Oracle Developer Day 2025 LT1-2 さまざまなデータベース・デプロイメント / oradev25 LT1-2

2025年5月23日(金) Oracle Developer Day 2025 LT1-2 さまざまなデータベース・デプロイメント で用いたスライドです。

Transcript

1. 2025年5月23日 諸橋 渉 Oracle Developer Day 2025 LT1-2 さまざまなデータベース・デプロイメント
2. ここ数年の講演等 • 2023年12月6日 db tech showcase Tokyo 2023 EDB Postgres for Kubernetes Replica Clusterの必要性 • 2024年3月6日 ＠IT Cloud Native Week 2024 クラウドネイティ ブ時代、変化対応力と安全性を両立できる「データベース」とは？ ～＠IT連載筆者の小林氏と語り合う、データベースの今～ • 2024年8月28日【Nutanixデータベースセミナー】予測不能な時代 に求められるデータベース基盤とは? データベース環境のあるべ き姿 • 2025年1月28日HPE Discover More AI 東京 2025 Side Session ミッションクリティカルコンテナ～クラウドネイティブ技術 による新しい高可用性と弾力性～ ここ数年の間に新たに取得した資格 • Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer • AWS Certified Database – Specialty • AWS Certified Data Analytics – Specialty • NVIDIA-Certified Associate: AI Infrastructure and Operations • HPE Solution Certified - Private Cloud AI 諸橋 渉 日本ヒューレット・パッカード合同会社 A&PS事業統括本部A&PSビジネス推進本部 ハイブリッドクラウドソリューション部 コンサルタント クラウドネイティブ技術の活用・マルチクラウド でのシステムの実装およびリアーキテクチャ や移行支援サービスのプリセールスコンサル ティングに従事。 これらの支援サービスを開発しお客様へ提供 している経験を活かし、ミッションクリティカル コンテナやマルチクラウドデータベースに関わ る講演・パネルディスカッション等も行う。 Oracle ACE Alum Japan Oracle User Group (JPOUG) Co- Founder and Board 自己紹介 2
3. マルチクラウドでシステムを実装するパターンが増えるにつ れ、エンジニアひとりひとりの前提知識が異なり、相互理解 に時間がかかっています。 このセッションでは、Oracle Databaseがとりうる いくつかのデプロイのパターンと、その他の データベースでとりうるデプロイのパターンを 大別・整理して説明します。 知見のあるデータベースやプラットフォーム等が異なるエン ジニア間の知識の差を埋める一助になれば幸いです。 本日お話しする 内容 3
4. 4 • 同種データベースソフトウエアをベースにしたDatabase as a Service(DBaaS)分類例 • クラウド事業者のサービスを用いてシステムを実現 • Database as a Service(DBaaS)の提供形態と実行プラットフォーム • クラウド事業者にとらわれず理想のシステムを追求 もくじ
5. クラウド事業者のサービスを用いてシステムを実現 同種データベースソフトウエアをベースにした Database as a Service(DBaaS)分類例
6. Online Transaction Processing(OLTP) Database as a Service (DBaaS)の分類例 6 • 1-2台のマシン単位で機能拡張等はなされておらず標準的に手軽に 利用可 スタンダード • 複数台のマシンでスタンダードに機能拡張がなされ性能と信頼性が 向上 スケール • スケールアウトに加えて高度な自動化と柔軟性を実現 自律型 • プロビジョニングとスケーリングを自動化しかつ使用されていないとき は自動停止しオンデマンドで稼働 オンデマンド • あるクラウドベンダ内のサービスとして別クラウドベンダ内のDBaaS を利用 クロスクラウド
7. 7 スタンダード スケール 自律型 オンデマンド クロス クラウド ベアメタル Amazon Web Services(AWS) Amazon RDS for Oracle Oracle Database@AWS Exadata Database Service Oracle Database@ AWS Autonomous Database Microsoft Azure Oracle Database@ Azure Base Database Service Oracle Database@ Azure Exadata Database Service Oracle Database@ Azure Autonomous Database Oracle Database Service for Microsoft Azure(ODSA) Google Cloud Oracle Database@ Google Cloud Base Database Service Oracle Database@ Google Cloud Exadata Database Service Oracle Database@ Google Cloud Autonomous Database Oracle Database on Google Bare Metal Solution Oracle Cloud Base Database Service Exadata Database Service Autonomous Database パブリッククラウドのマネージド Oracle Database
8. 8 スタンダード スケール 自律型 オンデマンド クロス クラウド ベアメタル Amazon Web Services(AWS) Amazon RDS for Oracle Amazon Aurora PostgreSQL互換 Amazon Aurora Serverless PostgreSQL互換 Microsoft Azure Azure Database for PostgreSQL Azure Cosmos DB for PostgreSQL Cluster Google Cloud Cloud SQL for PostgreSQL AlloyDB for PostgreSQL Oracle Cloud OCI Database with PostgreSQL パブリッククラウドのマネージド PostgreSQL
9. クラウド事業者にとらわれず理想のシステムを追求 Database as a Service(DBaaS)の提供形態と 実行プラットフォーム
10. 主にクラウド事業者ではないソフトウエアベンダーから提供される形態 DBの稼働プラットフォームの仮想化とマルチクラウドポータビリティの例 10 DBを含むコンテナ オーケストレーター ハードウエア コンテナ仮想化 DBを含む仮想マシン ハイパーバイザー ハードウエア サーバー仮想化 DBソフトウエア OS ハードウエア ベアメタル・物理 DBaaSを、いずれかのパブリックク ラウドへデプロイして利用 DBaaSを、いずれかのパブリックク ラウドへデプロイして利用 オンプレミスを含むいずれのコンテ ナオーケストレーターにもほぼ同一 のバイナリをデプロイして利用
11. コンテナオーケストレーター、Kubernetesに対する利用者の評価 11 Kubernetesを使用することの最も大きな効果は、スケーラビリティ(54%)、自動化(48%)、可用性 (44%)、およびマイクロサービス(38%)です。 レジリエンスとフォルトトレランスも注目すべき点で、回答者の54％がKubernetesの障害に対す る堅牢性を評価し、継続的な運用とサービスの可用性を確保しています。
12. Thank You