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。Oracle Public Cloudでも、Oracle Cloud@Customerのあるお客様のデータ・センターでも利用可能です。
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をご覧ください。
業界のエキスパートDSCによる詳細な分析では、Oracle Autonomous Data Warehouseが大多数のグローバル組織にとってより賢明な選択である理由を示しています。
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。
Oracle Autonomous Data Warehouseにより、ほぼすべての手動管理タスクは排除されます。バックアップ、構成、パッチ適用などの一般的なタスクが自動化されます。独自の方法で、ダウンタイムや人的介入、過剰なプロビジョニングなしで、継続的なパフォーマンス自動調整と自動スケーリングも可能です。これにより、管理作業は最大90%削減され、ITの支援なしでビジネスチームが対処できるようになります。
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)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・レポート:オラクルのAutonomous Data Warehouseの機能強化:シンプルさの民主化(PDF)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。
Autonomous Data Warehouseは、保存中および移動中のデータの自律暗号化、規制対象のデータの保護、すべてのセキュリティパッチの適用、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、ユーザーと特権の分析、機密データの検出と保護、アクティビティの監査をお客様が簡単に実行できます。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。
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)。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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
IDC社では、Autonomous Data Warehouseの顧客が5年間で 417%のROIを達成していることがわかりました。
詳細を見るWikibon社では、Oracle Autonomous DatabaseのコストがAWSより50%低いことがわかりました。
詳細を見る(PDF)Constellation Research社では、Oracleデータベースの容量が最大のAWSサービスよりも 32%多いことがわかりました。
詳細を見る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
セルフサービス部門のデータウェアハウスを展開して、さまざまなエンタープライズ・システム、スプレッドシートやサードパーティ・データソースのデータを、維持のしやすい信頼できる統合ダッシュボードに統合します。統合されたセルフサービスデータツールを使用すると、ユーザーはドラッグアンドドロップでデータを読み込んで変換し、ビジネスモデルを生成し、異常をすばやく発見し、機械学習(ML)モデルを構築できます。
すべてのデータを使用してより複雑な質問に答えるエンタープライズ・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。
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。
製品 |
単価 |
課金単位 |
Oracle Autonomous Data Warehouse | 1 vCPUにつき、1時間あたり | |
Oracle Autonomous Database - Exadataストレージ | 1か月あたりのテラバイトストレージ容量 |
製品 |
単価 |
課金単位 |
Oracle Autonomous Data Warehouse - 専用 | 1 vCPUにつき、1時間あたり | |
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - クォーターラック - X8M | 1時間あたりのホスト環境 | |
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - クォーターラック - X8 | 1時間あたりのホスト環境 | |
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - ハーフラック - X8 | 1時間あたりのホスト環境 | |
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - フルラック - X8 | 1時間あたりのホスト環境 | |
Oracle Cloud Infrastructure - Oracle Database Exadataインフラストラクチャ - クォーターラック - X7 | 1時間あたりのホスト環境 | |
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - ハーフラック - X7 | 1時間あたりのホスト環境 | |
Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadataインフラストラクチャ - フルラック - X7 | 1時間あたりのホスト環境 |
製品 |
単価 |
課金単位 |
Oracle Autonomous Data Warehouse | 1 vCPUにつき、1時間あたり | |
Oracle Autonomous Data Warehouse - 専用 | 1 vCPUにつき、1時間あたり |
一般的なクラウド業界の慣行では、含まれる仮想CPU(vCPU)の数に基づいてコンピュート・インスタンスを定義します。各vCPUは、1スレッドの実行のための容量を提供します。vCPUは、物理コンピュートコア全体を提供するのではなく、コアの一部です。対照的に、オラクルのx86コンピュートシェイプは、物理CPUコアと同等のOCPUを使用し、それぞれが2つのスレッドを提供します。お客様がクラウド・サービス・プロバイダー間で比較しやすくするために、オラクルはWebページにvCPUの価格を表示し、請求はお客様が消費するOCPU時間の数に基づいています。顧客が請求される1時間あたりのOCPU料金は、Webページ上のvCPU料金の2倍となります。これは、お客様が1つではなく2つのvCPUの計算能力を得られるためです。
Autonomous 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。
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