PD-DNewデータ分析・データ利活用 · データ基盤
ストレージとコンピュートの分離
Separation of Storage and Compute
すとれーじとこんぴゅーとのぶんり
データを保存するストレージと、問合せなどの処理を行う計算資源（コンピュート）を別々に構成し、それぞれを独立して拡張・縮小できるようにするデータ基盤の設計。データはオブジェクトストレージなどに置き、処理が必要なときだけ計算資源を割り当てるため、利用量に応じた課金や、複数の処理による同じデータの同時利用がしやすい。
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PD-DELT
データソースから抽出したデータを、変換せずにいったんデータレイクやクラウドDWHに格納（Load）し、格納先の計算資源を使ってSQLなどで変換（Transform）する方式。生データが残るので後から別の目的で変換し直せ、MPPやストレージとコンピュートの分離による拡張性を生かせる。格納前に変換するETLと処理の順序が逆になる。
DBNewSQL
従来のRDBMSのACID特性とSQLインターフェースを維持しながら、NoSQLのような水平スケーラビリティを実現する新世代のデータベース。Google Spanner、CockroachDBが代表例。分散環境での強い一貫性と高いスループットを両立する。
PD-Sスペースベースアーキテクチャ
処理を行う多数の処理単位が、データを共有のデータベースではなく、各単位のメモリ上に複製したデータ（インメモリのデータグリッド）で扱うアーキテクチャパターン。データベースへのアクセスがボトルネックにならないので、アクセスが急増しても処理単位を増やして対応できる。データベースへの反映は非同期で行う。
A-1スピーディな拡張性
クラウドの特性の一つで、需要に応じて資源を迅速に拡張・縮小できること。自動で行われる場合もあり、利用者からは資源が無制限にあり、いつでも必要な量を調達できるように見える。