンラインドキュメンテーションには、CachéとSNMP間のインターフェースに関する詳細が説明されています。 SNMPはCachéと「単純に連携」するはずですが、構成にはいくつかの技と罠があります。 私自身、はじめに何度も過ちを繰り返し、InterSystemsの同僚から助けを得ながらCachéをオペレーティングシステムのSNMPマスターエージェントにやっと接続できた経験から、皆さんが同じような困難を避けられるようにこの記事を書くことにしました。 

この記事では、InterSystemsデータプラットフォームで実行するデータベースアプリケーションにおけるグローバルバッファ、ルーチンバッファ、gmheap、locksizeなどの共有メモリ要件のサイジングアプローチを説明し、サーバー構成時およびCachéアプリケーションの仮想化時に検討すべきパフォーマンスのヒントをいくつか紹介します。 これまでと同じように、Cachéについて話すときは、すべてのデータプラットフォーム（Ensemble、HealthShare、iKnow、Caché）を指しています。 

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今週は、ハードウェアの主な”食品群” (^_^)  の1つであるCPUに注目します。お客様から、次のようなシナリオについてのアドバイスを求められました。お客様の本番サーバーはサポート終了に近づいており、ハードウェアを交換する時期が来ています。 また、仮想化によってサーバーを一元的に管理できるようにし、ベアメタルか仮想化によりキャパシティを適正化したいとも考えています。 今日はCPUに焦点を当てますが、後日の記事では、メモリやIOといったほかの主要食品群を適正化するアプローチについて説明したいと思います。 

では、質問を整理しましょう。 

• 5年前のプロセッサをもとに作られたアプリケーション要件を今日のプロセッサに変換するには？ 
• 現在ではどのプロセッサが適しているのか？ 
• 仮想化はCPUキャパシティプランニングにどのような影響を及ぼすのか？ 

2017年6月追記: 
VMware CPUに関する考慮事項と計画の詳細、および一般的な質問と問題の詳細については、「大規模データベースの仮想化 - VMware CPUのキャパシティ計画」の記事も参照してください。 

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spec.orgのベンチマークを使ったCPUパフォーマンスの比較 

前回の投稿では、pButtonsを使用してパフォーマンスメトリックを24時間収集する処理をスケジュールしました。 この投稿では、収集対象の主なメトリックのいくつかと、それらの土台となるシステムハードウェアがどのように関連しているかを見ていきます。 また、Caché（または任意のInterSystemsデータプラットフォーム）メトリックとシステムメトリックの関係についても調べます。 さらに、これらのメトリックを使用してシステムの毎日の健全性を把握し、パフォーマンスの問題を診断する方法もご紹介します。 

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2016年10月に編集... 

pButtonsデータを .csv ファイルに抽出するスクリプトの例はこちらで確認できます。 

2018年3月に編集... 

画像が消えていましたが、元に戻しました。 

ハードウェア食品グループ 

この連載を読み進めていくと、パフォーマンスに影響を与えるサーバーコンポーネントを次のように分類できることが分かってきます。 

- CPU 

- メモリ 

- ストレージIO 

- ネットワークIO 

アプリケーションがデプロイされ、すべてが問題なく動作しています。 素晴らしいですね！ しかし、その後突然電話が鳴り止まなくなりました。アプリケーションが時々「遅くなる」というユーザーからの苦情の電話です。 これは一体どういうことなのでしょうか？ なぜ時々遅くなるのでしょうか？ このような速度低下を検出し、解決するにはどのようなツールと統計情報に注目すべきなのでしょうか？ お使いのシステムのインフラはユーザーの負荷に対応できていますか？ 本番環境を調べる前に、どのようなインフラ設計上の問題を問うべきなのでしょうか？ 新しいハードウェアのキャパシティプランニングを、必要以上の設備投資を行うことなく自信を持って行うにはどうすればよいのでしょうか？ どうすれば電話がかかってこなくなるのでしょうか？ そもそも電話がかかってこないようにするには、どうすればよかったのでしょうか？ 

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長い道のりの始まり 

「データプラットフォームのキャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズの全記事をリストしました。 その下には私の一般的なその他の記事も記載しています。 このシリーズに新しい記事が追加されるたびに、このリストを更新する予定です。 

「キャパシティプランニングとパフォーマンス」シリーズ 

通常、各記事はその前の記事の続きとして書かれていますが、ほかの記事を飛び越して気になるものを読むこともできます。 

• パート1 - はじめの一歩、メトリックの収集 
• パート2 - 収集したメトリックの確認 
• パート3 - CPUに注目 
• パート4 - メモリの確認 
• パート5 - SNMPによる監視 
• パート6 - CachéストレージIOプロファイル 
• パート7 - パフォーマンス、スケーラビリティ、可用性のためのECP 
• パート8 - ハイパーコンバージドインフラストラクチャのキャパシティとパフォーマンス計画 
• パート9 - Caché VMwareのベストプラクティスガイド 
• パート10 - VMバックアップとCachéのFreeze/Thawスクリプト 
• パート11 - 大規模データベースの仮想化 - VMWareのCPUキャパシティプランニング 

その他の記事 

コミュニティに掲載中のアーキテクチャ全般の記事を集めたリストです。 

前のパート（1、2）では、ツリーとしてのグローバルを話題に取り上げました。 この記事では、それらを疎な配列と見なします。 

疎な配列は、ほとんどの値が同一であると想定される配列の種類です。 

疎な配列は実際には非常に大きいため、同一の要素でメモリを占有することには意味がありません。 したがって、疎な配列を整理し、重複した値の格納にメモリが浪費されないようにすることには意味があります。 

疎な配列は、J、MATLABなど一部のプログラミング言語では言語の一部になっています。 他の言語では、疎な配列を使用できるようにする特別なライブラリが存在します。 C++の場合は、Eigenなどがあります。 

次の理由により、グローバルは疎な配列を実装するのに適した候補であると言えます。 

1. 特定のノード値のみを保存し、未定義のノード値を保存しないこと。 

2. ノード値のアクセスインターフェースが、多くのプログラミング言語が多次元配列の要素にアクセスするために提供しているものとよく似ていること。 

Set ^a(1, 2, 3)=5 
Write ^a(1, 2, 3) 

3. グローバルはデータを格納するためにかなり低レベルの構造を採用しているため、優れたパフォーマンス特性を備えていること（ハードウェアによっては毎秒数十万から数千万のトランザクションを処理可能、1をご覧ください）。 

最初の記事については、パート1を参照してください。 

3. グローバルを使用する場合のさまざまな構造 

順序付きツリーなどの構造には、さまざまな特殊ケースがあります。 グローバルを使用する上で実用的な価値があるものを見てみましょう。 

3.1 特殊ケース1  - 枝のない1つのノード 

グローバルは配列のようにも、通常の変数のようにも使用できます。 例えば、カウンターを作成する場合を考えてみましょう。 

Set ^counter = 0  ; カウンターの設定 

Set id=$Increment(^counter) ;  アトミックなインクリメント操作 

また、グローバルには値に加えて枝を持たせることができます。 一方が他方を除外することはありません。 

3.2 特殊ケース2  - 1つのノードと複数の枝 

実際、これは典型的なキー・バリューベースのデータ構造です。 また、値の代わりに値のタプルを保存すると、主キーを持つ通常のテーブルが得られます。 

グローバルに基づくテーブルを実装するには、カラムの値から文字列を作成し、主キー別にそれをグローバルに保存する必要があります。 読み取りの時に文字列をカラムに分割できるようにするため、以下のいずれかを使用することができます。 

1. 区切り文字

Cachéの優れた可用性とスケーリング機能の1つは、エンタープライズキャッシュプロトコル（ECP）です。 アプリケーション開発中に考慮することにより、ECPを使用した分散処理は、Cachéアプリケーションのスケールアウトアーキテクチャを可能にします。 アプリケーション処理は、アプリケーションを変更することなく、単一のアプリケーションサーバーから最大255台といった非常に高いレートにまで、アプリケーションサーバー処理能力を拡張できます。 

ECPは、私が関与していたTrakCareのデプロイメントで長年広く使用されていました。 10年前は、主要ベンダーの1つが提供する「大きな」x86サーバーは、合計で8つのコアしか備えていなかったかもしれません。 大規模なデプロイメントの場合、ECPは、高価な大型コンピュータを使う単一のエンタープライズサーバーではなく、コモディティサーバーでの処理をスケールアウトする方法でした。 コア数の多いエンタープライズサーバーでさえ制限があったため、ECPはそれらのサーバーへのデプロイメントのスケーリングにも使用されました。 

私や他のテクノロジアーキテクトは、Caché IOの要件と、Cachéアプリケーションがストレージシステムを使用する方法を顧客とベンダーに説明しなければならないことがよくあります。以下の表は、一般的なCaché IOプロファイルと、トランザクションデータベースアプリケーションの要件を顧客やベンダーに説明するときに役立ちます。 オリジナルの表は、マーク・ボリンスキーが作成しました。 

今後の投稿ではストレージIOについて詳しく説明する予定なので、今後の記事の参考資料として、今回これらの表も公開します。 

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予測可能なディスクIOパフォーマンスを提供し、高可用性機能をサポートし、アプリケーションにストレージの冗長性、スケーラビリティ、および信頼性を提供するには、ストレージアレイなど、ストレージを適切に設定することが不可欠です。 

CachéストレージIOプロファイル 

データを格納するための魔法の剣であるグローバルは、かなり前から存在しています。しかしながら、これを効率的に使いこなせる人や、この素晴らしい道具の全貌を知る人はそう多くありません。 グローバルを本当に効果を発揮できるタスクに使用すると、パフォーマンスの向上やソリューション全体の劇的な単純化といった素晴らしい結果を得ることができます（1、2）。 

グローバルは、SQLテーブルとはまったく異なる特別なデータの格納・処理方法を提供します。 グローバルは1966年にM（UMPS）プログラミング言語で初めて導入され、医療データベースで使用されていました。 また、現在も同じように使用されていますが、金融取引など信頼性と高いパフォーマンスが最優先事項である他のいくつかの業界でも採用されています。 

M（UMPS）は後にCaché ObjectScript（COS）に進化しました。 COSはInterSystemsによってMの上位互換として開発されました。 元の言語は現在も開発者コミュニティに受け入れられており、いくつかの実装で生き残っています。 ウェブ上では、MUMPS Googleグループ、Mumpsユーザーグループ、ISO規格といった複数の活動が見られます。 

CachéまたはEnsembleへの接続にStudio、ODBC、またはターミナルを使用している場合、その接続をどのように保護すれば良いのか疑問に思うかもしれません。 選択肢の一つに、TLS（別名SSL）を接続に追加することが挙げられます。 Cachéクライアントアプリケーション（TELNET、ODBC、Studio）にはすべて、TLSを接続に追加する機能があります。 あとは単純にその構成を行うだけです。 

2015.1以降はこれらのクライアントを簡単に設定できるようになりました。 ここでは、その新しい方法について説明します。 既に古い方法を使用している場合も引き続き機能しますが、新しい方法への切り替えを検討することをお勧めします。 

背景 

これらのクライアントアプリケーションは、サーバーがインストールされていないマシンにインストールできます。 ただし、CACHESYSデータベースやcpfファイルなど、設定を保存する通常の場所へのアクセスに依存することはできません。 その代わり、受け付ける証明書やプロトコルの設定はテキストファイルに保存されます。 このファイルの設定の多くは、管理ポータルのSSL/TLS構成の設定に似ています。 

設定ファイルはどこにありますか？ 

独自のファイルを作成する必要があります。 クライアントインストーラーは設定ファイルを作成しません。 

Mirroring 101 

Cachéミラーリングは、CachéおよびEnsembleベースのアプリケーションに適した信頼性が高く、安価で実装しやすい高可用性および災害復旧ソリューションです。 ミラーリングは幅広い計画停止シナリオや計画外停止シナリオで自動フェイルオーバーを提供するもので、通常はアプリケーションの回復時間を数秒に抑制します。 論理的にデータが複製されるため、単一障害点およびデータ破損の原因となるストレージが排除されます。 ほとんど、またはダウンタイムなしでアップグレードを実行できます。 

ただし、Cachéミラーの展開にはかなり大がかりな計画が必要であり、さまざまな手順が要求されます。 また、他の重要なインフラストラクチャコンポーネントと同様に、運用中のミラーには継続的な監視とメンテナンスが必要とされます。 

この記事はよくある質問のリスト、あるいはミラーリングの理解と評価、ミラーの計画、ミラーの設定、ミラーの管理という簡単な一連のガイドとして利用することができます。 それぞれの回答には、各トピックの詳細なディスカッションへのリンクと各タスクの段階的手順へのリンクが含まれています。 

ミラーを導入する計画を始める準備ができたら、まずはCaché高可用性ガイドの「ミラーリング」の章のミラーリングのアーキテクチャと計画セクションから必ず読み始めるようにしてください。