Vertica　ビックデータプラットフォーム　データウェアハウス　クラウド対応　マルチクラウド

1. ビックデータ分析プラットフォーム
Vertica Analytics Platform
Vertica Analytics Platformは、柔軟にクラウド、オンプレミス、Hadoop、仮想環境に対して、ハイブリッド
で対応し、高速パフォーマンスが求められる分析処理、エクサバイト級のスケーラビリティ、機械学習処理を提
供します。
製品の特長
高速で最も柔軟なビッグデータ分析プ
ラットフォームVerticaは、データ分析やマネ
ジメントの課題に解決策を提案します。
■ 膨大なデータを統合プラットフォームで分析
大規模データを分析し、企業内で増加するデー
タサイロを統合し、組み合わせることができます。
■ クラウドのインフラ費用削減
クラウドベースのデータストレージは低コストですが、
そのデータを分析すると、法外な高額なコンピュー
ティング料金が発生する可能性があります。
Vertica Eonモードは、動的なワークロードを管
理するため、必要に応じてストレージとコンピュー
ティングリソースをスピンアップし、後でスピンダウン
して不要なコストを排除できます。
■ 厳しい技術的なニーズに対応
ユーザーは、高速処理と柔軟なスケーラビリティを求めて
います。Verticaは、サービスレベルアグリーメント
（SLA）とビジネスニーズを満たすためのスケーラビ
リティを提供し、最高のTCOと最短のROIを提供
します。
■ 幅広いツールと連携:
Verticaは、使いやすい標準SQLを提供し、特定ベン
ダーのツールや単一のインフラストラクチャに限定された
ツールだけでなく、すべてのツールで動作することが認定さ
れています。選択した抽出、変換、ロード（ETL）ツール
またはSQLベースの視覚化を使用します。
主要な機能
Vertica Advanced Analytics Platformの中
核は、厳しいビックデータ分析のワークロードを処理
するために特別にスクラッチで設計された列指向リ
レーショナルデータベースです。 Verticaは以下のバ
リューを提供します。
■ 標準SQLや高度な分析関数を使いやすい
SQLで提供
■ 分散アーキテクチャーで、優れた分析パフォーマ
ンスを提供
■ 類似製品と比較し、少ないサーバーやインス
タンスで優れたパフォーマンスを提供
■ 類似製品と比較し、優れた圧縮エンコードで、
ストレージ費用を削減
■ ワークロードが増加した際、簡単にノード追加
できる柔軟性とスケーラビリティ
■ ロードスループットと同時実行性の向上
■ 機械学習アルゴリズム、R言語のサポート、
Python拡張性など、MLプロセスのすべてのス
テップに対応するビルトイン機械学習
■ マップや配列などのComplex Data型、S3上の
Parquetの構造体、HDFS、オープンSQLベー
スの分析、新しいユースケースなど、データを適切
な形式で分析
■ Vertica Eonモードは、ダイナミックなワークロー
ドに対応するため、ストレージとコンピューティン
グを分離しワークロードを最適化
製品カタログ
図1. Verticaのオープンアーキテクチャと充実したエコシステム
ビルトイン関数
Geospatial
EventSeries
Time Series
Real-Time
Statistics
データ可視化
Machine Learning
Text Analytics
Pattern Matching
Regression
LogiAnalytics
Looker
PowerBI
Qlik
Tableau
ユーザー拡張関数
R
Java
C/C++
Python
SQL
セキュリティ連携
LDAP
Kerberos
FIPS
Voltage
データレイク上のデータを分析
Parquet HDFS
Amazon S3 Apache ORC
オンプレミス環境でのデプロイ
Commodity Hardware
Pure Storage
Openstack
MINIO
Hadoop
クラウド環境でのデプロイ
Microsoft Azure
Amazon WebServices
Google CloudPlatform
データロード
DataTransformation―(Spark)
Messaging―(Kafka)
ETL―(Attunity, Informatica)
ODBC
JDBC
OLEDB

2. データシート
Vertica 製品概要
2
■ Vertica Enterpriseモードは、安定したワーク
ロードと定期的なクエリに最適です。
■ クラウド環境では、Google Cloud Platform
（GCP）、Azure、AWS、VMwareクラウドを含
む様々なクラウドでデプロイできます。
■ Vertica Eonモードの共有ストレージして、
Hadoop HDFS、MinIO、Pure Storage
FlashBlade、AWS S3、Google Cloud
Storageなどをサポートします。
プロダクト概要
Verticaは、非常に高速（クエリ実行速度が10〜
50倍高速）、エクサバイト規模（サーバーあたり
10〜30倍多くのデータを保存）、幅広いエコシス
テム統合（ビジネスインテリジェンスツール、ETLツー
ル、ストレージなどを使用）を提供します。
従来のデータウェアハウスやクラウドDWHより、大幅
な低コストで実現します。
爆発的に増加するデータを処理
企業は、CRM、ERPシステムだけでなく、IoTセン
サー、ソーシャルメディアデータ、Webログ、データス
トリーム、ガスと電力グリッド、モバイルネットワークな
ど、多種多様なデータソースを管理する必要があり
ます。データドリブン経営を推進する組織は、この
爆発的なデータの増加を管理し、新しいビジネス
チャンスにつながる可能性のあるパターンとトレンド
を発見し、顧客とのビジネスを創造する必要があり
ます。
Verticaは、これらのニーズに応えます。エクサバイト
規模でデータを処理し、組織が複数のクラウドおよ
びハイブリッド（クラウドとオンプレミス）環境全体で
サイロ化されたデータを統合します。
Verticaは、大量のデータボリュームを管理できる
だけでなく、単一のクラウドベンダーに縛られることも
ありません。選択したツールを使用して、マルチクラウ
ド、オンプレミス、および、Hadoopのデータレイク間
でのベンダーロックイン、クラウドロックインを回避し、
柔軟な自由度の高いデータ分析のインフラストラク
チャを提供します。
大規模データで機械学習を運用
これまで、大容量データを利用した機械学習処理
では、技術的な課題より処理できず、精度の高い
モデルを作成ができないことがデータサイエンスの大
きな課題でした。技術的な制約のため、データをダ
ウンサンプリングし、モデル作成するなど得ることので
きる結果は、限定的なものでした。
また、機械学習の一連のプロセスを様々ツールやプ
ラットフォームを組み合わが必要になり、分断された
プロセスが本番運用のボトルネックとなっていました。
多くの機械学習の取り組みは、まったく生産に向か
わず、ラストマイルが大きな課題となり、期待した成
果を得ることができない状況でした。
Verticaを利用することで、機械学習プロジェクトを
シングルプラットフォームで実行し、最終的な予測分
析も運用できるようになりました。そのデータが何を
伝えているかを迅速に理解し、スピーディーな意思
決定や予測分析を加速します。Verticaのビルトイ
ン機械学習は、大規模な並列処理と使い慣れた
SQLで予測分析プロセス全体をサポートし、データ
サイエンティストは、使い慣れたツールとコンピュータ
言語を使用してモデルを構築できます。ビッグデータ
の力を活用して加速し、制限や妥協のないビジネス
成果を提供します。
ビックデータ分析に必要なテクノロジー
Verticaは、ビッグデータ分析の課題に取り組むため
にゼロからスクラッチで開発されました。超並列処理
は、業界で最も要求の厳しい分析のユースケースに
対応します。
Verticaは、優れたエンコードでデータを圧縮し、非
常に高速な処理パフォーマンスを実現します。クエ
リの処理時間を数時間から数分、または数分から
数秒に短縮します。従来の行志向データベースで
は実現できないパフォーマンスをVerticaは提供し
ます。
Verticaには、グラフ分析、トライアングルカウント、
モンテカルロシミュレーション、地理空間分析といっ
た高度な分析関数が、ビルトインされています。厳
しい分析要件にも、Verticaで管理するホットデー
タに適用し、高速処理を実現します。
また、Verticaは多くの選択肢があります。データストア
や分析対象のストレージとして、HDFS、S3 Object
Storageなどをサポートします。Verticaは、多くのデータ
ウェアハウスのデータを分析できる唯一の高度な分析プ
ラットフォームであり、異種データセットを統合し、分析す
る機能も含まれます。
Verticaは、ニーズに合わせた柔軟なデプロイを提供し、
類似製品の中で最も幅広い選択肢を提供します。例
えば、計算ノードとストレージを分離するアーキテク
チャーであるVertica Eonモードは、動的ワークロードを
迅速にプロビジョンし、パフォーマンス要件が厳しいニーズ
にも対応します。 従来アーキテクチャーであるVertica
Enterpriseモードは、ストレージは各サーバーに配置し、
予測可能なワークロードを想定し、分散アーキテク
チャーで様々な厳しい要件に対応します。
サイロ化し、散らばったデータを統合
Verticaは、企業内に分散したビジネスドリブン経
営に必要なデータを簡単に統合し、少ない工数で
ビジネスバリューへ変換します。
図2. Vertica ビルトイン機械学習の一連処理
•インデータベース
スコアリング
•スピード
•スケール
•セキュリティ
•外れ値検知
•正規化
•インバランス処理
•サンプリング
•欠損値補完
•and more ...
•サポートベクターマ
シーン
•ランダムフォレスト
•ロジスティック回帰
•線形回帰
•リッジ回帰
• ナイーブべーズ
•クロスバリデーション
•and more
...
•統計サマリ
•タイムシリーズ関数
•Sessionize関数
•パターンマッチング
•ウインドウ関数
•データ型ハンドリング
•日付処理
•and more...
•モデルレベル統計
•ROCテーブル
•エラーレート
•リフトテーブル
•混合行列
•R-スクウェア
•MSE
実装データ準備
SQL SQL SQL SQL
モデリングデータ分析 &
データ理解
ビジネス理解 評価
•機械学習の高速化
•標準SQL(ANSI準拠）
•スケーラビリティ
•分散アーキテクチャ
•柔軟なデプロイ
•代数処理

3. 3www.vertica.com
Hadoop HDFS、クラウドオブジェクトストレージな
どのデータレイク上のデータをParquet・ORC列型
フォーマット、JSON、または、ROS（Verticaのネ
イティブフォーマット）のすべてのデータを結合し、統
合分析プラットフォームを提供します。
パブリッククラウドは、データセンターのメンテナンス工
数を削減し、コンピューティングとストレージを分離し、
オンデマンドでプロビジョニングするというアーキテク
チャ上の利点を提供しました。しかし、クラウドベン
ダーからの高額な利用料を削減することが課題であ
るユーザーが多いのも現実です。
Vertica Eonモードは、ビックデータ分析に関係す
るクラウド利用料の削減に貢献します。分析に必要
なデータは、計算ノードのキャッシュに移動し、スト
レージコストを抑えて、高速処理を提供します。また、
一時的に必要な高負荷のタスクに合わせて動的に
計算ノードを追加し、増強することも可能です。作
業が完了したら、必要に応じて、クラスターのサイズ
を削減し、クラウドコストの削減に貢献します。
組み込み機械学習により、データ
サイエンスプロジェクトを本番環境
に導入
Verticaのビルトイン機械学習を利用し、高度な分
析で生産性を高めることができます。経験豊富な
データサイエンスチームは、PMML（予測モデルマーク
アップ言語）形式を介して、他のプラットフォームや言
語（TensorFlow、Spark、Python、SPSSなど）
で構築およびトレーニングされたモデルをインポートで
きます。 PMMLモデルエクスポートを使用すると、
Verticaで作成されたモデルをエクスポートして、IoT
ユースケースのエッジノードなど、他のシステムでスコア
リングすることもできます。データサイエンスチームとデー
タエンジニアリングチームは、選択したツールを使用し
てデータを大規模に活用しながら、同じプラットフォー
ムで機械学習を運用可能にすることができます。
Verticaはより多くのビルトイン析機能を提供してい
ます
■ エンドツーエンドの機械学習—データ準備か
らデプロイまで。個別パッケージをインストール
する必要なくオールインワンで利用できます。
■ データ準備に必要な様々な便利な関数を提供
します。正規化、異常値の検出、サンプリング、
不均衡なデータ処理、欠損値補完など。
■ 大規模なデータセットで高度な機械学習モデル
を作成、トレーニング、テストします。
■ ROCテーブルや混同行列を含むモデルレベル
の統計を評価する機能を提供します。
■ モデル管理とバージョン管理機能を使用して、
チームワークとPDCAサイクルを加速します。
■ 超並列処理（MPP）アーキテクチャを使用する
と、ペタバイト規模のモデルを非常に高速かつ高
性能に構築および展開できます。
■ シンプルな機械学習のSQL関数で、幅広い
ユーザーに予測分析を提供します。
■ 使い慣れたプログラミング言語のサポートにより、
C ++、Java、Python、またはRでユーザー
定義拡張機能（UDx）を開発できます。
■ ビルトイン機械学習アルゴリズムは、分類、
クラスタリング、および予測アプリケーションを
サポートします。これらには、線形回帰、ロ
ジスティックス回帰、k平均、ナイーブベイズ、
サポートベクターマシン、ランダムフォレストな
どが含まれます。
■ 機械学習機能は、データの準備、評価、予測、
モデリング（教師あり、および、教師なし学
習）の一連処理の機能が含まれています。
幅広いETL、BI、および視覚化
ツール、分析アプリとの接続
Verticaのすべてのリリースは、ビジュアリゼーションツー
ルとETLツールに関して検証され、テストされています。
一般的なSQLと、Java Database Connectivity
(JDBC)/Open Database Connectivity
(ODBC) がサポートされます。これにより、ユーザーは、
これらのテクノロジーに関する何年分もの投資とトレー
ニングを節約できます。一般的なすべてのSQLプログ
ラミングツールや言語がシームレスに動作するからです。
TableauやMicroStrategyなどの最先端のBIおよ
びビジュアリゼーションツールや、Informatica、
Talend、Pentahoなどの一般的なETLツールが緊
密に統合されています。
セキュアなデータの保護
Verticaは、エンドツーエンドのセキュリティを提供
し、LDAP、Kerberos、TLS、FIPS 140-2、
AWS IAM、Apache Sentryなどの業界標準
のプロトコルとパートナーソリューションをサポートし
ています。 Verticaは階層型セキュリティモデルを
使用し、複数のセキュリティ認証承認メカニズムを
提供します。
■ TLS を使用して、クライアント マシンと
サーバー間のセキュリティで保護された接
続を確立します。
■ SHA、LDAP、Kerberos、および SSL
証明書で保存されているパスワードに
よって制御される認証とアクセス。
■ ANSI 標準のロール ベースのアクセス制
御 (ロールに割り当てられた特権) に基
づいて構築されたセキュリティ モデル。
図3. データセントリックで強固なセキュリティ運用をVoltage
連携で実現
データセントリックで
強固なデータ保護
SecureDataは、ハイブリッドIT
システム全体のクラウドでセキュリ
ティを提供します。 NiFi統合によ
り、エッジでのIoT保護が可能。
大容量データの保護
SecureDataは、ノード、データ
ボリューム、データタイプの拡大に
合わせてデータ保護しながら、高
速処理を実現します。
データの有用性を
損なわないで分析
Voltage Hyper FPE(データフォー
マット保持暗号化)によって保護された
データは、分析的洞察とビジネスプロ
セスのサポートのためのユーザビリティを
維持します。
第三者とデータ分析の
コラボレーションを促進
SecureDataの細かいポリシー制
御により、多くのユーザーが保護さ
れたデータにアクセスでき、必要に
応じて、権限を持つ少数のユー
ザーだけが機密データを復号化で
きます。

4. ■ アクセスポリシーにより、列マスキングを含む行お
よび列データへのきめ細かいアクセス制御が提供
します。
■ ロギングメカニズムは、分析と永続性のために他
のセキュリティ・ドメインにネイティブにエクスポート
された操作監査証跡を保証します。
■ TLS証明書管理の簡素化されたプロセス、
LDAPリンクを使用したユーザー認証と権限管理、
vertica-pythonのKerberosと新しい権限シ
ステムテーブル。
■ 業界リーダーVoltage SecureData統合によ
るデータ暗号・匿名化（フォーマット保持暗号
化）のサポート。
Voltage フォーマット保持暗号化テクノロジーとの
連携により、エンドツーエンドのデータセントリックの
データ保護を実現します。データ分析、コピー、およ
び保管時のすべてのフェーズで、強固なデータ保護
をします。Voltage SecureDataは、Verticaの
階層化セキュリティモデルにデータ中心のレイヤーを
追加します。これにより、CCPAやGDPRなどの新し
いデータプライバシー規制への準拠が容易になりま
す。Voltageの匿名・暗号化は、データの長さと文
字セットを保持しながら機密データを保護することに
より、情報漏洩のリスクを軽減します。この暗号化
は、納税者番号、名前、住所、GPSの場所、IPア
ドレス、生年月日、給与などの構造化されたデータ
を保護するために使用されます。保護されたデータ
の復号化は、必要に応じてLDAP認証と承認を要
求するなど、ポリシーによって制御されます。
Voltageは、Vertica内のデータセット全体でデータ
整合性を維持しながら利用できます。Votalgeを
使用することで、安全なアクセスと分析をVertica
上で安全にシンプルな構成で運用できます。
2つのアーキテクチャーを展開
ワークロードが予測可能であり、スケジュールされた
レポートや分析に使用されているか、季節的なワー
クロードの需要に対応する必要がであるか、データ
サイエンスチームなどの様々な多角的な利用がある
かで、Verticaの２つのアーキテクチャーから適切な
ものを選択できます。 同一ライセンスで、Vertica
Eonモード、及び、Enterpriseモードを柔軟に切り
替え可能です。
Verticaデータベースデザイナー
完全自動化への移行
Vertica Database Designerは、ユーザーフレン
ドリーなユーザーインターフェースを提供し、シンプルな
操作で、クエリ処理を高速化するために自動的にプ
ロジェクションのデータを最適化します。論理スキーマ、
ロードしたデータ、およびオプションで実際に利用する
クエリをベースに自動チューニングを実施します。
Vertica Database Designerは、自動または手
動で展開できる物理スキーマ設計（プロジェクション
の）を作成し、特別なデータベースの知識がなくても、
最高のパフォーマンスを誰にでも提供します。
Vertica Community Edition
を無料でお試しください
ビッグデータ関連のテクノロジーは、常に進化していま
す。データ分析の中核を担うデータウェアハウスは、分
析プロジェクトを成功させるために非常に重要なコンポ
ーネントとなります。最適なテクノロジーを選定し、
データドリブン経営の根幹を支える分析プラット
フォームを選定ください。。是非、無料のVerticaで
製品コンセプトを体験ください。
評価版ダウンロードサイト:
www.vertica.com/try
詳細ウェブサイト:
www.vertica.com
無料トレーニングと認定コースを検索：
https://academy.vertica.com
660-000019-001 | V | 08/20 | © 2020 Micro Focus. All rights reserved. Micro FocusおよびMicro Focusロゴは、英国、米国、およびその他の国に
おけるMicro Focusまたはその子会社または関連会社の商標または登録商標です。その他の商標については、それぞれの所有者が権利を有しています。
Verticaウェブサイト:
www.vertica.com
Vertica Enterpriseモードは、緊密に結合されたストレージを備えたコ
モディティサーバー、もしくは、インスタンス上で実行され、一貫したコン
ピューティング容量に対して最高のパフォーマンスを提供します。
Vertica Eonモードは、計算ノードとストレージを分離するアーキテクチャ
を備えており、パフォーマンス要件に応じて、コストを抑えて、簡単な操作
で柔軟にスケールアウトすることが可能です。計算ノードを用途ごとにグ
ルーピングすることで、リソースを完全分離しノイジーネイバー問題も解決
できます。
計算ノード
ローカルディスク
計算ノード 計算ノード 計算ノード 計算ノード 計算ノード
キャッシュ キャッシュ キャッシュ
共有ストレージ
（オブジェクトストレージ）
Vertica
ネイティブフォーマット
キャッシュ
計算ノード 計算ノード 計算ノード 計算ノード
キャッシュ
Vertica EonモードVertica Enterpriseモード
ローカルディスク
ローカルディスク ローカルディスク ローカルディスク ローカルディスク