改めて Autonomous Database のメリットを理解する / adb_advantage

改めて Autonomous Database のメリットを理解する
⽇本オラクル株式会社
クラウド・エンジニアリング統括 COE本部
Autonomousソリューション部
2021年12⽉23⽇

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Safe harbor statement
The following is intended to outline our general product direction. It is
intended for information purposes only, and may not be incorporated into
any contract. It is not a commitment to deliver any material, code, or
functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions.
The development, release, timing, and pricing of any features or functionality
described for Oracle’s products may change and remains at the sole
discretion of Oracle Corporation.
2 Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates.

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• Autonomous Databaseの各機能についての最新情報は以下を参照ください。
• Autonomous Database Cloud 技術詳細（「Autonomous 技術詳細」で検索ください）
• https://speakerdeck.com/oracle4engineer/autonomous-database-cloud-ji-shu-xiang-xi
• Autonomous Database サービス・アップデート（「Autonomous サービスアップデート」で検索ください）
• https://speakerdeck.com/oracle4engineer/autonomous-database-sabisuatupudeto
はじめに
Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates
3

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1. Autonomous Database概要
2. ⾃動化にフォーカスしたADBのメリット
3. 従来あったADBの検討課題と直近の状況
4. 参考資料
アジェンダ
4

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4. 参考資料
アジェンダ
5

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新時代のデータベース・サービス
Autonomous Database
実績のあるOracle Database / Exadata が基盤
⾼性能・⾼可⽤性・⾼セキュリティが実装済み
AI/機械学習を利⽤した完全⾃動運⽤
様々なツールが無償で同梱、DBで完結
完全な
マネージド
サービス
1CPU単位でCPUを無停⽌で増減可能
ワークロードに応じた⾃動増減も可能
CPU/ストレージは1秒単位で課⾦
完全な
柔軟性
あらゆるワークロード(OLTP/分析/混在)
あらゆるデータタイプ(構造化/JSON/グラフ等)
1つのデータベースで対応可能
完全な
マルチモデル
6

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Autonomous Databaseが実現する世界
⾃律型データベースに対するオラクルのビジョン
7
⾃動的にスケール
⾃動的に
オンラインでパッチ適⽤
⾃動的に
セキュアな構成
⾃動的に
モニタリング
⾃動的にバックアップ
⾃動的に障害回避
⾃動的に
パフォーマンス診断
⾃動的に最適化⾃動的に
テスト実⾏
⾃動的に
エラーハンドリング
⾃動的に移⾏
予め最適化
検証済みの構成

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4. 参考資料
アジェンダ
8

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Autonomous Databaseによる⾃動・⾃律化
1. 構成検討 / セットアップの⾃動化
• データベース
• クライアントツール
• セキュリティ対応
2. チューニングの⾃動化
• CPU、メモリ、ストレージ
• リソース管理・制御
• データ・フォーマット
• SQLの⾃動変換
• ⾃動索引、⾃動パーティション、⾃動MVIEW
3. 各種運⽤管理の⾃動化
• パッチ適⽤
• 実⾏計画管理
• バージョンアップ
• HW移⾏
• 監視、障害予兆検知
• ⾃動フェイルオーバー

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Autonomous Database
データベースの構成検討/セットアップ
11
AS-IS
⾼いスキルを持つエンジニアがコストをかけて各システムに最適
化した構成を組んでいた
• システム毎にHW、OS、DBの構成を都度検討し、
数ヶ⽉かけて構築
• 世界で唯⼀の構成となり、トラブルの温床に
Autonomous Databaseにおける実装
Oracle Database / Exadataをフルマネージド・サービスとして提供
• 数多くの実績
• クリックだけで数分でデータベース・インスタンスが起動
• MTA構成による迅速なプロビジョニング
• ⾼性能・⾼可⽤性・⾼セキュリティを担保する各機能がセットアップ済
• DRを組むか組まないかの選択のみ。
• バックアップは⾃動構成されており、任意の時間にリカバリ可能
TO-BE（オラクルの設計思想）
ミッションクリティカルを⽀えてきたノウハウを、ベストプラクティスとして
提供していく
• 同⼀構成による安定運⽤を図り、トラブルを未然に防ぐ
• さまざまな機能を⾃動化し、より使いやすく提供する
ヒト（ノウハウ）モノ（追加サービス、
アプリ改修）
カネ（追加コスト）
クリックするだけで
構成可能
不要安価な価格設定
スモールスタート可能
Tokyo Osaka
Active-Active
⾃動バックアップ
災害対策

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GoldenGate
リモートデータベースとの論理レプリケーションが可能
クラスタ障害、リージョン障害に対応
オンライン再定義
アプリを⽌めずに表・パーティション・索引の定義変更が可能
計画停⽌の極⼩化が可能
Flashback Technology
過去データの参照、操作の取り消しが可能
ユーザーによる誤操作や予期せぬトランザクションに対応
Application Continuity
トランザクションを⾃動的にリカバリ
予期せぬセッション切断からトランザクションを保護
アプリケーションに特別な設定は不要
Autonomous Databaseを⽀える
数多くのミッションクリティカルで実証済みの⾼可⽤性機能
12
RMAN
オブジェクトストレージへの⾃動バックアップ
データロストに対応、任意の時間にリカバリ可能
RAC
複数のサーバを協調させて処理
サーバー障害に対応、オンラインメンテナンスに対応
ASM
複数のストレージを束ねて仮想化
ストレージ障害、ブロック破損に対応
Autonomous Data Guard
スタンバイ・データベースを提供（ローカル・リモート）
クラスタ障害、リージョン障害に対応
コンソールから⾃動構成可能
優れたSLA保証: 99.95% (⾮合理な例外なし)
GGのフルマネージド・サービスがリリース︕
従来よりも安価にGGをご利⽤いただけます。
*将来的にSLA 99.995% を予定
⾚字︓Autonomous Databaseで事前構成済みの機能
⿊字︓追加設定を⾏えばすぐに利⽤可能な機能

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読み取り⼀貫性
更新前の確定データをUNDO
セグメントに⼀時的に保持し、
同時実⾏性とデータ整合性を両⽴
⾏レベルロック
⾏レベルで排他制御を⾏うことで
同時実⾏性の確保
オプティマイザ
データにアクセスするために
最適なパスを⾃動選択する機能。
Oracle Databaseのコア機能
⾃動索引
ワークロードを監視し、
⾃動で索引チューニングを実現
RAC
複数のサーバを協調させて処理。
⾼い拡張性、可⽤性を担保
ASM
複数のストレージを束ねて仮想化。
⾼い拡張性、可⽤性を担保
パラレル処理
単⼀SQLを複数のコアで並列処理
することで⾼速化。
RACと組み合わせさらに性能アップ
パーティション
表、索引をDB内部で複数に分割管
理。⼤量データを扱う処理を⾼速化
OLTP圧縮
容量の節約と検索性能向上を実現。
ランダムIOでも性能が落ちない圧縮形式
マテリアライズド・ビュー
集計結果を格納したビュー
元表が更新された場合も⾼速にリフレッシュ
結果キャッシュ
繰り返し実⾏される問合せのレスポンスを向上
データベース・インメモリ
同⼀データをメモリー上に2種類のフォーマット
で保持し、あらゆる処理を⾼速化
Diag/Tuning
定常的な監視と、⾃動チューニングにより性能
問題の発⾒・分析・解決をシームレスに実現
Autonomous Database を⽀える
Oracle Database の代表的な機能（性能観点）
13

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Smart Analytics
Smart Scan
クエリの⼀部をStorage Serverで実施し、
I/O量を削減、DB ServerのCPU負荷軽減
Storage Index
クエリ対象外のブロックを読み⾶ばし、不要な
物理 I/O の削減
HCC (Hybrid Columnar Compression)
⾼圧縮率を実現し、データスキャン時の論理
帯域幅の向上
Columnar Caching
Storage ServerのFlash Cacheの領域に
Columnarフォーマットでキャッシュし⾼速化
Smart OLTP
Persistent Memory Data
Accelerator, Exadata Smart
Flash Cache
ランダムI/O 処理の⾼速化
データ・スキャン帯域幅の向上
Persistent Memory Commit
Accelerator, Exadata Smart
Flash Log
Redo ログ書き込みの⾼速化
Smart Consolidation
Exadata
I/O Resource Manager (IORM)
ワークロードごとのDB I/O 処理の優先付け
MIX ワークロード時のOLTP 処理の低レイテン
シーを担保
Exadata
Network Resource Manager
重要なデータベースのメッセージについて優先的
に処理
Autonomous Database を⽀える
Exadata System Software の代表的な機能（性能観点）
14

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Autonomous Database
セキュリティ対応
15
AS-IS
⾮常に重要な⾮機能要件だが、実装が煩雑なため後回しに
なりがち
• アクセス認証のみで必要最⼩限を実装するケース
• アジリティを理由に何も設定しないケース
• 脆弱性に急遽追加コストをかけて対応するケース
ベストプラクティスをベースに煩雑な実装は全てオラクルが実施
• クラウドならではのセキュリティ構成がデフォルトで構成済み
• 脆弱性に対しても迅速かつ⾃動でパッチが適⽤される
• 要件に応じてお客様の専有環境として利⽤可能、また顧客DCに持ち込み可能
データを中⼼にした多層防御（縦深防御）をコンセプトに、ベストプ
ラクティスを提供していく
• “お客様のデータは資産である”
• 国家的プロジェクトでも採⽤されているソリューション
外部
攻撃
内部
攻撃
ネットワーク IDアクセス
管理
インフラ
ストラクチャ
データベース
データ
アプリ改修）
⼤半がデフォルトで有効
特別なノウハウは不要
不要不要

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Autonomous Database
プロビジョニング直後から強固に保護され、安⼼して利⽤できる
16
バックアップを含む全てのデータを暗号化
（Transparent Data Encryption）
特権ユーザ・Oracle運⽤者から
顧客データへのアクセスをブロック
（Database Vault）
DB
全ての通信を暗号化
（Advanced Security）
監査ログを保管
(OCI Audit / Unified Audit)
特定の通信のみを許可
(Network ACL)
27001 : 27017 : 27018
国際的コンプライアンス標準に対応（⼀部抜粋）
・・・
常に最新のセキュリティパッチで保護
特定のユーザのみを許可
(デジタル証明書/パスワード認証)
※ 主要な機能を抜粋
https://www.oracle.com/jp/cloud/cloud-infrastructure-compliance/
ユーザやセッション情報に基づいて
表のアクセスを列・⾏レベルで制限
（Virtual Private Database ）
⾚字︓Autonomous Databaseで事前構成済みの機能
⿊字︓追加設定を⾏えばすぐに利⽤可能な機能

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Autonomous Database
クライアントツールの検討/セットアップ
17
AS-IS
データベースの利⽤開始までには時間がかかっていた
• 各種クライアントツールを⼀からセットアップ
• セキュリティ対策も煩雑
LOBユーザーに向けた簡単すぐに利⽤できるツールが構成済み
SSL暗号化、証明書認証が有効（デフォルト）
• 様々な⾔語・ドライバに対応(OCI, ODBC, JDBC, …)
多くの3rd Partyツールの稼働実績
多くのユーザーにデータ活⽤を促していくために、
ユーザー側の準備作業を極⼒減らしていく
• 様々なドライバ・⾔語に対応
• 多くの3rd Party製品と連携
• セキュリティ機能の拡充
アプリ改修）
デフォルトで構成済み
追加⼯数は最⼩限
接続設定の変更不要
(3rd party製品を除く)

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アプリケーション開発を強⼒にサポートするツール群
インスタンスを作成すれば、すぐに利⽤可能
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機械学習アナリティクス
Notebook / AutoML UI
ビジネスインテリジェンス
Oracle Analytics Desktop
Webアプリ開発
Application Express : APEX
API開発
Oracle Rest Data Services
データ操作
Database Actions
Service Console
SQL Monitor / Performance Hub
グラフDB開発
Graph Studio

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カテゴリ名称⽤途
開発概要 SQLとデータ・モデラーのアクティビティのサマリ表⽰
SQL SQLおよびPL/SQLコマンドを⼊⼒して実⾏し、データベース・オブジェクトを作成する
データ・モデラー既存のデータベーススキーマから図やDDLステートメントを⽣成し、レポートを作成
APEX Oracleデータベース⽤の迅速なWebアプリケーション開発プラットフォームのログイン
REST Webサービスの開発とWebサービス・アクセスのセキュリティ管理
JSON JSONコレクションの管理と検索
データ・ツールデータのロードローカルファイル、クラウドストレージ、リモートデータベースからのデータのロード
カタログデータの依存関係と変更の影響を表⽰
データインサイトデータの異常、外れ値、隠れたパターンを検出
ビジネスモデルパフォーマンスに優れた分析のためのビジネスモデルの⽣成
データ変換データ・フローとワーク・フローのグラフィカルな設計※
管理データベースユーザーユーザーの作成と編集、REST対応などのユーザー管理
モニタリングモニタリングデータベースのアクティビティとパフォーマンスの監視
Database Actionsに含まれるコンポーネント
19
※Oracle Data Integration Web Edition との連携

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20 Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates
Autonomous Database
動作確認済 Third Party Tool (2021/12) (1)
Analytics
• Bridge Consulting Srl AURCS
(Autonomous Unicoop Reporting
Cloud Service)
• B.I SCIENCE InsightOS
• GWSSI Patent Analysis for Mining
Group
• Intive Companies Rating
Validation (CRV)
BI / Visualization
• Alteryx Designer,
• Business Objects Enterprise XI
• Cognos
• DataViz
• Domo
• Exarto DQ (Data Quality)
FlexDeploy
• HVR Software
• Intive Corporate Analytics
• LATAMS Access
• Looker
• Microsoft Power BI
• Microsoft SQL Server Reporting
Services
• Microsoft SQL Server Analysis
Services
• Microsoft SQL Server Integration
Services and Microsoft SQL Server
Data Tools
• MicroStrategy
• Qlik Sense Desktop
• Qlik Sense Server
• Relational Junction
• SAS Access
• Safe Software FME
• SAP BusinessObjects
• Shanghai Suoyu Information
Technology Data Analysis / Data
Visualization Analysis
• Shanghai Suoyu Information
Technology DV and ML Solution
• Tableau Desktop
• Tableau Server
• Tableau Online
• ThoughtSpot Cloud
• Tibco JasperReports
• TIBCO Jaspersoft
• Tibco Jaspersoft® Studio
Professional - Visual Designer
• TIBCO Spotfire®
• WingArc1st MotionBoard
Autonomous Data Warehouse Tools and Application Test Matrix
https://www.oracle.com/autonomous-database/tools/

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Autonomous Database
動作確認済 Third Party Tool (2021/12) (2)
Autonomous Data Warehouse Tools and Application Test Matrix
https://www.oracle.com/autonomous-database/tools/
Data Movement
• BotSupply Insights
• Data Virtuality Pipes
• Data Virtuality Pipes Online
• Data Virtuality Platform
• HVR Software
• Erwin Data Modeler BI
• IBM DataStage
• IBM InfoSphere
(Data Replication / Change Data
Capture)
• Informatica Cloud Data Integration
• Informatica Powercenter
• Justransform
• Microsoft SQL Server Integration
Services and Microsoft SQL Server
Data Tools
• Microsoft SQL Server Reporting
Services
• Nexla
• Relational Junction
• Safe Software FME
• Talend
• WanDisco
• WanDisco Fusion Server
Driver
• DataDirect
• Simba
Utility
• Intive GOconnectIT
• Liquibase
• PL/SQL Workbench
• Qubix Cloudbridge
Others
• Charles Taylor InsureTech INSIS
Policy Administration System
• FlexDeploy
• IBM InfoSphere Guardium
• ImpulseLogic SLiQ
• Interaktiv Health Analytics
• Soloplan CarLo
• Vortx Aquarela Advanced Analytics
• Zone Trading Company Bitaqati

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• パッチ適⽤
• HW移⾏

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Autonomous Database
CPUのオンライン⾃動スケーリング
23
AS-IS
⼿動で対応、業務の変動に柔軟に対応できない
• 負荷のピークを想定したサイジングによる余剰コストの
発⽣
• リソースが⾜りない場合は追加HWを調達し、
数ヶ⽉かけてシステムを⽌めつつ構成を変更
煩雑な作業なしに、負荷状況に応じてCPUリソースを柔軟に利⽤できる
• CPUを動的に割り当てることで性能を担保、アプリケーションの停⽌は不要
• 1 OCPU単位での柔軟なリソース配分により⼤幅なコストダウンが可能
• 負荷のピークに合わせたサイジングは不要
• ユーザーはOCPU数と⾃動スケーリングの利⽤有無を選択するだけ
ミッションクリティカルを⽀えるべく、各リソースの動的変更を実装
• 稼働コア数、メモリサイズを動的にスケールアップ・ダウン
• 複数のサーバーを並べ、動的にスケールイン・アウト
2CPU
6CPU
4CPU
アプリ改修）
不要不要不要（スケールアップ時の
OCPU費⽤のみ）

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Autonomous Database
メモリ割当のオンライン⾃動変更
24
AS-IS
⾼いスキルを持つエンジニアが、⼯数をかけてサイジング
• アプリケーションの特性に応じて、メモリサイズを調整（右図）
• 処理内容の変化に対して都度対応
CPU数に⽐例し、⾃動でオンラインで調整される
• Oracle Databaseの⾃動化機能をフル活⽤
• アプリケーションの停⽌は不要
• ユーザーはOCPU数を選択するだけ
煩雑なサイジング・チューニングは⾃動化し、アプリ開発に注⼒いただく
• メモリサイズを指定するだけで、動的にバッファキャッシュ、共有プール
等の領域パラメータを⾃動調整
アプリ改修）
特別なノウハウは不要不要不要（スケールアップ時の
リソース費⽤を除く）

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Autonomous Database
ストレージサイズのオンライン変更
25
AS-IS
⾼いスキルを持つエンジニアが、⼯数をかけて設計・サイジング
• データの特性、⽤途に応じてチューニング
• データ量の増減に対して都度対応
ストレージサイズの上限の中で、各表領域が⾃動調整される
• ユーザーはストレージサイズを設定するだけ
煩雑なサイジング・チューニングは⾃動化し、アプリ開発に注⼒いただく
• ストレージを1つのプールとして仮想化し、性能・可⽤性を担保
• ミラーリング、ストライピング、リバランシングを全て⾃動で⾏う
アプリ改修）
不要不要不要（スケールアップ時の
リソース費⽤を除く）

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Autonomous Database
リソース管理・制御の⾃動化
26
AS-IS
⾼いスキルを持つエンジニアが、コスト・時間をかけて各リソース管
理機能を作り込み
• ⾼スキルなエンジニアでも使いこなすには時間がかかる
• システム負荷、データ量の変動等への対応は困難
最新の機能群を利⽤しやすい形で提供
• ミッションクリティカルなシステムに求められる、
同時SQL実⾏数制御や、CPU・ネットワーク・ストレージ帯域管理、レ
イヤー毎の⾃動キャッシュ
• DWH系システムに求められる、
SQL実⾏の⾃動キューイング、⾃動パラレル処理等
• ユーザーは接続サービスを選択するだけ
エンタープライズを⽀える機能群の拡充と、使いやすさを両⽴させる
• 昨今の豊富なCPUコアやIOリソースを活⽤するための機能
• DRAMやFlash、Diskといったデバイスの特性を活かす機能
• 様々なレイヤーにおけるきめ細かなリソース制御
絵は要検討
アプリ改修）
デフォルトで設定済み
接続サービスの選択不要
リソース管理制御機能の⼀例

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Autonomous Database
データ・フォーマットの⾃動管理
27
AS-IS
分析処理のために列指向型のデータベースを併⽤
• 処理によっては列指向DBの⽅が⾼速なケースがある
• ⾼スキルなエンジニアでもDatabase In-Memoryオプ
ションを使いこなすには時間がかかる
• 必要に応じて他の列指向型のデータベースを選択する
最新の機能を利⽤しやすい形でデフォルト有効化 (ADWのみ)
• データを⾏指向型と列指向型で⾃動管理
• それぞれのデータを各領域（DRAM/Flash/Disk）に最適配置
• 列型フォーマットはFlash Cacheに⾃動キャッシュされる
• ユーザーは特に意識する必要はない
データ⼀元管理が理想
• 単⼀のデータベースの中で、
処理内容に応じて⾏指向や列指向を⾃動選択する
• 環境ごとのスキルを⾝に着けるコストを削減
バッファ
キャッシュ
IM列
ストア
SALES SALES
⾏型
フォーマット
列型
フォーマット
SALES
1つのSALES表に対して
2つのフォーマットを⾃動キャッシュ
アプリ改修）
デフォルトで設定済み
不要不要

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Autonomous Database
SQLの⾃動変換
28
AS-IS
• ⾼度なスキルを有するエンジニアの経験・ノウハウをもとに
試⾏錯誤によるSQLチューニングを⾏っていた結果、多く
のコストがかかっていた
• 効率の良い命令セットへ⾃動で変換、より⾼速に処理
• アプリの修正は不要。ユーザーは特に意識する必要はない
• オプティマイザにより可能な限り⾃動的に書き換え、
開発者はアプリケーションの実装に専念できるようにしていく
• OR拡張
• ビューのマージ
• 述語のプッシュ
• 副問合せのネスト解除
• MVIEWへのクエリー・リライト
• スター型変換
• インメモリー集計
(VECTOR GROUP BY)
• cursor-duration⼀時表
• 表拡張
• 結合の因数分解等
OR拡張の例
SELECT *
FROM employees e, departments d
WHERE (e.email='SSTILES' OR d.department_name='Treasury')
AND e.department_id = d.department_id;
SELECT *
WHERE e.email = 'SSTILES'
AND e.department_id = d.department_id
UNION ALL
SELECT *
WHERE d.department_name = 'Treasury'
AND e.department_id = d.department_id;
アプリ改修）
透過的に動作するため
特別な設定は不要
不要不要

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Autonomous Database
⾃動索引、⾃動パーティション、⾃動MVIEW
29
AS-IS
⾼スキルなエンジニアによる探索的なチューニング
• ヒント句による実⾏計画の固定化や、索引付与、
パーティションの検討をコストをかけて実施
• エンジニアのノウハウに依存
• データ量の増加といった最新のデータ断⾯には対応で
きないといった課題もあった
最新のOracle Database 21cの機能も先⾏して取り込む
• オンライントランザクション処理の⾼速化のための⾃動索引（デフォルト無効）
• 分析系処理の⾼速化のための⾃動パーティション、⾃動MVIEW（デフォルト無効）
• ユーザーは利⽤するか否かを選択するだけ
熟練のエンジニアによる⼀連のプロセスと同等のことを機械学習を
活⽤し⾃動化
• 様々なチューニング項⽬を順次⾃動化していく
• 最新のデータ断⾯（統計情報）に基づき、最適な設定
を断続的に探索、⾃動選択することで性能改善を図る
アプリ改修）
利⽤するか否かを選択不要不要

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• パッチ適⽤
• HW移⾏

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Autonomous Database
データベースへのパッチ適⽤
31
AS-IS
特別な理由がない限り、パッチ適⽤は避ける傾向
• 過去のトラブルの経験やコスト観点で塩漬けするケース
• ローリング適⽤ができることは知っているが、
使いこなせないので結局システムを⽌めているケース
オラクル社による事前テスト
• 複数のテスト環境にて適⽤前テストを実施
サービスを⽌めずに⾃動適⽤(*)
• 各リージョンの本番環境に順次適⽤
• 各コンポーネントに対してローリング適⽤
• Application Continuity(TAC)によるトランザクションを⾃動リカバリ
実⾏計画の変動に伴う性能劣化を防ぐ仕組みを実装し、アプリ影響を排除
常に最新のパッチを適⽤いただくことを推奨
• 最新技術によるメリットの享受のため
• 不具合や脆弱性へのプロアクティブな対応を図るため
システムを⽌めずに柔軟に適⽤できる機能を提供していく
アプリ改修）
TACは有効化が必要
不要必要に応じてTAC対応
* システム停⽌が必要な場合は事前通知の上で実施
ローリング適⽤

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Autonomous Database
サーバエラーやタイムアウト、およびメンテナンスをユーザーに気づかせない実装
Application Continuityの有効化が可能
• セッション切断の影響を受ける進⾏中の処理を⾃動回復
• アプリからは処理がわずかに遅れたようにみえる
• 接続サービス毎に有効化するだけで、アプリからは透過的に利⽤できる
要件
• Oracle Client software version 18.3 (or higher)
特記事項
• デフォルトは無効
• Application Continuity(AC)、および透過的Application Continuity (TAC)の選択が可能
• TACを利⽤する場合、Javaアプリケーションの場合はパッチの適⽤が必要
参考資料
• TechNightセミナー#39 「⾼可⽤性アーキテクチャ - アプリケーションの継続性]
• 資料 : https://speakerdeck.com/oracle4engineer/apurikesiyonkonteiniyuitei
• 動画 : https://videohub.oracle.com/media/1_3reh7niv
Request
Errors/Timeouts
hidden

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33
トランザクション・ガードはアプリケーション・コンティニュイティ
実装のために追加された機能。
論理トランザクションID(LTXID)を指定してそのトランザク
ションが完了していたのかを確認する (要Enterprise
Edition)。
トランザクションの状態を管理する内部的な表を維持する
必要があるため論理レプリケーション機能(GoldenGate
など)では動作しない。
特定のトランザクションが完了したのかを確認する(12c Release 1~)
トランザクション・ガード
oracle
COMMIT
Oracleクライアント
LTXID=xx
COMMIT済 ?
Oracleサーバー
オンライン
REDOログ・
ファイル
トランザクション状態を管
理する内部表

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34
アプリケーション・コンティニュイティ対応接続ドライバは
Oracleサーバーに発⾏した処理を記憶している。
Oracle接続ドライバがセッション切断を検出すると⾃動
再接続。
COMMIT時の障害はトランザクション・ガードでトランザク
ションの状態を確認してCOMMIT完了していなければト
ランザクションを⾃動再実⾏。
Oracle接続ドライバがセッション切断を検出すると
(1) 再接続
(2) トランザクション状態の確認
(3) トランザクション再実⾏
まで⾃動で⾏う。
アプリケーションから⾒るとエラーを検出せずにトランザ
クションが完了する。
更新トランザクションを安全に⾃動再実⾏
アプリケーション・コンティニュイティ
(1) 再接続
(2) 状態確認
(3) 再実⾏
Oracleクライアント
RAC
SELECT
INSERT
UPDATE
COMMIT

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お願い事項
まずはTransparent Application Continuity(TAC)を有効化ください。
• 従来Application Continuityがリリースされた直後と⽐べて制約事項が確実に減っている
• JDBC Thin、OCI等、多くのドライバに対応。19c以降、最新のバージョンをご利⽤ください
• 特に有効化して問題となる要素はない
• 有効化⽅法︓⾮常にシンプルで、接続サービス毎に設定するだけ
• 検証⽅法︓ “ alter system kill session ‘SID, SERIAL#’ ; “ を実⾏してクライアントにエラーが返るかをチェック

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Autonomous Database
実⾏計画管理の⾃動化
36
AS-IS
統計情報・実⾏計画を⼿動で固定化
• データは変化しないものとして、統計情報を固定
• ヒント句を利⽤して実⾏計画を固定
• その結果、データ変動や新機能に対応できない
最新のOracle Database 21cの機能を先⾏して取り込み、実⾏計画管理の全てのステップを⾃動化
• 最新の統計情報、データ構成を機械的に都度収集し、断続的に適⽤テストを⾏い実⾏計画の安定化を実現
• データ量の変動やパッチ適⽤、バージョンアップに伴うアプリケーションの性能劣化を抑制
最新のデータ断⾯に併せて、処理性能の安定化・⾼速化を図る
• データは変化するものとして、
最新のデータ断⾯に対して最適な実⾏計画を選択する
• 実⾏計画安定化のための機能を提供、かつ⾃動化していく
アプリ改修）
特別なノウハウは不要不要不要

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Autonomous Database
SQLの性能劣化を検出し修復する過程を全て⾃動化
37
さらに、
パフォーマンス向上のためにも活⽤
• ⾃動索引 [19c]
• ⾃動パーティション[19c]
• ⾃動ゾーンマップ [21c]
• ⾃動Materialized Views [21c]
①SQLの実⾏情報を⾼頻度で⾃動収集
(⾃動SQLチューニングセット)
Object Activity
Tracking System
AWR
SQL Tuning Set
実⾏計画
履歴
②リソースを⼤量消費する上位SQLを⾃動検出
(⾃動SQL計画管理)
④現⾏のベースラインと代替プランを⽐較し、
良い実⾏計画であればベースラインに⾃動登録
(SPM展開アドバイザ)
実⾏計画
Baseline
PLAN
（未承認）
PLAN
（未承認）
PLAN
（承認済）
PLAN
（未承認）
PLAN
（承認済）
PLAN
（採⽤）
⑤ベースラインに存在する実⾏計画を優先利⽤
(オプティマイザ)
③代替プランを⾃動検索
(⾃動SQL計画管理)

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Autonomous Database
データベースのアップグレード
38
AS-IS
多くのお客様がアップグレードを避ける傾向
• 計画策定からテストまで数ヶ⽉のプロジェクト
• または過去のトラブルの経験やコスト観点から塩漬け
• その結果、最新の機能メリットを享受できない等
事前準備のための機能を提供
• 本番環境から簡単にテスト環境を複製可能
• テストツールによる⾮互換テストが可能 (Real Application Testing)
アップグレード作業はオラクルが⾃動実施
• タイミングを指定してバージョンアップ可能
• バージョンアップにおける停⽌時間は⼗数分（実績ベース）
実⾏計画の変動に伴う性能劣化を防ぐ仕組みを実装し、アプリ影響を排除
最新バージョンへのアップグレードを推奨
• 最新技術によるメリットの享受のため
• 不具合や脆弱性へのプロアクティブな対応を図るため
テスト機能など、バージョンアップを促す機能を開発していく
Oracle 19c
Oracle XXc
アプリ改修）
特別なノウハウは不要必要に応じて
テスト環境を⽤意
必要に応じてテスト環境
分の追加コストが発⽣

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Autonomous Database
HW移⾏
39
AS-IS
⾼いスキルを持つエンジニアが、⼯数をかけて実施
• 計画策定から実際の移⾏作業まで数ヶ⽉のプロジェクト
• システム停⽌は極⼒避けたいが、各種ツールを使いこな
すのは難しい
システム停⽌を極⼩化する移⾏ソリューションを活⽤し、煩雑な作業をオラクルが⾃動実施
• 複数のテスト環境にて移⾏前テストを実施
• 計画停⽌に関する事前連絡のもと、数分程度（実績ベース）の停⽌時間で移⾏
ミッションクリティカルに対応すべく、システム停⽌を極⼩化する移⾏ソ
リューションを開発・提供していく
• オンラインPDB再配置や、Data Guard、GoldenGateを利
⽤した移⾏等
アプリ改修）
不要不要不要
Current NEW

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Autonomous Database
データベース監視、障害予兆検知の⾃動化
40
AS-IS
安定運⽤のための監視には多くのコストがかかる
• 監視項⽬の設定には経験が必要
• 作り込みのための開発コストも必要
• 障害発⽣を監視ジョブに反映するといった管理も必要
蓄積されたナレッジ、および機械学習を活⽤しながら、クラウドならではの運⽤監視を実現
• 12,000以上のメトリック、1,500以上のアラートを常時監視
• 機械学習を駆使した異常検知、インシデントの⾃動登録
• 30年以上の歴史を誇るテストツールを介してFixテストを断続的に実施
機械学習とオラクルのノウハウを活⽤し安定稼働を図る
• オラクル製品に関する様々な問い合わせ・事象の情報を蓄積
• 蓄積された情報の傾向から、監視・対応策などをナレッジ化
• 監視・⾃動対応する機能を開発・実装
アプリ改修）
不要不要不要

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Autonomous Database
機械学習に基づいたポリシーベースの⾃動化
41
Trace
File
Alert
Log IO
Stat
ML
Knowledge
Extraction
モデル
⽣成
Expert Input
アプリケーションの
最適化された
モデル
フィードバック
データ・スクラブ
フィードバックと
改善
リアルタイムでの
障害の検出と通知
Oracle
Exadata
RDBMS N
監視
エンジン
Autonomous Database
稼働中に発⽣する様々な事象を組合せ
根本的な対策を適宜適⽤する仕掛け
⼈と機械学習で 24x365 監視 & 対策適⽤
RDBMS 3
RDBMS 2
RDBMS 1
アプリ 1
アプリ 2
アプリ 3
アプリ N

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Autonomous Database
障害時の⾃動フェイルオーバー、⾃動修復
42
AS-IS
障害発⽣に対して多⼤なコストをかけていた
• お客様独⾃の構成に対して、独⾃のリカバリ・マニュア
ルを作成、運⽤コストがかかっていた
• にもかかわらず、停⽌時間が発⽣してしまうケースも
各コンポーネントで障害を⾃動回避できる実装を組み込み済み
• RACによる⾃動フェイルオーバー
• セッションの瞬断に対してはApplication Continuity(TAC)によるトランザクションの⾃動リカバリ
• ASMによる不正IOの検知、ミラーデータの⾃動参照、破損ブロックの⾃動修復
など
コンポーネントを多重化し、障害があっても⾃動で切り替える仕組み
を提供する
• ミッションクリティカルとして堅牢なシステムを実装可能に
アプリ改修）
デフォルトで構成済み
TACは有効化が必要
必要に応じてTAC対応不要

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4. 参考資料
アジェンダ
43

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ADBにおける検討課題と直近の状況
44
# 課題現状 / 回避策障壁となるか︖
1 タイムゾーンが選択不可ため、
sysdate/systimestampがUTCと
なってしまう
• 引き続き、ADBのOSタイムゾーンはUTCで変更不可です
• 回避策としては、current_date/current_timestampへの変更、もしくは
SQL翻訳フレームワークの利⽤をお願いしています
• 後者についても既に実績があり、Qiitaにサンプルスクリプトを含む⼿順を
公開しています（「Qiita Autonomous Database SQL翻訳」で検索くだ
さい）
No
2 SJISが利⽤不可であり、移⾏が⼤
変
• UTF8以外の⽂字コードにも対応しています(Limited Availability:LA)
• 既にSJIS利⽤での実績もございますので、必要に応じて営業までご連絡くだ
さい。
No
3 パスワードの定期変更が必須であ
り、アプリケーションの対応が困難
• ADMINユーザー以外はプロファイル変更が可能になりまし。
（UNLIMITEDに指定可能）
尚、セキュリティ観点で引き続き1年以内の変更がデフォルトとなっています
No
4 インスタンス接続時にWallet利⽤が
必須であり、アプリケーションの接
続設定の変更が必要
• 特定条件下で、Walletなしでの接続も許容されるようになりました No

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45
5 Private IPを保有するDBに対す
るDBLinkが構成不可のため、既
存構成を踏襲できない
• 従来は踏み台サーバーを介した接続設定が必要でしたが、直接DBLINK
を構成可能になりました。
No
6 東京-⼤阪でData Guardが組め
ない
• 東京-⼤阪間でのData Guardに対応済みです
• OCI GoldenGateも利⽤可能であり、選択肢が広がっています
（従来のGGよりも安価に構成いただけます）
No
7 現在の19cをすぐに21cにアップグ
レードできない
• 19cはLong Term Releaseとして当⾯利⽤可能であり、
次回は21cではなく次期ロングタームリリースへのアップグレードを予定していま
す
• また過去の実績として、18cから19cへのアップグレードの際はテストのための
猶予期間が設けられました。Real Application TestingのSQL
Performance Analyzerによる各SQLの事前動作確認も実施可能です
No
8 ⾃動パッチ適⽤に伴うアプリの性
能劣化が⼼配
• メジャーアップグレード以外のパッチ適⽤においては、オプティマイザの修正
はデフォルトでOFFとなっております
• またSQL実⾏計画が変動しても性能劣化が⽣じない仕組み(強化された
SPM)を実装しています
• さらに、必要に応じて、先⾏してパッチを適⽤するインスタンス(early patch)
を作成しておき、そのインスタンスでSPAを利⽤したテストも可能です
No

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46
9 メンテナンス・ウィンドウのタイミング
が変わる、タイミングを選択できな
い
• インスタンス作成後、メンテナンス・ウィンドウが確認できるようになり、基本的
にメンテナンス・ウィンドウは固定されています
• 東京 – ⼤阪といったリージョンやインスタンス単位で実施時間はそれぞれ異
なります。直近は⽇本時間週末に2時間枠で実施されています
• 状況に応じて担当営業までご連絡ください
Case by Case
10 メンテナンス・ウィンドウにおけるセッ
ション瞬断にアプリが対応できない
• 他社と違いデータベースは停⽌せず、再度接続していただければすぐに接
続可能です
• セッションの瞬断対策として、トランザクション処理⾃動再実⾏機能が利⽤
可能です（Transparent Application Continuity）
Case by Case

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よくある問い合わせ
Q) セッションの瞬断が発⽣した場合、お客様サービスへの影響はありますか︖
• アプリケーションの実装状況により影響範囲は異なります
セッションの切断を
想定したエラーハンドリン
グが実装されてるか︖
影響なし
TACを試⾏
メンテナンス・ウィンドウ外に処理実⾏の時間帯を調整
(例: バッチ処理をメンテナンス・ウィンドウの時間帯以外で実施
するなど)
アプリケーション改修にて対応
セッション切断を想定したエラーハンドリングが実装されている場合は、
そもそも問題にならない
(インターネット上で展開されているサービスや、商⽤製品では実装されている
ことが多い)
YES
NO
• 接続プールの再接続
• 処理の再実⾏
• TAC対応に向け改修
アプリ改修
を検討
影響なし
有効
不可改修可能
改修不可

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4. 参考資料
アジェンダ
48

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Oracle Cloud Infrastructure 技術情報
・OCIのサービス概要/詳細資料
を公開
・動画によるデモなど
・実際のOCI上での操作をステップ
バイステップで解説
・⼊⾨から応⽤レベルまで豊富
・100種類以上のワークショップ
・具体的な操作性を完全無償
で体感
・リファレンスアーキテクチャ
・Solution PlayBooks
・Terraform サンプルスクリプト
参考資料
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OCI 活⽤資料集 OCI チュートリアル
OCI Architecture Center
Oracle LiveLabs
テナントを⽤意せずとも実際の環境を触って使⽤感が確認可能ベストプラクティスやリファレンスアーキテクチャが参照可能
OCI上の主要なサービスの概要・機能をまとめた資料集リソースの作成やその活⽤⽅法など実際の操作⼿順を体得

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改めて Autonomous Database のメリットを理解する / adb_advantage

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