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Oracle Modern Cloud Day Tokyo 2019 参加メモ

Oracle Modern Cloud Day Tokyo 2019

概要

https://www.oracle.co.jp/events/moderncloudday/2019/

2019/8/6~2019/8/7@品川

データベースベンダーとしてのイメージが強いOracleが、後発ながらクラウドベンダーにシフトしていこうとする様子がよくわかる内容だった。

  • Oracle データベースをクラウド上で自律的に稼働させる、Oracle Autonomous Database Cloud については、現在オンプレ等で使われているOralceの移行先として広がりそうな気がする。

    金額次第のところはあるが、フルマネージドであり、チューニングもほぼ自動で行ってくれる、バックアップや障害時の設計も楽で、過去DBとの基本的な互換性とかデータ移行とかも問題なさそう。

  • ただ、AWS等に比べるとOracleデータベース以外のクラウドサービスという面ではまだ少し弱い気がする。。。他社との差別化、区別化をすべく、新たなサービス(特にSaaS周り)の開発にすごく力を入れているようなので、これからどうなるかも楽しみではある。

セッション

「DatabaseのプロがAutonomous Databaseを徹底検証!」

Speaker:
日鉄ソリューションズ株式会社 ITインフラソリューション事業本部 クラウドプラットフォーム事業部 オラクル推進部 グループリーダー 久保寺 秀明 氏

  • BIツール+Autonoumous Database
    • tableau等とのBIツールとの組み合わせでの検証
  • 機能比較、性能検証
    • データロード Parquet,Avroなどからもロード可 AWS,Azureからファイル取り込みも可
    • メモリチューニング不可 自動管理なので良し悪し
    • CPU,ディスク追加が容易 再起動等不要
    • Exadataベース:IOが超高速
  • 性能検証
    • ワークロード:4パターンの負荷が異なるクエリで検証
    • スケールアウト検証:並列度に応じてパフォーマンスも比例して高速化
      • システム停止不要でスケールアウト可
    • チューニング検証
      • 手動でカッチリチューニングしたものよりは劣るが、負荷が高いワークロードほど手動チューニングとのパフォーマンス差が少ない
      • 手動でカッチリチューニングすることもかなり工数がかかるため、そんなに機会が多いわけではない→それを踏まえると、自動でこのパフォーマンスが出れば十分な性能

「目指せコーディングレス!「繋げる」が実現するクラウド活用による高速アプリケーション開発の魅力」

Speaker:
日本オラクル株式会社 クラウド事業戦略統括 クラウドプラットフォームソリューション部 山成 慎吾

  • トレンドとしての高速開発
    • 新しいビジネスの発見に対するニーズ 開発、更新頻度高
    • DevOps
      • アジャイル開発とCI/CD
    • 注目は高いが実際の取り組み、言及は少ない
  • PoC
    • プロトタイプ、トライアルによるフィードバックにより、ニーズを具現化する重要なプロセス
  • 提案しながら開発するサービスの重要タスク
    • 想定ニーズと実ニーズをいかに具現化するか
  • 柔軟性を維持するためのアーキテクチャ
    • マイクロサービスアーキテクチャ
      • SOAから派生した疎結合システム
      • データソース共有による密結合も排除
  • MVVM
    • UI,APIエンドポイント,APIマッシュアップ
  • コードレス開発のメリット
    • 成果物を想像しづらい開発中の内容を可視化
      • アプリケーション構造の可視化
      • デザイン開発からニーズを可視化
  • Oracle Integration Cloud
    • Visual builder
      • Web,モバイルUIの直感的なデザイン開発
    • Integration
      • 接続アダプタを利用してコードレスでマッシュアップ、システム間連携をすばやく実現
    • Process
      • 業務プロセスの設計、実装をデザインタイムで手早く実現
  • その他関係ありそうなクラウドサービス
    • Contents and Experience cloud
      • 外部デザインとの連携
    • Analytics Cloud
      • セルフサービスBI

「Oracle Functions = サーバーレス × Dockerコンテナ:AWS Lambdaとの違いとは」

Speaker:
オラクル・コーポレーション シニア・ディレクター ソフトウェア・ディベロップメント ヴァラン・マダン

  • キーワード
    • マイクロサービス
    • コンテナ
    • サーバレス
    • FaaaS
  • Functionsはある特定の役割をもったコンテナ
    • ベアメタル→仮想マシン→コンテナ→FaaS
  • アジャイル まだ容易に取り組めない
    • ビジネスのチャレンジ
    • ロックインに関するチャレンジ
    • アプリケーション開発のチャレンジ
    • コードベースの管理
  • Oracle Functions:オープンソースのFnProjectで稼働
    • Applicationsに複数のFunctionsをまとめることができる
  • 一般的なユースケース
    • クラウドサービスとの統合
      • SaaS,PaaS,IaaSと連携
    • クラウドでのイベントドリブン
      • DB,ストレージ、その他サービスからイベントトリガ
    • リアルタイムデータ処理
      • 高画質画像の取り込みをトリガに、縮小、オブジェクトストアへ格納など:事前のデータ成形
    • Web、モバイルのサーバレスバックエンド
    • セキュリティ要求の強化
      • 全てのリソースがセキュリティ基準を満たしているかをFunctionsでチェック
    • データの移動、変換
      • クーロンジョブではなくリアルタイム(オンデマンド)で実行
  • 各社のFaaS
    • 基本的にはプロプラエタリ(各社独自、かつソースコードはクローズド)で業界標準がない
    • 開発者にとって容易でない
      • 開発と本番の忠実度が低い
    • Javaサポートが乏しい
  • Lambdaとの比較
    • AWSにロックイン
    • Oracle Functions:Docker、Fn Project(OSS):オープンでポータブル
  • まとめ
    • 使っただけ課金
    • 自動化
    • ロックインなし

「次世代型データベース・クラウドの魅力に迫る ~ Autonomous Database Deep Dive ~」

Speaker:
日本オラクル株式会社 クラウド事業戦略統括 データベースソリューション部 内野 充

  • Autonomous DBが実現する世界
    • 自律型データベース フルマネージ
      • 自己稼働
      • 自己保護
      • 自己修復
    • 今後実装予定:テスト、移行、拡張自動化
  • サービス概要
    • Database + Exadata + Cloud
  • 技術詳細
    • 自動スケール可能なデータベースが数分で構成可能
    • 高い互換性:移行が容易
    • 監視、運用、チューニング自動化
    • 顧客はビジネスにフォーカスできる
    • インスタンスへの接続はDBのみ:OSログイン不可
    • セキュア、多くのドライバで接続可能
    • ワークロードに応じた最適なセッティング済み
      • ADW(データウェアハウス)とATP(トランザクションプロセス)
    • 事前定義済みの接続サービス
      • パラレル制御や同時セッション、リソース制御のせっていが事前に複数定義されている
        • OLTP,DWHなどシステム要件により選択
    • Automatic Indexing
      • ワークロードを常に監視し、インデックスの要不要を機械学習で自動制御
    • Auto Scaling
      • 負荷に応じてリソースの拡張、縮退
        • 新規時の設定だけでなく、既存インスタンスに対しても設定可能
    • 無停止でクローニング可能
  • 自己保護
    • 暗号化
    • 外部からの不正アクセス制御
    • パッチの自動適用
    • オラクル社や顧客管理者からのデータ隔離
    • 全通信暗号化
    • Credential Walletによるログイン
    • パッチ適用は自動、原則無停止
    • 統合監査機能により全ての監査ログ取得可能
  • 自己修復
    • 障害からの自動回復
    • 高可用性ベストプラクティスの採用
      • RAC
      • Active Data Guard
      • Flashback Technology
      • Online Redefinition
    • 機械学習によるログ情報の収集、機械学習で障害発生を予測
      • 既知のバグの場合、自動修正をトライ
  • アプリケーション開発サポートツール
    • 機械学習
    • Application Express APEX
    • Oracle Rest Data Service
  • Autonomous Databaseへの移行
    • 多くの手段が用意されている
      • DataPumpインポートエクスポート
      • DBLink
      • ローダー
      • その他ベンダーツール
    • →スキーマアドバイザーで移行可否確認可能
  • まとめ
    • コストを削減
    • 革新の推進
    • データの安全性保護
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