オラクルクラウド上のMySQLマネージドサービスを使ってみよう！ / OCI MySQL 202310

Slide 1

Slide 1 text

オラクルクラウド上のMySQLマネージドサービスを使ってみよう︕ Open Source Conference 2023 Shimane MySQL Master Principal Solution Engineer / MySQL Cloud Evangelist MySQL Global Business Unit ⽇本オラクル株式会社 2023年10⽉28⽇⼭﨑由章 / Yoshiaki YAMASAKI

Slide 2

Slide 2 text

• 名前︓⼭﨑由章（やまさきよしあき） • 所属︓⽇本オラクル株式会社 MySQL Community Team / MySQL Global Business Unit • 役割︓MySQLのプリセールス、MySQL 及び MySQL HeatWave Database Service の普及促進活動、など • Twitter ID︓@yyamasaki1 • 出⾝地︓明⽯市 • 趣味︓美味しいものを⾷べること、⾊々な所に⾏くこと、ボードゲーム、など⾃⼰紹介 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 2

Slide 3

Slide 3 text

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

Slide 6

Slide 6 text

Oracle MySQL Database Service (MDS) の特徴 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 6 MySQL開発ベンダーであるオラクル社からのサポートも受けられる⾼性能かつコストパフォーマンスも⾼いフルマネージドデータベース︕︕ MDSでは⾼パフォーマンスなブロック・ボリュームを標準採⽤ (ブロック・ボリュームのIOPS︓75 IOPS/GB) ⾼性能同等スペック(CPU、Memory)で⽐較すると、他社製のMySQLマネージドサービスの1/2〜1/3程度低価格オラクルのMySQLチームが100%開発、運⽤、サポート MySQL部分についてもコアなサポートを受けられる MySQL開発ベンダーが提供

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

Slide 9

Slide 9 text

Slide 10

Slide 10 text

• MDS にインメモリー分散並列処理エンジンである HeatWave がクエリーアクセラレーターとして統合されたもの • HeatWaveの制限事項に該当しないクエリーはHeatWaveで⾼速に処理可能 MySQL HeatWave Database Service とは︖ Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 10 => MySQLの⾼速化だけでなく、性能が良くてコストパフォーマンスが⾼いMySQLベースの DWHサービスとしても利⽤可能 ※現時点ではHeatWaveの制限事項がOLTPワークロードの場合に課題となるケースも多いが、今後制限事項を解消していき、将来的にはOLTPワークロードのクエリーアクセラレーターとしても利⽤できるように機能拡張していく予定

Slide 11

Slide 11 text

Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 11 • MySQL HeatWaveを使⽤する時は、ユーザーはMySQLに接続してSQLを実⾏する • 使い勝⼿はMySQLそのもの • ユーザーはHeatWaveノードへは直接アクセスしない • MySQL HeatWaveを使う時は、事前にHeatWaveノードにデータをロードしておく • その後、MySQL上でデータを更新した場合は、HeatWaveノード上のデータも⾃動的に更新される MySQL HeatWave Database Service の使い⽅ HeatWaveノード × 1台～64台 HeatWave専用の MySQL Database Service オラクルクラウド上のサーバー (クライアント) MySQL HeatWave Database Service バックグラウンド通信ユーザーによるアクセス

Slide 12

Slide 12 text

Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates. 12 • MySQLに対してSQLを実⾏するだけで⾃動的に⾼速化される (HeatWaveの制限事項に該当する場合は、フロントにあるMDSで処理される) • データの更新はフロントにあるMDSで処理され、更新データは随時HeatWaveノードに反映される MySQL HeatWave Database Service のアーキテクチャ MySQL Database Service 分析クエリ結果セット MySQL コンパイラ & オプティマイザー分析クエリ最適化 Insert/ Update OLTPクエリ最適化リアルタイム更新 InnoDB ストレージエンジン MySQL クエリ実⾏ HeatWave Node インメモリデータ管理分析クエリ実⾏分析ジョブスケジューラ結果クエリプッシュダウン並列化 Object Storage リロード ※HeatWaveの制限事項 https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/heatwave-limitations.html

Slide 13

Slide 13 text

• インメモリデータベースである • カラムナーデータベース(列指向データベース)である • 複数ノードで分散処理できる • 最低ノード数は1台、最⼤ノード数は64台 • Oracle Labsで⻑年研究していたProject RAPIDの成果を活⽤している https://labs.oracle.com/pls/apex/f?p=94065:12:103385944489261:14 • RAPID Analytics Processing In DRAM (メモリ上での⾼速分析処理) • RAPIDでは、ハードウェアリソースを最⼤限活⽤して、超並列処理できるアーキテクチャーになっている HeatWave が⾼速に処理できる理由 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates. 13

Slide 14

Slide 14 text

Slide 15

Slide 15 text

MySQL HeatWave AutoML Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates • 機械学習特有の複雑さを排除したIn Databaseの機械学習機能 • 誰でも容易に扱える、⾃動化された機械学習のワークフロー • 追加コスト不要(PaaSのみの課⾦) • Jupyter、Zeppelin notebooksとの統合による⽣産性の向上 • 予測モデルの解釈を⽀援し、ブラックボックス化を排除 15 15

Slide 16

Slide 16 text

MySQL HeatWave AutoMLのインデータベース機械学習完全に⾃動化され、モデルとデータはデータベース内で管理、追加コストなし 16 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates モデルクエリプッシュダウン学習データのロードテストデータのロード予測、説明 mysqlsh, mysql client HW Node HW Node HW Node 学習予測説明 HeatWave Cluster モデルの管理 MySQL Database MySQL Workbench SQL

Slide 17

Slide 17 text

機械学習の⼯程と各⼯程での課題 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 17 ⼤量のデータを収集結論を導くアルゴリズムを選択パラーメーターを選択統計的な演算を⾏ってモデルを作成するためのアルゴリズムを「トレーニング」実際のデータに対して推論を実⾏データの移動と加⼯は⼿間とコスト、時間がかかる⾯倒な作業正しいアルゴリズムとパラーメーターを選択できるか︖ 推論や予測の精度に⼤きな影響があるため重要ではあるが、トレーニングに⾮常に⻑い時間がかかる (※) ブラックボックス化、なぜそのモデルがその選択をしたのか分からない⼯程 ※トレーニングは、推論に⽐べて⾮常に時間がかかる

Slide 18

Slide 18 text

機械学習の⼯程と各⼯程での課題 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 18 ⼤量のデータを収集結論を導くアルゴリズムを選択パラーメーターを選択統計的な演算を⾏ってモデルを作成するためのアルゴリズムを「トレーニング」実際のデータに対して推論を実⾏⼯程既にDBにあるデータを活⽤ AutoMLの活⽤圧倒的に⾼速な「トレーニング」全てのモデルに対して「説明」可能機械学習の悩みをHeatWaveが解決

Slide 19

Slide 19 text

分類、回帰に加えて、異常検知、時系列予測、リコメンダーシステムの構築に活⽤可能 HeatWave AutoMLで実現できるタスクと活⽤の例 Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 19 回帰時系列予測異常検知分類リコメンダー(推奨)システム広告費⽤のROI予測需要予測クレジットカードの不正使⽤検知悪意のあるゲームハッカーの特定類似したユーザーの特定債務不履⾏の予想フライト遅延の予測降⾬予報おすすめの動画データベースデータオブジェクト・ストアデータ Database エクスポート NEW

Slide 20

Slide 20 text

Slide 21

Slide 21 text

OCIのチュートリアルページにMySQL Database Service、HeatWaveのチュートリアルも掲載されています︕(⼊⾨編︓その9、その10) 画⾯キャプチャー付きで詳細に⼿順を解説しています︕ MySQL Database Service & HeatWave のチュートリアル Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 21 ⼊⾨編 - Oracle Cloud Infrastructure を使ってみよう https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/beginners/ チュートリアル : Oracle Cloud Infrastructure を使ってみよう https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

Slide 25

Slide 25 text

⽣成AIとMySQL HeatWaveベクトル・ストア MySQL HeatWave OLTP 分析⽣成AI Autopilot オブジェクト・ストア Database exports ベクトル・ストア • ユーザは⾃然⾔語でクエリ実⾏と情報収集が可能 • HeatWave Lakehouse による効率的な⽂書の検索 PRIVATE PREVIEW Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates 25

Slide 26

Slide 26 text

Slide 27

Slide 27 text

Slide 28

Slide 28 text

HeatWavejp (MySQL HeatWave Japan User Group) は、 MySQL HeatWave Database Service の⽇本での普及と発展を⽬的としたユーザーグループです。ユーザー同⼠でノウハウやナレッジを共有できるコミュニティ活動を⾏っていきます。 MySQL HeatWave をより良く知り、学びあい、盛り上げていきましょう。 https://join.slack.com/t/heatwavejp/ shared_invite/zt-1n3vprmly- N3Si6Y7IuGVXx9KNTmjdZg @HeatWavejp https://twitter.com/Heatwavejp https://heatwavejp.connpass.com/ Copyright © 2023 HeatWavejp All Rights Reserved. ユーザーグループへの参加イベント情報 & イベント参加 SNSフォロー & 情報収集