一.概要
1.機能紹介
FineBI は、B/Sアーキテクチャ の BI スマート分析サービスプラットフォームです。Web サーバアプリケーションをディプロイした後、利用者はブラウザから FineBI にアクセスできます。
FineBI は、小規模から大規模までのデータを円滑に処理・分析できる Spider データエンジンを使用しています。
本マニュアルでは、FineBI のハードウェア・ソフトウェアスペックについて紹介します。
二.ソフトウェア推奨環境
FineBI のソフトウェア推奨環境は以下の通りです。
企業本番環境：Linux でディプロイすることを強くお勧めします。大規模使用の場合（例えば数千ユーザ）、Windowsでのディプロイを推奨しません。直接ディプロイではなく、Tomcat を介してディプロイすることをお勧めします。
個人試使用：制限がありません。
OS
| タイプ | OS | 検証済みバージョン |
|---|---|---|
| Linux | CentOS 6 | CentOS 6.5、CentOS 6.6、CentOS 6.7、CentOS 6.8、CentOS 6.9 |
| CentOS 7 | CentOS 7.0、CentOS 7.1、CentOS 7.2、CentOS 7.3、CentOS 7.4 CentOS 7.6、CentOS 7.8、CentOS 7.9 | |
| Red Hat 6 | Red Hat 6.5、Red Hat 6.6、Red Hat 6.7、Red Hat 6.8、Red Hat 6.9 | |
| Rad Hat 7 | Red Hat 7.0、Red Hat 7.1、Red Hat 7.2、Red Hat 7.3、Red Hat 7.4 Red Hat 7.7 | |
| Ubuntu | Ubuntu 10.04.4、Ubuntu18.04、Ubuntu 20 | |
| Amazon Linux | Amazon Linux AMI release 2018.03 | |
| Windows | Windows Server | Windows Server 2008、Windows Server 2012 Windows Server 2016 |
その他
| データベース | Apache Kylin、Derby、HP Vertica、IBM DB2、Informix、Sql Server、MySQL、Oracle、Pivotal Greenplum Database、Postgresql、ADS、Amazon Redshift、Apache Impala、Apache Phoenix、Gbase 8A、Gbase8S、Gbase 8T、Hadoop Hive、Kingbase、Presto、SAP HANA、SAP Sybase、Spark、Transwarp Inceptor、HBase などの主流リレーショナルデータベース、または MongoDB などのNoSQL。 |
|---|---|
| アプリケーションサーバ | Tomcat、Jboss、Weblogic、Websphere などの Web アプリケーションサーバ |
| ブラウザ | Chrome、Firefox、IE11 以降（Edgeを含む）、Safari、Operaなどの Chromium 派生ブラウザをサポートしています。 互換性の都合上、Chrome、Firefoxを推奨します。 |
注1：FineBI の Web サーバを、ハードウェア負担の大きいアプリケーション（例えばデータベースまたはWeb サーバ）が稼働しているコンピュータまたは VM にインストールすることをお勧めしません。
CPU 時間の 80% 以上を FineBI に 割り当てられる環境で FineBI を実行してください。
注2：Chrome V70 以上をご利用ください。
注3：古いバージョンの FineBI との互換性が悪くなる恐れがありますので、MacOS 以外の OS では、Safari ブラウザのご利用をお勧めしません。
三.サーバ推奨環境
システムの利用アプリケーションを「抽出データ」と「リアルタイムデータ」に分けて、システムスペックを紹介します。
1.抽出データ
プロジェクトの同時実行数とデータテーブルの規模に基づいて決めます。複数のハードウェアスペックが選択可能の場合はより高いほうを選択してください。
「同時実行数」とは、シーン1のオンラインユーザ数、またはシーン2のユーザ総数のことです。
最大単一テーブルのデータ量が1億を超えていない場合、Web サーバのローカルディスクにデータを保存しても問題ありません。
1.1.シーン1：高DAUセルフ分析
シーン説明：DAUが比較的高い BI プロジェクト。ユーザは主にセルフ分析をしている（FineBI のキャッシュにヒットしない場合）。
予測同時実行数： オンラインユーザ数 Y = 300 * (ノード数 X-1) + 400 。
ディスクの IO 性能の目安は 100MB/s（市販のローカル HDD の性能）以上のため、SSD の使用をお勧めします。
| データ規模（行） | 利用可能ディスク空間 |
|---|---|
| 0~500万 | 100-300G |
| 500万~1千万 | 300-600G |
| 1千万~1億 | 600G-1.5T |
注1：FineBI はディスクIO への負担が大きいため、ローカルディスクまたは SSD の使用をお勧めします。
注2：ディスク性能の目安は、IO速度 100M/s；IOPS 10K以上です。
勤務時間帯の1時間ごとのオンラインユーザ数を考慮すると、システムスペックの目安は以下の表の通りです。
DAU | オンライン（ユーザ数/時間） | 同時実行数（ユーザ数/秒） | 表の数量-表の大きさ | 動作環境 | 推奨環境 | ||||
ノード数 | JVM/サーバメモリ | CPU 2.5GHz以上 | ノード数 | JVM/サーバメモリ | CPU 2.5GHz以上 | ||||
500 | <100 | <20 | <100枚 又は<1T | 1 | 16G/32G | 8コア 16スレッド | |||
1k | 300~ 1k | 20 ~ 70 | <100枚 又は<1T | 2 | 16G/32G | 8コア 16スレッド | 1 | 32G/64G | 16コア 32スレッド |
2k | 600 ~ 2k | 40 ~ 120 | >2k枚 又は>1T | 2 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 2 | 24G/48G | 16コア 32スレッド |
3k | 900 ~ 3k | 50 ~ 160 | >4k枚 又は>2T | 3 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 3 | 24G/48G | 16コア 32スレッド |
3.5k | 1.2k ~3.5k | 60 ~ 190 | >5k枚 又は>3T | 4 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 3 | 32G/64G | 16コア 32スレッド |
4k | 1.5k ~4k | 80 ~ 220 | >5k枚 又は>3T | 5 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 4 | 32G/64G | 16コア 32スレッド |
注：JVM メモリの目安はサーバメモリの 2/3 ~ 3/4 程度です。
1.2.シーン2：ダッシュボードへの同時大量アクセス
大量のユーザが同時にダッシュボードを閲覧しているシーン。5-10分内にユーザ数Yが同じダッシュボードを閲覧している（FineBI のキャッシュにヒットし、直接に結果を読み込む）。
1秒あたりのリクエスト数が160に達している場合、サーバロードバランスのダウンロード速度の目安は100MB/s以上です。
予測同時実行数：5分間の同時実行数 Y = 380 * ノード数 X
ユーザ数/ 5分 | ユーザ数/秒 | 動作環境 | 推奨環境 | ||||
ノード数 | JVM/サーバメモリ | CPU 2.5GHz以上 | ノード数 | JVM/サーバメモリ | CPU 2.5GHz以上 | ||
~400 | 40 | 2 | 16G/32G | 8コア 16スレッド | 1 | 32G/64G | 16コア 32スレッド |
400~800 | 80 | 2 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 2 | 24G/48G | 16コア 32スレッド |
800~1.1K | 110 | 3 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 3 | 24G/48G | 16コア 32スレッド |
1.1K~1.6K | 160 | 4 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 3 | 32G/64G | 16コア 32スレッド |
1.6K~2K | 190 | 5 | 32G/64G | 16コア 32スレッド | 4 | 32G/64G | 16コア 32スレッド |
注：JVM メモリの目安はサーバメモリの 2/3 ~ 3/4 程度です。
2.ユーザタイプの説明は以下の表の通りです。
| ユーザタイプ | 説明 |
|---|---|
| DAU | 一日以内の、BI システムへのログインユーザ数 |
| オンラインユーザ数 | BI システムへの同時ログインユーザ数 |
| 同時実行数 | BI システムで同時に操作しているユーザ数。つまり、サーバが同時に処理しているリクエストの数量。 |
| Lic 登録時の同時実行数制限 | 同時リクエストの IP の数。IP が計測の標準であり、本マニュアルで紹介する同時リクエスト数とは関係ありません。 |
2.リアルタイムデータ
説明：お勧めのシステムスペックです。クラスターのノード間の通信速度の目安は 1000Mb/s です。
プロジェクトの同時実行数とデータソース DB の計算能力から計算します。複数のハードウェアスペックが選択可能の場合はより高いほうを選択してください。
編集時はキャッシュがヒットしないとします。
同時実行数/秒は、上限はキャッシュがヒットする場合、下限はキャッシュがヒットしない場合の同時実行数です。
システムスペックは以下の表の通りです。
| DAU | オンライン （ユーザ数/時間） | 同時実行 （ユーザ数/秒） | データソース計算能力 1秒あたりの計算数 | 推奨環境 | 動作環境 | ||||
| ノード数 | JVM/サーバメモリ | CPU 2.5GHz以上 | ノード数 | JVM/サーバメモリ | CPU 2.5GHz以上 | ||||
| 500 | <100 | <20 | <10 | 1 | 16G/24G | 8コア 16スレッド | 1 | 8G/12G | 4コア 8スレッド |
| 2K | 100~1K | 40~90 | 10~20 | 2 | 16G/24G | 16コア 32スレッド | 1 | 16G/24G | 16コア 32スレッド |
| 3K | 600~1.5K | 60~130 | >=30 | 3 | 16G/24G | 16コア 32スレッド | 2 | 24G/48G | 16コア 32スレッド |
| 4K | 600~2K | 60~170 | >=30 | 4 | 16G/24G | 16コア 32スレッド | 3 | 24G/48G | 16コア 32スレッド |
3.抽出データとリアルタイムデータを両方処理する場合
抽出データとリアルタイムデータを両方処理する場合は、スペックが高いほうをお選びください。