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    Lindorm:Lindorm とは

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    Lindorm:Lindorm とは

    最終更新日:Apr 26, 2026

    このトピックでは、Lindorm の概要を説明します。

    Lindorm とは

    Lindorm は、IoT（モノのインターネット）、インターネットアプリケーション、IoV（車両のインターネット）などのシナリオ向けに設計・最適化された、クラウドネイティブでマルチモデル、ハイパー収束型のデータベースです。ワイドテーブル、時系列、テキスト、オブジェクト、ストリーム、空間データなど、さまざまなデータの型に対して統一的なアクセスと統合処理を提供します。Lindorm は SQL、HBase/S3、TSDB、HDFS、Solr、Kafka などの標準インターフェイスと互換性があり、サードパーティのエコシステムツールともシームレスに統合できます。ログ、モニタリング、課金、広告、ソーシャルネットワーキング、モビリティ、リスク管理などのシナリオに適しています。また、Lindorm は Alibaba のコアビジネスを支えるデータベースの一つでもあります。

    Lindorm を選ぶ理由

    ビジネス背景

    従来のデータストレージアーキテクチャでは、関係データ、時系列データ、オブジェクトストレージなど、異なるデータの型ごとに個別のデータベースを使用することが一般的です。これにより、技術的断片化が深刻化し、複雑なコンポーネントスタック、困難な技術選択、長大なデータ同期パイプラインといった課題が生じます。その結果、技術スタッフに高度な専門知識が求められ、ビジネスデプロイメントサイクルが長期化し、障害率や運用コストが増加し、アーキテクチャの進化が妨げられます。たとえば、ゾーン間またはグローバルでの高可用性を実現するには、各コンポーネントごとに個別に修正が必要となることがよくあります。5G や IoT 技術の導入は、多様なデータ要件とますます複雑化するストレージアーキテクチャとの間の根本的な矛盾をさらに顕在化させています。

    これらの課題に対応するため、Alibaba Cloud は Lindorm を開発し、マルチモデルデータに対する統一的なストレージ、クエリ、分析を実現しました。次の図に示すように、Lindorm のアーキテクチャは従来のソリューションと比べてデータストレージスタックを大幅に簡素化し、システムの安定性を向上させるとともにデプロイコストを削減します。

    コア機能

    Lindorm は、弾力性に優れ、コスト効率が高く、使いやすく、オープンで、安定しています。メタデータ、ログ、請求書、タグ、メッセージ、レポート、ディメンションテーブル、結果テーブル、フィードストリーム、ユーザープロファイル、デバイスデータ、モニタリングデータ、センサーデータ、小規模ファイル、小規模画像など、さまざまなデータの型の保存および分析に最適です。Lindorm のコア機能は次のとおりです。

    コア機能

    説明

    マルチモデルハイパー収束

    複数のデータモデル（ワイドテーブル、時系列、オブジェクト、テキスト、キュー、空間など）をサポートします。これらのモデル間でデータの相互運用が可能です。Lindorm は、データインジェスト、ストレージ、取得、計算、分析のための統合機能とサービスを提供し、より柔軟かつ効率的にアプリケーションを迅速に構築できるようにします。

    コスト効率

    数千万の同時リクエストとミリ秒レベルのレイテンシを実現します。階層型ストレージ、インテリジェントなコールド・ホットデータ分離、データ特性に基づく適応的圧縮を活用することで、ストレージコストを大幅に削減します。

    クラウドネイティブ エラスティシティ

    コンピュートリソースとストレージリソースの独立した弾力的スケーリングをサポートします。

    オープン互換性

    SQL、HBase/S3、TSDB、HDFS、Solr、Kafka などの複数の標準インターフェイスと互換性があります。Lindorm は Hadoop、Spark、Flink、Kafka などのシステムとシームレスに統合され、データの交換、処理、サブスクリプションを容易に実現します。

    詳細については、「特徴」および「メリット」をご参照ください。

    プロダクトアーキテクチャ

    Lindorm は、クラウド時代におけるリソースのデカップリングと弾力的スケーリングの要件を満たすために、コンピュート・ストレージ分離および共有マルチモデル統合を特徴とする革新的なクラウドネイティブアーキテクチャを採用しています。Lindorm は、統一ストレージ基盤としてクラウドネイティブ分散ファイルシステムである LindormDFS 上に構築されています。この基盤は、ワイドテーブルエンジン、時系列エンジン、検索エンジン、ベクトルエンジン、カラムナエンジンなど、さまざまな専用データエンジンをサポートします。これらのエンジンの上位レイヤーでは、Lindorm はクロスモデル連携クエリのための統一 SQL インターフェイスを提供するとともに、HBase、OpenTSDB、Spark、HDFS などのオープンソース標準インターフェイスにも対応しており、既存ワークロードのシームレスな移行を保証します。さらに、Lindorm Tunnel Service (LTS) はエンジン間のリアルタイムデータフローおよび変更データキャプチャを処理し、データ移行、リアルタイムサブスクリプション、データレイクへのオフロード、データウェアハウスへの書き戻し、ユニット化マルチアクティブアーキテクチャ、バックアップと復元を実現します。

    マルチモーダル機能

    Lindorm は、ワイドテーブル、時系列、オブジェクト、ファイル、キュー、空間データなど、複数のデータモデルをサポートします。標準 SQL ステートメントおよび複数のオープンソースシステムの API に対応しており、モデル間でのデータ転送および同期も可能です。これにより、アプリケーション開発をより俊敏かつ柔軟かつ効率的に進めることができます。次の表では、Lindorm の各エンジンが提供するコアマルチモーダル機能について説明します。

    エンジン

    コア機能

    ワイドテーブルエンジン (LindormTable)

    ワイドテーブルおよびオブジェクトデータの管理と提供を行います。グローバルセカンダリインデックス、多次元検索、動的カラム、Time-to-Live (TTL) などの機能を提供します。このエンジンは、メタデータ、注文、請求書、ユーザープロファイル、ソーシャルフィード、ログなどのシナリオに適しています。SQL、HBase、S3 などの標準インターフェイスと互換性があります。

    LindormTable は数千万の同時リクエストを処理でき、数百 PB のデータを保存できます。また、コールド・ホットデータ分離機能も提供します。オープンソースの Apache HBase と比較して、スループットは2～6 倍向上し、99 パーセンタイル (P99) レイテンシは90%短縮され、平均修復時間 (MTTR) は90%短縮され、データ圧縮率は 100% 向上し、包括的なストレージコストは50%削減されます。

    時系列エンジン (LindormTSDB)

    時系列データの管理と提供を行います。産業、IoT、モニタリングなどのシナリオにおける測定データ、モニタリングデータ、機器稼働データ向けに設計されています。SQL ベースの管理、書き込み、クエリ機能を提供します。時系列データ専用の圧縮アルゴリズムにより、最大 10:1 の圧縮率を実現します。このエンジンは、大規模データセットに対する多次元クエリおよび集計計算をサポートし、ネイティブ PromQL クエリ機能を提供します。また、時系列データの事前ダウンサンプリングおよび継続的クエリもサポートします。

    検索エンジン (LindormSearch)

    カラムナストレージおよび転置インデックスなどのコア技術に基づいて開発された LindormSearch は、マルチモーダルデータの検索および分析を高速化するために使用されます。全文検索、集計計算、複雑な多次元クエリなどの多彩な機能を備えており、ログ、請求書、ユーザーペルソナのクエリなどのシナリオに適しています。また、SQL や Apache Solr などのオープンソースソフトウェアおよびサービスの標準 API とも互換性があります。

    コンピュートエンジン (LDPS).

    Lindorm Distributed Processing System (LDPS) は、LindormDFS と統合されてクラウドネイティブアーキテクチャに基づく分散コンピューティングサービスを提供し、データ生成、インタラクティブ分析、機械学習、グラフコンピューティングなど、さまざまなシナリオにおけるコンピューティング要件を満たします。LDPS は、標準的な Apache Spark API と互換性があります。ご利用の Lindorm インスタンス内の LDPS リソースの所有者はお客様ご自身です。

    ベクトルエンジン

    Lindorm ベクトルエンジンは、大量のベクトルデータの保存、インデックス作成、検索に使用されます。複数のインデックスアルゴリズム、距離関数、さまざまな統合データ検索方法をサポートします。Lindorm ベクトルエンジンは、全文検索とベクトル検索を統合的に行う機能を提供し、大規模言語モデルの精度向上に必要な RAG（Retrieval-Augmented Generation）を実現します。そのため、レコメンデーション、NLP、インテリジェント Q&A などの AI 関連サービスに適しています。

    カラムナエンジン (L-Column)

    Lindorm カラムナエンジンは、高性能で低コスト、安定性と信頼性に優れたオンラインカラムナデータベースエンジンサービスです。IoT、IoV、ログなどのシナリオをターゲットとしており、効率的な読み取り/書き込み操作、高圧縮ストレージ、高性能なオンライン分析を提供します。

    AI エンジン (Lindorm AI)

    Lindorm AI エンジンは、お客様のリソース上で動作するワンストップ統合型 AI 推論機能を提供します。Lindorm SQL を使用して、事前学習済みモデルを柔軟にインポートおよびデプロイし、大量のマルチモデルデータをインテリジェントに分析・処理できます。