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データベース関連の
イケてるアップデートをお届け
大栗 宗
アライアンス事業部 テックリード
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AI 時代の
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自己紹介
大栗 宗（@maroon1st）
クラスメソッド株式会社所属
日系SIer → クラスメソッド →
某外資 → クラスメソッド (2回目)
AWS と Google Cloud のクラウド二刀流 Top Engineer で
Cloudflare のプリセールスをやってブログ書いてます
● Cloudflare, Google Cloud, AWS, etc
● Google Cloud Partner Top Engineer 2023
● 2023 Japan AWS Top Engineers (Database)
GCP Pro Cert x 9
AWS Cert x 12
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Google Cloud Next '23 に参加してきました！
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Google Cloud Next ‘23 で
大量のアップデートが
ありました！
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Google の公式情報だと
161 個の発表
発表の多くが AI 関連
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ですが
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個人的趣味により
Database / Data Management
関連のアップデートについて
ご紹介します
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参加した DB 関連セッション
● Day 1
○ BS210 : PostgreSQL the way only Google can deliver it: A deep
dive into AlloyDB
○ SPTL204 : What’s next for Google Cloud databases
● Day 2
○ DBS302 : Building next-generation databases at Google: Cloud
Spanner under the hood
○ DBS209 : Run impact-less ad hoc queries and data exports on
Cloud Spanner
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Data Management にも
AI の波が来ています。
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ここからは
データベース関連の
アップデート情報
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AlloyDB の中で
AI モデルを実行できる！
だけの機能ではありません
慌てないでください
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AlloyDB AI
● 高性能かつ大規模なベクトルクエリ
○ 標準の PostgreSQL に比べ10倍高速にクエリ実行
○ Vertex AI Matching Engine でも使用されているスケーラブルな
最近傍探索（ScaNN）が採用
● 容易にエンベディングを生成
○ データベース内のデータを用いてエンベディング可能
○ Vertex Al のモデルをリモートで呼び出せます
● Al ツールとの統合
○ LangChainとVertex Alの拡張機能をビルトインでサポート
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AlloyDB AI は
ダウンロード可能な
AlloyDB Omni で
Preview として利用可能です
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Duet AI in Cloud Spanner
● Cloud Spanner 向けの Duet AI
○ Cloud Spanner の新しいインタフェースである
Spanner Studio を使って自然言語で
クエリを記述できます。
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Duet AI in Database Migration Service
Oracle から PostgreSQL へのデータベース移行にて
データベースコードの変換を自動化する AI アシストを提供し
ます。
Oracle の移行で問題が発生しがちな、ストアド プロシー
ジャ、ストアド ファンクション、トリガー、PL/SQL 等を自動で変
換します。
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Cloud Spanner Data Boost
詳細は後述します！
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Reverse ETL support from BigQuery to Bigtable
BigQuery の分析結果を ETL ツール無しで
Bigtable へ連携可能になります
※：DWH で分析した結果を業務アプリへ配布する処理を
ETL の逆の処理ということで Reverse ETL と呼びます。
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Memorystore for Redis Cluster
オープンソース互換の Redis Cluster サービスで、
Memorystore for Redis の最大 60 倍のスループットを
ミリ秒未満のレイテンシで提供
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Cloud Spanner Data Boost
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Cloud Spanner Data Boost
トランザクションワークロードに影響を与えず、アドホックな分
析クエリやデータエクスポートを実現します
● IAM 権限の追加と接続文字列へのパラメータ追加だけ
● 通常の Spanner インスタンスと別のコンピュート
リソースを使用してクエリを処理
● 常にホットなリソースで、Colossus ストレージもコピー無し
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Data Boost のメリット
● ワークロードの分離 : OLTPワークロードへの影響はほぼ無し
● パフォーマンス向上 : プロビジョニングされたコンピュートに制限
されないためパフォーマンスが向上
● 運用オーバーヘッド無し : 完全にオンデマンドで、キャパシティ プ
ランニング/管理不要
● コスト効率 : 実際の使用量に対してのみ支払う
● データの散乱を削減 : データコピーの削減、データ管理の負荷軽
減、安心のデータ共有
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Data Boost の効果
CPU 利用率の低減
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Data Boost の効果
レイテンシで8倍の向上
※：ワークロードの
種類によります
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その他のデータベース関連アップデート
● AlloyDB Omni
○ テクニカルプレビュー からパブリックプレビューへ
○ Google Distributed Cloud Hosted でのサポート
● Database Migration Service
○ Oracle から PostgreSQL への移行が GA
● Cloud SQL
○ パートナーソリューションの認定プログラムである Google
Cloud Ready for Cloud SQL のプレビュー
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このセッションの
内容って
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公式ブログに出ちゃってるじゃん！
https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/whats-new-and-whats-next-with-google-cloud-databases
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