オブジェクトストレージ上のファイルをSQLで高速に分析、加工できるHeatWave Lakehouseのご紹介 / HeatWave Lakehouse OSC2025 Kyoto

2025年8月3日(日)に開催された「オープンソースカンファレンス2025 Kyoto」での発表資料です。
https://event.ospn.jp/osc2025-kyoto/session/2206312

オブジェクトストレージ上のファイルをSQLで高速に分析/加工できるHeatWave Lakehouseについて紹介しています。
HeatWave Lakehouseは オラクルクラウド 及び AWS上で動かせます。

Transcript

1. オブジェクトストレージ上のファイルをSQLで⾼速に 分析/加⼯できるHeatWave Lakehouseのご紹介 オープンソースカンファレンス2025 Kyoto ⼭﨑 由章 / Yoshiaki YAMASAKI MySQL HeatWave Data Architect ⽇本オラクル株式会社
2. • Webサーバーのアクセスログなど、オブジェクトストレージ上に⼤量のファイルが溜まっている • それらのファイルを分析/調査などに使いたいが活⽤できていない • それらのファイルを⼿軽に⾼速に加⼯したい • オブジェクトストレージ上のファイルを分析する仕組みを構築しているがパフォーマンスに課題がある こんなことはありませんか︖ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2 HeatWave Lakehouseで課題を解決できるかもしれません
3. 1. HeatWave & HeatWave Lakehouse 概要 2. HeatWave Lakehouse でオブジェクトストレージ上のデータをSQLで分析/加⼯する流れ 3. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) について アジェンダ
4. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave 概要 4
5. • オラクルが提供しているMySQLベースのマネージドサービス • Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上とAWS上で動かせるサービス ※ AWS上で動かす時には別途OCIの契約が必要、⽇本では東京リージョンで使⽤可能 • 「HeatWave」という拡張機能により、データ検索処理の⾼速化、SQLだけで使える機械学習機能、 SQLだけで使える⽣成AI機能など、各種の拡張機能も提供している HeatWaveとは︖ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 5
6. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 6 Transactional クラウド版MySQL Enterprise Edition Analytics ⼤規模データ分析を ⼤幅に⾼速化 Lakehouse オブジェクト・ ストレージとの統合 AutoML 機械学習の パイプラインを⾃動化 GenAI 専⾨知識なしで ⽣成AIの活⽤ インメモリー⾼速分散処理エンジン
7. HeatWave MySQL の特徴（MySQLのマネージドサービスとしての特徴） Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 7 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
8. ⽼舗のブログサービス「Seesaaブログ」をAWSからOCIに移⾏し、約50％の劇的なコスト削減を実現 顧客事例︓ファンコミュニケーションズ様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 8 Seesaaブログ • 2003年にサービス開始。⽇記やアフィリエイト、まとめブログなど 様々なブログライフをサポート。200万⼈以上のユーザーが利⽤ 従来の課題 • 既存のAWS環境のコスト削減の必要性があった • VMのサイズが柔軟に選択できず、CPUコア数とメモリサイズが アンバランスで過剰なリソースコストを⽀払っていた 採⽤ポイントと導⼊効果 • 既存AWS環境と⽐較して、約50%のコスト削減ができた • OCIのフレキシブル・シェイプのVMはCPUコア数とメモリサイズに 対してシンデレラフィットの設定が可能で、サーバ利⽤全体にて、 必要な性能に関して適切なコストで利⽤できるようになった • コスト削減フレームワークの利⽤により、AWSユーザー観点での 移⾏アセスメントなど、Oracleメンバーの適切な⽀援を 気軽に得られた。また、Oracleから提供される MySQLのQ&Aサポートは安⼼感があり有益だった • OCI Cache with Redisでは、既存利⽤のAmazon ElastiCache for Redisから約25%のコスト削減効果があった システム構成イメージ 利⽤サービス(クラウドサービス/その他) • Compute VM, Block Volume, HeatWave MySQL, OCI Cache with Redis, OCI Registry (Container Registry), etc. • コスト削減フレームワーク HeatWave MySQL
9. 「ドクセル」 を、OCI Container Instancesを活⽤してGoogle Cloudから移⾏し、圧倒的なコスト削減を実現 顧客事例︓アプルーシッド様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 9 ドクセル（Docswell） • PDFやパワーポイントのスライドを共有できる国産のスライド シェアサービス。ユーザー約30万⼈、⽉間アクセス約600万回。 従来の課題 既存のGoogle Cloud環境のコスト削減の必要性があった (特に、アウトバウンドのデータ転送のコスト)。 ユーザーアクセス時にコンテナが都度起動する スピンアップの仕組みにより、時に遅延が発⽣していた。 採⽤ポイントと導⼊効果 既存Google Cloud環境から移⾏し、特にデータ転送 が毎⽉10TB無料の利点を享受し、全体で約65%のコスト削 減を実現。HeatWave MySQL の⾼可⽤性構成の部分は、 要件を実現しつつ約50％のコスト削減を実現。 OCI Container Instancesを活⽤し、Kubernetesを利⽤せず に既存のコンテナアプケーションをシームレスに移⾏できた。 コスト⾯で有利なContainer Instancesを必要個数、 常時起動しておくことで、スピンアップの仕組みにする必要が 無くなった。結果、遅延のない安定的な処理を実現。 複数のコンテナ間の疎結合な処理にOCI Queueを活⽤。 システム構成イメージ 利⽤サービス（クラウドサービス／その他） • OCI Container Instances • OCI Registry • HeatWave MySQL • OCI Queue • OCI Cache • コスト削減フレームワーク (Oracleによる移⾏アセスメント⽀援) HeatWave MySQL
10. ⼤量データの集計処理などをHeatWaveノードで⾼速に処理し、MySQLのままDWHとしても利⽤可能 HeatWaveによるクエリー⾼速化のアーキテクチャ • アプリケーションからは従来通りMySQLに対してSQLを実⾏するだけで⾼速化される 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 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 10
11. HeatWaveノードでデータを⾼速に処理できる理由 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 11 • 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 ※HeatWave Lakehouseを有効化した場合は最⼤512台 • Oracle Labsで⻑年研究していたProject RAPIDの 研究成果を活⽤している • 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
12. HeatWave MySQLで国内最⼤級の電⼦書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活⽤を強化 システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • HeatWave MySQL お客様のコメント 顧客事例︓NTTソルマーレ 様 12 「『HeatWave』の導⼊によりサービス基盤とデータ分析基盤のリア ルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで 通常のMySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が 2秒程度で完了するなど性能の良さも実感しています。 処理を待つ思考停⽌の時間が短縮化され、 業務効率化にもつながっています。 MySQLに対応したツールは『HeatWave』でもそのまま活⽤でき、 ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを更なる サービス向上に役⽴てることができています。 『HeatWave』を利⽤した新たなデータ分析基盤を活⽤し、 今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける書籍配信サービス を提供していきます。」 エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社 電⼦書籍事業部 サービス開発グループ ⽊下 ⽒ HeatWaveによる データ分析基盤 コミックシーモアの サービス基盤 レプリケーション リアルタイム同期 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
13. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave Lakhouse 概要 13
14. オブジェクトストレージ上のデータをSQLで⾼速に活⽤、TBクラスのデータ量にも対応 HeatWave Lakehouse Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 14 ソーシャル、eコマース、ゲーム、ヘルスケア、フィンテック等のアプリ、データ分析と機械学習のツール MySQL HeatWave 統計 Autopilot OLTP AutoML オブジェクトストレージから HeatWaveにデータを ⾼速にロードし、クエリ処理 はHeatWaveで⾏う (MySQLを経由しない) 16 GB から 512 TB までスケール可能 オブジェクトストレージ Database exports MySQL クエリ 結果
15. Redshiftより9倍、Snowflake、Databricksより17倍、BigQueryより36倍⾼速 HeatWave Lakehouseのクエリパフォーマンス Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 15 ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 HeatWave Lakehouse Amazon Redshift Databricks Snowflake Google BigQuery 平均実⾏時間 (幾何平均、単位:秒) クエリ実⾏時間: 500 TB TPC-H 17X 低速 17X 低速 36X 低速 9X 低速 47 秒 7 分 14 分 13 分 28 分 設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット.
16. Redshiftより8倍、Databricksより18倍、Snowflakeより22倍、BigQueryより30倍⾼速 HeatWave Lakehouseのクエリ価格パフォーマンス Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 16 ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。 設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット. 0 5 10 15 20 25 30 35 HeatWave Lakehouse Redshift Databricks Snowflake Google BigQuery 価格パフォーマンス (幾何平均クエリ時間と年額コスト基に算出) 価格パフォーマンス: 500 TB TPC-H 8X コスト⾼ 18X コスト⾼ 22X コスト⾼ 30X コスト⾼
17. データはMySQL InnoDBにはコピーされず、直接HeatWaveにロード HeatWave Lakehouseのデータロード性能 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 17 ベンチマーククエリはTPC-Hベンチマークから派⽣したものですが、結果はTPC-H仕様に準拠していないため、公表されているTPC-Hベンチマークの結果とは直接⽐較できません。 設定: MySQL HeatWave Lakehouse: 512 ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20-ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 HeatWave Lakehouse Snowflake Databricks Google BigQuery Amazon Redshift ロード時間 (時) ロードパフォーマンス: 500 TB TPC-H 2X 低速 4.4 時間 9 時間 25 時間 38 時間 41 時間 6X 低速 8X 低速 9X 低速
18. トヨタ⾃動⾞社様︓HeatWave検証事例 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 18 • ビッグデータを活⽤した新規AIアルゴリズム開発の効率化にMySQL HeatWaveを使うことを想定し、PoCを実施 • MySQL HeatWaveによる並列処理性能とコストパフォーマンスを⾼く評価 出典︓Oracle Cloud Days 2021での講演資料 先進モビリティ・サービス実現のためのデータ収集・管理基盤 ➡ 「⼤規模データI/Oに課題はある」という部分などに対して、HeatWave Lakehouseでどのように改善されたか 追加のPoCを実施
19. トヨタ⾃動⾞社様︓HeatWave Lakehouse検証事例 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 19 • データロード処理がHeatWave Lakehouseにより65倍⾼速化された • 11TBのCSVファイルのデータロードにかかった時間︓4⽇以上 => 88分に短縮 • HeatWaveノードの⼀時停⽌・再開によるデータロードは、更に11.7倍⾼速だった • 11TBのデータロードにかかった時間︓88分(CSV) => 7.5分(HeatWaveのネイティブフォーマット) 出典︓Oracle CloudWorld 2023での講演資料 Evaluating Large Data Loads and Analysis with MySQL HeatWave Lakehouse at Toyota [LRN4164]
20. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave Lakehouse でオブジェクトストレージ上の データをSQLで分析/加⼯する⼿順 20
21. • CSV • JSON • Parquet • Avro 対応ファイルフォーマット ※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Supported File Formats and Data Types
22. 1. HeatWave Lakehouseの環境を構築する • 参考ブログ︓はじめてみよう︕MySQL HeatWave Lakehouse 2. オブジェクトストレージ上のデータをHeatWaveノードにロードする • ⼿動ロードと⾃動パラレルロードがある • ⼿動ロード︓テーブル定義を⼿動で定義する • ⾃動パラレルロード︓ファイルの内容からテーブル定義を⾃動的に判断する ※厳密には、テーブル定義を⼿動で定義した後で、データロードの処理だけ⾃動パラレルロードを使って 並列処理を実⾏することも可能 3. MySQLに接続してSQLを実⾏する • 検索処理だけでなく、検索結果を直接オブジェクトストレージ上のファイルに出⼒することも可能 ⼿順
23. • ファイルの内容に合わせてMySQLのテーブル定義を指定 • テーブル作成後、データをHeatWaveノードへロードするためのコマンドを実⾏ ⼿動ロードの例 ※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Manually Loading Data from External Storage mysql> CREATE TABLE `customer` (`c_custkey` int NOT NULL PRIMARY KEY, `c_nationkey` int NOT NULL) ENGINE=lakehouse SECONDARY_ENGINE = RAPID ENGINE_ATTRIBUTE='{"file":[{"bucket": "heatwave-lakehouse", "prefix": "lakehouse/customer/", "region": "ap-tokyo-1", "namespace": "bucket_namespace"}], "dialect": {"format": "csv", "has_header": false, "is_strict_mode": false, "field_delimiter": "|", "record_delimiter": "|¥¥n"}}’; mysql> ALTER TABLE `CUSTOMER` SECONDARY_LOAD; MySQLのテーブル定義 HeatWave Lakehouseを使うための設定 ファイルの配置先、ファイルのフォーマット、 各種オプションの設定など HeatWaveノードへのデータロード
24. • ⼊⼒対象のファイルの配置先、ファイルのフォーマット、各種オプションなどを設定 • ⾃動ロードを実⾏ ⾃動ロードの例 ※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Loading Data Using Auto Parallel Load mysql> SET @input_list = '[ {"table_name": ”customer", ENGINE_ATTRIBUTE='{"file":[{"bucket": "heatwave-lakehouse", "prefix": "lakehouse/customer/", "region": "ap-tokyo-1", "namespace": "bucket_namespace"}], "dialect": {"format": "csv", "has_header": false, "is_strict_mode": false, "field_delimiter": "|", "record_delimiter": "|¥¥n"}}’ } ]’; mysql> CALL sys.heatwave_load(CAST(@input_list AS JSON), @options); ファイルの配置先、ファイルのフォーマット、 各種オプションの設定など HeatWaveノードへのデータロード
25. • ファイルの内容に合わせてMySQLのテーブル定義を指定 • テーブル作成後、データをHeatWaveノードへロードするためのコマンドを実⾏ SQLでデータを加⼯し、オブジェクトストレージ上にファイルを出⼒する例 ※ドキュメント︓HeatWave User Guide / Exporting Query Results to Object Storage mysql> SELECT c_custkey, c_nationkey FROM customer WHERE c_nationkey=1 INTO OUTFILE WITH PARAMETERS '{"file": [{“region”: “ap-tokyo-1”, “namespace”: “bucket_namespace”, “bucket”: “output”, “prefix”: “lakehouse/output/"}] , "dialect": {"has_header": true, "format": "csv"}}'; MySQLのSELECT⽂ ファイルの出⼒先など
26. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure (OCI) について 26
27. ミッションクリティカルも⾒据えた、先⾏3社と異なる最新アプローチ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 27 2006 2008 2010 2021 2019 2018 2011 2016 2014 Tokyo Tokyo/Osaka Tokyo Osaka (Local) Osaka Generation 2 2016 2019 2020 Osaka Tokyo Osaka ハイパースケーラー各社の ⽇本市場でのリージョン展開年表 2014 Generation 1 •スケールアウト型の新規アプリケーションの構築に 最適化 (弾⼒性、柔軟性、従量課⾦) •従来型アプリケーションは再構築やアーキテクチャの変更が必要 •2010年代の技術で構築されている •分散可⽤性によるサービス維持、それができない場合は、再起動と フェイルオーバー、Dedicated Hostを前提とした設計 •パフォーマンス、セキュリティ、移⾏オプションは後付け • クラウド・ネイティブの新規アプリケーションの構築によるメリットを提供 • ミッション・クリティカルなワークロードでもクラウドのメリットを享受 • 最新の技術に基づいて構築 • パフォーマンス、セキュリティ、可⽤性はデフォルト • データ主権、地政学的リスクを考慮した展開 • 分散クラウド、マルチ・クラウド環境 • 再起動なしに、切り替えを⾏える新たな設計 第⼀世代型パブリック・クラウド 第⼆世代型パブリック・クラウド
28. 利⽤頻度の⾼いサービス３つ全てで低価格を実現、⽇本円で契約できるため為替レートの影響を受けない 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) ¥57.04/時 Compute (VM.Standard.E5; 16vCPU, 64GB, Linux) ¥173.6868/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 ¥6,588/⽉ Block Volume (1TB, 25K IOPS) ¥288,840/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 ¥24,506/⽉ FastConnect (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 ¥625,246/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 ⻑期契約による割引はない代わりに、最初から低価格で提供 * as of September 2024, Tokyo Region, 他社クラウドは1$=145円で計算 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 28
29. Oracle Cloud Infrastructure は圧倒的低価格 ⾒落とされがちな、クラウドから外部へのデータ転送コスト ポイント1︓ 最初の10TBまで無償 (他社では100GBまで) ポイント2︓ 単価が安価 (3.875円/GB) (他社の1/3-1/4) ポイント3︓ 閉域網接続では課⾦なし (接続ポート料⾦のみ) 外部へ(アウトバウンド通信)のデータ転送コスト 0 50 100 150 200 250 300 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 千円/月 アウトバウンド送信データ量(TB/月) オラクル 他社 100GBまで 無償 10TBまで無償 ¥12-17/GB ¥3.875/GB クラウド オンプレミス 他リージョン 他クラウド 発⽣ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 29 * as of September 2024, Tokyo Region, 他社クラウドは1$=145円で計算 Network
30. 30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates なんでこんなに安いのか︖
31. 31 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2nd Generation クラウド 設計の進化 汎⽤化 リージョン展開 マルチクラウド / 分散クラウド 分散クラウド コンパクトなので、パートナーによる フルクラウドリージョン提供を可能に *富⼠通,NRI,NTT-DATAそれぞれに ２リージョン発表済 2006~ 2008~ 2010~ 2016~ 最新のデータセンター設計 すべてのサービスが2010年代の設計 1/140 コンパクト化 1リージョン3ラックから数千ラックまで拡張可 Compute Pool Storage Pool Exadata 低遅延・ノンブロッキング フラット・ネットワーク E4 共⽤リソースプールから 数多くのマネージドサービスを提供 複数のサービスが同⼀リソースプールを共 ⽤する事で稼働率と密度を向上、待機リ ソースの最⼩化 シンプルなリソースプール サービス毎にリソースプールを作らず、 CPU/GPU/Storage/ExaDataなど汎⽤化 ⾼効率・コンパクト リージョン展開の期間が短い、 新規サービスの世界同時展開が可能、 部材も少ない、 部材も世界共通で確保可、 稼働に必要な⾯積が少ない、 電⼒消費量低減 ＝低価格でサービスを提供 ハードウェア/仮想化の同時制御 仮想化機能を前提にした制御だけで無く、 物理マシンの制御、無停⽌システムで培った 耐障害・耐故障制御、1DCでも2DCに相 当する可⽤性確保 マルチクラウド コンパクトなので、先⾏3社の DCに設置できるように 第2世代のクラウドとして、先⾏3社と全く異なる設計思想で開発された⾼効率・⾼密度なクラウドデータセンタ＝燃費が良い
32. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Appendix 32
33. 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://x.com/Heatwavejp https://heatwavejp.connpass.com/ Copyright © 2025 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
34. HeatWaveユーザー会での発表資料 • HeatWave Lakehouse で 膨⼤になるcsvデータを必要な分だけロードしてデータ集計してみた︕ • HeatWave Lakehouse で オブジェクト・ストレージのデータ変換/加⼯ができるか試してみた︕ 参考情報
35. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave を無料で利⽤する⽅法 35
36. https://www.oracle.com/jp/heatwave/free/ • Oracle Autonomous Transaction Processing, Autonomous Data Warehouseと同じく、 HeatWaveも期間の制限なく無料で使⽤可能 • インスタンス数や容量、⼀部機能の制限あり • 容量制限などがない30⽇間無料トライアルとして 300ドルの無料クレジットをあわせて提供 • HeatWave GenAIの試⽤はトライアルにて OCIのAlways Free Servicesで無料でHeatWaveを利⽤可能 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 36
37. • 最新バージョンのみ使⽤可能 (本⽇時点では、9.4.0) • MySQL.Freeシェイプ、HeatWave.Freeのみ使⽤可能 (Always Free専⽤のスペックがあまり⾼くないシェイプ) • ストレージサイズは50GB • HeatWaveノードは1台のみ追加可能 • HeatWave AutoML、HeatWave Lakehouse、HeatWave GenAIは使⽤可能 • レプリケーション機能は使⽤可能 • ⾼可⽤性、リードレプリカは使⽤不可 • ⾃動バックアップは1⽇だけ取得される • ⼿動バックアップやポイントインタイムリカバリは使⽤不可 • Database Management and Ops Insights サービスは使⽤不可 (データベースの監視ツール) Always FreeでHeatWave MySQLを使⽤する場合の制限事項 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 37 ※原⽂︓https://docs.oracle.com/en-us/iaas/mysql-database/doc/features-mysql-heatwave-service.html#MYAAS-GUID-772BD870-57C1-4B21-9205-FFC5B4290044
38. • 以下URLからオラクルクラウドのトライアルアカウントを作成する https://signup.cloud.oracle.com/ • ホームリージョンは後から変更できないので注意 • ⽇本には現在東京リージョンと⼤阪リージョンがあります • 以下URLのチュートリアルを参考にし、HeatWave MySQL環境を構築する • OCIチュートリアル ⼊⾨編︓その9 - クラウドでMySQL Databaseを使う https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/beginners/creating-mds/ Always FreeでHeatWave MySQLを使⽤する⽅法 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 38