「パブリッククラウドvsプライベートクラウドの終わり」の始まり
遅めですが明けましておめでとうございます。そんな感じで。
基本的に社内向け。あとは特定のお客さん向け。
自分の意見を詳記しとく。あとこれは日本の話で、海外の状況は知りません。
■「パブリック」クラウド
ここでは、大規模メガクラウドを指す。よって、AWS・Azureあたりを考えている。国内クラウドとは明確に規模・技術力で差がついており、はっきり分けるべきと思っているので、ここではAWS・Azureとしている。多分SalesforceとかIBMのやつも入るとは思う。Googleのクラウドについては技術はぶっちぎりだけど、一般民間人には意図していること天才すぎて理解できる気がしないので範囲外とする。
基本的に「所有より利用を」コンセプトにし、使いやすさと低コストを全面に打ち出し、トレードオフとして共有故の仕組み/運用の「ある種の不透明性」を要求する仕組み。なお、不透明性ってのは、これは提供者の企業風土の問題もあるが、大規模分散システムの共有化の孕む技術的な課題が本質としてある。なのでトレードオフになる。*1
■前提として
基本的に、自分個人は「クラウド推進派」だ。まぁ可能であればクラウドは利用したほうがよいというスタンスは5年以上変わっていない。
今後の日本では若年層が減少する。結果、トータルで一人あたりのアウトプットは低減する。これをカバーするためには、ITについては運用だとかの守りの部分にはマンパワーを割かずに、より前向きの試行錯誤に人を入れるべきで、そのためにクラウドを利用すべきだというスタンスは変わっていない。
ただし、西鉄ストアさんの基幹をAWSに上げてもう5年以上経過している。そういう意味では5年の歳月で、いままで明確でなかった部分がいろいろクリアになってきた。サポートの話とか監査の話は、そのうちの一つに過ぎない。システムの「在り方それ自体」が以前よりも際立って来たというのが実感として大きい。
単純なロジックとしてクラウドを使いなさいよ、という基本線はあるが、それほど話は単純ではない。結果として、クラウドそのものが変貌してきていることも大きい。
■「パブリック」・クラウドの位置づけ
まず、逆説的だが、妥協的な実際のユースケースから、その中での「パブリック」クラウドの位置づけが明確に掘り下げられつつあると思う。
現状の特にエンプラでのクラウドの使い方は、やはり「Webの置き場」「モバイルへの発信元」「不特定多数との応答の手段の確保」等が主流であり、バックエンドまで含めてクラウドに置くというのは少数派にとどまる。また、バックエンドという意味ではなく、「計算資源の利用で」っていうことでのクラウドの使い方ってのはあるけど、日本市場では「大量データを大量の計算資源を使って分析し、かつそれを利用して直接的に収益を上げる」ということでは成功例はきわめて少ないのでその意味でのユースケースは“まだ”メジャーではない。残念ながら。
すなわち、エンプラマーケットで見たときに「パブリック」クラウドは「インターネット」に対する橋頭保として利用されつつある。ただし、これはある意味、エンプラにおける「インターネット」に対する力点の置き方の結果という、一種の皮相的な、あるいは混迷の結果でもあるとも思っている。
要するに、意図せざる結果として、エンプラでは「パブリック」クラウドは、物理的なNWの位置づけとして「インターネット」に近づきつつあるように見える。閉域網から見た「フロント」であり、その外側をつなぐものとして、という意味で。逆に言うとそれ以上の意味は見いだしにくい。
■クラウド/オンプレの線引きルールの無効化
現実的な有り様から“クラウド”の位置づけが変わりつつあるように感じる。クラウド・オンプレのあり方については、まじめに再検討した方がよい。
クラウドとオンプレミスのそもそも位置づけは「利用による共有」と「所有」という位置づけだったと思うが、よりクラウドが現実的に使われるようになった現在ではこの視点での境界は曖昧だと思う。
どこまでが利用で、どこまでが所有か、という線引きは、多層的なリスク管理の位置づけのなかで間主観的に決められているに過ぎない。これは元来IT資産全般に言える話でもあるが、特にクラウドがその論点の精鋭化を進めていると思う。
・所有の考え方の再整理
基本的に所有という考え方については、その背後には必ず所有による「リスク」が存在する。資産が毀損したりするリスクから始まり、管理維持する責務、資産投資として認識しリターンを獲得する義務、等々のその資産がもたらす幅の広い、一義的には記述しえない義務や権利が存在する。もちろん、投資コストリスクは存在するが、それは一要素でしかない。
IT資産の管理は、そもそも経営資源の管理としては頭の痛い問題であり、できれば所有したくない、という考え方は常にあり、その一方でうまくコントロールすればレバレッジを効かせることができる資産という見方も常にある。ただ一般的には不透明なブラックボックスである、というのはほぼ共通認識であり、さらに昨今のバズワード的ソリューションの伸長は、その傾向に拍車をかけている。
結果として、このブラックボックス化は、IT資産の所有を考えた時に、客観性の欠如に繋がり易いと同時に、IT担当者やベンダーの主観的な取り扱いを超えて、その存在は極めて間主観的なものになっている。要するに、各ステークホルダー間での議論や考え方を通じて、その意味がはじめて浮き彫りになることが多い。
例えば、CEO/CTO CFO/CTO CTO/現場 現場/ベンダー等々、それぞれの場とコンテクストで定義づけすなわち取り扱いが異なる。これは現実によくある話だし、SIの現場では「政治ネタ」と揶揄されるぐらい、場合によっては局所的には矛盾するロジックが普通に転がっている。
・クラウド利用の見通しへの甘さ
所有から利用へ、すなわちオンプレからクラウドへの移行インセンティブは、これらの資産を持つことのリスクの低減だったはずだ。資産管理のコストを含むリスクを減らし、身軽になること。これが狙いだった。この考え方は現在も有効だし、間違っているとは思えない。
しかし、現実にはリスクは低減してない。
そもそも、IT資産の位置付けに対するリスクの複雑さを軽く見すぎたのと、多少の不透明さは許容できるだろうという全般的な甘さ、クラウドの実装が本質的に持つ分散処理の複雑さ、これに加えてメガクラウドの各企業の非公開性の企業風土が相まって、全体的にリスクは減っていない。確かに運用負荷の低減という意味ではメリットはあるが、それ以上にブラックボックス化による結果としての多層性・間主観性の不必要な増大が激しく、結果、意思決定のスピードに影響している。この辺りは、自分も正直見通しが甘かったなと反省している。
こういったオーバーヘッドはできれば排除したいのが実態だ。勿論、いろいろ面倒なので、「使えればいいだけなんだから、トップダウンの鶴の一声決定で進めれば良い」という意見もあると思うが、まぁ乱暴な意見にしか聞こえない。
・透明性というクライテリア
IT資産のあり方として、仮にオンプレミス・クラウドという選択肢を検討するのであれば、可能な限りリスクコントロールが容易な選択をすべきであるし、そうせざるを得ない。前述のように、リスクの増大はステークホルダー間でのストレスを増やす結果になり、さらに組織全体の意思決定のスピードを遅らせる。これはITを簡素化しろという意味ではない。いわんや、シンプルなコンプライアンス云々の課題でもない。
IT全般について言えることだが、今後は一方的にブラックボックス化が進む。ITに関わる人間の今後のミッションのひとつは、一種のリバイアサン化するブラックボックスの透明化という、「かなり旗色の悪いゲームへの強制参加」だ。ビックデータだ、IoTだ、AIだ、クラウドだ、なんだかんだは全部そんな感じだ。要は「要するになんか取り組まないとまずいのはわかるけど、なんかあったら中身がわかるようにしとけよな」って話だ。それは無理ゲーだろ、というのは普通の感覚。仮にそんなことやったらコストが増大してメリットが取れないよ、・・・ということは、“そもそもコストの見積もりが甘かった”ということの裏返しなんだけどね。便利だけど不透明ってのは、実は「便利」じゃないんだよね。多少不便だけど「正確に内容がわかる」方が実はトータルで見ると「便利」だったりする。
すなわち、クラウド・オンプレは所有・利用で区分ではなく、リスク管理の容易性・端的に言えば透明性のクライテリアでの判断になる。その意味では、「パブリック」クラウドの所有から利用という掛け声の隠された前提の「安さと引き換えの不透明さ」は極めてそぐわない。
■ではオンプレなのか？
ということで、透明性という意味ではオンプレミスの資産の方が手元にあるということで透明性が高い。ので、全部オンプレで良いか、というとそういう話でもない。
・調達コストの増大
もはやPC/タブレット等の端末系の販売は完全に頭打ちで、半導体メーカの大きなマーケットはDCに軸足を移しつつある。結果として、企業が個別にサーバをオンプレミス的に取得するコストはDCレベルでの一括取得のコストに対して一方的に上がりつつある。現状ですでに3倍はあり、今年はおそらく5倍を超える。ここまで調達コストが変わってくると、おいそれと「んじゃオンプレで」という判断もしづらい。DCだと普通に4桁オーダーでの発注はあるので、数台くださいの発注ではそれはコストは全然変わる。
なので、単純なオンプレ回帰か、というとそういうわけにもいかない。
今後は、リスク管理の意味で、クラウド的な調達メリットと、オンプレ的な透明性の確保容易性の、それぞれの要望を併せ持った形態が主軸になると思う。これはユーザ・サービサーの両者の模索の中から生まれてくると思う。
■透明性の確保としてのオンプレ的なあり方の例
透明性という点では、Dedicatedという考え方は一つの例にはなると思う。すなわち占有（専有）だとか、専用だとかいう形で、ユーザに情報・コントロールを可能な限り渡すスタイル。ベアメタルもその一つだろう。限りなく一種のターンキーに近い契約スタイルもこれに入ると思う。所有ほど強いコミットではなく、しかし利用というほどの弱いコミットでもない。占有という形も、そもそも専用サーバにクラウド的な機能を割り当て実現するのか、それともクラウド的なクラスターの一部の専用物理サーバを割り当てるのか、あるいはその両方か。手段は様々だろう。これは、クラウド的な調達メリットと、オンプレ的な透明性の確保の一つの妥協点にはなる。大規模なものだと（多分）VMWare Cloud。外に出ているスライドとかよく見ればわかるけど、あれは「AWS」ではない。AWSの調達能力を活かしたVMWare向けのdedicated cloudにしか見えない。
こういった形態の「サービス」が主流になると思う。このあたりだと所有とか利用という区分はあまり有効でないのは自明だろう。むしろ、「専有って、んじゃーどこまでコントロールできるのか？」のクライテリアの話である。*2
日本のクラウドベンダーは同じようなサービスが展開可能には見える。さくらさんなら、専用サーバとクラウドの混合的なものだし、同じようなサービスはIIJさんでもNTTComでも提供可能だろう。各社ある意味レガシーサービスとして行なっていたところでもあるので、クラウド的な技術を使いつつ、オンプレミス的なサービスを行うというのは、うまく融合できれば面白いとは思う。まぁこの辺は真面目に技術力の話なんで、おいそれとはできないと思うが、ターゲットを絞ればできる可能性はある。*3
要するにあの手この手で、どこもやっていることではある。整理することで時代の要請に合わせたサービスが提供できる可能性がある、ということだ。模索は間違いなく始まりつつある。
■結論的には
ベンダーもユーザも、もう一度「クラウド的」なものを、バスワードやマスコミや一部のベンダーの過剰な露出といったメディア的なものとは別に再評価するべき時期だ。その軸はかなり多層的・間主観的なもので構成されるので、単純ではない。丁寧に整理・腑分けして「あり方」として再認識する必要がある、と思う。
ま、NT的にどうだという意味では、可能な限り透明性を確保しましょうというオチにしかならないけど、単純にメガクラウドは「使いやすいから」ってのはハマりますよってことで、自戒しといてねってこと。クラウドについては、そんな簡単な話じゃねーな、ってのは、ほぼ社内での共通認識だとは思いますが、自分の考えは以上でございます。
以上、ちゃんとした人なら「何を今更」だとは思うが、せっかくなんで書いといた。
*1:トレードオフにならないような大規模分散システムは現人類では開発できていない。
*2:メガクラウドでもDedicatedあるよっていうそういう簡単な話ではなく、それではどこまでメガクラウドのDedicatedはコントローラブルなのか、中身がわかるのか？って話がポイントになる。
*3:念のために言っておくと・・・SI屋さん的には“それやってるもんね”という意見もあるだろう。日本のSI屋がユーザをパブリッククラウドに逃がさないために、苦肉の策で展開している手法。すなわちメーカリスクでサーバを顧客のために準備するが、ユーザはあくまで利用ベースの従量課金を払えばよい、というパターンだ。DCにどんどんサーバを置いて、利用ベースでユーザに提供する。確かにコストスキームだけは同じだけど、ミドルレイヤーについてはまったくお話にならないので、別物でしょう。
Asakusaとメニーコア
アドベントカレンダーのエントリーなんで、軽めに。
AsakusaはもともとHadoopでバッチ処理を開発・実行するためのフレームワークだ。これは別に今でもかわっていない。ただし、実行基盤は増えているし、推奨基盤も変わりつつある。現在のところの推奨基盤はバッチあたりで利用するデータ処理の規模が単ノードで完了するような場合はM3BPで、そうでない場合すなわち複数ノードにまたがるような場合は、Sparkを推奨している。これは僕らが経験した「すべてのワークロード」でSpark/M3BPがHadoopの特にMapreduceでの実行結果を凌駕しているためだ。AsakusaDSLはどのプラットフォームでも完全互換なので、コンパイルし直すだけでそのまま動く。MapreduceからSparkの移行は非常に簡単だ。ということで可能ならSpark/M3BPの方が速いので、そっち方がいいのではないでしょうか、とそんな感じだ。
現状の実際の案件のワークロードは、徐々にM3BPに近づきつつある。これはノード出力の向上による、すなわちメニーコア化の進展とメモリーの大容量化によるところが大きい。この出力の向上はさらに進んで、おそらく来年はノードあたりのスレッド数は100を越え、メモリーも1Tあたりが標準になってくるだろう。
Asakusaだとやはり業務系の処理が多いので、一バッチあたりのデータサイズが1Tを越えるということはほとんどなく、実際の実行は1サーバで間に合ってしまう。ノード間通信もなく、M3BPがメニーコアを使い切り、かつ不要なdiskへの書き出しを行わないので、（逆にいうとOOMだと潔く落ちる）パフォーマンスは非常に出る。8~16コアで64Gメモリーとかそんなスペックのマシーンで8~10時間かかっているバッチが、44コアw/ 512Gとかそんなマシーンで普通に2分で終了とか、そんな感じになる。
これはそもそもバッチの作り方の問題というよりも、現行のRDBMSのアーキテクチャでバッチ処理を行った場合、8~16コアですらすべてをきれいに使い切ることが困難であり、対して、M3BPは現状の物理スペックを分散処理できれいに使い切るので、単純に比例したコア数以上の結果がでることによると思う。コア数が増えてくればこの差はもっと開く気がする。
この状況と今後のハードスペックを見れば、まぁM3BPのようなメニーコアへの移行は魅力的だ。特にAsakusaだと移行といってもリコンパイルだけなので、それほど負荷もない。
さて、それでは今後のメニーコア環境を具体的にどうみていくか？ということだけど、Asakusa的には、これはもう積極的にやっていくという方向になると思う。とにかく処理が速いということとハードの開発がそっちに進んでいるということはやはり大きい。ことバッチに関しては速さは正義で、時間単位でかかっていた処理が、分とか秒とかのオーダーになる段階で、通常のバッチ処理とは違ってきて、なにかと使い勝手が上がる。
で、そういうレンジになると、そもそもデータをどうするって話には当然なる。
■データ層の問題
なので、メニーコア化という話と永続化層をどうするか？ってのは実は今後を見たときに大きい。
確かに現状では単ノードで処理になっているが、処理がembarrassing parallelにできることは多い。この場合、データのpartitioningが行えるのであれば、普通に複数ノードをたてて、片っ端からjobを突っ込むというのはありだと思うし、その辺りは目標にして動きつつある。5-10台程度のメニーコアマシーンでクラスター組んで、さぁデータをどうするという話だ。
・HDFSなのか？
まぁ普通にHDFSという選択肢はある。現状のHadoopの主たる機能コンポネントは、HDFS（またはそのAPI）だと個人的に思っている。YARN云々とか、まぁいろいろあるとは思うが、そもそもHadoopがHDFSとMapreduceのペアリングで支えられていたフレームワークであった過去を考えれば、各distributionもなんか普通にSpark押しになっている現状では、Hadoop本体自体としては片肺状態で、HDFSがほぼレガシー化しつつあるように見える。これは他に代替がない、ということでしかない。要するに分散fsとしては枯れてるから、それ使えばいいでしょって話だ。実際、5-10台程度でもHDFS、ウチのケースだとMapRfsがファーストチョイスにはなっているが、を利用するというスタンスは普通だ。まぁ、これでいいのではないかというスタンス。
ただし、このままメニーコアにすすんで行くと、そもそも大きなノード数はいらないし、HDFS自体も本当にいるのか？ということになる。実際に単ノードで終わるケースであれば、まったく不要だ。
・RDBMSの時代なのか？
単ノード＋α的な話であれば、まぁ普通にRDBMSでしょう、という話はある。問い合わせアドホッククエリーはRDBMSで処理して、バッチ的にデータを作るところではAsakusaという感じの組み合わせになる。まぁそんなにでたらめな感じもしない。そもそもjoinに必要なデータは業務的にはRDBMSに格納されているのが普通なので、合理的ではある。
ただし、メニーコア＋大量メモリーへの対応という意味では、現状のRDBMSは根本的なアーキテクチャで齟齬があり、パフォーマンスが十分に引き出せない。今後を見るのであれば、相当のアーキテクチャの変更が必要であり、その意味では大量の人員や資金を投入できるOracleといった商用RDBMSが、まぁ本命として妥当な感じがしている。OSS系は、外から見ていると機能追加についてはレイムダック状態であることに加えて、アーキテクチャ変更への投入資源が確保することが厳しい気がする。
・第3の選択肢
今後を見るのであれば、分散OLTPが最有力候補だと思っている。言ってみれば、メニーコア・大量メモリーNativeなので、そりゃそうだろう。新しい酒は新しい革袋に。ただし、現在そんなものがどこにあるのか？といえば、現状ではR&Dの内部でしかない。もっとも、どこも必死で実装中で、TPC-Cレベルでは十分パフォーマンスは出ており、場合によってはフライング気味でリリースしてるところもある。要は、開発は進んでいるが、なかなか商用で普通にというレベルではもう少し時間がかかる、という感じだろう。
要するに「明快なベストがない」というのが現状。Asakusa的には、まぁ仕方がないので、ユースケースに応じて採用していく、という考え方しか現状では取り得ない。分散OLTPがそもそもまだできていない状態では、HDFSかRDBMSの二択にはなる。どちらにもしてもAsakusa的な準備はある程度できているので、まぁ無難にということになるけど、まぁ過渡期だよね、というのが本音。会社云々はともかく、自分個人の将来の方向性という意味では、この辺りを見ているということで、来年色々動いていきましょう、という感じですね。
「ソフトウェアの時代」について
まぁなんか適当に思うことを。
■ハードの限界の露呈
ムーアの法則の限界はITのあり方を根本から変えると思う。この四半世紀、ITの現場レベルでは「困ったらハード増強」が一つの基本政策であったことは間違いない。ハードウェアの進歩は結果として、IT全体のパフォーマンスを上げ、結果として社会における有用性を増した。その一方でハードウェアの高進はソフトウェアの進化を止めていた側面は確かにある。
ソフトウェアのレイヤー、とくにミドルレイヤー〜アプリケーションのレイヤーでは、通信にしろ、分散処理にしろ、DBにしろ、OSにしろ、「業界全体としてトコトンできるレベルまでやったのか？」という意味では、実際はやっていないと思う。もちろん、各セグメントではそれなりに追求はしたけど、ドカドカ、金突っ込んで全部ひっくり返すというまでには至っていない。これはIT全体に言えることだけど、ソフトウェアにコストをかけるよりもハードを向上させたほうが費用対効果が文字通り単純に高かったことにつきる。特にエンタープライズとか、業務系とか言われるセグメントでは顕著だ。
現状のソフトウェアは実は、かなり昔からのハードウェアの制約故の制限をそのまま引きずっている面がある。これはこれでメリットはあって、ハードそれ自体の性能があがれば、前提を変えずにパフォーマンスを上げることで急場はしのげる。ただ、結果として「ま、これでいいか」的な話で放置されがちになり、実際放置されてきた。アプリケーションについては、わりと見えやすいのでSIの現場でも割とわかりやすいが、実はミドルレイヤーも同じ事情は抱えている。
今までのソフトウェアの前提というか制約は、「少数の非常に高い高性能のCPUと貴重なメモリー」である。ムーアの法則はこの伸長にストップをかけつつある。少なくともCPU（一コア）の出力は上らない。他方、メモリーの高集約化はどんどん進み、貴重なメモリーは容量的にはそれほど貴重ではない。こんな感じで前提が変わりつつある。
現在、ソフトウェアは前提を変えて「作り直す」ことで、桁違いの性能を出すことが実はできる。その意味では、あまねくITがいきわたったIT依存度の高い（と思われている）現状が「ソフトウェアの時代」ではなく、今からこそが「ソフトウェアの時代」が来る、というか来る可能性がある、というか来ないと先がまったくない。（苦笑
■前提を変えて作り直す？
現状のソフトウェアの前提、すなわち「少数の非常に高い高性能のCPUと貴重なメモリー」の前提、を言ってみれば「覆す」ことは、ミドル以上のほぼすべてのソフトウェアレイヤーにまたがって可能だ。
「コア数は一気に桁違いに増える、メモリーそれほど貴重ではない」という前提変更は、簡単に言えば「限られたリソースを使い切る」ことが目標ではなく「少々パワーロスは問題でない、むしろ有り余ったリソースにどういうビジョンを実現するか」という風に考えることが必要になる。考え方が180度違う。
たとえば、発想変えずに、現状のアプリケーションレイヤーの考え方から無理矢理やるとすれば、現行のままでマルチスレッド化を強烈に推し進めて、disk的な扱いの領域をそのままメモリーに移行するのが関の山だ。動くには動くがパフォーマンスは、想定よりもかなりイマイチな上に、障害発生時には「なんかこれ無理がないか？」ということになる。実際に経験をしている人も多いと思う。漠然とそもそもなんか根本的に間違ってないか？という感覚が普通だ。
要するに、現行のまま単純に使うリソースをどかどか増やすということでは、いろんなところにボトルネックが出てむしろ効率は落ちるので、ビジョンはもちろんのこと、使い方そのものも見直すことが必要になる。
SIオンリーの現場的にはあまりピンと来ないかもしれないけど、実体験的に分散ミドルやメニーコア対応のミドル・アプリから見たときの今の、ソフトウェアの基本的なあり方は、「根本的に合ってないよな〜」の一言につきる。OS・DB・VM・各種フレームワーク・分散制御・・すべてにおいて「そもそも前提がズレまくっている」という印象だ。小手先のパラメーターチューニングでどうにか動かすというのが現在で、いろいろメトリクスとったり、アーキテクチャを見たりすると、もう「そもそも論」になっている。特にプロダクトベースでいろいろやってると顕著に感じる。まぁとにかくコア数が増えても使い切れないし、メモリーも使い方がいろいろ効率が悪い。
仮にこれら全てに手をつけた場合、そのコストはきわめて膨大になる。人・モノ・金のすべての面でリソースが必要になるほどに。まぁ、それが故にどちらかというとソフトウェアを抜本的にやり直すよりも、ハードウェアでなんとか解決という道筋が選択されていたわけなんだけれども。
今後はすぐにメニーコア化＋大容量メモリー化が来て、それでその後にすぐメニーコア化の限界が来て、また多ノード化に進むと思う。ここ10年は、スケールアウト→スケールアップ→スケールアウトの「一見すると円環に見える流れを螺旋のように上がる」進み方をするだろう。どちらにしても「少数の非常に高い高性能のCPUと貴重なメモリー」はもはや「なんの話だ？それは？」という扱いになる。
■コンピューターサイエンスにも影響する。
また、前提変更はそもそも、コンピュータ・エンジニアリングだけではなく、コンピュータ・サイエンスにも及ぶと思う。
現状のコンピュータ・サイエンスは割と実証的になってきていて、純粋理論だけという論文はほとんどない。これがいいか悪いか別として、ある意味、研究自体が既存ハードウェア環境に依存していた。
前提が変わってくると、開発すべきアルゴリズムも変わる。特に実証的であれば、あるほど変わってくる。なるほどビッグデータ的なものだとそもそも環境が大手のクラウドベンダーに限られるので、そもそも研究がやりづらいというところはあるとは思うが、メニーコア・大量メモリーが比較的入手しやすくなると、その流れもかわってくるだろうし、実際変わりつつあるようにみえる。
今後は、新しいアーキテクチャに沿った、よりスマートなやり方・考え方・実装手法が考案され検討されていくことが加速すると思う。その意味では先端系の流れも見ていて損はない。（ただし前提知識が必要になるけど）
■では「ソフトウェア」にどう向き合うか？
そもそも汎用機->オープン化->分散処理/クラウドという大きな変化の波が来ているのは、誰もが薄々感じていることだ。たぶん、地殻変動的なものが来るのはこれからで、クラウド勢(Google, FB, AWS, などなど)は勿論、巨大パッケージベンダーであるOracleやSAPあたりもいろいろ先に手は打っているが、ちょっとこれは・・・と感じているのが現実ではないだろうか。
こういう流れは、ベンダーにしろ、ユーザにしろ、またエンジニア個人にしろ、どんな風にとらえて行くか？が「大きな判断」だと思う。表面上はビックデータ・IoT・AIとかなんかそんな感じのバズワードが百花繚乱になるとは思うけど、その下の地層レベルでは相当な変動がおこっている訳で、それを睨みながら、自分たちの立ち位置を確認して行く事が大事だ。
組織にしろ個人にしろ多少はリスクとって前に踏み出してもいい気がする。これだけ社会が低成長だと、事を起こすってのは博打としては分が悪いのが普通だけど、IT屋としてはベースが変わるって意味ではソフトウェア・エンジニアリングに張るのは、時期としては悪くない。
■エンジニアサイドから見て：
○保険としてのSI
そんな意味づけから見たときに、悪評名高いSIの位置づけも変わってくる気もする。要するに個人的・組織的に、博打打ちの保険としてSIを見ておくということがそれほど無茶な話ではない。SIについては、今後先行きには諸説いろいろあるけど、日本のIT市場は大半がSIからできており、いままでもそうだったし、今後もそうでしょう。まぁほぼ半永久的にそうでしょう。規模は縮小気味にはなるとは思いますが、あと3億年ぐらいは続くと思う。なので、組織にしろ、個人にしろ、ある程度SIにコミットして、「SIにおける自身の有用性」をもっておけば、一時的にそこを抜けても、最悪保険としてもどってくる事ができる。市場は絶対ある。3億年分ぐらいある。
SI市場をどうとらえるかは、ITで生きる人間であればある程度考えなければいけないわけだが、自分はもう「失業保険」としてかんがえるほうが良いように感じている。エンジニアが最低限生活するための手段ですね。その辺出入りしながら、技術的に「ソフトウェア・エンジニアリング」に張っているところにちょこちょこ参加するのがよいのではないかな、と。組織としてものめり込むのではなく、保険的に見ていくというのはありでしょう。
（なお、SI自体の質や方法については、とりあえず打つ手はないので適当にさばくしかないと思う。これはユーザのマネージメントや、SI屋のマネージメントが双方「大きな問題」とそもそも認識している「にもかかわらず」、この状態に「なってしまっている」ことが課題。一種の累積的不均衡過程になっている感があるので、ステークホルダーがバカだとか罵倒してもどうにもなりません。個人的には行政・立法の介入しかないと思ってます。）
○自己研鑽
クラウドのノウハウとか、開発方法論とか、特定言語のlibに通じるとか、MLにつえーとか、そういうのはまぁ有るには越した事はないけど、それより、もっと基礎的なところを習得した方がよいと思う。自分もそうしている。
物理レイヤーとかそういう話ではなくて、もっとソフトウェアの基本的なところかな、という気がする。どちらかというと純粋エンジニアよりもサイエンスに近いエンジニアリングの手法あたり。DB系はほとんどそうだし、OS系VM・GCあたりはそういう感じだと思う。
例えばJVMひとつとっても、根本的に作りを変える必要がある。ここについては多分異論は少ない。ただ、その場合はそもそもjavaでいいのかという議論もでる。残す根拠はレガシー資産しかないと思うけど、それ汎用機時代のCOBOLと何が違うの？という議論も再燃する。そもそもjavaの広義のインターフェイスもそれ自体が相当変更にはなるはず。また、それだったら自力で特定の目的にあったVM（というか言語も含めた実行環境ですかね）があっても良いという人も出てくるだろうし、使う側より作る側の方が面白いということであればいろいろチャンスもでる。
DBについては言うまでもない。今のトレンドは完全に分散OLTPであり、普通に100万TPSでACIDが達成できてる。これはOracleでもPostgresでもMySQLでもない、まったく新しいDBエンジンで次々に考案・検証されている。もういろいろ変わりすぎて目が眩むレベルだ。
いろいろと打つ手が必要だと認識はどこも強い。ただしこれらの話を理解するには、やはり、サイエンス＋エンジニアリングが必要になる。
■ユーザー企業的に見て：
いいかげんハードリプレースでは限界があるよ的なことは自覚した方がいいと思う。ムーアの法則云々は、別段特別な話ではなく普通にその辺の雑誌には書いてある話だ。そもそもウチはあんまり関係ないな、というのは大きな勘違いで、日本企業の8割はムーアの法則のお世話になっていた。本人が気がついていないだけだ。
どこにどう影響がでるかははっきりしていて、要は業務系のアプリケーションのあり方で、パフォーマンスを上げようとすると、ゴンと金が投資にかかる、ということになる。「ソフトウェア」での全面再構築になるから。まぁやりたくないな、というのは普通の感覚で、それは正しい。投資に対するリターンも見えづらい。
とはいえ、これは、たとえて言えば、舗装道路・高速道路ぐらいしかインフラの発展のしようがないですよ、って時にオイラのところは馬車でいいや、間に合ってるから高い車は要りません、って話に近い。まぁ馬車は馬車なりに便利なところは多分あるはずなんで、それは意味があるので、そういうのはそれでいいと思う。それもまた選択ではある。
それはさすがにってところは「んじゃー、車買ってなんか意味あるの？」は明確にしないとまずい。圧倒的にスピードが上がって便利になりますってだけでは、さすがに通らない。ガソリンも食うし。このへんの説得策については、個人的にはあんまりよいアイデアはない。システムを人質に強迫するか、まじで利益にヒットする（コスト削減は無理ですよ。下がんないから）仕組みを真剣に考えるしかない。・・・というかそもそも最初から真剣に考えろって話ではありますが。
いずれにしろ、ユーザ企業様においては、いわばムーアの法則という一種のフリーランチでしのいでいたところで、それが有料になるので、コストという痛みは発生する。こればっかりは、「すみません、これから有料なんで払うもの払ってください」としかアドバイスのしようがない。
■結論的には
日本においては、非常に難しい時期にきたなと思う。ソフトウェアの基本的なアーキテクチャの変更は、想像以上にコストがかかる。人・もの・金、すべてにおいてかかる。現在のユーザ企業が、この超高齢化・超低成長・低消費時代にそれだけのコストを負担する決断ができるようには思えない。なので、ソフトウェアの時代がきますよ、といってもバラ色というわけではない。
ただ、ソフトウェア・エンジニアについては面白い時期に来るのは間違いないだろう。さて、どうしてやろうか？と考えをまとめながら、先端系の論文でも読んでいると色々と考えが広がる感じがする。とかく微妙な手詰まり感がある世間だが、ソフトウェア、という意味では面白い将来が待ち構えているのは、間違いないと思う。いろいろと悲観的な世相だけれども、道が細いとはいえ、準備をし、賭けるには足る環境になりつつあるのは良いことだと思う。頑張りましょう。そんな感じの2016年の年の瀬ですわ。もう年末かよ。はえーよ。勘弁してくれ。
SILO再考〜次世代DBのアーキテクチャとして
大分たってしまったけど、ようやく時間が空いたので、db tech showcase Tokyo 2016 http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/8466 で話した内容を記録的に書いておく。あとはSILOの解説を特に自分用に論文の4章を中心に整理しておく。あとはついでに自分の思うところも記す。
・SILO
元論文はこちら、執筆陣はMITのLiskov一派とEddie Kohler 現在のDB研究の第一線のメンバー。
http://people.csail.mit.edu/stephentu/papers/silo.pdf
SILO以降、大きくDBベースのアーキテクチャの考え方は変わりました。ほとんど全ての分散系OLTPはSILOを程度の大小はあるとはいえ、意識していると言っても過言ではないでしょう。前世代ではほぼ「空想か？」ぐらいの扱いだった分散transactionはほぼ現実のソリューションになっています。個人的には、ここ数年の既存RDBMSとNoSQL系のどっちが上か論争にほぼ決着がついたと思っています。というよりも論争自体が無効になったのが現在でしょう。今後10年で既存DBのアーキテクチャはほぼ全てSILOの「考え方」を採用したアーキテクチャに席巻されると思います。それは現在のRDBMSの延長でもないし、NoSQLに青息吐息でACIDを後付けで放り込んだNewSQLでもありません。
商用のメジャーなDB,例えば、Oracle SAP(HANA) SQLServer と言ったDBも大きくそのアーキテクチャ変えると思いますというか、現実にその辺を大きく変更する趣旨の論文が多数出そろいつつあるので、もう既定路線でしょう。SAPあたりについては、（DB屋から見ると）ほぼそこまで言うかレベルでの声明まで出しています。また、既存OSS系のRDBMSもNOSQL系も、流れとしてはSILO的な考え方に追随しなければ、パフォーマンスで文字通り圧倒的に遅れをとるし、そもそもメンテナビリティでも差がつきます。対応は不可避でしょう。
DBの製品群でも、入れ替わりが起きるでしょう。どのDBにとっても、ほぼアーキテクチャの完全な変更になるので、資金のないOSS系は対応できずに、むしろ新しくスクラッチで作られたOSSの分散OLTPにその座を明け渡すでしょう。既存プロプラ系DBはもうこれはどれだけ優秀な人材と金を突っ込めるかの勝負になります。
なぜか。非常に理由は簡単です。
理論的にSILO系の「やり方」は、今後のハードウェアのアーキテクチャの進化の流れと軌を同一にしており、そのパフォーマンスを最大限に引き出すことができるからです。言うまでもなく、ソフトウェアとハードウェアは車輪の両輪です。片方が釣り合わない場合は、前には進まず、そのまま同じ場所をぐるぐる回りつづけます。
コンピュータ業界における今世紀の最大のトピックは、クラウドでもAIでもIoTでもありません。ムーアの法則が限界に、それこそ物理限界につき当たったことであり、その代替手段の「発見」が文字通り時間切れになったことです。
結果として、コア出力は上がらないため、メニーコア化に拍車がかかっています。ごく普通に1サーバあたりの物理コア数が100近いマシーンが、秋葉原で簡単に買える時代に入りつつあります。HTであれば普通に200threadで、5台もスタックすれば、1000threadでの同時処理が可能です。これに加えてメモリーの高密度化が進んでいます。普通に数Tのメモリーも手に入る時代になりつつあります。メニーコア化とメモリーの大容量化は、当然ながらバスの高速化を要求します。コア間・メモリー・disk・NWのほぼ全てのバスで高速化が進みつつ有ります。
今までのコア数は4コアや2コアが標準でしたが、一気に桁があがります、サーバ単位で見たときには、場合によっては2桁変わる。一般にITは「桁が変われば、アーキテクチャを根本的に見直した方がよい」といわれますが、SILOはその典型でしょう。OracleでもSQLserverでもMySQLでもPostgresでもDB2なんでもいいのですが,今までの既存のDBでは、100コアどころか20コア行かないぐらいでパフォーマンスが、特にwriteの競合がある場合は飽和します。これは、既存のDBの作りがまずい、ということではなく、単純に環境の前提がそもそも違うからです。大量の分散並列処理＋大容量のメモリーは前提にしてないどころか、そもそも想定外です。
くまぎー先輩(そういうば最近無駄にロックフリーって言わなくなりましたな。)のスライドがよく出ていると思うので張っておきます。
http://www.slideshare.net/kumagi/ss-64459138
要するに今までのDBは「コア数は少なめで、というか基本一つで、メモリーは高価でサイズが小さく、できるだけ効率的に使いましょう」という、ハードウェアに対するスタンスが前提になっています。（なので、例えばundo logもdiskに書くという結果になりますね。この一点をとってしてもSILOの方がパフォーマンスもメンテも全然優れていると思います。）
SILO以降の分散DBは、理論的な裏付けとして、今までのRDBMの良質な蓄積を完全に養分としており、別に奇をてらった戦術を駆使しているわけではありません。今までの理論を踏襲すれば、「そりゃそうだわね」という感じで腑に落ちる考え方です。仮に、DBに「進化」という表現を当てはめるのであれば、まさに「環境変化に対する適者生存」という言い方がフィットすると思います。
ということで Section 4 の design から説明しますよ的な。
前書きはともかくここで分かっておけば、なんとかなる（とはいえ、いろいろ論文を通すために端折った部分が有り過ぎなので、その辺は実装みるなり、他の論文（例 Masstreeの詳細）を読んでください的なアレになっている。なんかたくさん書きすぎると査読が通りにくいそうで。大丈夫かアカデミア。）はず。たぶん。
SS４は以下の順序
4.1 Epoch
4.2 Transaction IDs
4.3 Data layout
4.4 Commit protocol
4.5 Database operations
4.6 Range queries and phantoms
4.7 Secondary indexes
4.8 Garbage collection
4.9 Snapshot transactions
4.10 Durability
SS4の前にSILOの前提を書いておく
1.型付きの命名されたレコードを管理。
要するにちゃんとしたDB。
2.one-shot requests
処理のwindowがあるということを意味する。すなわち、clientまで「常に状態を返し続ける」ということではない。serialization pointが存在できる可能性の一つの前提を提供している（overlapが永遠に続くわけではない）
3.MassTreeを利用
PKのindex treeで基本はB+。ただし、secondary keyは別treeになっている。したがって、secondary keyを利用する場合はtree traverseが二回になる。
「Each Masstree leaf contains information about a range of keys, but for keys in that range, the leaf may point either directly to a record or to a lower-level tree where the search can be continued. 」
4.requestの処理は各コアが担当
indexは共有メモリーを利用。
以下、解説的なメモ
4.1 Epoch
ほぼ動作単位のすべての基本になる。
・Global Epoch
全体の進行統括するepoch。Global Epoch Number(E)が設定される。管理threadがある。一種のバリアと機能する。SILOでは単位は40msec。
・各worker threadがlocal epoch(ew)をもっている
基本的にEを取得してセットするので、当然、Global Eよりは遅れる（ことがある）。GCのタイミングの判断として利用している。invariant: E-ew＜=1であり、すなわちepochで1単位以上遅れることはない。ローカルが進まないとEが進まない。なので、なのでロングtxの処理中はewをリフレッシュする必要がある。一種のグループコミットの「単位」として機能させる。コミットプロトコルのところで再解説する。
4.2 Transaction IDs
tx-IDはとにかくいろいろkeyになる。version check, lock制御, conflict検知とか。基本的にユニーク保証が必須なので、発行がボトルネックになる。のでいろいろ工夫する。
・分散処理でのtx-IDの割り当て
各workerでtxのcommit可能確定「後」に
a.発行されたtx-IDよりも大きな値
b.自身が選択したtx-IDよりも大きな値
c.単一GlobalEpoch内部に閉じていること
以上の条件を満たすIDが選択される。
tx-IDの発行は単調増加「だけ」でよい。（分散処理可能）。たとえばr-wの検出だけなら、t1：read(x)→t2:write(x)のanti-dependencyの場合、t1<t2 t2<t1 の両方のID順序が発生する。なので、別にserial orderとtx-IDのorderが常に一致する必要はない。ただしepochまたぎは順序保証（serial orderと一致する必要がある）（尚、普通にt1：write(x)→t2:read(x)でserial orderが t1→t2ならTx-IDも t1→t2が必要）が必須。
4.3 Data layout
・以下の三つから構成されている
抽象化されたtxの各レコードは以下通り
TID : Transaction ID
Previous-version pointer : snapshot transactionで利用（後述）
Record data : 本体
本体については割と普通だと思う。普通にtupleを格納するpageモデルで、普通にin-placeなんで、RDBと同じスタイル
4.4 Commit protocol
外観：
Data: read set R, write set W, node set N, global epoch number E
// Phase 1
for record, new-value in sorted(W) do
lock(record);
compiler-fence();
e ←E; // serialization point
compiler-fence();
// Phase 2
for record, read-tid in R do
if record.tid != read-tid or not record.latest
or (record.locked and record !∈W)
then abort();
for node, version in N do
if node.version != version then abort();
commit-tid ← generate-tid(R,W,e);
// Phase 3
for record, new-value in W do
write(record, new-value, commit-tid);
unlock(record);
・個人的な解説：
4 phase approachで、これはほぼ業界デファクトっぽい。論文はcommitだけなら3 phaseに見えるが、実際はglobal epochでのphaseがあるので、4 phaseと見た方がよいと思う。今のところコレ以外のアプローチは、この手法のバリエーションしかない（気がする）。以下、順番に解説
Phase 1
[Write lock]
for record, new-value in sorted(W) do
lock(record);
compiler-fence();
e ←E; // serialization point
compiler-fence()
write setのロック処理
基本的にserializationは、2PL方式で処理する。ただしreadロックは取らず、2PLのread lockに相当する処理はversion checkで代替する。read lockを取らないので、OCCになりreadはブロックしない。fencingしてちゃんと同期する（epochの取得）。one-shot requestなので、epoch確定処理でserialization pointを決定する。同じくfencingしてちゃんと同期する・・論文では二回やってるがなんかこの辺fencingは一発でいんじゃないか？説あり
Phase 2
[Validation]
validationはread setのロック処理と同等の処理を行う。
for record, read-tid in R do
if record.tid != read-tid or not record.latest or (record.locked and record !∈W)
then abort();
自分の持っているread setのtx-IDが既に最新ではない（どこかで更新が入っている）か、または、そもそも自分のwrite setにはかぶっていないけどロックが取られている場合（他でロック）は abort。
for node, version in N do
if node.version != version
then abort();
treeのノードからphantomのチェックを行う（後述）
commit-tid ← generate-tid(R,W, e);
コミット用のTx-IDの発行
Phase 3
[Pre-commit]
for record, new-value inW do
write(record, new-value, commit-tid);
writeの書き出し
unlock(record);
lockのリリース。phase4が存在するので、いわゆるearly lock release。この辺がいろいろスタイルが存在する。最終的にcommitの永続化や、H/Wの想定性能も考慮して決まっているように見える。
Phase 4
[Durable commit]
■明示的には論文には書いていないが、・・・PersistentのPhase Durableのセクションより
・When a worker commits a transaction, it creates a log record consisting of the transaction’s TID and the table/ key/value information for all modified records.
とりあえずcommit時の全部ログは持つ
・This log record is stored in a local memory buffer in disk format.
ただし、それはメモリー上（なんで消える可能性あり）
・When the buffer fills or a new epoch begins, the worker publishes its buffer to its corresponding logger using a per-worker queue,
bufferがヤバイか、epochを進めるときに書き出す
・and then publishes its last committed TID by writing to a global variable ctidw.
んで、自分の担当分の最終commit tx-IDを発行（ここで完了）
■基本的にepochベースのグループcommit（に近い）
one-shot requestが前提。validationでcommit可能であっても（というかcommitなんだけど）durable（すなわちlogが終了するまでは）になるまではclientにはcommitは返さない、加えて、loggingが終わるまではsnapshotのinstallは行われない。なので、実際はcommitableなんだけど、読ませないので、SIとしてはちょっとだけstaleになる可能性がある。というか、これgroup commit系には必ず発生する問題にはなると思う。
client(というかapplication)的には、そもそもcommitが見えてないので、group commitでこけた場合は、handlerとしてはabortとして処理できる。この時、残っているのはredo logなので復旧が超っぱや。これはすごく重要。尚、個人的にはこれは事実上のstaleとのtrade-offになっていると思う。・・逆に言うとこれは、アプリサイドにはあんまり選択の余地はない。
あとは、結果、基本snapshotについてはreplicaになるので、どーやってlog shipするかは結構マニアな課題になると思う。
■このcommit protocolはserializableなのか？
普通に2PL。
We verify in Phase 2 that the record’s TID has not changed since its original access,and that the record is not locked by any other transaction.This means that S2PL would have been able to obtain a read lock on that record and hold it up to the commit point.
よって、普通にS2PL（と理論的に同等）
■分散処理だが、barrierはどうするのか？
epochで処理するという理解でいいと思う。phase1でepochの状態をfensingする
4.5 Database operations
Read/Write
省略〜前述のcommit protocolでほぼ説明可能
Delete
Snapshot txでtreeをたどるときに必要なので、論理削除は可能だが、物理削除はできない。absentフラグを設定する。ただしGCの当然、問題になる。
Insert
commit protocolの「前に」先にinsert処理をしておく(treeに追加）。その直後のcommit protocol のread setとwrite setに加える。この辺が特にphantomの除去について妙技になっている。(後述)
4.6 Range queries and phantoms
Siloではrange queryもサポートしている。ということで当然phantomもクリアしている。基本的にはNext-key lockingで対応しており、割と古典的な手法を使っている。最初になかったヤツが現れる場合は、確かにNext-key lockingは割と行ける。が。最初に有ったヤツが消える場合、すなわち、readでヒットしているケースだが、ここでlockはreadロックになるので無理・・・なのでNext-key lockingはそのままではまずいわけですね。SILOでは、treeのnode自体にversionを持たせて対処する。read setに対応する node setを持たせる。これでversionを確認するわけよ。
これはinsertでの structural modificationにも対応できる。insertはcommitの前に行われる・・ので、node setにcommit protocolに加える処理をする。すなわち、node setのversionが更新して、abortさせる(phantom)
■Node-setでの制御
「これは割とイマイチな気がするのは多分俺だけじゃない」ということでいろいろ議論になっている気がする。treeの制御がやっぱり面倒な感じがするので、パフォーマンスが結構アレな感じになる（と思う）。特にDelete系は鬼門に見える。
結構、tree制御とcommit protocolが割と密接に絡んでいるのは、ひとつの特徴とも言える。個人的にはあんまり美しくないと思うけど・・・とはいえ、現実解としては優秀とは言える
4.7 Secondary indexes
普通に対応している。省略
まぁ実装は面倒だと思う。論文はあんまりまじめに書いてないけど、実際は結構大変だと思われる。「Secondary key は別treeになっている。したがって、それを利用する場合はtree traverseが二回になる」（再掲）この辺はもういいのではないでしょうか的な展開になっている。まじめに書いてない。（多分書けるけど書くと査読がうるさいという理由だと思われる）
4.8 Garbage collection
発生するgarbageは以下。
・tree node（B+)
・record
GCについては、RCUで、epochベースでのreclamation スキームを導入している。参照カウントだと全writeが共有メモリーにアクセスして厳しいので使わない
たとえば・・・
削除（別にrecordでnodeでもよい）実行する場合
・対象とreclamation epochをコア毎に登録
・reclamation epochを経過したらごっそり消す
例としては、各ローカルのepoch numberで考える。epochの進み方から e<=min ew-1なるeをtree reclamation epochと想定してGCする。
4.9 Snapshot transactions
Read-only snapshot transactionを想定。
とりあえずconsistent snapshotを取る必要があって、この時の考慮点はconsistencyとreclamationになる。（consistent snapshotはいわゆる分散環境下のconsistencyのこと）両者に対してはSnapshot Epochというものを考える。要するboundaryをepochで管理する。そもそもepochがserial orderの管理なので、これは正しい。あとはalignの方法の問題。snap(e) = k・floor(e/k)で、k=25 で eのインターバルが40mなんで snapshotは1sec
まず、Global Snapshot Epochを導入(SE) SE←snap(E-k)んで各ローカルのsewを設定sew←SE 最新のsnapshotのversionは epoch <= sew
read/write処理では基本的に直接versionは触らない。ただし、phase3で snap(epoch(r.tid)) = snap(E)ならば、そのまま上書き。そうでなければ新しいverisonをinstallして、前のものへのポインタをprevious-versionにセット。このあたりを見ても4phaseアプローチに見える
reclamationについてはSnapshot reclamation epoch(min sew-1)が進めば破棄できる。このときは別にprevious-versionは気にしなくてもよい。dangling pointerは参照されない（epochが進んでいる）から。
Deleteは簡単ではない。absentのフラグが立っている状態で管理。Snapshot reclamation epochで「消してもいいよ状態にまずセット」次にtree reclamation epochで処理する。むーん。
4.10 Durability
recoveryの単位の問題になる。epochベース（durable epoch D)で処理をする。serial orderを維持。いろいろ書いてあるけど、要するにLSNの管理の代わりにepoch使うということ。・・・だから4 phaseぢゃないですか・・・あとは読めばわかるので省略
総括
・MVCCが基本になる
Snapshot Isolationが基本になるけど、SSIではなくてS2PLで処理。その上でそもそもsnapshotをどう作るのか？というところも解決している。
・Epochベース
barrierの一つで同期処理のラウンドに似ている。時差（ローカルとグローバル）を入れるのは良いアイデアに見える。割といろんなところでepochを利用する。
・RDBMよろしくtree構造でいろいろ
実装ベースのノウハウはうまく使うのはあり。B+というかMassTreeが基本。要勉強。
・PreCommitのコンセプト
返答してなければ「なかったこと」にできる。結果、リカバリーが劇的に楽＋速い。パフォーマンスに大きな影響があって、今後の分散DBの肝になる。どの単位で書き込むかも含めて、実際はハードウェアにも依存すると思う。NVM：高速→reclamationが重要 / SSD：低速→あんまりreclamationは考えなくてもよいかも
・感想
DB屋的には、アーキテクチャを理解する必要があると思う。運用、特に対障害設計を考えるときに諸処わからないと厳しい。実際にこの手のモノが出てきたら、チューニングが大変になると思う。
アプリケーション屋的には、「できること」と「できないこと」をどう理解するか？がポイントになる。トランザクション・セマンティクスの理解は必須だと思うし、最低でも少なくともログの話は抑えないと厳しい。
その他関連する情報
FaRM：
MS：マルチノードでの本気の分散OLTP
アプローチはSILOに近いが、かなり違う。
https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi14/nsdi14-paper-dragojevic.pdf
Foedus
HP Labの木村さん
SILOの進化版(って言ったら怒られる気がするけど、本人もSILOぐらい知っとけ的な感じなのでいいかなと）
http://www.hpl.hp.com/techreports/2015/HPL-2015-37.pdf
ERMIA
Sigmod2016
http://www.cs.toronto.edu/~tzwang/ermia.pdf
SSIからの挑戦→SILO的なものと融合？（まだまじめに読んでない）
MOCC
ERMIA遅いよね的な反撃
http://www.labs.hpe.com/techreports/2016/HPE-2016-58.pdf
以上すべて、SILO的な展開のうえでの発展
大体以上がまとめ、んで、その上で、ですが・・・・
そうそう単純にSILOクラスのDBが商用に出てくるということではありません。DBが「使い物になる」というのは、過去の実績からみても5年単位の時間がかかります。さらに、特に日本企業のように、新しい技術の採用に比較的慎重な風土病があるところでは、新しいアーキテクチャのDBの採用は時間がさらにかかります。内製化が企業の急務とはいえ実態のSI依存体質が強いのであればなおさらでしょう。
経験的には、ここでのSILO的なDBが実際の企業の基幹バックエンドに使われるのは2030年以降だと個人的に思う一方で、（欧米では5年待たずに導入されるとは思いますが。）Oracle・MS・SAPもこちらのアーキテクチャに変更してくるのは必然なのでOracle頼みの日本企業のバックエンドも強制的に移行せざる得ないかもしれません。今も昔も外圧頼みのところは変わらないので、そういうオチかもしれませんね。はてさて。
そんな感じ。次はFoedusとかの解説とか書く予定。その前にFaRM書くかも。いやまて。
ビットコインとブロックチェーンと分散合意
先日、分散システムをいろいろやっているメンバーで集まって、話題のブロックチェーンとかビットコインやらの勉強会をやってので、まとめておく。
いろいろ意見はあると思うけど、勉強会では問題意識は大体、共有できたと思う。まずは、キーノートやってもらったS社のMさんに感謝申し上げます。すごくわかりやすかった。やはり分散系をやっている人からの解説は、視点とか問題意識が同じなので参考になる。
以下、自分の個人的見解。合っているかどうかはシラン。
1. 現状の「ブロックチェーンとビットコイン」（以下オリジナルとする）は、そのままでは分散合意とは関係ない。
これはクリアだと思う。端的にいうとビザンチン将軍問題とは「まったく関係ない。」 だから「ブロックチェーンとビットコイン」がビザンチン将軍問題の解決になっているという話は、まずは「まとはずれ」だと思う。現状の「ブロックチェーンとビットコイン」は、分散合意は提供も担保もしない。
そもそものトリガーはMarc Andressenのpostが引き金だと思う。
http://blog.pmarca.com/2014/01/22/why-bitcoin-matters/
「Bitcoin is the first practical solution to a longstanding problem in computer science called the Byzantine Generals Problem.」って言ってるけど、これは少なくともオリジナルについて言及しているのであれば、200%間違っている。
まずブロックチェーンの仕組み自体は手段でしかない。改ざん防止を強固に提供しているに過ぎない。それを使って合意システムを作るというのであればわかるが、ブロックチェーン自体が合意の仕組みを提供しているわけではない。実際、ブロックチェーンを利用した文書の改ざん防止のソフトウェアは、従前から提供されているが、別に合意の仕組みを提供してわけではない。まさに単純な改ざん防止の提供しているだけである。（どの部分の改ざん防止なのか、たとえばコンテンツなのか、通信経路なのか等々についてはいろいろあるとは思うけど。）
次に、ブロックチェーンのアプリケーションである、ビットコインは合意の仕組みを提供しているか、という話であるが、これは結論としては提供していない。より長いチェーンが登場した段階で、短いものについては常に反駁される可能性は理論的には排除できないので、合意は理論的には成立しない。
たとえば、思考実験的に考えてみる。
・あるビットコインの系とその系を構成する部分系Aが存在する。
・その部分系Aとそれ以外の部分系!Aとの通信がA->!Aの単方向にのみ天文学的に無制限に遅延するとする。
・その部分系Aの内部だけで高速にチェーンをつくられるとする。
で、
・それ以外の部分系!Aで作られたTxが一部分岐して、間違った（syntaxとlocalのsemanticsは整合しているがglobalなsemanticsが不整合のような）Txが部分系Aに流れたとする。例によくでるdouble spendingなどがこれに当たると思う。
で、
・天文学的に時間が流れたあとで、なぜか一時的に単方向遅延が解消したとする。
すると、
・かなりの確度でその以外の部分系!Aのチェーンは否決される。(各ノードのlocalなsemanticsが整合している場合は単純にチェーンが長い方を採択するルールによる）
・遅延が解消した時点で合意とか勘違いする人は、天文学的な時間を無限（かならずいつかは到達はするが、時間は無限）とするともっとわかりやすいかもしれない。非同期の分散合意理論では普通に措定される仮定である。
こういうモデルは今のビットコインでは成立することができる。
基本的にビットコインは非同期モデルであり、しかも合意を提供しているわけではない。（合意を提供しない段階で、sync/asyncもへったくりもないのだが、系全体を統括するバリアーがないという意味でasyncに近い）。現実を考慮すれば、単純に、自分のノードの値が否定される確率が時間の経過とともに限りなくゼロになる仕組みと言える。ただしゼロにならないので、（ゼロになるということは、その系で参加している全ノードが同一の値をもつということであり、これが合意(consensus）になる。）よって、合意ではない。
また、確かに障害の種別としてビザンチン障害的なものを想定していて、それを克服？しているように見えなくもないが、そもそもビザンチン障害はすべての障害を含むので、当然にcrashやomission（含む遅延障害）も含む。これらを全部克服しているわけではない。
要するに「ブロックチェーン/ビットコイン」はビザンチン将軍問題を解決もしていなければ、ビザンチン障害も克服していない。そもそもまったく関係がない。
注）改ざんがなければ、最終的に合意する（できる）という間違いについて
ブロックチェーン系の論文で良く見かけるのが、系の中でメッセージの正当性・正確性が明確であれば、最終的には合意できる、という主張だ。場合によってはeventually consistentだといういい方すらある。これは明確に間違いで、まず分散合意はある一定の時間内でどのノード（processes）も同一の値を出力するというのが原則だ。この時間は無限・無制限ではない。必ず(非同期系であっても）定義される。そもそも遅延やcrash障害が各ノードで発生しても、そういったfaulty processesを検出して、non-faultyなprocessesは「すべて」同一の値(またはvector)を出力することがconsensus（合意）であって、それ以上でも以下でもない。「なんかしらんが最終的に合意する」というのは、そんなものは合意でもなんでもない。仮に「いや、でも値は一つしかないのであれば、手続きはどうであれ最終的には合意できるはずだ」という方は、各ノードがそれぞれ遅延とか故障とか起こすとして、であれば「どのようなステップ」で、そのような合意の状態に至るのかを明確にすべきだろう。実は、これが分散合意の理論そのものであり、何十年も研究・試行錯誤されている課題である。そして、ある条件下でなければ合意は担保できないということが証明されている。
2. それでも「合意が」という議論について
総じて、ビット・コイン/ブロックチェーンの現状の議論は、分散システム屋から評判が悪い。たいていの人は「なんだか違和感がある」というのが普通だと思う。
これは、たぶん、「ビットコイン/ブロックチェーン」のオリジナルと、そのalternativeといわれるそのほかのフレームワークとの違いの混同によるものだと思う。現状の「ビットコイン/ブロックチェーン」が合意の仕組みを提供しない以上、普通に考えれば、合意の機能はユーザとしてはほしいし、alternativeにしてもオリジナルに対して、技術的にも優位な機能に見える。
なので、alternativeは、「合意」仕組みの提供に血道を上げるし、そういうアピールをしている。確かに合意が提供できれば「ブロックチェーンをベースにしたビットコインのalternativeが、ビザンチン障害を克服し、分散合意の問題をも解決した次世代の仕組みを提供する」という言い方は筋が通るし、実際にできれば画期的でもある。
この時点で、初めて「ビットコイン/ブロックチェーン」はByzantine agreementを相手にすることになる。ということで、メンバーシップどうするんだとか、failure detectorどうするんだとか、遅延どーすんだとか、まぁ数十年にわたり、決めてのない問題を処理する羽目になる。現実には低遅延の仕組みですらそこそこ制限がかかってなんとか合意できるのが現状の技術水準であり、インターネッツのように遅延が大きようなケースでは、制限なしでは不可能というのが現実だ。
ところが、良くある議論は、オリジナルとalternativeをごっちゃにして、おなじ「ビットコイン/ブロックチェーン」として語っていることが多い。それはそうだろう。「ビットコイン/ブロックチェーン」の実績という意味では、alternativeはほとんど実績がなく、現実に影響力をもっているのは、オリジナルの方なのだから。これらを切り離して整理した途端に、実績という意味では、alternativeはメッキが剥がれることになってしまう。
オリジナルは合意は形成せず、しかし、alternativeは合意を売りにしている。合意の有無は、分散システムを少しでも囓ったことがある人には自明だが、javaとjava scriptほど違う。その意味で、オリジナルとalternativeは、同じ「ビットコイン/ブロックチェーン」と称しているが、実際はまったくの別物だ。分散理論では、非同期の分散合意は制限がない場合は理論上できないことが証明されている（FLP定理）。合意をとるのであれば、現実的には、同期モデルにして各種のfailureに対応することが必須であり、かなりの制約が発生する。普通は、信頼性の低く、かつ、高レイテンシーでの系では現実的には絶望的にスケールしないのが普通だ。
要するに、alternativeは、閉鎖した低レイテンシーの環境下ならともかく、インターネッツでは実績がでるどころか、そもそもちゃんと機能して、ある程度の低レイテンシーを維持しつつ、スケールするかは怪しいと思う。しかし、もはや、かなりのお金が「ビットコイン/ブロックチェーン」には動いてしまっている。いろんなところの株価にも影響してしまっている。いまさら、alternative勢は後には引けない。意図的にオリジナルとごっちゃにしていかにも実績があります、という風に見せる以外に逃げ延びる道はない。なので、わざと議論を混乱させるキライがある。（さらに、「改ざん防止をちゃんとやれば、合意しますよね。」というように合意の問題を改ざん防止に巧み置き換える議論もよく見る。これは意図的だと思う。）
そもそも、オリジナルの「ビットコイン/ブロックチェーン」の面白いところは、分散合意の困難さの解決を、むしろ結果として積極的に放棄するところにあると思う。「合意できない」というデメリットを逆手にとって、「最終的に反駁できる可能性がきわめて低い」という形に利用している。これはP2Pの一つの「形」のように思える。確かにこの方法は、ある一定のセグメントでは有用に思える。（そして、これは多分意図した結果ではない。たまたまハマったという風に見える。その意味でも非常に面白い。）金融のように、とにかくシステムで一意に担保する、ということが必要な仕組みであればまったく役には立たないが、ざっくりでいいので「100%の保証ではないけれど、ある程度、値の担保ができればよい」というものには役にはたつと思う。他方alternativeはこの奇貨をむしろスポイルする方向に見える。しかも、技術的な難易度は非常に高い。はてさて・・・
3. おまけ：オリジナルの「ビットコイン/ブロックチェーン」については過度に政治的なものになっているようにも見える。
ついでの話だが、上記の例では思考実験ということにしているが、実はモデルがある。以下は個人的には面白いなと思っている。
・部分系Aを中国とする
・そのほかの系!Aを欧米・日本とかの金融機関とする
・現状Minerの大半が中国である、ので、中国内部では活発にBitCoinが志向されているのは明らか
・で中国当局は、自国の金融商品・通貨の持ち出しは規制したいとする
・中国当局はインテーネッツとか人力で制限できるとする。
んで、どうなるかってのが、個人的な興味である。基本的にasyncであるので、中央集権的に否定することは理論上できない。今の中国国内の「お金持ち」が何を考えるか？は容易に想像はできるが、・・・・実際はこういう話ではないと思うけど、思考実験としては面白いなと思っている。すくなくとも、現在のMinerの大半が中国というのは、いろいろ考えると興味深い。
・・ま、いずれにしろ、「ビットコイン/ブロックチェーン」はいろんな意味で確実にババヌキの展開になっていると個人的には思う。
（以上は自分の個人的な見解なんで。読んでる人は各自自分でちゃんと考える事をお勧めします。コレを機に分散合意についていろいろ調べるといいかもしれません。・・とにもかくにも、合意（consensus)の話がいつの間にか改ざん防止の話になっていたら注意したほうがいいとは思いますよ。）
以上です。
Asakusa 0.8 with M3BP
Asakusaが新規に高速実行エンジン（M3BP）をサポートした。M3BPはメニーコア特化型のC++で実装されたDAGの実行エンジンになる。ノーチラスとFixstarsの共同開発のOSSで、単ノード・メニーコアでの「処理の高速化」に振っている。いわゆるIn-memoryの実行エンジンで、ノードのCPUコアを使い切ることを目標しており、余計な機能はすべて削った。データがサーバ・メモリーに乗るクラスのバッチ処理であれば、ほぼ物理限界までパフォーマンスをたたき出す。
http://www.asakusafw.com/release/20160412.html
実際のベンチマークは以下のwhite paperにある。
http://www.asakusafw.com/wp/wp-content/uploads/2016/04/M3forBP_WP_JA_2016Apr12.pdf
ベンチマーク対象のバッチ処理は、BOMの組み上げ再計算を行うもので、RDBMではかなり苦しい多段結合のフルバッチになっている。
・MapReduce 2218sec
・Spark 229sec
・M3BP 112sec
（これはAzureでの比較で16コアでの結果だ。コア数を増やした場合はM3BPは40コア近辺で60sec程度までさらに短縮している。）
使ってみて「とにかく速い」につきる。ほぼコア・メモリーバンドと使い切っているので、データがノードに乗る限りにおいては、これ以上のパフォーマンスを出すのはなかなか難しいレベルまで来ている。（あとはどう効率的なDAGを組むかという話しかない）
これは以前のエントリーで書いたように、先のRSAを睨んだかたちでの、足下のメニーコアでの最速化を見ていることが背景にある。
http://d.hatena.ne.jp/okachimachiorz/20151225/1451028992
データフォーマットは当然だが、HDFS・CSVあたりは普通にサポートしている。HDFSクラスターに一台サーバを追加して、そこで処理を実行することができる。Hadoop/Sparkでは処理が遅いjobをM3BP上で実行することにより処理時間を大幅に短縮することができる。結果としてのHadoop/Sparkの用途も広げることになると思う。
なお、2016年4月の時点で、現状のメニーコアは
http://news.mynavi.jp/news/2016/04/01/020/
にあるとおり、1CPUで22コアである。ノードはアーキテクチャが通常2ソケットであるので、ノードコアは物理44コアになる。サポートメモリーは1T（もっと上か？）程度になる。たいていの業務系のバッチ処理は、経験的にはこのサイズで収まる。まだ分析用途のためのHDFS上のデータであっても、いったんクレンジングし、適当なGroupByをしたあとであれば、同じような規模に収まると思う。
M3BPをサポートした結果、Asakusaはこれで以下の三つの実行エンジンをシームレスにサポートすることになった。Asakusaで書いたコードは、リコンパイルするだけで、一切修正することなく、各実行エンジンで走る。Asakusaの目標のひとつは、One size does not fit allを前提にしたうえでの、トータルで線形のスケーラビリティなので、各エンジンを使い分けることで、それにほぼ近づきつつある。データは普通にHDFSにあればよい。
・M3BP
C++の最速実装。処理データが1ノードで収まる場合はもっとも高速で効率が良い。
・Spark
ジョブ実行時の処理データのサイズが、1ノードで収まらず複数にまたがる場合はSparkでの実行が高速になる。
・MapReduce（Hadoop）
データサイズが巨大で、大規模なGroupByを行うような処理はMapReduceが最速になる。（それ以外はSparkのほうが高速）
「Asakusaの使いどころを大幅に広げた。」というのが、結果としての、個人的な率直な実感だ。用途的には、従来のAsakusaとはほぼ別物にまで進化していると思う。何ができるのか？という意味では以下が面白いと思っている。
■RDB/分散クラスターの隙間を埋める
RDBでは処理性能が足らないが、かと言って分散クラスターでは過剰というケースでは、M3BPで処理をすることで高いパフォーマンスを得ることができるようになった。ここはいままでの分散処理基盤では完全にエアポケットになっていた。
■HDFSに溜まったデータの処理の利用可能性を広げる
HDFSでのデータ連携も当たり前だが普通にできる。ある処理で、データはHDFSにあって、そもそもは大きなデータだが、ジョブ実行時に処理の途中からサイズが絞られて、結果Hadoop/Sparkのオーバーヘッドにコストがかかり、トータルでみると処理効率が悪い、というケースによりよい解決を提案できる。でかい処理はMapReduce/Sparkで行い、途中からM3BPに切り替えればよい。
■「"リアルタイム"・バッチ処理」という選択肢の提供
とにかくデータサイズが許容される範囲では処理が速い。RDBで4-5時間のバッチ処理が、Hadoopで20分程度まで短縮し、Sparkで5分程度になり、M3BPが1分を切るというレンジになってきた。バッチ処理のタイム・スケールはHourlyからMinutelyを経てSecondsの単位になってきている。こうなってくると、バッチ処理と"リアルタイム"（まぁ厳密には全然リアルタイムではないが）の違いがだんだん無くなってくる。結果、業務側でできることが格段に変わる。メニーコアの能力を使い切ることで、今までとは違うことができる。
■分散並列処理の敷居をさらに下げる
特にエッジ・ロケーションでの処理ではよい選択肢になる。1ノードなので、コストも場所も取らない。プレクレンジングの処理ではよりよい解決を提示できる。いままで、分散並列処理ということであれば、すぐに分散ノードということになっていたが、その前にまずは単ノードでの導入が可能になる。その後データが増加するにつれてクラスター構成にすればよい。
・今後
個人的には、あとはRSA的なものへの対応になる。今後のロードマップを見据えて開発する予定だ。その段階で「非同期処理（データを投げて、同期を取らずすなわち処理の終了を待たずに、次に処理を行う処理）」の実行基盤については、分散並列環境に限って言えばかなりの完成度になると思う。
やはり現状の分散並列環境、特にHadoopは、大規模データ向きである。これはこれで素晴らしい仕組みだと思う。ただし、世の中のすべてのデータ処理というセグメントでみれば、やはり過剰である部分は否めない。無論、データがPBクラスを越えるであれば、何も考えずにHadoopを使うべきだし、それは今後も変わらないだろう。TBの上位であれば、HadoopよりもSparkの方がほぼすべてのワークロードでは優位だろう。ただし、もっともメジャーであるのは、GBの上位からTBに届くかどうかレベルであり、かつ、RDBではやはり御しきれない、というデータボリュームだろう。ここに対応できるの実行エンジンがM3BPになる。Asakusaはこれらの実行基盤を透過的に使いこなし、データ処理をフルレンジでカバーする。
Asakusaで処理を記述しておけば、M3BP→Spark→MapReduceとコードをまったく変更せずに対応することが可能になっている。数件程度のデータの「バッチ処理」も数秒以内で終わり、かりにそれが数億件まで増加しても、そのままスケールアウトし、数十分で処理を終わらせる事が可能になる。
ITは必要悪か？その2
大規模会社、特に社会インフラ系の会社で売上も兆に届くところでのITのあり方は、中小規模の会社とは全く違います。システム構築、とくにSI的な観点からは、実際のプロジェクト単位で見たときに大規模システムと中小規模システムを便宜的に一緒にして考察することが多いのですが、俯瞰したときのあり方は、まったくの別ものです。
大規模な会社では情報システムは、大きな組織のバックエンドの一部であると同時に、企業を動かす歯車として欠くことできない存在になっています。「ITがない」という選択肢は企業活動としてありえません。システムのあり方が大企業と中小企業では異なるため、中小企業でITの必要性という点と、大企業でのITの必要性では意味が大きく違います。明確に区別する必要があります。
■あり方
大規模企業の内部において、情報システムはその企業が存続するための重要な機能を担っており、それなしでは企業は成立しません。大規模な企業運営において、顧客・内部組織同士に対して、ある程度の均質的なサービスの提供を効率的に行うためには、個人のオペレーションで品質・水準で誤差がでることを積極的に防止する必要があります。そのためのシステムです。中小企業では、こと日本企業においては、構成人員の同質性（とくに言語とベースの考え方）が高いため、かなりの程度まで、「システム抜き」の人員で、サービスの均質性をカバーアップできる（できてしまう）ため、事情が異なります。別にシステムじゃなくても人手でやればいい、という発想が根強く、また、それが実現できているのが実際です。（今後はわかりませんが）
■特徴
社会インフラ系企業のシステムの特徴は以下になります。
・規模が非常に大きい
基本的にシステムの規模は大きい。データが大きいというよりも、非常に多くのシステム・サブシステムが構成されていて、全体的に強度に複雑です。また同時に関わる人間も非常に多く、その人間間の「仕組み」も複雑です。
・システムに関わる意思決定が奇々怪々になりがち
基本的にシステムに関わる意思決定は多層的になります。たまに例外がありますが、例外は例外です。大方針でこうだ！とぶち上げたところで、全体的なブラックボックス化が進んでいるので、末端まで来るとやるべきことが真逆になっているという、この時代になんの糸電話ですか？ということは、ものすごく普通にあります。要するになんでこうなった？がよくわからないという状態が非常にしばしば（特に末端に行けば行くほど）観察できます。
・普通に肥大化する。
企業規模が大規模になるほど複雑さは、リニアではなく、ログリニアで増大します。企業規模が1000億円企業と1兆円企業では、複雑さの違いは10倍ではなく、100倍近くはあります。結果として、システムが肥大化します。
・メンテナンスが追いつかない
肥大化したシステムの維持管理は、非常にコストがかかります。結果として、新規に開発する、つくるというよりも、維持し、回すという方向に力が働きます。
・にもかかわらず企業の存続という点でミッション・クリティカルなITになっている。
企業活動自体のITへの依存度は実は中小企業よりも高いです。文字通りシステム全体としてはtoo big to failになっています。いろいろ問題が発生して、騒ぎがでかくなると報道機関に記者会見、監督官庁にご報告とか普通にやる羽目になることもあります。基本的に止めるということはできません。結果として投資金額も非常に大きい。
まぁ、上記の話は、普通に社会インフラ系の大規模企業のシステムとしては普通の話で、特に異論もないでしょう。要するに「無い」という選択肢はないし、またかなり大規模複雑になっている、ということです。
■問題点
・実態として「全体の制御」がきわめて難しい
このクラスになると、どれだけ力（政治力・技術力・予算力）があったとしても、システムのあり方は個人でどうにかなるという話（カリスマ的な社長であったとしても）ではありません。システム自体が徐々に“リバイアサン”化してきます。
・多くの人が巻き込まれることになる。
意思決定の多層化、システムの極度の複雑化は、結果としてITの問題を、むしろ積極的に人力で解決するというパラドキシカルな状況になります。多くの人員が関わるので、システムに多少問題があっても修正することが困難です。たとえばこの種のシステムの大規模開発では、開発中止は勿論、計画変更も相当困難です。結果、大抵の人が、これは問題がある、と思っていても手の出しようがない状況にしばしばなります。アジャイル信者の人には良く誤解がありますが、これは「開発方法論」の問題ではありません。意思決定が多層化し、システムが極度に複雑化している場合は、どうしても、すべての動作を「細かく切る」ということがそもそもできません。なんとかしたいので、コンサル頼んで「いろいろと整理する」ということもやっても、そもそも整理作業自体がさらに問題を複雑にすることすら起きます。
・結果としていろいろ消耗する。
本来であれば、企業活動のためのシステムが、逆転して、システムのための企業活動を誘発します。顧客や従業員のためのシステムが、いつのまにやらシステムのための顧客や従業員になるというやつですね。これは結果として関係者（顧客・従業員・IT部門・ITベンダー）を消耗させます。どう控えめに言っても「人には優しくない」ですね。
大規模会社におけるシステムは、取り扱いが困難であり、かつ一種の不経済を発生させる一方で、組織運用には欠くことができない、という意味で、一種の「必要悪」という見方もできます。この手の怪物をどう制御するか？が問題になります。
■組織の問題
結論的に言うと、たいていの場合、この規模のシステムの問題は、組織の問題に帰着します。要するにITとは関係がない部分が大きい。場合によっては「ITとは全然関係ない」ということすらあります。ややこしいのは、IT自体がブラックボックス化するので、この手のシステムの課題が「いかにもITの問題」に見えてしまう、という点です。
中小企業においては、ITはある程度ツールとして割り切ることが可能で、独立した「IT自体の問題」として考えることが可能ですが、社会インフラ系ではそういうことになりません。システムとは組織維持の仕組みそのものであり、ITは「ツール」ではありません。
システムの扱い方は、そもそも大規模な組織をどうしていくか？という問題に近いです。
肥大化した組織運営の効率化は、普通に「分割統治」であることは論を待ちません。意思決定の透明化・簡略化は組織運営自体のスピード・効率を上げ、不要なコミュニケーションの減少は、関係者のストレスを軽減します。なので、システムを組織的に分割して、組織としてメンテできるようにサイズを落としていくという方向が望ましい、
と思うじゃん？（ワールドトリガー風味）
■コストメリット
ところが、ITのような一見「資本集約的な仕組み」（本当は違う）は、できる限り一元化したほうが、コストが安くなります。特に調達コストは普通に単価の桁が変わります。ひどいときには単価が2桁変わることすらあります。開発工数も同じものを複数つくるよりも、単一のもので使いまわしたほうが、少なくとも開発コストは減少するように見えます。
コスト・リダクションという観点で見ると、システムは統合したほうが、確実にメリットがあります。社会インフラ系企業のM&Aでお題目のようにシステム投資の削減といわれるのは、別に根拠がないわけではないです。
よって、システム分割は大企業においては、集約メリットを放棄することに近く、コストメリットが取りづらいのが普通です。なので、通常はむしろ逆に「統合システム」をつくることに執心します。企業内の複数の組織で、“同じような機能”のシステムを開発・メンテすることはコスト的にはデメリットになります。
要するに、システムはそんな簡単に「分割統治」はできないわけですよ。
そこで、例えばITインフラ統合して、その上のアプリケーションを個別開発すればいいじゃん、という形にもっていくのが普通です。ほぼ、すべての社会インフラ系企業のITはこういう形になっていますし、この形であればスケールメリットもとれるし、個別対応のオーバーヘッドを軽減できます。
と思うじゃん？（A級槍使い(ry
■統合システム？
ところがところが、インフラとアプリってのをキレイに腑分けできる、というのはあくまでプログラムの話で、関わっている人間の意図・考え方はうまく手当してあげないと、お互いに伝わりません。ドキュメント・APIで伝わるのは基本的に手段の話であって、考え方ではありません。考え方や考え自体を言語化するトレーニングはIT関係者は普通受けていません。（考え方はAPIとかドキュメントから“読み解け“ってのが普通です。冷静に考えればおかしいのですが、おかしいと思わないところがトレーニングをうけていないサガですね。）
IT屋のドキュメントは生成の仕組みまで含めて「How」の記述に特化しています。肝心の「What・Why」は記述されません。誤解のないように言いますが、ちゃんとしたIT屋は「What・Why」はちゃんと考えます。かなり相当考えます。ただし、業界として、「What・Why」の記述方式にコレといったものがないのと、記述の手法の訓練をIT屋が受けていないことが課題です。
結果、人間系が入らないとトータルにパフォーマンスを出すことが難しくなります。というか、全然パフォーマンスが出ないので、人間系で情報共有を密にやるという話になりがちです。とどのつまりは、組織的には全然分割統治になりません。一見、システムはばらけているように見えても、遠目で人間系の組織とみると、全体的な有機体になっています。
要するに、スケールメリットを安易にとりに行くと、どんなに頑張ってもシステムが実質的にガンガン肥大化するのは防げませんよ、とこういうことです。なので、スケールメリットの享受を捨てても、ある程度、システムを細切れにした方がスピード感や透明性を保つということが可能になり、うまく回すということが可能となります。（細切りにしたからと言って無条件に見通しが良くなるというわけではありません、念のため）とはいえ、細切りにしすぎると、今度はコストがやはり増加します。
■結局
要するにバランスの問題です。
この時に考えるべき一番の要素は「人」です。個々人のあり方、チームのあり方、能力・コストを勘案し、かつそれらを時系列で判断しながら、「適切なサイズにシステムを押さえ込んで行く」ということが必要です。んで、大体できてません。
大規模システムのあり方は、徹頭徹尾、組織論です。開発方法論とか、フレームワークとか、特定実装とか、ERPとか、パッケージで行くとか、クラウドとか、AIとか、そんな話はまったく本質ではありません。勿論、これら技術要素がわからなければ、組織的な適合性が判断できないので、技術要素をちゃんと正確に把握していることは必須条件です。その上で、個々人の有り様・チームビルドのあり方（大事なのは時系列で見るということだと思います。）を、一定のビジョンをもってくみ上げていく、ということが、肥大化するリバイアサンを御することができる唯一の手段に見えます。
んで、そういうことができる人間はなかなかいないので、大抵の大企業ではシステムは人を食い殺していますね。これが現実。
要するに、大規模システムでの設計も実装も運用もわかって、最新の技術要素もわかって、人員の状況も把握し、今後の展開とシステムの在り方を時系列で把握・予想できて、組織運用のイロハがわかっていて、いざとなったらオーバーコストも辞さない覚悟をもっているスーパーマンを情報システムの頭に据えて、相当の権限を与えないと、大規模システムという内なる怪物とは戦えないですよ、ってことです。間違ってないでしょ？（ま、こんなのがいたら普通に営業総責任常務執行役あたりになりますがね）
