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Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Data Warehouseは、データウェアハウスの運用、データの保護、データ駆動型アプリケーションの開発といったすべての複雑さを解消するクラウド・データウェアハウス・サービスです。データウェアハウスのプロビジョニング、構成、保護、チューニング、スケーリング、バックアップを自動化します。このサービスには、セルフサービスのデータ読み込み、データ変換、ビジネスモデリング、自動インサイト、組み込みの統合データベース機能のためのツールが含まれており、複数のデータ型にまたがるよりシンプルなクエリと機械学習分析が可能です。このサービスは、Oracle Public Cloudでも、Oracle Cloud@Customerのあるお客様のデータセンターでも利用できます。
Oracle Database Server TechnologiesのEVP、Andrew Mendelsohnが、オラクルの最新のクラウド・データウェアハウスによるイノベーションについて説明します。
群を抜いて優れたティア1クラウドデータベース・プラットフォーム。
Autonomous Data Warehouseと互換性のあるアプリケーションとツールについてはこちらからご確認いただけます。
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Oracle Autonomous Data Warehouseが選ばれる理由
自律型のデータウェアハウス管理
Oracle Autonomous Data Warehouseにより、手作業や人的エラーはほぼすべて排除され、専門知識も不要になります。プロビジョニング、構成、バックアップに加えてパッチ適用と更新も、ダウンタイムや管理操作なしで自動的に実行されます。Autonomous Data Warehouseでは、パフォーマンスチューニングも独自に自動化されており、ワークロードが変化したり、同時ユーザーの数が増えたりしても、一貫した高いパフォーマンスが確保されます。ビジネスの需要を満たすために、Autonomous Data Warehouseでは、ダウンタイムなしで自動的にスケーリングされて、必要なリソースのみが追加されます。柔軟性に欠けるTシャツサイズモデルによりインスタンスが過剰にプロビジョニングされることがなくなるため、お客様は不要な料金を支払わずに済みます。さらに、障害からの自動回復も可能であるため、人手による作業が減ります。これらすべてにより、ビジネスチームはITとは独立して敏捷性を向上させ、データマートを運用できます。さらに、DBAはコストのかかる手動タスクを実行する代わりに、データを使用してビジネス価値を生み出すことに専念できます。
Unior Group社は、スロベニアのズレチェを拠点とし、データベース管理者なしで8,500万件のレコードを管理しています。(1:23)セルフサービスのデータツールと分析を備えた完全なソリューション
Autonomous Data Warehouseは、統合データベースを使用して、マルチモデルのデータと複数のワークロードの組み込みサポートを提供する、唯一の完全なソリューションです。アナリスト、データ・サイエンティスト、開発者の生産性を向上させるためのセルフサービスツールが組み込まれています。アナリストは、スクリプトではなくドラッグ・アンド・ドロップでデータをロードして変換し、新しいビジネスモデルをすばやく構築できます。さらなる分析の対象となるデータは自動的に識別されます。専門家もシチズン・データ・サイエンティストも、Python、SQL、またはAutoMLを使用して機械学習モデルを構築し、それらをデータベースに導入するか、RESTエンドポイントを使用できます。開発者は、統合データを使用してデータ駆動型アプリケーションを構築し、空間分析とグラフ分析の両方を使用して、より適切な結果を提供できます。
アナリスト・レポート：Oracle Autonomous Data Warehouseを使用してデータから価値を最大限に引き出す（PDF）Maxim’s Caterers社は、香港を拠点とし、アドホッククエリとwhat-if分析を使用して、毎日60万件のトランザクションとソーシャル・メディア・データを分析し、ビジネスの効率と競争力を向上させています。
ビジネスの成功のための自律性（PDF）
Oracle Public Cloudまたはお客様のデータセンターで利用可能
他のクラウド・データウェアハウス・サービスとは異なり、Autonomous Data Warehouseには3つの導入方法があります。
共有インフラストラクチャ（パブリッククラウド）：
共有インフラストラクチャ導入オプションを使用すると、Oracle Public Cloudで実行されているAutonomous Data Warehouseの自動化された操作、パフォーマンス、スケール、および高度なセキュリティのメリットを低コストで活用できます。専用インフラストラクチャ（パブリッククラウド）：
専用インフラストラクチャ導入オプションは、Oracle Public Cloudの専用Exadataインフラストラクチャで顧客データベースをプロビジョニングします。専用インフラストラクチャは、他のユーザーからの分離を提供し、オンプレミス導入と同じパフォーマンスと予測可能性を実現します。さらに、アップグレードやパッチのタイミングなどの自律的な運用ポリシーを制御することができます。Cloud@Customerインフラストラクチャ（お客様のデータセンター）：
Exadata Cloud@CustomerのAutonomous Data Warehouseは、お客様のデータセンターでExadata Database Machineを利用することのあらゆる利点と、自律型クラウド管理のシンプルさを兼ね備えています。このサービスを使用すると、セルフサービスの俊敏性を実現し、データウェアハウスのパブリッククラウドへのリフトアンドシフトに関する課題を取り除き、データの主権とセキュリティに関する組織の厳格な要件を満たすことができます。 Cloud@Customerがお客様のデータセンターで実行されるからです。
包括的なデータおよびプライバシー保護
Autonomous Data Warehouseを使用すると、外部の人間や内部関係者からデータを安全に保つことが容易になります。保存時や移動中のデータ（バックアップやネットワーク接続を含む）を自律的に暗号化し、規制対象データを保護し、すべてのセキュリティ・パッチを適用し、監査を有効にし、脅威の検出を実行します。さらに、Oracle Data Safeを使用することで、継続的なセキュリティ評価、ユーザーおよび特権の分析、機密データの検出、機密データの保護、およびアクティビティ監査をお客様が簡単に実施できます。Autonomous Data Warehouseは、データ侵害、マルウェア・インジェクション、DDoS攻撃、悪意のある内部関係者、高度な持続的脅威、安全でないAPI、アカウント乗っ取りなどから組織とすべてのデータを保護します。
DX Marketing社は、ジョージア州サバンナを拠点とし、Autonomous Data Warehouseを使用して米国の消費者および関連する個人情報について2億6,000万件を超えるライセンス・レコードを保護しています（1:54）。IDC Research：フルマネージド・データベースサービスのセキュリティ上の利点（PDF）
Autonomous Data Warehouse
自律型管理でデータウェアハウスの管理を簡略化—
プロビジョニング、構成、保護、チューニング、スケーリングなどの自律型管理機能により、人的エラーを招く可能性のある手動の複雑なタスクのほとんどすべてが不要になります。自律型管理により、管理コストを削減するとともに高性能で可用性に優れた安全なデータウェアハウスを運用できます。
特長
- 自動スケーリング
- 自動保護
- 自動チューニング
- 自動バックアップ
- 自動修復
- 自動パッチ適用
一貫性のある高いパフォーマンスの確保
Autonomous Data Warehouseは、システム・パフォーマンスのあらゆる側面を継続的に監視します。自律的に調整を行うことで、ワークロード、クエリの種類、ユーザー数が変化しても一貫して高いパフォーマンスを確保します。
特長
- 自動スケーリング
- 自動チューニング
- 自動インデックス作成
- Hybrid Columnar Compression
- 列処理
- スマート・スキャン
- 自動オプティマイザ統計収集
データベース・セキュリティによるリスクの軽減
Autonomous Data Warehouseを統合データベース・セキュリティ・コントロール・センターによって保護します。統合データベース・セキュリティ・コントロール・センターは、機密データを特定してマスクし、リスクの高いユーザーや構成に関するアラートを発行し、重要なデータベース・アクティビティを監査し、疑わしいデータへのアクセスの試みを検出します。
特長
- 透過的なデータ暗号化
- 暗号化キーの管理
- 特権ユーザーおよび多要素アクセス制御
- データの分類および検出
- データベース・アクティビティの監視とブロック
- 統合された監査とレポート
- データ・マスキング
- データ・リダクション
セルフサービスのデータ管理ツール
データツールは、データをロードして広範なチームでのコラボレーションに利用できるようにする、シンプルなセルフサービス環境を提供します。ビジネスアナリストとデータアナリストは、ドラッグ・アンド・ドロップ機能を使用してデータを簡単にロードおよび変換し、ビジネスモデルを生成し、異常、外れ値、隠れたパターンをすばやく発見して、データの依存関係と変更の影響を把握できます。
特長
- データ読み込み
- データ変換
- ビジネスモデル
- データインサイト
- カタログ
誰もが使える機械学習
スケーラブルで最適化されたデータベース内アルゴリズムを使用し、Oracle Autonomous Data Warehouseで機械学習モデルを構築して導入できます。Oracle Machine Learningでは、データを専用の機械学習システムに移動する必要がないため、データ・サイエンティストは機械学習モデルをよりすばやく作成できます。
特長
- データベース内アルゴリズム
- 自動データ準備
- AutoMLによるモデル開発の自動化
- RESTおよびSQLインターフェイスを介した簡単なモデル導入
- 高性能、スケーラビリティ、セキュリティ
- Oracle Machine Learning Notebooks
- Python用OML
- OMLサービス
- OML AutoML UI
- Oracle Machine Learning for SQL
データの隠れた関係の発見
グラフデータベースを使用すると、データ内の複雑な関係の管理、表現、および操作が簡単になります。グラフモデルにより、データ・サイエンティストと開発者は、パターン認識、分類、統計分析を適用して、これらすべてで、大量のデータに対して大規模でより効率的な分析が可能になります。
Oracle Autonomous Databaseには、グラフモデルを分析および視覚化するためのグラフ機能がすでに用意されていますが、グラフ分析のための完全なマネージドプラットフォームに対応したGraph Studioがまもなく追加される予定です。
Graph Studioの主な機能：
- 自動グラフモデリング
- 自動インストール、アップグレード、プロビジョニング
- 自動保存、バックアップ、チェックポイント・データ復元の機能
- 高度なノートブックと視覚化
- 分析のスケジュール
- さまざまな事例でのサンプルノートブックとワークフロー
ロケーションの理解
Autonomous Data Warehouseの空間機能は、あらゆる形式のアプリケーション、空間ワークロード、およびデータセットに対応します。最も要求の厳しい大規模ロケーション・インテリジェンスや地理空間アプリケーションも含まれます。
特長
- 2D空間データのデータモデルと包括的な分析
- 高性能な並列空間処理
- 標準ベースのSQLおよびJava API
- ネイティブでのJSONおよびRESTのサポート
- ロケーション追跡サーバー
- 連絡先トレース組み込み関数
- セルフサービス型Spatial Studio
「IT自動化の目的は、日常のワークフローからITを排除し、基幹業務で直接、重要なデータを定義およびマイニングできるようにすることです」とWikibonのCTO兼共同創設者のDavid Floyer氏は述べています。「Oracle Autonomous Data Warehouseでは、エンドユーザーがドラッグ・アンド・ドロップおよびローコード・テクノロジーを使用して、TableauやQlikなどのさまざまなエンドユーザーツールのデータ要件を定義できるようになりました。ADWでは、オンプレミスまたはパブリッククラウドで利用できる空間分析、グラフ分析、ML分析が改良され、リアルタイムパフォーマンスが向上しました。オラクルはやはり優秀です」。Wikibon、 CTO兼共同創設者、David Floyer氏
「KuppingerColeは、データベーステクノロジーにおけるオラクルの継続的なイノベーションを認識しており、昨年、Oracle Autonomous Databaseをクラウド内のエンタープライズデータベースに関するLeadership Compassで総合リーダーに選出しました」とKuppingerCole AnalystのリードアナリストであるAlexei Balaganski氏は述べています。「明らかに、オラクルの進化は止まりません。改良されたAutonomous Data Warehouseの発表により、オラクルは、あらゆる規模または業界の組織向けにデータ管理、分析、セキュリティを民主化するというビジョンを実現し続けています。これらの新機能と拡張機能により、すべてのユーザーがインテリジェントなセルフサービスツールを使用して、あらゆるデータにアクセスし、ほぼリアルタイムでインサイトを得ることができます。オラクルの「統合データベース」アプローチでは、従来の分析プラットフォームとは異なり、サイロ化が生じることなく、すべてのタイプのデータに一度にアクセスできるようになります。これにより、企業では無用なセキュリティおよびコンプライアンスのリスクに機密情報がさらされることを回避できます。KuppingerCole Analysts社、 リードアナリスト、Alexei Balaganski氏
経済的、効率的、そして努力を要しない顧客体験
オラクルのお客様が機械学習と自動化によってデータウェアハウジングを再定義することでビジネスを変革するためにどのようにOracle Autonomous Databaseを使用しているかをご覧ください
Autonomous Data Warehouseの使用事例
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部門別データウェアハウスの構築
セルフサービス部門のデータウェアハウスを展開して、さまざまなスプレッドシートやその他のフラットファイル・データソースのデータを集めて、維持のしやすい信頼できる高品質のダッシュボードに統合します。
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エンタープライズ・アプリケーション用の部門データウェアハウスを構築する
いくつかのエンタープライズ・システム、スプレッドシート、およびサードパーティのデータソースのデータをまとめて、分析データストアに統合します。
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エンタープライズ・データウェアハウスの拡張
エンタープライズ・データウェアハウスを簡素化して、自律機能を備えたマルチモデルの統合データをサポートします。
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統合されたデータレイクを備えたエンタープライズ・データウェアハウスの構築
データレイクの機能とデータウェアハウスを組み合わせて、ビジネス分析と機械学習のためのあらゆるデータ・タイプを管理します。
Oracle Autonomous Data Warehouse：データアナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、LOB開発者向けの新しいイノベーション
Autonomous Data Warehouse製品管理担当副社長、George LumpkinAutonomous Data Warehouseの導入後、あらゆる規模の組織では、データウェアハウスのプロビジョニングがいかに簡単であるかが認識されました。Autonomous Data Warehouseは運用管理を必要としないため（したがって、データベース管理者を必要としないため）、クラウド・データウェアハウスの敷居は多くの組織にとって以前よりもはるかに低くなっています。
全文を読む注目のブログ
- 2021年3月17日 Autonomous Databaseツールの紹介
- 2021年3月17日 Oracle Autonomous DatabaseのGraph Studioの紹介
- 2021年3月16日 Oracle Machine Learningサービスの紹介
- 2020年5月11日 多数の単一目的データベースと1つの統合データベース
リソース
Autonomous Data Warehouseドキュメント
共有インフラストラクチャと専用インフラストラクチャにAutonomous Data Warehouseサービスを導入するための製品ドキュメントおよびヘルプ・センターです。
- Autonomous Data Warehouseのチュートリアル
主要機能について説明する実践的なワークショップで、Autonomous Data Warehouseの使用方法について学びます。 - ステップバイステップの無料ワークショップ
順を追った説明による実践的なワークショップを使用して、モダンなデータウェアハウスを作成する方法、データレイクを設定する方法を学び、機械学習を体験します。 - トレーニングプラン
トレーニングプランには、Oracle Cloudの最先端のスキルをライブで学習できるさまざまラボやワークショップが用意されています。 - Oracle Autonomous Data Warehouseのデモ（3:44）
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