アシストテクニカルフォーラム2018 「Database」セッション

2018年10月18日、「アシストテクニカルフォーラム2018」を開催しました。現場で磨かれてきたビジネスチャンスを生み出す情報システム構築・運用のエッセンスを、6つのテーマの技術セッションでお届けしました。

本ページでは、「Database」セッションでの発表内容をご紹介します。

商品の需要予測や設備の異常予兆検知でAIを活用したいというニーズに対して、Verticaの機械学習機能を利用して実現する方法を紹介した。Verticaは大量データの高速分析を得意とするデータベースだが、機械学習を実施するための機能も備えている。

一般的に、機械学習はクライアントPC上でPythonやRを使って実施されることが多く、学習データをクライアントPCへ移動する時間がかかる点や、サンプリングしたデータを使うことで予測精度が低下するという課題がある。それに対して、Verticaはデータベース上で機械学習が実施できるため、データを移動する必要がなく、大量データを高速に学習することで従来の課題を解決できる。セッションでは、過去の売上データなどを使って実際にVertica上で機械学習を行い、商品の需要予測を行うデモを披露した。

（講師： データベース技術本部　佐伯 竜輔）

◎関連製品：Vertica

Oracle Database 18c（以下、18c）は毎年新しいバージョンが提供される年次リリース・モデルに変更後の最初のOracle Databaseであり、「Autonomous Database（自律型データベース）」を支える基盤としても注目度が高まっている。

数年おきのメジャーバージョンアップで多数の機能が追加される従来のリリースサイクルから年次リリースに変更されたことで、ユーザの要望がより早いサイクルで反映されるようになった。今回追加された新機能により、18cではデータベースの運用／管理性が大きく向上している。

セッションの後半では、年間1万件を超えるアシストサポートセンターへのOracle Databaseに関するお問い合わせ事例をもとに、既存のOracle Database環境を18cにバージョンアップする際の注意点を紹介した。

（講師： サービス事業部　大野 高志）

◎関連製品：Oracle Database 、Vertica

Oracle Exadata Database Machine（以下、Exadata）はOracle Databaseの最高性能プラットフォームだ。Exadataは高性能なH/W構成というだけでなく、独自のS/W機能によりディスクI/OやDBサーバのCPU負荷、ストレージとDBサーバ間の通信量などを抑制できる。最近流行りのFLASHストレージ上に構築したOracleと比較しても、統合DB基盤に求められる要件や性能面からExadataが圧倒的に優位である。またExadataにおけるチューニング手法としてパラレル処理や索引設計、表の結合方法なども紹介。

Exadataへの移行時はExadata固有機能の活用が鍵だが、オブジェクト設計だけでも多岐にわたり、アプリケーション検証などを含めると移行工数が膨らむ可能性が高い。そのようなExadataへの移行時にこそ、SQLの非互換確認や性能試験を簡単にできるOracle Real Application Testing(以下、RAT)が有効であると提案し、RATを利用したExadataへの移行事例やチューニング事例などを紹介した。

（講師： データベース技術本部　竹田 喜樹）

◎関連製品：Oracle Exadata Database Machine

世界初の自律型DBである「Oracle Autonomous Database」の検証結果を発表した。自律型DBのコンセプトは、これまで人間が実施していたDB管理業務の自律化である。これを実現することで、業務生産性向上やDB運用リスクの軽減が可能となる。

Oracle Autonomous Databaseは、パラメータやバックアップの設計・設定といった事前準備が不要なため、利用するにあたっての敷居が低いことが特徴。また、スケールアップ・スケールダウンといったクラウドならではの機能にも着目し、無停止でのスケーリングが可能なことから運用次第ではコストメリットがある。また、自動チューニングでのパフォーマンス性能は他社DBaaSを大きく上回ったことを紹介。

セッションの最後に、自律型DBの強みは『手軽さ』であると結論し、自律型DBが浸透することでDB管理者の働き方が大きく変わるだろうと述べた。

（講師： データベース技術本部　原田 拓朗）

◎関連製品：Oracle Cloud