現実世界のデータベース - Dell...「現実世界のデータベース管理者」はUnisphere Researchによって作成され、Dell Softwareから提供されています。Unisphere

現実世界のデータベース管理者By Dr.Elliot King、リサーチアナリスト作成: Unisphere Research （Information Today, Inc.所属）、2015年3月

提供制作

「現実世界のデータベース管理者」はUnisphere Researchによって作成され、Dell Softwareから提供されています。Unisphere Researchは、Database Trends and Applications誌および 5 Minute Briefingニュースレターを発行しているInformation Today, Inc.の一部門であるUnisphere Mediaの市場調査ユニットです。過去のレポートの要約をご覧になる場合は、www.dbta.com/About_Us#Unisphereにアクセスしてください。Unisphere Media, 121 Chanlon Road, New Providence, NJ 07974; 908-795-3702.

目次

概要と主要な調査結果 ..........................................................................................................................3

データベースインフラストラクチャ .....................................................................................................4

管理対象のデータ ................................................................................................................................ 10

DBAの責務 ............................................................................................................................................. 14

将来 ........................................................................................................................................................ 21

まとめ ..................................................................................................................................................... 25

付録A ...................................................................................................................................................... 26

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www.dbta.com/About_Us#Unisphere.


概要と主要な調査結果

IT世界において、最新テクノロジーの導入ほど刺激的なものはないでしょう。そして現在、情報管理の領域はそういう瞬間を迎えようとしているのかもしれません。この10年間は、実際に圧倒されるような新しい種類と分量のデータを生成および取得する上で、黄金期を迎えたと言えます。クラウドコンピューティングと、関連するストレージテクノロジー、ソーシャル・メディア、低コストのビデオ、その他のホットな新技術の成長により、各企業は膨大な量の新しいデータタイプにアクセスできるようになりました。

こうした開発は、データに関する新しい考え方を導き出しました。HadoopとNoSQLが提示するようなこうしたアプローチは、構造化データ後の世界への道筋を示しているようにも見えます。また、データレイクなどの概念は、オンデマンドでアクセスして解析できる多様性に富んだデータの膨大なプールの組み立てを描き出しています。この考え方は、非常に大規模なデータセットを使用して、よりすばやく低コストで、より優れたデータ解析を実現し、不正な検出から予測解析へと何もかもを前進させるというものです。

データを新しい方法でキャプチャ、取得、解析、保存することで、ビジネスの実行に対する新しい洞察と新しい方法を得る可能性が生まれます。古い格言を言い換えて、「情報は力」だとすれば、情報量が多いほどより多くのパワーを得ることができます。優れた情報は企業のビジネスを大きな成功へと導きます。

しかし、情報管理における新しい開発に注目するあまり、リレーショナルデータベース内の構造化データが（大部分ではなくとも）多くの部分で依然として情報インフラストラクチャの基盤を提供しており、今後しばらくは大部分の組織でこの状況が続くであろうという事実を見失ってはいけません。企業が構造化データを有効に活用する方法は、まだ多く残されているのです。また、大部分の大規模企業において、データベース管理者（DBA）は依然としてデータ管理の最前線の担当者を代表しています。

DBAの現在の役割とその役割が変化する状況を把握するために、デルはInformation Today, Inc.の一部門であるUnisphere Researchに、データベース管理者やその他の企業データ管理の担当者に関する調査を依頼しました。300人の回答者は幅広い規模と業界から選ばれました。回答者の約3分の2は従業員1,000人以上の組織に属しており、10を超える業界を代表しています。

回答者の属す組織の4分の1は500を超えるデータベースを実行しています。回答者の属性の詳細については、付録を参照してください。

主要な調査結果には次のようなものがあります。

HadoopとNoSQLは刺激的な新技術ですが、現在の使用は主に大規模企業に限定されています。大部分の組織では、従来のデータベース管理システムが依然として情報管理インフラストラクチャの基盤を提供しています。ミッションクリティカルなデータのサポートでは、OracleとMicroso� SQL Serverが最もよく使用されているプラットフォームです。

大部分の大企業は、仮想化やクラウドコンピューティングなどの慣れ親しんだ「新しい」テクノロジーの方が、Hadoopなどの「さらに新しく」出現するテクノロジーよりも、今後数年間は大きな影響を組織に与えるであろうと確信しています。実際に、多くの企業は、HadoopとNoSQLを今後数年間の計画に組み入れていません。

情報インフラストラクチャは静的ではありません。大部分の企業は複数のデータベースを稼働させ、必要に応じて新しいデータベースプラットフォームを追加しています。新しいデータベース管理システムの追加の動機付けとなる最も一般的な要因は、新しい解析アプリケーションをサポートする必要性です。

大部分のDBAは複数のベンダーによる複数のデータベースインスタンスを担当しています。

大部分の組織において、構造化データは情報インフラストラクチャの基盤であり続けています。

大部分のDBAにとって、メンテナンスとパフォーマンスは最大の責務ではありますが、課題としてのセキュリティの重要性がますます高まっています。しかし現時点では、DBAがセキュリティ問題に費やす時間は、データベース開発のサポートに費やす時間よりも短くなっています。

DBAにとっての主要な課題は、新しいテクノロジーの習得です。

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データベースインフラストラクチャ

新しく出現した情報管理テクノロジーが多大な注目を集めるのは当然ですが、主力のデータベース管理システムは情報インフラストラクチャにおいてクリティカルな役割を担い続けています。図1に示すように、Microso� SQL ServerとOracleは圧倒的多数の組織に存在しており、MySQL、IBM DB2、MongoDBはその次によく使用されているデータベース管理システムの代表格です。このリストにMongoDBが挙げられていることは、特に大規模企業でNoSQLテクノロジーの受け入れが進んでいることを示しています。MongoDBの全ユーザーの約70 %が100を超えるデータベースを実行しており、30 %は500を超えるデータベースを実行しています。また、MongoDBユーザーのほぼ60 %は従業員5,000人を超える企業に属しています。

使用されるデータベースプラットフォームは相対的に多様化しており、回答者からは20種類を超えるブランドが挙げられましたが、ミッションクリティカルなデータを実行するRDBMSとしてはOracle、Microso� SQL Server、IBM DB2 LUW、SAP Sybase ASEが主流を占めており、その中でもOracleとMicroso� SQL Serverが明らかにリードしています。実際、回答者の約78 %がミッションクリティカルなデータをOracleで実行していると答え、72 %がミッションクリティカルなデータ用のプラットフォームとしてMicroso� SQL Serverを使用していると答えています。回答者の約4分の1がミッションクリティカルなアクティビティをIBM DB2 LUWに頼り、約12 %はSAP Sybase ASEを採用していました。

それとは対照的に、ミッションクリティカルなデータに対して、このプールでは最もよく使用されているNoSQLデータベーステクノロジーであるMongoDBを使用している回答者はわずか6 %でした。全体的にこの調査結果は、NoSQLテクノロジーの現在の採用状況に対する優れたバロメーターとなっています。NoSQLは大規模企業には浸透し始めていますが、まだミッションクリティカルなデータのプラットフォームとしてごく普通に受け入れられる状況ではないということです。さらに、図2に示すように、多くの企業が今後数年間の計画にNoSQLを組み入れる予定はまだないと答えています。

同様に、Hadoopは次世代の情報管理として当然のように注目を集めていますが、その使用のほとんどは大規模企業にまだ限定されています。実際、現在Hadoopを使用している回答者の60 %は100を超えるデータベースを実行し、45 %は500を超えるデータベースを実行しています。また、Hadoopを使用している回答者の約3分の2は、従業員が1,000人を超える企業に属しています。

さらに、図3に示すように、Hadoopはまだ大部分の企業の計画に組み入れられていません。現時点で、実際にHadoopを使用している回答者はわずか15 %（別の約5 %は導入中）で、現時点で約60 %は今後の使用を予定していません。

明らかに、ほとんどの組織のデータ管理の大部分はRDBMSが担っているのです。回答者の85 %以上はMicroso�

SQL Serverを実行しており、約80 %はOracleを使用していることから、ほとんどの企業が複数のDBMSブランドをサポートしていることは明白です。図4に示すように、企業が複数のデータベースプラットフォームを使用する最も重要な理由では、さまざまなアプリケーションのサポートが群を抜いています。2番目に多い理由は、複数のユーザーグループのサポートでした。サポートするデータ量の増大は、新しいDBMSプラットフォームを追加する理由の5番目でしかありません。

条件が揃えば、組織は新しいDBMSプラットフォームを追加する用意があります。新しいブランドの追加に対する最もよくある理由は、新しい解析ユースケースの出現です。ただし、企業が新しいDBMSを追加するのにその他の要因が動機付けとなることもあります。パフォーマンスや柔軟性の向上と管理コストの削減などが含まれます（図5参照）。

いくつもの重要な洞察がこれらの結果には反映されます。まず、大部分の企業は複数のデータベースを稼働させ、必要性が認識されれば、新しいデータベースプラットフォームを追加しています。新しいデータベース管理システムの追加の動機付けとなる最も一般的な要因は、新しい解析アプリケーションのサポートです。このシナリオは、Hadoopが解析をより柔軟に低コストで実現すると約束できれば、Hadoopにとって追い風となります。しかし現時点でHadoopとNoSQLテクノロジーの使用は主に大規模企業に限定されており、多くの企業には、こうした最新のテクノロジーを吟味する予定はまったくありません。

DBAの役割

管理対象のデータの増大と新しいテクノロジーの導入（クラウドベースのコンピューティングなど）により、情報インフラストラクチャが変化を続ける中で、これまではデータ管理の最前線であったDBAの役割も変化することが予測されます。この調査では、回答者の企業の75 %にDBAに特定される役職者が1～25人存在し、15 %には25人を超えるDBAの役職者が存在しています（ただし、多くの企業では、他の役職も兼任する人がデータベース管理に関連するタスクを実行します）。当然ながら、大部分のDBAは複数のデータベースを担当しています。図6に示すように、約半数のDBAがそれぞれ25を超えるデータベースインスタンスを管理し、約10 %は100を超えるデータベースインスタンスを管理しています。

予想通り、各DBAが担当するデータベースインスタンスの数は増大しています（図7参照）。各DBAが担当する

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図1: 御社の組織で実行しているデータベースブランドは何ですか?

Microsoft SQL Server 87.37 %

Oracle 79.86 %

MySQL 41.3 %

IBM DB2 LUW 28.33 %

Mongo DB 14.33 %

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データベースの数が減少しているのは、回答者の企業のわずか5 %だけです。

DBAは複数のデータベースインスタンスの管理を担当するだけでなく、複数のベンダーによるデータベース管理システムの管理も担当しています。図8に示すように、約70 %の回答者は、自社の組織のDBAが2つ以上のベンダーによるデータベースの管理を担当していると答えており、回答者の7 %は、自社の組織のDBAが5つ以上のベンダーによるデータベースの管理を担当していると答えています。

NoSQLやHadoopなどの非リレーショナルデータ管理テクノロジーの成長、または成長の可能性は、興味深い質問を提起します。今後、DBAは非リレーショナル情報管理テクノロジーの責任も負うことになるのでしょうか。あるいは、これらのテクノロジーの管理を担当する別の職務階層が出現するのでしょうか。この質問に対する明確な答えはまだありませんが、長期間に渡って兆候はありました。DBAは非リレーショナル情報管理テクノロジーの責任も負うことになると思われます。図9では、Hadoopまたは

NoSQLのいずれかを導入済みの回答者の約3分の2が、DBAがこれらのテクノロジーの管理も担当していると答えています。

詳細に見てみると、NoSQLプラットフォームを既に導入済み（Hadoopは未導入）の組織の62 %で、DBAがNoSQLテクノロジーの管理を担当しています。Hadoopを導入済み（NoSQLは未導入）の組織の場合、DBAがHadoopを管理しているのは52 %の組織のみです。また、HadoopとNoSQLの両方をインストール済みの企業では、DBAの作業時間の72 %が非リレーショナルテクノロジーの管理に割て当てられています。

明らかに、DBAが直面してきた長期の傾向がまだ存在しています。DBAはデータ管理の最前線の管理者です。各DBAが複数のベンダーによる複数のデータベースインスタンスを担当し、しかも各DBAが管理を期待されるデータベース数は増大しています。しかし、予期しない展開も考えられます。今後数年間のうちに、大規模企業間にHadoopとNoSQLがさらに普及し、DBAが非リレーショナル・データ・インフラストラクチャ・テクノロジーの担当者となる可能性もあるのです。

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図2: 現時点でNoSQLデータベーステクノロジーを導入する予定はありますか?

NoSQLデータベースを既に使用している 9.66 %

現在導入中 11.72 %

1～2年以内に導入予定 17.59 %


3年以上先に導入予定 3.45 %

予定なし 56.21 %

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図3: Hadoopを使用しているか、使用する予定はありますか?

Hadoopを既に使用している 15.15 %

現在導入中 5.3 %



3年以上先に導入予定 3.79 %

予定なし 57.58 %

0 20 40 60 80 100

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図4: 組織内で複数のデータベースを使用する最も重要な理由は何ですか?

複数のアプリケーションのサポート 80.29 %

複数のユーザーグループのサポート 45.88 %

複数のワークロードのサポート 31.18 %

データベースライセンスと 29.03 %サポートコストの管理

増大するデータ量のサポート 17.56 %

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図5: 組織内で新しいデータベース管理システムを採用する最も重要な理由は何ですか?

新しい解析ユースケースのサポート 46.42 %

データベースの柔軟性の向上 35.47 %

データベースパフォーマンスの向上 35.09 %

増大するデータ量のサポート 32.45 %

増大するデータベースライセンスと 32.45 %サポートコストの管理

非構造化データの増大のサポート 27.55 %

データインフラストラクチャの統合 25.28 %

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図7: 各DBAが担当するデータベース数は増加していますか、減少していますか、それとも同じ数のままですか?

増加 72.31 %

減少 5 %

同じ数のまま 22.69 %

図6: 各DBAが管理するデータベースインスタンスの数はどのくらいですか?

1 1.14 %

2～10 27 %

11～25 21.29 %

26～100 28.52 %

101～500 8.75 %

500超 2.66 %

不明 10.65 %

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図8: 組織内で各DBAが管理を担当するデータベースプラットドーム（さまざまなベンダーによるプラットフォームなど）の数はどのくらいですか?

2 41.47 %

1 30.62 %

5超 7.36 %

3～5 20.54 %

図9: リレーショナルデータベース管理システムの管理を担当するDBAは非リレーショナルシステム（NoSQLやHadoopなど）の管理も担当しますか?

（対象はHadoopまたはNoSQLテクノロジーを導入済みの回答者のみ）

はい 68 % いいえ 32 %

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管理対象のデータ

爆発的なデータ増大のようなものは、長い間、情報テクノロジーと管理にとって不変の特徴でした。管理対象のデータの純粋な分量は一定ではなく、かつては大容量のデータと思われていたものが今では些細な分量だと見なされます。本調査の回答者は大容量のデータを管理しており、およそ30 %が500 TB以上を管理しています。しかしこの5年間で、生のデータ量の増大はほんの一部の問題になってきました。重要なのは、より多くのデータタイプがキャプチャされ、保存され、解析に使用できるようになっていることです。さらに企業は、ますます多くの、自社で作成していないデータにアクセスできるようになっています。新しいデータタイプと新しいデータソースという、この2つの推進要因により、ビッグデータと呼ばれるものへの関心が高まっています。

非構造化および半構造化データのキャプチャおよび管理方法に対する関心はあるものの、大部分の企業にとって、構造化データは情報インフラストラクチャの基盤であり続けています。図10に示すように、回答者の3分の2は、管理対象のデータの少なくとも75 %は構造化データが占めていることを示しています。3分の1に近い回答者が、自分の組織では非構造化データをアクティブに管理することはまったくないと答えています。

興味深いのは、レポートされている管理対象のデータ総量の増加率が通常のレポートより大幅に少ないことです。半数をわずかに下回る回答者が、管理対象のデータ総量（構造化と非構造化を含む）の増加率は、年間で25 %以下であると答えています。しかし別の見方をすれば、回答者の約3分の2は、データ全体が年間10 %～50 %の割合で増大していると答えています（図11参照）。

構造化データの増加率は一般的に、データ全体の増加率と並行します。図12に示すように、約3分の2の回答者が、構造化データは年間10 %～50 %の割合で増大していると答えています。

一部の組織ではまだ多量の非構造化データを管理していないので、本調査でレポートされている非構造化データ全体の増加率は予想されるほど大きくありません。図13に示すように、自社組織の管理対象の非構造化データの増加率が年間50 %を超えると確信しているのは、回答者の12 %未満です。しかしこのグラフは、別の重要なポイントも明らかにしています。回答者の約3分の1は、管理対象の非構造化データの量がどのくらいの速さで増大しているのかを、単純に把握していないのです。このことは、多くの組織にとって、非構造化データが依然として通常のデータ管理プロセスの範囲外にあることの証拠だと考えられます。

図14と15は、データ増大のソースを示しています。図14は、構造化データ増大のソースについて尋ね、図15では、非構造化データの増大について同じ質問を行っています。どちらからも興味深い結果が返されました。構造化データの増大を推進する主な要因は、eコマースデータを含むトランザクションデータで、ERPシステムのデータがそれに続き、財務データが3番目です。eコマース以外のインターネットからの構造化データ（クリックストリームデータなど）は、構造化データの増大にとって非常に重要度の低いソースになっています。

非構造化データの場合、解析対象となる可能性がある新しいデータソースとして、ソーシャルメディアがすべての注目を集めているにもかかわらず、非構造化データの増大にとって最も重要な要因は、内部で生成されるドキュメントであり、その次に電子メールが続いています。非構造化データの場合は、明らかに、内部で生成されるデータの管理に取り組むことが最優先事項です。

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10 %未満 3.49 %

10 %以上25 %未満 6.98 %

25 %以上50 %未満 7.36 %

50 %以上75 %未満 9.3 %

75 %以上100 %未満 35.27 %

100 %（非構造化データは 28.29 %アクティブに管理していない）不明 9.3 %

図10: このデータの何パーセントが構造化されていますか（従来のリレーショナルデータベース管理システム内に保存されていますか）?


図11: 組織の管理対象のデータ総量は年間どのくらいの速さで増大していますか（構造化と非構造化を含む）?

10 %未満 7.39 %

10 %以上25 %未満 40.47 %

25 %以上50 %未満 28.79 %

50 %以上75 %未満 6.23 %

75 %以上100 %未満 2.72 %

100 %以上（管理対象のデータ量が 2.33 %毎年倍増している）不明 12.06 %

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図12: 構造化データの量は年間どのくらいの速さで増大していますか?

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図13: 非構造化データの量は年間どのくらいの速さで増大していますか?

10 %未満 17.39 %

10 %以上25 %未満 20.95 %

25 %以上50 %未満 18.58 %

50 %以上75 %未満 3.56 %

75 %以上100 %未満 2.77 %


0 20 40 60 80 100

10 %未満 8.66 %

10 %以上25 %未満 43.31 %

25 %以上50 %未満 25.2 %

50 %以上75 %未満 6.69 %

75 %以上100 %未満 1.97 %


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図14: 組織の構造化データの増大で最も重要なソースは何ですか?

トランザクションデータの増大 83 %（eコマースを含む）

管理データの増大（ERPシステムなど） 51.78 %

財務データの増大 40.32 %

インターネットをソースとする構造化 24.9 % データの増大（Webサイトの訪問者によるクリックなど）その他 3 %

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図15: 組織の非構造化データの増大で最も重要なソースは何ですか?

内部生成するドキュメントの増大 50.41 %

電子メールの増大 35.54 %

その他のインターネットをソースと 30.58 % するデータの増大（Webなど）マシン生成データ 31.4 %

ビデオやオーディオなどの 29.34 %新しいデータタイプ

ソーシャル・メディア 25.62 %

その他 4 %

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DBASの責務

あらゆる組織の全体的な機能や成功にとってデータおよびデータベースが重要である以上、効果的なデータベース管理は不可欠です。DBAは多くのタスクを実行しており、データベーステクノロジーが進化し、新機能が導入されるにつれて、DBAの時間配分への要求も変化してきました。かつては手動で実行していた一部のタスクは自動化されました。多くのデータベース管理ツールが導入され、DBAによる絶対必要なタスクの実行を支援しています。

図16は、DBAが実行するタスクで、回答者が最も重要だと考えるものを示しています。結果は十分に予想されるものでした。DBAの最大の責務は、メンテナンス、パフォーマンス、構成です。言い換えれば、DBAはデータベースが稼働を維持し、最適に実行されていて、適切に機能するように構成されている状態を確保する必要があるのです。その上に、DBAは容量計画からセキュリティに至るまで、広範囲のタスクを考慮する必要があります。

DBAが自分の作業時間を配分する方法は、主に自分の最も重要な責務に対する認識と同調しています（図17参照）。しかし興味深いことに、一般的にセキュリティの優先度の方が高くても、セキュリティにかける時間が開発サポートにかける時間よりも少ない場合があります。また、データ統合や容量計画にかける時間が予想より少ないようにも見えます。

DBAがシステムのアップタイムとパフォーマンスを2つの最も重要な責務だと考えるならば、これら2つを基準にして自分自身を測定することが適しています。図18は、DBAが自身のパフォーマンスを評価するための上位5つの基準を示しています。

DBAが自身のパフォーマンスを判定する方法は、自分が最優先事項だと認識する内容と一致していますが、マネージャはまた違った方法で評価すると確信しています。図19で、調査の回答者は、マネージャがDBAのパフォーマンスを評価する上で、問題解決の速度がシステムパフォーマンスよりも重要な問題になり、システムパフォーマンスがシステムのアップタイムよりわずかに価値のある問題になると感じています。

もちろん、新しい責務が追加されたり、データマネジメントとデータアドミニストレーションの両方のレベルで新しいテクノロジーがインフラストラクチャに組み込まれたり、スタッフの配置が変わったり組織が広く発展したりした場合は、DBAの時間配

分も変化します。図20では、DBAが実行する詳細なタスクをいくつか提示し、どのタスクに必要な時間が増えており、どのタスクでは減っているのかを評価しています。

大部分のDBAにとって、特定のタスクにかける時間は大きく変化していません。しかし注意すべき例外がいくつかあります。60 %を超える回答者は、パフォーマンスチューニングにかける時間が増えていると答え、53 %を超える人が、テストおよび開発のためのデータベースのクローン化またはプロビジョニングにもっと注意が必要だと答えています。注意する必要が減ったタスクはほとんどないようです。実際に、20 %を超える回答者がもっと注意が必要なものとして選んだタスクは、すべてのスケジュールされたジョブが実行されたことの検証（22.08 %）とすべてのインスタンスが稼働していることの検証（20.6 %）のみでした。DBAのジョブの効率性を上げるための1つのアプローチは、ルーチンタスクの自動化です。タスクの自動化には、サードパーティ製ツールの使用やカスタムスクリプトの作成など、さまざまなアプローチがあります。図21は、自動化対象のDBAタスクに関する洞察を提供しています。

明らかに、ほとんどの組織で、多数の基本的な管理タスクが自動化されています。80 %を超える回答者が、すべてのデータベースインスタンスが稼働していることの検証を自動化していると答えています。また、70 %を超える回答者は、すべてのジョブの実行が完了したこと、バックアップが正常に行われたこと、適切なディスク容量が存在することの検証も現在自動化されていると答えています。最もよく手動で実行されるタスクには、パフォーマンスチューニング（78.85 %）とデータベースのプロビジョニングまたはクローン化（67.98 %）があります。この結果は、これらのタスクにはDBAがもっと注意する必要があるという以前の調査結果と一致しています。

最後に、自動化されたタスクの数が増えるにつれ、DBAがデータベース開発タスクを行うように頼まれることも出てきました。図22では、開発を行ったのがDBAなのかデータベース開発者なのかに関係なく、回答者がほとんどの時間を要したと考える開発タスクを示しています。

新しい非SQLベースのテクノロジーが勢いを増してきたとしても、ほとんどのDBAやデータベース開発者にとって、SQLは依然として最大の重点項目なのです。

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図16: DBAの最も重要な責務は何だと考えますか?

メンテナンス（バックアップ、警告、 70.16 %整合性チェック、デフラグなど）

パフォーマンス（システムとデータの 68.55 %可用性、診断、最適化、チューニングなど）

構成（機能の追加、パッチ適用、 56.45 %アップグレードなど）

変更管理 44.35 %（スキーマ変更の導入など）

セキュリティ（監査、構成、 41.13 %ドキュメントなど）

データ統合（ETL、データ移動、 33.06 % データのマージなど）

容量計画（将来的なステム容量 33.06 %ニーズの予測、新しいテクノロジーの識別など）

開発作業の支援 33.06 %（テストおよび開発用データベースの作成と、実稼働環境との同期化）

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図17: これらの責務のうちDBAが通常最も時間を割いているのはどれだと考えますか?

メンテナンス（バックアップ、警告、 63.11 % 整合性チェック、デフラグなど）

パフォーマンス（システムと 59.43 % データの可用性、診断、最適化、チューニングなど）構成（機能の追加、パッチ適用、 46.31 % アップグレードなど）

変更管理（スキーマ変更の 44.67 % 導入など）

開発作業の支援（テストおよび開 31.56 % 発用データベースの作成と、実稼働環境との同期化）

データベース開発（データの 27.46 % モデリング、プログラミング、コードの実稼働への導入など）セキュリティ（監査、構成、 22.95 % ドキュメント）

データ統合（データ管理、ETL、 22.95 % データ移動、データのマージ）

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図18: 自分のパフォーマンスを自分で測定する場合の最も重要な基準は何ですか?

システムパフォーマンス 72.95 %

システムのアップタイム 67.62 %

プロジェクトのデリバリ時間 32.38 %

バグの特定や修正など、実稼働 23.77 % 導入前の問題解決の効率性

構成問題など、実稼働導入後の 20.49 % 問題解決の効率性

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図19: 自分のパフォーマンスをマネージャが測定する場合の最も重要な基準は何ですか?

問題解決速度 59.84 %

システムパフォーマンス 54.1 %

システムのアップタイム 52.05 %

サービスレベル契約の遵守 34.43 %

容量管理 9.84 %

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図20: DBAに一般的に割り当てられるこれらの責務の中で、各責務に対して割く時間は増えていますか、減っていますか、それとも同じままですか?

増加減少同じまま

すべてのインスタンスが稼働していることの検証 24.89 % 20.6 % 54.51 %

異常なイベントのエラーログの調査 29 % 17.32 % 53.68 %

すべてのスケジュールされたジョブが正常に実行 16.88 % 22.08 % 61.04 % されたことの検証

データベースのバックアップが成功したことの検証 23.38 % 19.48 % 57.14 %

ディスク容量の監視 30.3 % 19.48 % 50.22 %

データベースのサイズと拡大設定の確認 37.83 % 12.61 % 49.57 %

データベースワークロードのパフォーマンス 61.21 % 4.31 % 34.48 %チューニング（SQLステートメントの書き換え、索引の追加など）

テストと開発のためのデータベースの 53.68 % 10.39 % 35.93 % クローン化またはプロビジョニング

複製されたデータベースが同期化されている 26.09 % 13.91 % 60 % ことの検証

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図21: 多くのDBAが実行するタスクのうち、自動化されているもの、手動で実行されるもの、一般的に実行されないものはどれですか?

自動化手動一般的には実行されない

すべてのインスタンスが稼働していることの検証 81.14 % 15.35 % 3.51 %

異常なイベントのエラーログの調査 46.49 % 45.61 % 7.89 %

すべてのスケジュールされたジョブが正常に実行 70.93 % 23.35 % 15.73 % されたことの検証

データベースのバックアップが成功したことの検証 71.18 % 25.33 % 3.49 %

ディスク容量の監視 72.49 % 24.45 % 3.06 %

データベースのサイズと拡大設定の確認 40.79 % 50.88 % 8.33 %

データベースワークロードのパフォー 15.42 % 78.85 % 5.73 % マンスチューニング（SQLステートメントの書き換え、索引の追加など）

テストと開発のためのデータベースの 23.68 % 67.98 % 8.33 % クローン化またはプロビジョニング

複製されたデータベースが同期化されてい 42.92 % 36.28 % 20.8 % ることの検証

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図22: データベース開発の厳密な担当者がだれであるかに関係なく、次の開発タスクのうち最も時間がかかっていると感じるのはどれですか?

SQLのチューニング 73.48 %

コードの作成とデバッグ 39.57 %

コードの編集と変更 32.61 %

クエリ 27.83 %

ロードテスト 24.35 %

ユニットテスト 11.74 %

リファクタリング 10.87 %

その他 3 %

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将来に向けて

数十年に渡ってリレーショナルデータベースは大規模な情報管理の基盤を形成してきており、今後しばらくこの状況が続くことは間違いありません。その一方で、興味深い情報管理、ストレージ、解析の新技術は多くの大規模企業に進入しており、DBAはこれらを実装して使用する役割を果たしています。同時に、企業がより多くのソースからより多くのデータタイプを使用するようになり、複雑さとリスクはエスカレートしています。これらの開発はどれもDBAに課題を提示します。図23は、データそのものの開発について、今後3年間でDBAが直面する最も重大な課題だと回答者が考えているものを明らかにしています。

データの増大の管理とセキュリティの向上は、将来的に取り組む必要のある領域として、大部分の人々の視界に入っています。それを超えて、DBAが今後数年間で集中する必要がある部分に関しては、広い範囲にばらけている状況です。このオプションの多様化は、私たちが変動期に向かっていることの証拠だと確認できますが、こうした変化からDBAに向けられる要求はまだ明確になっていません。同じようなオプションの多様化は、今後数年間のデータ管理インフラストラクチャにおける主要な変化の予測を回答者に求めた場合に見られます。図24は、1つのテクノロジーや変更に真に焦点が絞られた状態になっていないことを示しています。50 %以上の回答者によって1つのテクノロジーや変更が選択されるような状態ではありません。

新しいテクノロジーに関して興味深いのは、DBAはHadoopやNoSQLが今後数年間で組織に多大な影響を与えるようになるとは思っていないことです。彼らは成長を続けるクラウドコン

ピューティングや仮想化に、大きな重点を置いています（図25 参照）。

明らかに、データおよびデータ管理インフラストラクチャの変更は、DBAとDBAが組織するチームにプレッシャーをかけます。図26に示すように、DBAは新しいテクノロジーを習得する必要があることと、予算が縮小されている状況でそれを実行する必要があることを認識しています。

もちろん変更は、機会と脅威の両方を表します。DBAは今後、大規模企業が機会によるメリットを最大化し脅威を最小化する上で不可欠な存在になります。

しかし今後1年間でDBAにとって最も差し迫った課題は、革新的になることではなく進化することです。来年の最も重要なプロジェクトを特定するように求めたところ、最も一般的な回答は、データベースシステムまたはエンタープライズアプリケーションのアップグレードでした。その次に情報インフラストラクチャの統合が続いています。この統合はアップグレードやクラウドへの移行の結果として発生するか、他のプロジェクトとは無関係のものになります。クラウドテクノロジーは多くのDBAの視野に入っています。多くのDBAはデータベース管理に関連するより多くのタスクを自動化したいと考えています。この調査から1つのプロジェクトまたはプロジェクト領域が合意された問題として出現することはありませんでした。ただし、データベース管理における最も困難な側面の1つは、各設定が独自のものであることです。

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図23: データそのものに関して、今後3年間でDBAが直面する最大の課題は何だと予測しますか?

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データ全体の増大 66.23 % （構造化と非構造化を含む）データセキュリティの向上 55.26 %

クラウド上で実行するデータベース 37.28 % の実装

複数のデータベースプラットフォームの管理 35.96 %

新しいデータソースの増殖 28.51 %

新しいデータタイプを管理する必要性 25.44 %

データ品質の向上 24.12 %

非構造化データ全体の増大 23.68 %

構造化データ全体の増大 20.18 %

その他の場合、具体的に 3 % 記入してください

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図24: データ管理インフラストラクチャに関して、今後数年間でDBAが直面する最大の課題は何だと思いますか?

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図25: 今後3年間でデータベース管理に最も大きく影響するテクノロジー動向は何だと思いますか?

クラウド 64.32 %

仮想化 48.02 %

ビッグデータ 47.14 %

高可用性 33.48 %

NoSQL 33.04 %

Hadoop 29.96 %

統合化 23.35 %

IaaS（infrastructure-as-a-service） 21.15 %

俊敏な開発 19.38 %

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クラウドテクノロジーの組み込み 43.67 %

システムパフォーマンス全体の向上 39.3 %

データベース管理に関連付けら 38.86 % れるタスクの自動化の推進

複雑さ（異種混在化）の増大 38.43 %

非構造化データ管理テクノロジーの 37.12 % 組み込み

システム容量全体の増大 34.06 %

より多くの関係者に対する 25.76 % データ可用性の向上

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図26: データベース管理そのものに関して、今後3年間でDBAが直面する最大の課題は何だと考えますか?

新しいテクノロジーを習得する 53.51 %必要性

IT予算の緊縮 49.12 %

DBA1人あたりが管理する必要の 46.05 % あるデータベース数の増大

熟練した担当者の不足 37.72 %

ITスタッフの削減 32.46 %

適切なデータベース管理ツールを 17.54 %持たないこと

ユーザー教育の必要性 8.77 %

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まとめ

HadoopやNoSQLなどの刺激的な新しい情報管理テクノロジーが大規模企業に浸透し始めているものの、全体的に見ると、従来のデータベース管理システムは大部分の企業で依然としてクリティカルな情報基盤を形成しています。DBAはこうした基盤を維持する最前線の担当者で、組織のニーズを満たすパフォーマンスの確保を担っています。その点を考慮した上で、いくつかの長期的な動向も見落とすわけにはいきません。DBAは多様なプラットフォームからより多くのデータベースインスタンスとDBMSを管理するように求められています。

管理対象のデータ量は急速に増大し続けています。一部のルーチン化した管理タスクは自動化されていますが、パフォーマンスチューニングやプロビジョニングの多くは依然として手動で行われています。

おそらく重要なことは、新しいテクノロジーの利用が増える中で、DBAがこれらの機会を組織に統合する責務を負うことになる点です。そのためにDBAは、新しいテクノロジーを習得し続け、より効率的にそこからメリットを得る方法を探し続ける必要があるのです。

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図27: あなたの主な役職名は何ですか?

データベース管理者（DBA） 48.03 %

ITディレクタまたはマネージャ 19.65 %

データベース開発者 4.37 %

アナリスト 3.49 %

ITスタッフ 2.62 %

その他のCEO 2.18 %

その他の幹部レベルの上級役職者 1.75 %

プロジェクトマネージャ 1.75 %

最高情報責任者（CIO） 1.31 %

DevOpsエンジニア 1.31 %

LOBディレクタまたはマネージャ 1.31 %

最高データ責任者（CDO） 0.44 %

その他 11.79 %

付録A

以下の図は、回答者群の特性を示しています。

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図28: あなたの組織の主な業種は次のどの分類に入りますか?

ITサービス/コンサルティング/ 18.86 % システムインテグレーション金融サービス 12.28 %

政府/行政機関（全レベル） 10.96 %

公益事業/電気通信/運輸 8.33 %

ソフトウェア/アプリケーション開発 7.89 %

教育（全レベル） 7.89 %

製造 7.89 %

流通/販売 6.14 %

ヘルスケア/医療 5.7 %

保険 4.39 %

ビジネスまたは消費者サービス 2.19 %

ハイテク製造 1.75 %

その他 5.7 %

図29: あなたの組織の全従業員数はどのくらいですか（すべての所在地、支店、子会社を含む）?

従業員1～100人 11.35 %

従業員101～500人 13.97 %

従業員501～1,000人 10.48 %

従業員1,001～5,000人 24.45 %

従業員5,001～10,000人 13.1 %

従業員10,000人超 24.02 %

不明 2.62 %

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現実世界の データベース - Dell...「現実世界のデータベース管理者」はUnisphere Researchによって作成され、Dell Softwareから提供されています。Unisphere

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