Exadata Exascale

Exascaleは、Exadataにおけるコンピュートおよびストレージリソースの割り当て方・利用方法を大きく変革します。ストレージ管理をデータベースサーバーからストレージサーバー側に移すことで、Exascaleは疎結合型のアーキテクチャを採用しています。これにより、これまで個別にサイロ化されていたコンピュート、メモリ、ストレージ容量といったリソース管理が、厳格な制約や枠組みに縛られることなく、より柔軟に運用可能となります。

この新しいExadata向けソフトウェア・アーキテクチャは、ExadataのハードウェアベースのRDMAやSmart SQL Offload機能を活用し、クラウドの特徴も取り入れることで、Exadataならではの先端のパフォーマンスとクラウド規模のマルチテナント型リソース・プーリングを同時に実現します。

ExadataおよびExascaleのダイレクトI/Oアーキテクチャにより、従来のオンプレミスやクラウドストレージによく見られる中間ストレージ管理層が不要になります。

Oracle AI Database 26aiは、RDMAによるOLTPやAIおよび分析向けのSmart Scanなど、インテリジェントなデータリクエストをExascaleストレージサーバー群に直接送信し、Exadataの極めて低いマイクロ秒レベルの読み取りレイテンシ、数百万IOPSの読み取り性能、卓越したスキャンスループットを最大限に活用します。

Exascaleは、あらゆる規模のワークロード要件に迅速かつ柔軟に応じられる計算リソースおよびストレージリソースのプールを構築します。

Exascaleのファイル管理およびエクステント管理はExadata System Softwareに組み込まれており、自己管理・自動化されています。Oracle AI Database 26aiと連携することで、Exascaleはデータベースサーバーからデータベースファイルやエクステント管理の負担を解放し、CPUやメモリをデータベース処理により多く割り当てることができます。

Exascale上のデータベース・ファイルは、ストレージ・プール内のすべてのストレージ・サーバーに分散配置されます。これにより、複数の仮想マシン・クラスタにまたがるデータベースが、個別のディスク・グループを割り当てる必要なくExadataシステムを最大限に活用できると同時に、きめ細かいアクセス制御を維持することが可能となります。

Exascaleは、Exadataに独自のRDMA対応ブロックボリューム（Exascale Volumes）を導入しています。仮想マシン（VM）は、データベースサーバーのローカルストレージの代わりにExascale Volumesを使用します。VMボリュームを共有型の高性能ストレージに移行することで、これまでのExadataでは実現できなかった新たなパフォーマンス、拡張性、機能性をもたらします。

Exadata上で稼働するVMは、これまでのように各データベースサーバーに搭載された2台または4台のローカルディスクだけでなく、ストレージサーバーにプールされた数十台から数百台のディスクが持つ総合的なパフォーマンスを活用できるようになります。Exascale導入以前は、データベースサーバー上で稼働可能なVMの数は、ほとんどの場合ローカルディスクの空き容量が制約要因となっていました。このボトルネックを解消したことで、四分の一ラック以上のX10Mまたは新しいExadataにおいて、データベースサーバーあたりのVMクラスタ数を従来の12台から最大50台まで4倍以上に拡張できるようになりました。

Exascaleは、Exadataにおけるデータベーススナップショットやクローンの仕組みを刷新し、新しいリダイレクト・オン・ライト技術によって、従来発生していた「上流依存」を排除します。

Exascaleなら、開発やテストのためにデータベース（またはPDB）のクローンを即座に作成できます。クローンは、フルコピーにもシンクローンにも対応しており、稼働中のデータベースや既存のスナップショットからでも作成可能です。Exascale上のクローンには、従来の読み取り専用テスト・マスターのような上流依存がなく、データブロックの共有やリダイレクト・オン・ライト技術を活用することで、極めて効率的なストレージ利用を実現します。これによりクローンのためのストレージ容量が大幅に削減され、用途にかかわらず、すべてのデータベースおよびクローンがネイティブのExadataパフォーマンスを享受できます。