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Oracle Autonomous Database:サービス概要のご紹介

Oracle Autonomous Database:サービス概要のご紹介

Oracle Autonomous Databaseは、Oracle Cloud Infrastructureで利用できる次世代のデータベース・クラウド・サービスです。データベースのチューニングやセキュリティ、バックアップ、アップデートなど、従来はDBAが実行していた日常的な管理タスクを機械学習によって自動化します。従来のデータベースと違い、Oracle Autonomous Databaseは、人の介在を必要とせずに、あらゆるタスクを実行します

oracle4engineer
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August 05, 2022
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  1. ⽇本オラクル株式会社 事業戦略統括 事業開発本部 2022年8⽉ サービス概要のご紹介 Oracle Autonomous Database

  2. • Oracle Cloud Infrastructure • Oracle Autonomous Database アジェンダ Copyright

    © 2022, Oracle and/or its affiliates 2
  3. Oracle Cloud Infrastructure (PaaS/IaaS) & Oracle Cloud Applications (SaaS) Oracle

    Cloud Oracle Cloud Applications Global Cloud Data Center Infrastructure Commercial and Government Public Cloud Regions | Cloud@Customer | Dedicated Regions | Roving Edge Security | Governance | Compliance アプリケーション開発 DevOps インテグレーション コンテナ 管理・監視 ⾃動化 ネイティプVMware 機械学習 AI コンピュート ストレージ 分析・BI データサイエンス リレーショナル・ データベース その他のデータベース ネットワーク ERP SCM HCM ACX IA Enterprise Resource Planning Supply Chain and Manufacturing Human Capital Management Advertising and Customer Experience Industry Applications Oracle Cloud Infrastructure Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 3
  4. Oracle Cloud Infrastructure が採⽤される理由 より良いサービスを 適切な価格で より堅牢な セキュリティの実現 よりデータ活⽤に 最適な環境

    1 2 3 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 4
  5. ミッションクリティカル・エンタープライズ・ワークロードのため 0から設計・構築したクラウド基盤 リージョン (東京、⼤阪など) 物理ネットワーク 仮想クラウド・ネットワーク サービス AD1 AD2 AD3

    • 物理コア専有環境 • ⾼速なハードウェアを標準採⽤ • ネットワーク仮想化を分離し、 専⽤のハードウェアで実⾏ • 低遅延/⾼帯域 • フラットなネットワーク • オーバーサブスクリプションなし • 世界中で39リージョンを展開 • お客様DCへの展開も可能に • マルチクラウドへの拡張 SaaS Applications DWH Big Data AI HPC/Simulation ISVs ミッションクリティカル・システム ⼤規模ワークロード Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 5
  6. ⾼品質と低価格の両⽴を実現 より良いサービスを適切な価格で 性能 価格 コンピュート メモリ ブロック ストレージ 仮想マシン コンピュート

    ブロック ストレージ ネットワーク サポート料⾦込み 性能もSLAで担保 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 6
  7. ブロックストレージ IOPS ⽐較 第三者機関検証によるストレージの圧倒的パフォーマンス https://www.storagereview.com/review/oracle-cloud-infrastructure-compute-bare-metal-instances-review https://www.storagereview.com/dell_emc_unity_450f_allflash_storage_review 0 50000 100000 150000

    200000 250000 300000 350000 Microsoft SQL Oracle Database Oracle 他社 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 7
  8. ⼀般的な可⽤性だけでなく、性能/管理も加える 安定した⾼速な基盤を元に、業界初のSLAを定義 可⽤性 (利⽤できるか) 性能 (性能を満たしているか) 管理 (管理操作ができるか) https://www.oracle.com/cloud/iaas/sla.html A社

    B社 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 8
  9. 利⽤頻度の⾼いサービス3つ全てで低価格を実現 圧倒的なコストパフォーマンス Oracle の強み Oracle 他社クラウド Compute ü 同⼀リソースを低価格で 提供

    ü CPU/メモリを柔軟に選択 可能 (フレキシブル・シェイプ) ¥35.52/時 Compute (VM.Standard.E4; 16vCPU, 64GB, Linux) ¥107.52/時 仮想マシン (16vCPU, 64GB, Linux) Storage ü 他社標準ストレージ価格 で、⾼性能ストレージを 提供 ü 性能に対するSLAあり ¥5,100/⽉ Block Volume (1TB, 25K IOPS) ¥239,040/⽉ ブロック・ストレージ (1TB, 25K IOPS) Network ü AD間無償 ü 10TB/⽉まで無償 ü 閉域網接続時はデータ 転送無償 ¥18,972/⽉ FastConnect (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 ¥517,445/⽉ 接続サービス (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 ¥ 67% 低価格 ¥ 98% 低価格 ¥ 96% 低価格 Compute: 同⼀リソースを低価格で提供、⾼い柔軟性 (フレキシブル・シェイプ) Storage/Network: トランザクションやデータ転送量による料⾦変動を低減する料⾦体系 * as of March 2022, Tokyo Region Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 9
  10. Oracle Cloud Infrastructureは圧倒的低価格 ⾒落とされがちな、クラウドから外部へのデータ転送コスト ポイント1︓ 最初の10TBまで無償 (他社では100GBまで) ポイント2︓ 単価が安価 (3円/GB)

    (他社の1/3-1/4) ポイント3︓ 閉域網接続では課⾦なし (接続ポート料⾦のみ) 外部へ(アウトバウンド通信)のデータ転送コスト 0 50 100 150 200 250 300 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 千円/月 送信データ(TB/月) オラクル 他社 100GBまで 無償 10TBまで無償 ¥10-14/GB ¥3/GB クラウド オンプレミス 他リージョン 他クラウド 発⽣ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 10
  11. より堅牢なセキュリティの実現〜セキュリティ・ファーストで設計されたクラウド データ中⼼の セキュリティ ⾃動化された セキュリティ 管理 セキュリティ ・バイ・デザイン SECURITY ON

    THE CLOUD SECURITY OF THE CLOUD + 強⼒、完全なテナント分離 強制的な暗号化 (Database/Storage/Network) 階層型権限管理 リスクのある設定を⾃動検知 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 11 * WAF: Web Application Firewall 脆弱性スキャン リスクにつながる振る舞いを検知 脅威インテリジェンス情報の集約 Oracle SaaSの利⽤状況の監視 セキュリティポリシーの⾃動有効 特権ユーザーのアクセス制御 ボット対策とWAF*/ 次世代ファイアウォール 多要素認証とリスクベース認証 重要情報の隠蔽 セキュリティ構成 機密データ発⾒ アクティビティ監査 DBセキュリティ対策の⾃動化 脆弱性⾃動修復 ⾃動化されたログ分析 Defense In Depth
  12. Oracle Cloud Infrastructure: その分野のプロがSaaS基盤として選択するクラウド 世界最⼤のコンピュータネットワーク 機器ベンダー ハードウェアやソフトウェアセンサーからテレメト リー情報を収集し、データを⾼度な機械学習技 術によって分析するSaaS (Cisco

    Tetration) で OCIを採⽤ 数千コア以上の⼤規模アプリケーションを2ヶ⽉ で稼働 インテリジェンス主導型のセキュリティ 企業 なりすまし攻撃、フィッシング、スパムによるEメー ル脅威の対策を提供するSaaSでOCIを採⽤ ⾼度なリアルタイム分析をベアメタル・インスタン スを活⽤することでクラウドで実現 業界をリードするサイバーセキュリティ 企業 脅威の識別、調査、解決を⾏うクラウドベースの SIEMソリューション(McAfee ESM Cloud)で OCIを採⽤ 他社クラウドに⽐べ1/4のコストで実現 60万データソースにおける1秒当たり50万イベン トをサポート Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 12
  13. Oracle Cloud Infrastructure をご利⽤いただいているお客様 2022年6⽉時点 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/oci-customer-reference Copyright © 2022, Oracle

    and/or its affiliates 13
  14. 2022年7⽉現在︓39リージョン提供中、さらに5リージョン計画 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)のリージョン Copyright © 2022, Oracle and/or its

    affiliates 14 https://www.oracle.com/cloud/cloud-regions/ SYDNEY MELBOURNE Commercial Commercial Planned Government Microsoft Interconnect Azure SANTIAGO VINHEDO SAO PAULO CHILE 2 COLOMBIA デュアル・リージョン︓基本的に全ての国/地域 で2つ以上のリージョンを提供し、お客様の業務 継続要件に対応していく (⽇本の場合は東京-⼤阪) 各リージョンはOracle Backboneで接続 サステナビリティ︓2025年までに、すべてのリー ジョンにおいて、100%再⽣可能エネルギーを使 ⽤することを表明 (欧州リージョンは達成済み) JOHANNESBURG CHUNCHEON SEOUL TOKYO OSAKA JEDDAH JERUSALEM DUBAI MUMBAI HYDERABAD SAUDI 2 ABU DHABI ISRAEL 2 SINGAPORE NEWPORT AMSTERDAM FRANKFURT ZURICH LONDON STOCKHOLM MILAN PARIS SPAIN MARSEILLE SAN JOSE PHOENIX CHICAGO ASHBURN TORONTO MONTREAL QUERETARO
  15. Oracle Cloud Infrastructure が採⽤される理由 より良いサービスを 適切な価格で より堅牢な セキュリティの実現 よりデータ活⽤に 最適な環境

    1 2 3 この後は こちらをテーマにお話します Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 15
  16. • Oracle Cloud Infrastructure • Oracle Autonomous Database アジェンダ Copyright

    © 2022, Oracle and/or its affiliates 16
  17. Oracle Cloud Infrastructure: サービス構成 インフラストラクチャ コンピュート Bare Metal / VM

    コンテナ K8s, Registry ストレージ Block, File, Object, Archive ネットワーク VCN, LB, VPN FastConnect データ管理 データ管理 GoldenGate Database Migration Data Integration, Catalog データ処理 Data Flow Big Data Autonomous Database Transaction, Data Warehouse データベース Bare Metal, VM Exadata, NoSQL, MySQL, SQL Server アプリケーション開発 サーバーレス Functions, Events API Gateway, Streaming インテグレーション Integration, Apiary アナリティクス Analytics Analytics, Cloud SQL Data Science 開発者 DevOps Low Code Visual Builder Digital Assistant APEX 開発者 Developer API/SDKs Infrastructure as Code Resource Manager Terraform セキュリティ ガバナンス ガバナンス IAM, Policy, Tagging Compartment Cost Analysis セキュリティ IAM, Encryption Vault, DDoS, WAF 監視 Monitoring, Logging Notification, Events, Alarm Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 17
  18. Oracle Cloud Infrastructureのデータ管理サービス エンジン/データ・タイプ Oracle Database MySQL NoSQL Hadoop Blockchain

    OCI サービス • Base Database • Exadata Database • Autonomous Database • MySQL HeatWave Database Service • NoSQL Database Service • Big Data Service • Blockchain Platform ワークロード トランザクション処理 分析処理 機械学習 トランザクション処理 分析処理 機械学習 トランザクション処理 分析処理 トランザクション処理 活⽤ケース 既存/新規システム 既存/新規システム 新規システム 既存システム 新規システム 提供場所 OCI (パブリック・クラウド) Dedicated Cloud@Customer (専有クラウド@お客様DC) Exadata Cloud@Customer (専有クラウド@お客様DC) Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 18
  19. Oracle Cloud Infrastructureのデータ管理サービス エンジン/データ・タイプ Oracle Database MySQL NoSQL Hadoop Blockchain

    OCI サービス • Base Database • Exadata Database • Autonomous Database • MySQL HeatWave Database Service • NoSQL Database Service • Big Data Service • Blockchain Platform ワークロード トランザクション処理 分析処理 機械学習 トランザクション処理 分析処理 機械学習 トランザクション処理 分析処理 トランザクション処理 活⽤ケース 既存/新規システム 既存/新規システム 新規システム 既存システム 新規システム Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 19 Oracle Database = コンバージド・データベース 個別サービスは提供しているが、 すべてのデータ・タイプ、ワークロードをOracle Databaseで管理することが可能
  20. シングル・データ・プラットフォームがデータドリブン実践の鍵 従来 理想 • 散在するデータ、複雑なデータ配置 • 複雑なデータ活⽤、価値提供の鈍化 • 多⼤なセキュリティリスク、運⽤保守コスト •

    集約され、⼀貫性のあるデータ • 市場変化に追従する、鮮度のよいデータ活⽤ • ⼀元化されたセキュリティ、シンプルな運⽤保守 データタイプ、機能別のデータサイロ 集約された、シングル・データ・プラットフォーム 基幹システム 分析 新規アプリ 基幹システム 分析 新規アプリ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 20
  21. オラクルが提供するシングル・データ・プラットフォーム コンバージド機能 シングル・データ・プラットフォーム 構造化 データ JSON キー バリュー 地理情報 グラフ

    ファイル あらゆるデータタイプとワークロード に1つのデータベースで対応 企業内の様々なデータ ブロック チェーン JSON ハイパー スケール 機械学習 地理情報 グラフ 永続化 メモリ インメモリ アナリティクス マルチ テナント Cloud Integration インメモリ IoT オンプレミス Oracle Autonomous Database Oracle Exadata Database Service Oracle Exadata Cloud @Customer Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 21
  22. 地図制作業務におけるデジタル変⾰推進を⽀える基盤をOracle Cloud Infrastructure(OCI)で刷新 企業・システム概要 • 全国の道路、建築物や施設、地形の変化を詳細に調査し、 その変化を随時データベースに反映し、⾼鮮度・⾼精度な 地図制作を⾏う • オンプレミスで利⽤してきた既存システムでは、業務毎に追

    加された数百のツールやデータベースにより⽣じる地図編集 者の業務のサイロ化、ITの運⽤管理の負荷やデータの増加 に伴うデータベースの追加に係るコストが課題に 採⽤ポイント • オープンソース・ベースの機能専⽤型クラウド・データベースを 複数連携させた構成など複数のパブリック・クラウドを⽐較し OCIを採⽤ • 地図制作に必要な空間データおよびグラフ・データベースな どのあらゆるデータ・モデルやデータ・ワークロードに対応する、 Oracle Database Cloud Serviceのコンバージド・データ ベース・エンジン • オラクルのコンサルティング部⾨の⾼い技術や知⾒ 顧客事例︓トヨタマップマスター様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 22 システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • Database Cloud Service (DBCS) • Container Engine for Kubernetes • Oracle Consulting Service https://www.oracle.com/jp/news/announcement/toyotamapmaster-jp-20210806/
  23. Autonomous Database (ADB) Base Database Service (BaseDB) Exadata Database Service

    (ExaDB) Oracle Cloud Infrastructure: データベース・サービス (Oracle Database) Oracle Database on Virtual Machines 1-24 OCPUs Oracle RAC on Virtual Machines 4-48 OCPUs 1コアからスタート可能 RAC対応 Autonomous Transaction Processing Autonomous Data Warehouse AI/機械学習を活⽤した ⾃律型データベース あらゆるワークロードで ⾼性能を実現する Exadataの専有環境 Oracle Exadata Max 1,600 OCPUs Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 23
  24. Oracle Cloud Infrastructure: データベース・サービス (Oracle Database) Oracle Database on Virtual

    Machines 1-24 OCPUs Oracle RAC on Virtual Machines 4-48 OCPUs BaseDB 1コアからスタート可能 RAC対応 ADB Autonomous Transaction Processing Autonomous Data Warehouse AI/機械学習を活⽤した ⾃律型データベース ExaDB あらゆるワークロードで ⾼性能を実現する Exadataの専有環境 Oracle Exadata Max 1,600 OCPUs Automated (今までのOracle Databaseを便利に利⽤できる) Full-Managed サービス形態 サービス形態 =管理範囲の違い Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 24
  25. DB on IaaS BaseDB/ExaDB Autonomous Database 各サービスの管理範囲の違い データセンター ハードウェア機器 OS

    データベース アプリケーション クラウド 事業者管理 お客様管理 ハイパーバイザー 仮想マシン データセンター ハードウェア機器 OS データベース アプリケーション クラウド 事業者管理 お客様管理 ハイパーバイザー 仮想マシン データセンター ハードウェア機器 OS データベース アプリケーション クラウド 事業者管理 お客様管理 ハイパーバイザー 仮想マシン OS以上は オンプレミス同様の管理 データベースはBYOL OS以上の操作が可能 OS/DBのバージョンや構成が限定される クラウドのメリットを享受(従量課⾦や⾃動化) 最⼩限のDB管理を除き DB以下はすべてクラウド事業者が管理 Automated Full-Managed Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 25
  26. Oracle Database + Exadata + AI/機械学習による⾃律化 Autonomous Databaseを構成するテクノロジー Autonomous Database

    Automated Data Center Operations and Machine Learning Complete Infrastructure Automation Complete Database Automation Oracle Cloud Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 26
  27. ⾃律型データベースが求められている背景 データ管理で直⾯する課題 85 % セキュリティ侵害の85% はCVE公表後に発⽣ (防御可能だった) - CVE *4

    75 % データベースの 運⽤コストのうち 3/4は労務費 - IDC *1 ↑10% データアクセス効率が 10%改善すれば $65.7 million の収益改善に貢献 - Baseline Magazine *5 91 % データセンターの 予期しないサービス停 ⽌91%が経験 - Healthcare IT News *2 データベース停⽌コスト $7,900 / 秒 - DB Maestro *3 セキュリティ 複雑性とコスト 変⾰への貢献 信頼性 *1: https://www.oracle.com/a/ocom/docs/database/autonomous-database-self-repairing-wp.pdf *2: https://www.healthitoutcomes.com/doc/beware-the-high-cost-of-data-center-outages-0001 *3: https://www3.dbmaestro.com/blog/5-ways-to-prevent-database-downtime *4: https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Vulnerabilities_and_Exposures *5: http://www.baselinemag.com/analytics-big-data/slideshows/surprising-statistics-about-big-data.html Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 27
  28. 新時代のデータベース・サービス Oracle Autonomous Database AI/機械学習を利⽤した完全⾃動運⽤ チューニングをはじめとしたDB運⽤は消滅 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秒間単位で課⾦ 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 Autonomous Database Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 28
  29. 運⽤・管理範囲の違い ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 お客様管理 OSインストール

    DBインストール DB設計・構築 スケーリング オラクル管理 オンプレミス DB on IaaS DB PaaS Automated (Database/Exadata) ユーザー管理範囲 ユーザー管理範囲+機能(ツール)提供 オラクル管理範囲 AP管理/最適化 ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築 スケーリング AP管理/最適化 ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築 スケーリング AP管理/最適化 ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR OSインストール DBインストール DB設計・構築 スケーリング AP管理/最適化 DB最適化 DB PaaS Full-Managed (Autonomous Database) Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 29
  30. 運⽤・管理範囲の違い ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 お客様管理 OSインストール

    DBインストール DB設計・構築 スケーリング オラクル管理 オンプレミス DB on IaaS DB PaaS Automated (Database/Exadata) ユーザー管理範囲 ユーザー管理範囲+機能(ツール)提供 オラクル管理範囲 AP管理/最適化 ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築 スケーリング AP管理/最適化 ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築 スケーリング AP管理/最適化 ファシリティ管理 サーバー管理 パッチ適⽤ リソース監視 バックアップ/リストア HA/DR OSインストール DBインストール DB設計・構築 スケーリング AP管理/最適化 DB最適化 DB PaaS Full-Managed (Autonomous Database) 無停⽌かつ⾃動で スケーリング 利⽤開始から最適な性能 AI/機械学習を利⽤した 最適化を継続 強固な可⽤性構成 AI/機械学習を利⽤した障害 対応 強固なセキュリティ対策 セキュリティパッチはオンラインで ⾃動適⽤ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 30
  31. 利⽤開始直後からプロのチューニングに匹敵 ユーザがチューニングした既存データウェアハウスとAutonomous Databaseの⽐較 • ユーザ⾃⾝が、パーティション、コンプレッション等を活⽤してチューニング • Autonomous Databaseでの⾃動的なチューニング Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化

    Autonomous Databaseは ユーザがチューニングした環境と⽐較して⼀貫して⾼速 Elapsed Time (sec) Customer Tuned 2551 5137 ADW 証券取引所 製造業 Customer Tuned 2835 4051 ADW 銀⾏ Customer Tuned 2265 2831 ADW 性能 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 31 導⼊直後に速いのは当然 導⼊後も最適化が⾃動で⾏われるか︖
  32. AI/機械学習を利⽤した最適化の継続(⼀例)︓⾃動索引作成 熟練したエンジニアによる索引チューニングが、24 x 365 休みなく⾏うことと同等の機能 ⾃動索引を作成する⼿順は、これまでのSQLチューニン グのアプローチと同様 • 新たなSQL実⾏計画と索引の特定 •

    本番環境の外で評価/検証 • ⼀度実⾏し確認 • もし遅ければ、元の実⾏計画に戻す ⼀連のプロセスに DBA は介在する必要なく、全⾃動で 実⾏ チューニング内容はレポーティングされる Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化 Capture Identify Verify Decide Monitor 性能 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 32
  33. セキュリティ対応︓利⽤開始直後から強固に保護され、安⼼して利⽤できる Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化 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) 統合されたDBセキュリティ管理サービス (Data Safe) 重要情報の隠蔽 セキュリティ構成 機密データ発⾒ アクティビティ監査 セキュリティ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 33 データ暗号化やセキュリティパッチの⾃動適 ⽤は当然ですが、それだけで⼗分︖
  34. 特権ユーザーの職務分掌にも対応したアクセス制御 Oracle Database Vault 職務分掌 特権ユーザー (SYS, DBA権限)であっても情報にはアクセスさせない 透過的 既存アプリケーションの変更不要、Multitenant

    Architecture対応 厳密 ユーザー、クライアント情報 (IPアドレスなど)、時間を組み合わせポリシー設定 アプリケーション SELECT * FROM customers 管理者 (特権ユーザー) ⼈事情報 顧客情報 財務情報 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 34 セキュリティ
  35. ハイブリットクラウドで利⽤するデータベースをよりセキュアに ü 統合されたデータベースセキュリティ管理サービス 1. 機密データの発⾒ (Sensitive Data Discovery) 2. データ・マスキング

    (Data Masking) 3. アクティビティの監査 (Activity Auditing) 4. セキュリティ構成の評価 (Security Assessment) 5. ユーザーのリスク評価 (User Assessment) ü 特別なセキュリティの専⾨知識 ü 多層防御における重要なデータ・セキュリティ対策 ü 短時間でセキュリティ・リスクを軽減 ü Oracle Cloud Databaseの利⽤でサービスを無償提供 ※1 ü オンプレミス、他社クラウド上のオラクルDBへも対応 - 24,000円 /ターゲット/⽉ Oracle Data Safe ※ 監査機能は100万レコード/⽉まで無償、その他の機能は無償 Oracle Cloud上の データベース 監査 ユーザー 発⾒ アセス マスク オンプレミス のデータベース ⾃動化された セキュリティ管理 Data Safe AWS, Azure上の オラクルデータベース Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 35 セキュリティ
  36. 1 CPU単位+無停⽌+⾃動でスケーリング 負荷状況を判断し、⾃動的にリソースの拡張・縮⼩を無停⽌で実施します 1 CPU単位で拡張・縮⼩を⾏い、秒単位で課⾦されます Autonomous Databaseの完全な柔軟性 0 4 8

    CPU 6時 12時 18時 24時 翌6時 ⽇中時間帯のスパイクに対応 夜間バッチの⾼負荷に対応 16 実際に利⽤しているリソース Autonomous Database 〜 〜 0 4 8 6時 12時 18時 24時 翌6時 16 実際に利⽤しているリソース 課⾦対象のリソース 他社データベース・サービス 柔軟性が⽋如している ため、クラウドにも関わら ず、ピークに合わせたサイ ジングが必要 〜 〜 シェイプ単位での拡張のみ システム再起動が必要 柔軟性 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 36
  37. オラクルが提供するシングル・データ・プラットフォーム コンバージド機能 シングル・データ・プラットフォーム 構造化 データ JSON キー バリュー 地理情報 グラフ

    ファイル あらゆるデータタイプとワークロード に1つのデータベースで対応 企業内の様々なデータ ブロック チェーン JSON ハイパー スケール 機械学習 地理情報 グラフ 永続化 メモリ インメモリ アナリティクス マルチ テナント Cloud Integration インメモリ IoT オンプレミス Oracle Autonomous Database Oracle Exadata Database Service Oracle Exadata Cloud @Customer Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 38 マルチモデル
  38. シングル・データ・プラットフォームの価値 スマートフォンを購⼊するアプリケーションの例 カタログからの検索 (JSON) クレジットカードでの購⼊ (構造化データ(OLTP)) 配送管理 (位置情報) 顧客情報 (構造化データ(DWH))

    売り上げ分析 (機械学習⽤データ) ⽬的別 データベース シングル・データ・ プラットフォーム データ連携 VS ||| ・ ||| ・・ ・・ ・・ ・・ ・・ カタログからの検索 (JSON) クレジットカードでの購⼊ (構造化データ(OLTP)) 配送管理 (位置情報) 顧客情報 (構造化データ(DWH)) 売り上げ分析 (機械学習⽤データ) ⽬的別データベースを実装・運⽤し、それぞれを データ連携する⼿間をなくすことができます Autonomous Database Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 39
  39. Autonomous Databaseの費⽤体系 Autonomous DatabaseはExadataが使えますが、とてもリーズナブル 他社データベース・クラウドから、BYOLを利⽤してAutonomous Databaseへ移⾏いただいた ファンコミュニケーションズ様からのコメント 『⾼性能とAIによる運⽤の⾃動化を実現したOracle Autonomous Database

    Cloudは、まさに究極のデータベースと⾔っても 過⾔ではありません。今、振り返ると、その存在になぜもっと早く気付けなかったのかと悔しくてなりませんね。これまで抱えていた データベースに関するさまざまな⼼配ごとが⼀切なくなりましたし、今回の導⼊がOracle Databaseの最後の移⾏作業となると確 信しています』 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20191023.html CPU (1 CPU単位) Exadata ストレージ (1 TB単位) 161.292円/時間 14,208円/⽉ Base Database (EP) とCPUは同じ料⾦ 38.712円/時間 Standard Edition ライセ ンスをBYOLすると 14,208円/⽉ (76%OFF) * 60⽇間分のバックアップ費⽤を含む * 60⽇間分のバックアップ費⽤を含む * Autonomous JSONは別料⾦ コスト Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 43
  40. Autonomous Databaseの⾰新を体験いただいたお客様の声 お客様 ⽤途 ⽐較対象 結果 コメント Propre Japan 不動産情報

    ビッグデータ基 盤 インメモリDB on AWS EC2 83秒→0.7秒 (99%短縮) データを移⾏しただけでチューニングをしていない状態で⾼い性能が得られた ことは衝撃的でした。稼働開始後の運⽤においても、チューニングが必要な いこと実感しています。運⽤管理が⾃動化されたことで新サービスの検討や 開発に注⼒できるようになりました ウィルグルー プ 基幹システム (⼈事派遣管 理システム) オンプレミス Oracle Database SE 10倍以上の性 能向上 既存システムにまったく⼿を⼊れないままの状態で、Oracle Cloud上でのテ ストを⾏いました。本番に近い環境で何種類ものテストを実施した結果、平 均的に速度が速くなるなど、良好なパフォーマンスを確認しました。ある部分 では何も⼿を⼊れていなく載せ替えただけなのに10倍くらいのスピードを実現 したテストもあります ファンコミュニ ケーションズ アフィリエイト サービスのデー タ管理基盤 AWS RDS for Oracle (SE) N/A ⾼性能とAIによる運⽤の⾃動化を実現したOracle Autonomous Database Cloudは、まさに究極のデータベースと⾔っても過⾔ではありませ ん。今、振り返ると、その存在になぜもっと早く気付けなかったのかと悔しくて なりませんね アズワン 在庫データ提 供基盤 N/A 255秒→18秒 (93%短縮) ⾃律化機能によりチューニング、パッチング、モニタリングなどの運⽤管理の負 担を50%軽減しながら、在庫データのロード時間を約93%短縮できました ピー・ビーシス テムズ(ダリア) 販売管理デー タの分析基盤 他社クラウドの DBサービス 95%短縮 パフォーマンスはもちろんのことコスパも⼤きく向上することを確認できましたの で即ADWを採⽤しました。ADWのパフォーマンスと可能性には⼤きな期待 をしております Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 44
  41. ユースケースとお客様事例 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 52

  42. Autonomous Database: 活⽤ケース 業務アプリケーション 混在ワークロード データウェアハウス データマート システム規模 新規ビジネスアプリケーション Analytics

    Transactions 部⾨アプリケーション ワークロード種別 あらゆるデータタイプとワークロードに 1つのデータベースで対応できます Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 53
  43. ユースケースとお客様事例 データ分析基盤 (データウェアハウス・データマート) Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates

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  44. データ利活⽤の流れとAutonomous Database データベース ファイル等 センサー ソーシャル モバイル 業務部⾨ IT 開発者

    データ サイエンティスト 3rd Patry Infromatica IBM Analytics Cloud 対象データ データ利⽤者 Autonomous Database Data Integration GoldenGate 3rd Patry Tableau Qlik MotionBoard データ収集 ロード データ管理 データ活⽤ (可視化/分析/データサイエンス) オープン オープン データ管理の⾃律化 ADB (ロード、変換等) ADB (AutoML UI, APEX等) オープン性を維持しつつ、⾮IT部⾨ユーザが、より⽣産的なデータ活⽤を進められるよう セルフサービス・ツール群をAutonomous Databaseでは提供しています Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 58
  45. データ利活⽤を促進するセルフサービス・ツール群 インスタンスを作成すれば、すぐに利⽤可能 機械学習 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(ロード/変換等) Database Actions Service Console SQL Monitor / Performance Hub Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 59
  46. データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移⾏ 株式会社オカムラ • オフィスや店舗等の設備および家具の設計・製造、物流シ ステム機器の開発など幅広い事業を⼿がける

    • 販売分析や⽣産効率および物流効率の向上などを⽬的と して、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利⽤ 従来の課題 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHとOracle BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジングのため、余剰リ ソースが発⽣していた 導⼊効果 • ADWの⾼い基本性能やスマートスキャンを活⽤することで、 従来環境と⽐較して少ないリソースで⾼いパフォーマンスを 実現(従来環境 32コア→ADW 4コア) • バッチ処理で平均1.5倍に性能が改善、BIレスポンスタイム は最⼤60分の1に短縮 • 運⽤管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリ ング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費 ⽤を約36%削減 システム構成イメージ 利⽤サービス • Autonomous Data Warehouse, Oracle Analytics Cloud, Oracle Data Integrator 導⼊パートナー • イデア・コンサルティング株式会社 顧客事例︓オカムラ様 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210310.html 分析基盤︓オンプレミスからの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 60
  47. 顧客の変化や多様性に迅速に対応するデータドリブンな業務変⾰を実現 システム概要 • Keio Department Store Data Lake (KDSDL) •

    全社員が利⽤する顧客情報や販売情報などの様々なデータを シームレスに取り込める戦略的情報活⽤基盤 • 従来の顧客分析システムはオンプレミスDWHを利⽤していたが、 容量や性能の制約により⾃在なデータ分析ができなかった • ギフト配送システム • ネット受注の配送連携強化を図るため、お中元やお歳暮時の店 頭ギフト受注を⼀元管理するギフト配送システムを刷新 導⼊効果 • ADWの⾃律機能により、管理や拡張、監視、チューニング、バック アップが全て⾃動化。他社クラウドサービスと⽐較して約30%コスト 低減できる上、運⽤負荷の抑制と⾼性能を実現 • データが増え続けてもチューニングなしで⾼速性能を維持。 2年分で 4,000万件を超えるテーブルを含む複雑な結合検索を1-2秒のレス ポンスで実⾏ • 店頭POSからの全ての取引明細データを、店舗や売場毎の管理レ ベルにほぼリアルタイムで集計。300ほどのダッシュボードを全従業員 へ提供。店舗におけるタイムリーな情報把握を実現し、スタッフのデー タ活⽤の頻度も向上 顧客事例︓京王百貨店様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 61 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/keiodepartmentstore-oci-adw-20210916/ システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) • Oracle Database Cloud Service • OCI Compute, Storage, FastConnect • Oracle Consulting Service 導⼊パートナー • 株式会社アシスト 分析基盤︓新規構築
  48. 顧客の変化や多様性に迅速に対応するデータドリブンな業務変⾰を実現 顧客事例︓京王百貨店様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 62

    課題︓⾃在なデータ分析への対応 従来のオンプレミスDWHによる顧客/商品分析は テンプレートをベースとしており、現場が求める要件 へ迅速に対応できていない。容量と性能の制約に より前年度との⽐較しかできない ØメールやWeb、SNSなど、デジタルの 顧客接点へと移⾏ Ø柔軟かつアジャイルな分析環境が必要 Øコストのかかる改修でなく、刷新を選択 課題解決と今後 • 店舗におけるタイムリーな情報把握を実現。300 ほどのダッシュボードを全従業員へ提供し、現場 からの要望にも対応 • ⾃律型基盤により容量と性能課題が解消 • データに基づいた売上・販売予測等による受発 注精度の向上や、ローコード開発ツール活⽤に よるさらなるアジリティ向上を⽬指す 店舗、ネット販売など全ての顧客接点で蓄積されたデータに加え、他の社内 データ、外部オープン・データ、ソーシャル・データなどを分析できる基盤を構築 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/keiodepartmentstore-oci-adw-20210916/ 分析基盤︓新規構築
  49. EBPM推進を⽀える新たな取り組み。データ利活⽤基盤として市⺠の声を能動的に把握する仕組みを整備 システム概要 • EBPM を積極的に推進するための分析基盤。データ分析から実際 の地域課題の解決に向けて、政策を⽴案・実⾏ • ⾏政への市⺠の声をより広範に把握するため、Twitter データを分 析することで市⺠の反応やニーズを把握、施策検討に活⽤

    導⼊効果 • ⽉数万件単位の Tweet を取得。これまで⾃治体に届いていた市⺠ の声(年間数千件)より広範なデータを収集。データの収集・加⼯・ 可視化までのプロセスを⾃動化 • ふるさと納税の取組など、各施策に対する市⺠の反応を能動的に 把握することができ、更なる施策の向上に寄与 • 今後のスマートシティ政策にも活かせる基盤になり得る システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Integration Cloud • Oracle Cloud Infrastructure Data Science 顧客事例︓東京都三鷹市 様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 63 分析基盤︓新規構築
  50. n 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA(エゾカ)」の発⾏・運営事業を 展開 n 会員数は約 190 万⼈、加盟企業は 120 社 700

    店以上 n サッカー J リーグの北海道コンサドーレ札幌とのコラボカード「コンサドーレ EZOCA」などを発⾏ 会社概要 導⼊背景 n Excel や他社専⽤ツールを使っていたが、分析パターンや分析可能なデータ 量に限界があり、新たな視点による分析が困難(他社専⽤ツールの場合、 3 年分のデータ量の分析ができない) n システム担当者の負担が多く、また、タイムリーなデータ分析も困難 n 「新北海道スタイル」への対応(北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来 場者に対する 3 密を回避したポイント付与) 「新北海道スタイル」への対応と加盟店向け会員データ分析サービス ソリューション n 「EZOCA(エゾカ)」のデータ分析基盤 l Oracle Autonomous Data Warehouse l Oracle Analytics Cloud n 「新北海道スタイル」への対応(北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場 者に対する⾮接触型ポイント付与システム) l Oracle Cloud Infrastructure(Compute ほか)上に構築 導⼊効果 n 130〜150 万件のトランザクションデータを Oracle Autonomous Data Warehouse に投⼊することで、膨⼤なデータ量や処理性能を気に することがなくなり、システム担当者の負担を軽減。また、タイムリーなデー タ分析が可能に n わずか 2 週間で⾮接触型ポイント付与システムを構築。「新北海道スタイ ル」に対応しながら、昨年度と変わらないポイント付与率(約 12%)を 実現。事業の継続性を保ち、地域ビジネスに貢献 顧客事例︓リージョナルマーケティング様 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA(エゾカ)」の利⽤促進に向けて 新たなデータ分析基盤に Oracle Cloud を導⼊、「新北海道スタイル」にも対応 ポイントシステム基盤 加盟店向け会員データ分析サービス 会員⾏動認知による地域ビジネスへの貢献 「新北海道スタイル」への対応 北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム 来場者への⾮接触型ポイント付与システム ポイントデータ分析基盤 膨⼤なデータ量に対応 タイムリーなデータ分析 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201029.html 分析基盤︓新規構築 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 64
  51. Autonomous Databaseの採⽤により、既存Cloudに⽐べ最⼤95%の処理時間減少、更にコストは20%減少 株式会社ダリア • 販売管理データの分析基盤の性能を向上させ、営業拠点でのレ ポート作成をスムーズにしたい 従来の課題 • 分析するデータ規模が拡⼤し続けるため、既存のAmazon Web

    Service上に構築されていたシステムでは限界があった • 利⽤料が⾼くなっている点 • AWSへの⽀払いが、⽉額100万円以上にまで膨れていた • 性能を向上させるための⼿間や時間が膨⼤にかかる点 • システムのチューニングは⾏っていたが限度があり、抜本的にアプリケーション改 修を⾏うか、AWSサービスの性能向上オプションを購⼊しないと、性能がこれ 以上あがらないところまできていた 導⼊効果 • データを照会するための処理時間がAWSから移⾏することで最⼤ 95%減少 • データとデータを突合して⽐較するための処理時間がAWSから移⾏ することで最⼤68%減少 • AWSの構成が8 vCPUに対してOracle Cloudでは2 OCPU 性能検証結果 利⽤サービス • Autonomous Data Warehouse 導⼊パートナー • 株式会社ピー・ビーシステムズ 顧客事例︓ダリア様 約600秒 https://go.oracle.com/LP=87649 期間・分類別集計 パターンA 期間・分類別集計 パターンB 分析基盤︓他社からの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 65
  52. データ活⽤基盤の構築からデータ ドリブンな経営を⽬指して 顧客事例︓⽇本セレモニー様 n フューネラル(葬儀・葬祭)事業やブライダル事業など冠婚葬 祭関連サービスを全国展開 n 本社: ⼭⼝県下関市 『

    今後は、婚礼や葬儀のデータをはじめ、様々なデータを有効 活⽤してインサイトの獲得、お客様への戦略的なアプローチを 実践していきたい 』 株式会社⽇本セレモニー 情報システム課 課⻑ 中村 健次 ⽒ 会社概要 導⼊背景 n 継続的なデータ マネジメントの強化 • M&A や事業領域ごとに分散しているデータの統合 • ⾼負荷なデータの収集・加⼯・展開作業からの解放 n データ活⽤基盤の構築からデータ ドリブンな経営を⽬指して • データ ドリブンな経営判断へ • AI を活⽤した顧客満⾜度の向上 など 採⽤クラウド サービス n Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud n Oracle Analytics Cloud Why Oracle Cloud n 事業変化に柔軟に対応できる拡張性(⾃律型データベース) n データの統合からインサイトの獲得まで One Stop(シングル ベンダー)で提供 定形ダッシュボード(KPI) 各種分析 データの統合 婚礼 葬儀・葬祭 Other 会員 https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/ONB/19/oracle0906/ 分析基盤︓新規構築 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 66
  53. ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤にOCIを導⼊、多様化かつ⾼度化する企業の分析ニーズに対応 顧客事例︓クレアンスメアード様 n 「⻑期的な顧客関係構築」と「集客」をサポートし、顧客ロイ ヤリティを⾼めるため、ポイントシステム、ポイントカードを 起点とした顧客管理システムの導⼊・構築 https://www.creansmaerd.co.jp/ お客様のデータ分析のリテラシーが⾼まる中、より⾃由度の⾼い 分析環境が必要となっていました。今回、『 Oracle

    Autonomous Data Warehouse 』を導⼊し、さらにお客様に 『 Oracle Analytics Cloud 』をご利⽤いただくことで、お客様が 必要なときに必要な分析が⾏えるセルフサービス BI 環境が整え られ、新たなメリットを提供できるのではないかと考えています。 株式会社クレアンスメアード 代表取締役社⻑ 菊池 ⼀夫 ⽒ 会社概要 導⼊背景 n チャネルの増加や成⻑に伴い、あらゆるデータを統合して分析 したい n 施策データと結果データを⾃由に分析したい n これまで利⽤していた他社クラウドでは、ストレージのデータ 量に制限があり、お客様のビジネス成⻑にマッチしない 採⽤クラウド サービス n Oracle Analytics Cloud n Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud n Oracle Cloud Infrastructure, Compute, Block Storage Why Oracle Cloud n 直感的な操作性で実現する⾃由分析(セルフサービス BI 環境) n ストレージのデータ量の制限を気にすることなく、低コストで ハイパフォーマンスなクラウド環境(他社クラウドと⽐較した 場合、コスト⾯で 30% 前後改善) ユーザ毎の インスタンス POS レジ EC サイト ポイント管理 システム Oracle Analytics Cloud Oracle Autonomous Data Warehouse ユーザー企業 ポイント管理・顧客情報システム https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200127.html 分析基盤︓新規構築 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 67
  54. • ライドシェア・サービスのパイオニアであるLyftは、スタート アップから年間数⼗億件の処理を⾏う企業に成⻑しまし た • サイロ化されていた30以上のシステムをERP Cloudに統 合し、財務処理の時間を50%以上削減しました • Autonomous

    Databaseにより、より少ないメンテナンス ⼯数で、より正確で迅速な洞察を得られる単⼀データモ デルを作成しました • ⾃動スケーリング機能により、レポートピーク期間における 柔軟性とコスト最適化を実現しました • 財務チームはAnalytics Cloudを利⽤し、単⼀データモ デルにアクセスし成⻑機会を探ることが容易になりました https://www.oracle.com/customers/lyft/ Autonomous Database により新たなインサイトを促進 分析基盤︓新規構築 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 68
  55. • TaylorMade Golfは、ゴルフ⽤品を製造・販売するリー ディングカンパニー • アディダスから独⽴後、新たなクラウド・データ管理基盤を 構築する必要があった • オンプレミスERPシステムから、1TBのデータベースを Autonomous

    Databaseへ移⾏し、40%コストを削減 • オンプレミスと⽐較して40倍⾼速なDWH基盤を数⽇で 構築 • ⾃動チューニング、⾃動パッチ適⽤等により、ITスタッフが 管理業務から開放され、より付加価値の⾼い分析業務 に従事できるように https://www.oracle.com/corporate/pressrelease/taylormade- autonomous-database-021119.html データ管理をオラクルに任せ、 イノベーションを推進 分析基盤︓オンプレミスからの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 69
  56. • デジタルマーケティング企業であるDX Marketingは、700の ⼈⼝統計属性を持つ2億6000万の⽶国消費者情報を保 持 • Autonomous Database/Oracle Machine Learningで

    の機械学習処理によりキャンペーンをパーソナライズ • 70%のパフォーマンスの向上と、ダウンタイムやチューニングな しにオンデマンドでリソース拡張 • あるプロジェクトでは、顧客獲得の平均コストを52%削減し、 収益を14倍に拡⼤ https://video.oracle.com/detail/video/6084798761001/ Autonomous Database の機械学習処理でキャンペーンを⾰新 分析基盤︓オンプレミスからの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 70
  57. データベース内での⾃動機械学習 AutoML + Autonomous Database ⾃動アルゴリズム 選択 ⼿あたり次第にアルゴリズ ムを探すよりも格段に速く ⾃動特徴量

    選択 データノイズと特徴量の 数を削減 ⾃動モデル チューニング 正確性の向上に⼤きく貢献 ML Model ⾃動アルゴリズム選択 – モデルのクオリティを向上させること のできるデータベース内アルゴリズム を特定 – ⼿あたり次第のアルゴリズム探しよ りも格段に速く最適なアルゴリズム を選択 ⾃動特徴量選択 – 最も予測に寄与する特徴量の 特定によって特徴量の数を削減 – パフォーマンスと精度の向上 機械学習の可能性を⾮エキスパートの⽅にも データ テーブル 71 Oracle Machine Learning AutoML UI ⾼度なMLをより⼿軽に ⾃動モデルチューニング – アルゴリズムハイパーパラメータの ⾃動チューニング – ⼿作業や総当たりの最適パラ メータ探しが不要 71 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates
  58. 実験の作成 データ・ソースの選択 AutoML UIにより、ノンコーディングで機械学習モデルの作成が可能 AutoML + Autonomous Database Copyright ©

    2022, Oracle and/or its affiliates 72
  59. AutoML UIにより、ノンコーディングで機械学習モデルの作成が可能 AutoML + Autonomous Database リーダーボード(アルゴリズムをスコアリング) 属性評価 Copyright ©

    2022, Oracle and/or its affiliates 73
  60. AutoML + Autonomous Database: ユースケース 機微な情報を含む分析をセキュアに実施 ・ビジネスの⾻幹となる情報(売上、顧客マスターなど)を外部に出さず分析が可能 ・分析に必要となるWebなどの外部の情報も統合データベースに格納し⼀元化した分析を実施 分析対象となるビジネスデータがDBに格納しているシステム ・既存のデータから機械学習をすぐに始められる

    ・⼀般的な機械学習プロジェクトでは、データ収集、クリーンアップから始めるため、時間がかかり複雑になる リアルタイム予測をしたいお客様 ・DB内で分析できるため、DWHに加えてOLTPのシステムも分析対象にすることができる ・プリペイドカード、バーコード決済、クレジットカード不正検知や購⼊者への次に提案するレコメンデーションなど Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 74
  61. ユースケースとお客様事例 業務アプリケーション・混在ワークロード Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 75

  62. ⼩売業向け販売管理システム提供基盤をOCIで構築し、性能および信頼性を向上 システム概要 • 「storeGATE2」は、専⾨店・⼩売業に適した、全店舗の販 売情報をリアルタイムに把握できるサービスで、約10年で40 社、3,000店舗以上で導⼊ • 従来オンプレミス環境でサービスを提供。ハードウェア更改に 際し、サービス基盤をモダナイズすることを決定 採⽤ポイント

    • ⾃律型データベースにより、データベースのチューニング、ス ケーリング、パッチ適⽤などの運⽤管理を⾃動化し、⾼いレ ベルの性能、セキュリティ、可⽤性が実現できること • 現⾏オンプレミス環境と⽐較し、5倍以上の性能向上 • システムを無停⽌でスケールアップおよびスケールダウンが可能 • 専有環境であるため、⾃社のポリシーに合った頻度でのメン テナンスの設定が可能で、⾃社の管理要件をすべて満たす ことができた • 保有しているStandard EditionライセンスをBYOLすること ができ、コストを低減しながら、Exadata/Enterprise Editionの機能がフル活⽤できる 顧客事例︓NECネクサソリューションズ様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 76 システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • Autonomous Database Dedicated (Autonomous Transaction Processing) • OCI Compute, Storage, FastConnect https://www.oracle.com/jp/news/announcement/necnexsolutions-20210908.html 業務アプリ︓オンプレミスからの移⾏
  63. システム概要 • 約2万社の広告を約300万のサイトに24時間365⽇配信 するアフィリエイト・ネットワークサービス「A8.net」のデータベー ス基盤。億単位のレコードを持つテーブルが複数あり、1⽇ 数百万件の処理を⾏う • 従来はAmazon RDS for

    Oracle(Standard Edition)で 稼働していたが、性能や拡張性の⾯で課題があった 導⼊効果 • お客様のコメント︓ 「Autonomous Database=究極のデータベース」 • Exadataを基盤とした、性能、可⽤性、およびセキュリティに 優れたデータベース • サービスを⽌めずにリソースの増減が可能な拡張性があり、インフラ の⼼配は不要に • ⾃動化により、少ないリソースや⼯数での運⽤や監視が可能に • Standard Editionを卒業 • 既存のSEライセンスを持ち込むことでコストを低減しながら、 Exadata/Enterprise Editionの機能を活⽤可能に データを駆使し広告効果を最⼤化するシステム基盤にOracle Autonomous Databaseを採⽤ 顧客事例︓ファンコミュニケーションズ様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 77 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20191023.html システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Transaction Processing • MySQL Database Service with HeatWave (別システムの分析基盤で利⽤) ⾃社データセンター アプリケーション郡 (管理系) 他社SaaS (顧客管理等) ⾃社拠点 分析ツール AWS A8.net 基幹システム アプリケーション群 OCI A8.net 基幹システム 分析基盤 Autonomous Database MySQL Database Service with HeatWave データ連携 業務アプリ︓他社からの移⾏
  64. • 販売管理システムのデータ管理にOracle Databaseをオンプ レミスで20年以上にわたり利⽤ • Oracle Databaseの機能や使い勝⼿等のメリットを継続して 活⽤しながら、運⽤管理負担を軽減するため、ATPへ移⾏ • 保有しているOracle

    Database Standard Edition ライセン スを持ち込むことで、コストを抑えながら、最新機能をクラウド で活⽤可能に • 既存のアプリケーションを⼤きく改修する必要がなかったため、 利⽤ユーザの操作性を変えることなく、 1ヶ⽉という短期間で 移⾏を完了 • ATPが持つ⾃律機能により、運⽤管理負担を軽減しながら、 アプリケーション処理速度が約1.5倍向上し、バッチ処理時間 も従来から半減したことで、業務効率の⼤幅な向上を実現 東映 様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 78 Oracle Autonomous Transaction Processing (ATP)への移⾏を1カ⽉で完了 アプリケーション性能向上、バッチ処理時間の半 減により、業務効率向上に貢献 “SaaSでのクラウド利⽤は進んでいますが、今回初めてデータ ベースのクラウドへの移⾏を⾏いました。オンプレミスの 「Oracle Database」から「Oracle Autonomous Database」への移⾏は想定よりも容易で、基本的な使い⽅ が変わらず、従来の知⾒を⽣かして運⽤することができ、利 ⽤者もクラウドに移⾏したことを意識せず利⽤できています。 チューニングも最低限で、移⾏しただけで性能が向上したの は驚きでした。今回の移⾏により改めてクラウドのメリットを実 感しており、今後そのほかのデータベースやシステムにおいても クラウドの利⽤を積極的に検討したいと考えています。" 東映株式会社 情報開発室 室⻑ 鈴⽊ 聡 ⽒ 課⻑ 池⽥ 治 ⽒ 業務アプリ︓オンプレミスからの移⾏
  65. Oracle Autonomous Transaction Processingを導⼊、拡⼤する販売店ネットワー クとの連携システムの運⽤管理負担を半減しな がら、システムの品質向上を実現 アズワンは1933年に創業したカタログとWebを媒体とする理化学機 器の総合商社です。研究・産業・医療分野において、先進のITと ロジスティクスで創造的な価値を⽣み出しております。「Oracle Exadata」、「Oracle

    Cloud」など適材適所で活⽤して、ビジネス にITを活⽤してきました。2017年に稼働した、販売店へ在庫を公 開する仕組みが⾮常に好評で、年々システムの重要性が増してい ました。⼤⼿販売代理店からは、計画停⽌の時間を減らして欲し いなど、SLAの向上を要望されており、今回、「Oracle Autonomous Database」を導⼊し、在庫情報の提供に関する 品質を向上できたと考えております。 アズワン株式会社 IT推進部 部⻑ 福⽥ 智宏 様 利⽤サービス Oracle Autonomous Transaction Processing Oracle Application Express https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200226.html 業務アプリ︓新規構築 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 79
  66. Autonomous Transaction Processingで新 キャッシュレス決済基盤を整備 今後4万台にも及ぶPOS端末の処理を無停⽌ によるスケールアップで対応 「Oracle Autonomous Database」の検証では、可⽤ 性、運⽤効率に優れた環境が簡単に構築できることが確

    認できました。将来的には、既存オンプレミスにて構築され ている決済システムの「Oracle Exadata」のクラウド化も ⾒据え、本システムにおける「Oracle Autonomous Database」の実⼒に期待したいと思います。 ベリトランス株式会社 * 取締役執⾏役員CTO ⾚尾 浩平 様 * 現︓DGフィナンシャルテクノロジー お客様の課題 マルチ決済システムと専 ⽤POS端末間で発⽣す る、想定40GBものトラ フィックへの対応 利⽤者の増減に応じて 柔軟にシステムリソースの 調整が可能な基盤の実 現 導⼊効果 将来的に⼤幅増加が予 想される処理にもサイジ ング不要で対応可能な 基盤を実現 ・無停⽌でCPUとスト レージを拡張可能 ・⾃動スケール機能 運⽤における作業⼯数 を⼤幅削減、本来の業 務に集中可能 ・構築における各種設定 作業が不要 ・設定ミスの発⽣がなくリ スク低減 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20190425.html 業務アプリ︓新規構築 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 80
  67. 不動産テックの核となるビッグデータ基盤をAutonomous Transaction Processingで刷新 企業概要 • 不動産データプラットフォームを投資家や企業へ提供 • 2020年3⽉現在、17か国が対象 • 1⽇あたり約1,600万件の不動産情報を収集し、各情報に約3万の特徴

    情報を紐付ける(不動産⾃体の特徴や周辺地理の特徴など) • 誰もが正確に不動産市場を理解できる環境の創出を⽬指しサービスの開発、 運営を⾏っています ビジネス課題 • 2020年中に対象を世界30カ国に拡⼤したい • リアルタイムで億単位のデータを活⽤をしたい • 数万項⽬の条件での集計、最適条件抽出、推移変動のランキング化等 システム課題 • 従来AWSで、7-8台のクラスタ構成のインメモリDBを運⽤していた • インメモリDBは、格納するデータ量=必要なメモリ容量となる • ⼤容量メモリのサーバは費⽤が⾼いため、レスポンスが求められないデータは ディスクを使⽤するDBへ随時移動する運⽤が前提となる • 随時移動の仕組みの構築とパフォーマンス・チューニングの実施には最低5-6 ⼈⽉の⼯数が必要 • 運⽤開始後は、多数のサーバやデータベースの管理とチューニングを継続しなけ ればならない お客様の声、導⼊効果 • Autonomous Transaction Processingの検証(*)では、データを移⾏した だけでチューニングをしていない状態で⾼い性能が得られたことは衝撃的でした • 稼働開始後の運⽤においても、チューニングが必要ないこと実感しています。運 ⽤管理が⾃動化されたことで新サービスの検討や開発に注⼒できるようになりま した • 今後Autonomous Transaction Processing以外の選択をすることはない と思います ご利⽤頂いたオラクルのサービス • Oracle Autonomous Transaction Processing • オラクルコンサルによる導⼊サービス (Oracle Consulting Rapid Start Service for Autonomous Transactional Processing Database Cloud) 顧客事例︓株式会社Propre Japan(プロパージャパン) AWS上のインメモリDB Oracle Cloud 最⼤99%短縮 世界中の「近くに学校、病院、公園があり、80㎡以上でベランダ付き、3,000万円以 内で購⼊できる」物件数をエリアごとに集計 0.7秒 83秒 * Autonomous Transaction Processingの検証 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200522.html 混在ワークロード︓他社からの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 81
  68. 不動産テックの核となるビッグデータ基盤をAutonomous Transaction Processingで刷新 従来の環境 Oracle Cloud環境 顧客事例︓株式会社Propre Japan(プロパージャパン) <課題> •

    ⽇次で増える膨⼤なデータに対して性能を出し続ける必要がある パフォーマンス要件に対応するため、 AWS上で7-8台のクラスタ構成のインメモリDBを運⽤し ていた • インメモリDBは、格納するデータ量=必要なメモリ容量となる ⼤容量メモリのサーバは費⽤が⾼いため、重要なデータでも⾼いレスポンスが求められない場 合、ディスクを使⽤するDBへ随時移動していく運⽤が前提 ü 随時移動の仕組みの構築とパフォーマンスのチューニングを実施するためには最低でも5- 6⼈⽉の⼯数が必要 • 運⽤開始後は、多数のサーバやデータベースの管理とチューニングを継続しなければならない <効果> • チューニングを⼀切することなく、⾼性能を発揮し、運⽤後も性能を維持 ü ⼤容量メモリのサーバより圧倒的に安価な専⽤ディスクを活⽤できるので、重要なデータ は全て同じDBに格納できる • 追加でパフォーマンスが必要となった場合、オンラインでCPUコア数の増減を⾏い性能を調整 できる <さらに> • ネットワークアウトバウンド費⽤も安い ü AWSの約1/10のコストで利⽤可能(株式会社Propre Japan調べ) • サポート・サービスが追加費⽤無しで利⽤できる • 空間データ処理機能が充実している(Oracle Spatial and Graph) https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200522.html 混在ワークロード︓他社からの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 82
  69. ユースケースとお客様事例 部⾨システム・新規ビジネス Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 83

  70. ⾼性能データ基盤を⾃動管理で導⼊可能、分析サービス/OACとの組み合わせ Autonomous Database: 部⾨システムや新規ビジネスに活⽤されているお客様 お客様 ご利⽤⽤途 アウトソーシングビジネ スサービス 国内グループ従業員約35,000名の快適な職場環境整備を⽀援するデー タの⼀元管理と分析を⾏うシステムを「Oracle

    Autonomous Database」 で構築 ANAデジタル デザイン ラボ 地域企業活性化に向けた新規事業「Journey+」にAutonomous Databaseを活⽤ NTT⻄⽇本 AIを活⽤した認知症予知基盤にAutonomous Databaseを採⽤ 平⽥タイル Oracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudで基 幹システムのデータを⼀元化。データの抽出・集計・分析を⾃動化かつセル フサービス化し、事業部⾨による多⾯的でタイムリーなデータ活⽤を可能に 富良野市 IoT除排雪効率化実証実験にOracle Autonomous Databaseを活⽤ ベネフィット・ワン Oracle Autonomous Data WarehouseおよびOracle Analytics Cloud を活⽤し、会員のサービス利⽤状況の集計・分析業務を効率化、従来2時 間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮 三鷹市 エビデンスに基づく政策企画・⽴案推進を⽀える⾼度なデータ分析環境を Autonomous DatabaseとOracle Analytics Cloudで実現 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/oracle-cloud-platformpaasiaas クラウド分析基盤 膨⼤なデータ量に対応できるDB 使いやすいデータ分析ツール Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 84
  71. 顧客事例︓北海道岩⾒沢市役所 様 除排雪事業の効率化による市⺠満⾜度向上を⽬的とした ICT およびデータの利活⽤ システム概要 • 障害物の GIS 位置情報と除雪⾞の⾛⾏履歴、

    位置情報をリアルタイムで可視化し、除雪作業 の品質、効率性、安全性の向上を⽀援 • ⾛⾏履歴算出データ(距離・時間)、市⺠要望、 天候データなどを Oracle Analytics Cloud や Graph で分析し、除排雪作業の⾒える化 および効率化を⽀援 岩⾒沢市役所様からのコメント 特別豪雪地帯の指定を受けている当市では「市⺠⽣活の質の向上」 と「地域経済の活性化」の実現に向け、地域特性を活かした持続性の ⾼い社会環境形成を図るため、データ活⽤による地域課題解決に向 けた取り組みを進めています。 昨今の異常気象をはじめ、少⼦⾼齢化によるオペレータの⼈材不⾜等 の課題に対応するため、除排雪に係る作業品質の持続化に向けた取 り組みが必要と考えています。さらに「Oracle Analytics Cloud」での複 合的・多⾓的な分析や業務オペレーションの効率化を進め、市⺠満⾜ 度の⾼い除排雪対策を⽬指してまいります。 パートナー • TIS北海道株式会社 システム構成イメージ 導⼊効果 • さまざまなデータの横断分析や可視化により EBPM を推進 • 道路上の障害物位置情報の可視化による作業効率の向上 • 市⺠要望や注意箇所の可視化による作業品質の持続化 • 熟練作業者の作業軌跡のデータ化による技術・経路等の継承 • ⽇報、⽉報の書類整理作業の即時化と負荷軽減 85 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure (Tokyo Region) VCN 職員 開発 パートナー 携帯端末 (除雪⾞) Cloud Guard Oracle Analytics Cloud Load Balancer Internet Gateway Private Subnet APサーバ Virtual Machine Oracle Autonomous Data Warehouse Bastion Service Gateway
  72. 部⾨アプリケーションの構築に最適 ü 業界最先端のローコード開発プラットフォーム ü 学習が容易ですぐにスタート可能 ü SQLおよびRESTフレンドリー ü レスポンシブおよびモバイルアプリ構築可能 ü

    Oracle Database / Database Cloud / Autonomous Database に無償バンドル ü Oracle CloudのAlways Freeでも利⽤可能 ü グローバルですべての業界での成功事例 ü 50万⼈超の開発者コミュニティ Autonomous Databaseを⽴ち上げると、すぐにAPEXが利⽤可能 Webサーバ等の準備は不要 Oracle APEX (Oracle Application Express) https://apex.oracle.com/ja/ ファイルを使った アプリケーションの Webへの移⾏ 代表的な利⽤ケース Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 86
  73. 利⽤ケース︓ファイルを使ったアプリケーションのWebへの移⾏ Oracle APEX (Oracle Application Express) Excelファイルを ドラッグ・アンド・ドロップ ファイル・データを認識し データベースへ⾃動ロード

    Webアプリを⾃動作成 スマホにも⾃動対応 ブラウザだけで、Excelファイルからデータベースへデータをロードし、 スマホに対応したWebアプリを容易に作成可能 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 87
  74. 建築統計データ整備業務を紙ベースからデジタル化し、⼯数を削減・効率化 システム概要 • 各都道府県が作成する建築着⼯統計調査票等をまとめて、集計し、 オープンデータ化し公開する • ⼤半の調査票⽤紙を郵送で受領、OCRでデータ化し集計していた 業務から、Excel/Web画⾯で⼊⼒、Autonomous Databaseに 保存、APEXの集計アプリケーションに置き換え

    導⼊効果 • 毎⽉数万件にのぼるデータの収集・管理にかかる作業⼯数を削減・ 効率化 • ⼿書き⼊⼒データの収集、OCR転記などの⼯程をデジタル化し、作 業を効率化するとともに、紙の保管場所とコストを削減 • データチェックに通常3⽇を要していたものが1⽇へ短縮、オープンデー タ公開までの作業の省⼒化を実現 • Autonomous DatabaseとAPEXで、データ蓄積と集計を運⽤コス トをかけずに⼀元化 • OCIはIOPS課⾦がないため、⼤量のデータ⼊出⼒環境を低コストで パブリック・クラウドに構築 顧客事例︓国⼟交通省 総合政策局 情報政策課 建設経済統計調査室 様 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 88 システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • Autonomous Transaction Processing(ATP) • Oracle Application Express(APEX) パートナー • 株式会社システムサポート 部⾨システム︓業務デジタル化
  75. お客様とシステム概要 • 「アウトソーシング・グループ」の特例⼦会社 • グループ全体で健康経営推進を⽬標とし健康経営システム基盤を Oracle Autonomous Data Warehouse Cloudで構築

    課題 • グループ従業員が国内で約35,000⼈、国内連結⼦会社約30社、 ⾃社だけでも約50拠点を超える会社全体の現状を把握し、タイム リーなアクションができない状況におかれていた。その取り組みに際しア ウトソーシングビジネスサービスは、IT部⾨担当者が少ない中で、これ からの時代に向けた柔軟で強固な健康経営システム基盤を早急に構 築する必要性が求められていた。 アウトソーシングビジネスサービス様 健康経営推進のためのシステム基盤の短期構築に Oracle Autonomous Database Cloudを活⽤ お客様の声 「弊社で健康経営というテーマの中で、各部⾨にて従業員の健康情報をExcelなど で収集し気を遣ってきました。しかし、会社全体の今を把握することができずタイム リーなアクションができないという課題がありました。加えてExcelや紙のデータを集めて 情報を確認するのに多⼤な⼯数がかかる試算になっていました。健康経営の重要さ に鑑み急ぎシステム化に踏み切りました。 ただのシステム移⾏でない新しい取り組みなので不安もありましたが、オラクルの短期 導⼊コンサルサービスを採⽤したことで、Oracle Autonomous Database Cloudへ のデータロードやOracle Data Visualizationの利⽤ガイドを受けることができ、すぐに データの⼀元管理を構築できたり、Excelのような⼿軽さでデータの可視化が簡単に なっただけではなく、⾃分でデータを加⼯して簡単にデータ活⽤できそうな印象を受け ました。今後も健康情報だけではなく、拠点や業務などの勤務情報などを組み合わ せて、健康経営に向けてデータを有効活⽤しながら新しい取り組みに挑戦していき たいと思います。」 利⽤サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud, • Oracle Data Visualization Desktop, • Oracle Application Express • Oracle Consulting Service – Rapid Start for Autonomous Data Warehouse Cloud https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20191219.html 部⾨システム︓Excelからの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 89
  76. n 内外装タイル・オリジナルタイル・⽯材・⽊質建材・システムキッチン・ ユニッ トバス・洗⾯台・トイレ・給湯器などの建築資材の販売および施⼯を⾏う 総合企業 n ⼤阪に本社を置き、創業から 100 周年を迎える(1919 年

    創業) 会社概要 導⼊背景 n データに基づく開発事業・企画・販売業務の実現 • 昨今の変化の激しいビジネス環境を、より客観的に分析・把握する ことの重要性や課題意識の⾼まり n 基幹システムから出⼒される定型レポートをベースにした分析の限界(柔 軟性の⽋如) n 基幹システム上の「社内ビックデータ」の有効活⽤ • ⼀部のデータから外部データを含めた様々なデータの有効活⽤ n パフォーマンスやチューニングを気にすることなく、データ量の増⼤に耐えられ る分析基盤の構築 ソリューション n Oracle Autonomous Data Warehouse n Oracle Analytics Cloud 導⼊効果 n 顧客の嗜好遷移を決まった項⽬軸だけではなく直感的な操作で資材・市 場ごとに把握し、経営判断に活⽤ n Oracle Analytics Cloud に組み込まれた機械学習機能を活⽤してト レンド分析を⾏い、売れ筋商品を容易に把握 n IT 部⾨との調整など属⼈的なプロセスからの解放 n 膨⼤なデータでも安定したパフォーマンスが確保され、データ分析範囲を⼤ 幅に拡⼤ 顧客事例︓平⽥タイル様 ⾃由度の⾼い分析ツールで客観的な市場把握を⾏うため Oracle Cloud を導⼊ 分析イメージ 営業別、地域別売上分析 分析イメージ 四半期別、売上トレンド分析 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201207.html 部⾨システム︓Excelからの移⾏ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 90
  77. Oracle Cloud Infrastructureでは、多様なデータベース・サービス(Base, Exadata, Autonomous Database)を提供し、お客様のあらゆる要件に対応できます 世界初の⾃律型データベース・クラウド・サービスであるAutonomous Databaseは、⽇本のお客様での利 ⽤が急速に進んでいます 部⾨システムからデータウェアハウス、そして基幹システムまであらゆる⽤途にご活⽤いただけます

    まとめ Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 91
  78. サービス概要/価格情報 • https://www.oracle.com/jp/autonomous- database/ よくあるご質問(FAQ) • https://www.oracle.com/jp/database/techno logies/datawarehouse-bigdata/adb- faqs.html マニュアル

    • 英語︓https://docs.cloud.oracle.com/en- us/iaas/Content/home.htm • ⽇本語︓https://docs.cloud.oracle.com/ja- jp/iaas/Content/home.htm 技術資料 • https://speakerdeck.com/oracle4engineer/a utonomous-database-cloud-ji-shu-xiang-xi チュートリアル • https://oracle- japan.github.io/ocitutorials/database/ Oracle Autonomous Database: 参考資料 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 92
  79. Oracle Cloud サービス概要 • https://www.oracle.com/jp/ Oracle Cloud Free Tier (Always

    Free&無償トライアル) • https://www.oracle.com/cloud/free/ マニュアル • 英語 / ⽇本語 リージョン毎のサービス提供情報 • https://www.oracle.com/cloud/data- regions.html#apac 東京/⼤阪リージョン最新情報 • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/po st/oci-tokyo-osaka サービス・アップデート • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/ 技術情報 • 活⽤資料集 / チュートリアル 活⽤事例 • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/po st/oci-customer-reference セミナー情報 • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/po st/oci-seminar Oracle Cloud Infrastructure: 参考資料 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 93
  80. Oracle Cloudにサインナップいただくと、両⽅が利⽤可能です • https://www.oracle.com/jp/cloud/free/ Oracle Cloud Free Tier: Always Free&無償トライアル

    Always Free 時間制限なく 特定サービスを利⽤可能 Free Trial 30⽇間 300ドル フリー・クレジット + Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 94
  81. None
  82. 参考情報 Oracle Autonomous Database Copyright © 2022, Oracle and/or its

    affiliates 96
  83. 1 OCPU(2vCPU)/ストレージ 1TB/Backup 60⽇間分含む 24時間31⽇間(744時間) Autonomous Database: ⾒積もり例(1) サービス名 数量

    単価 単位 費⽤ 1 Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Autonomous Transaction Processing 1 ¥161.292 1時間/OCPU ¥120,001 (744時間) 2 Oracle Autonomous Database - Exadata Storage 1 ¥14,208 1ヶ⽉/TB ¥14,208 合計 ¥134,209 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of May 2022 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 97
  84. 1 OCPU(2vCPU) Standard Edition BYOL/ストレージ 1TB/Backup 60⽇間分含む 24時間31⽇間(744時間) Autonomous Database:

    ⾒積もり例(2) サービス名 数量 単価 単位 費⽤ 1 Oracle Autonomous Data Warehouse BYOL Oracle Autonomous Transaction Processing BYOL 1 ¥38.712 1時間/OCPU ¥28,802 (744時間) 2 Oracle Autonomous Database - Exadata Storage 1 ¥14,208 1ヶ⽉/TB ¥14,208 合計 ¥43,010 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of May 2022 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 98
  85. 1 OCPU(2vCPU)/ストレージ 1TB/Backup 60⽇間分含む 24時間31⽇間(744時間) Autonomous JSON Database: ⾒積もり例(3) サービス名

    数量 単価 単位 費⽤ 1 Oracle Autonomous JSON Database 1 ¥38.712 1時間/OCPU ¥28,801 (744時間) 2 Oracle Autonomous Database - Exadata Storage 1 ¥14,208 1ヶ⽉/TB ¥14,208 合計 ¥43,009 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of May 2022 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 99
  86. 必要ライセンス数について 保有ライセンス BYOL to IaaS BYOL to PaaS BaseDB /

    ExaDB BYOL to PaaS Autonomous Database 記載ドキュメント Oracle Processor Core Factor Table 補⾜資料 Oracle PaaS and IaaS Universal Credits Service Descriptions Oracle PaaS and IaaS Universal Credits Service Descriptions Standard Edition シリーズ 1 Processor = 4 OCPU (8vCPU) 2 OCPU毎に最少10 NUP(もしくは 実際のユーザ数の多い⽅) 1 Processor = 4 OCPU (8vCPU) 10 NUP = 2 OCPU (4vCPU) * SE BYOLはBaseDBのみ * インスタンス当たり最⼤8 OCPUまで 1 Processor = 4 OCPU (8vCPU) 10 NUP = 1 OCPU (2vCPU) * インスタンス当たり最⼤8 OCPUまで Enterprise Edition 1 Processor = 2 OCPU (4vCPU) 2 OCPU毎に最少25 NUP(もしくは 実際のユーザ数の多い⽅) 1 Processor = 2 OCPU (4vCPU) 25 NUP = 2 OCPU (4vCPU) EEライセンスに加え、利⽤する機能 に応じたオプションライセンスが必要 1 Processor = 2 OCPU (4vCPU) 25 NUP = 2 OCPU (4vCPU) EEライセンスに加え、以下のライセン スが必要 [17 OCPU以上] RAC [Autonomous Data Guard] Active Data Guard BYOL to IaaS / PaaS Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 100
  87. None