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Autonomous Database for analytics and data warehousing (ADW)

データマート、データウェアハウス、データレイクなどの分析ワークロードのために最適化・完全自動化されたクラウド・データベース・サービスです。列形式、パーティショニングおよび大規模な結合がデフォルトで設定されており、データベースのプロビジョニング、データの抽出、ロード、変換、高度なレポートの実行、予測の生成、機械学習モデルの作成を、簡素化および高速化します。Autonomous Databaseを使えば、データ・サイエンティスト、ビジネスアナリスト、そして専門家でない人でも、あらゆるサイズと種類のデータを使って、迅速、簡単、かつコスト効率よくビジネスインサイトを得ることができます。Oracle DatabaseとOracle Exadataをベースに構築されたAutonomous Databaseは、共有または専用のOracle Cloud Infrastructureで利用できるほか、オンプレミスではExadata Cloud@CustomerとDedicated Region Cloud@Customerで利用可能です。

「Oracle Autonomous Database: データ管理に革命をもたらす」動画

Oracle Autonomous Database: データ管理に革命をもたらす(0:30)

Oracle Database Service for Microsoft Azureの概要

Larry Ellison氏とSatya Nadella氏は、Oracle Database Service for Microsoft Azureを発表しました。Oracle Databaseのエンタープライズグレードのパフォーマンス、可用性、および自動化をAzureのお客様に向けて提供します。

Autonomous Data Warehouseを選択する理由

オラクルは、独自のクラウド(インフラストラクチャ、データベース、アプリケーション・クラウド)ですべてを運用している唯一のクラウド・プロバイダです。

Oracle Autonomous Data Warehouseによるイノベーション Data Warehouse Innovations

Oracle Database Server TechnologiesのEVP、Andrew Mendelsohnが、データ管理を自動化する方法について、すべてのユーザーに向けて説明します。

Autonomous Data Warehouseと互換性のあるアプリケーションとツール Autonomous Databaseと互換性のあるアプリケーションとツール

Autonomous Database for analytics and data warehousingと互換性のある、アプリケーションとツールについて説明します。

データと分析からさらなる価値を得る

スピード、俊敏性、簡素化を重視して設計されたデータ・プラットフォームで、実行範囲を拡大する

Autonomous Databaseは、すべてのデータを格納、分析、把握できる最新のオープン・アーキテクチャであるデータ・レイクの基盤を提供します。データ・レイクハウスは、データ・ウェアハウスのパワーと豊富な機能、そして広く普及しているオープン・ソース・データレイク・テクノロジーの幅広さと柔軟性を組み合わせています。世界最高クラスの強力なオープンSQL処理エンジンを使用して、Autonomous Databaseを介してデータ・レイクハウスにアクセスできます。


データ・レイクハウス基盤に関する図オラクルのデータ・レイクハウス・プラットフォームは、データ・レイクとデータ・ウェアハウスを組み合わせた構築で、データ・レイクハウスを形成しています。データ・ウェアハウスとデータ・レイクの機能を統合しており、より統一されたアーキテクチャでデータの移動を容易にします。データ・レイクとデータ・ウェアハウスを統合することで、データ管理、AIと機械学習、統合オプションなど、数多くのメリットが得られます。

あらゆる場所であらゆるデータを分析

Autonomous Databaseの高度なデータ処理エンジンでは、マルチクラウド・データ・ソースのインサイトを入手できます。データがAWS、Azure、Google Cloud PlatformまたはOracle Cloud Infrastructureのオブジェクト・ストアとデータベースにあるかどうかは問題ではありません。また、データがApache Parquet、JSON、Apache ORC、Apache Avro、CSV、XMLなどのビッグ・データ・ファイル形式である場合、Autonomous Databaseでは、任意のSQLベースのツールおよびアプリケーションを使用して、データ・アセットのシンプルで一貫性のあるビューを表示できます。


あらゆるデータ・サービスの管理に関する図データ・ストア、データ・ウェアハウス、データ・レイクへのすべてのデータ取込み、変換および統合フロー。その中核部分で、オラクルは、構造化データおよびキュレートされたデータに至るまでデータが構造化されていない場合でも、このすべてのエンタープライズ・データを統合するための、効率かつ低コストでスケーラブルな統合環境を提供します。ここで、あらゆるデータの格納、管理、分析、把握ができます。

統合型セルフサービス分析でイノベーターを支援

ITへの依存度を低減し、セルフサービス型データ・ツールを提供し、ローコードの分析アプリケーションが作成できることで、ビジネス・ユーザーの生産性向上に寄与します。Oracle Analytics Cloud、Tableauおよびその他のビジネス・インテリジェンス・アプリケーションと統合された共通のビジネス定義およびメトリックを提供するAutonomous Databaseの分析ビューを使用して、チーム間のコラボレーションを強化できます。組込みの機械学習、空間分析、グラフ分析、データ・ビジュアライゼーションの機能を使用することで、あらゆるデータに基づいてビジネス・ストーリーテリングを拡張できます。


セルフサービス分析の図Oracle Autonomous Databaseを使えば、データ・サイエンティスト、ビジネスアナリスト、そして専門家でない人でも、あらゆるサイズと種類のデータを使って、迅速、簡単、かつコスト効率よくビジネスインサイトを得ることができます。

セキュリティ評価、監査、およびアクティブな保護でリスクを防止

Autonomous Databaseは、データ漏洩リスクの低減と規制コンプライアンスの簡素化に役立つ、最先端のデータ・セキュリティを実現します。また、自動化されたセルフパッチ適用、自動かつ常に有効な暗号化およびキー管理、きめ細かいアクセス制御、柔軟なデータ・マスキングにより、高度な監査機能による包括的なユーザー行動監視を実現します。


拡張データ・セキュリティの図データベースのセキュリティ体制を評価でき、潜在的なリスクを緩和する方法に関する推奨事項を受け取ることができます。

Autonomous Data Warehouseの特徴

ビジネス・インサイトのための最新のデータ・プラットフォーム

Oracle Autonomous Databaseは、分析エンジンと最適化されたデータ・ストアの両方の面で、データ・レイクハウスの中心的な役割を果たします。ユーザーは、Autonomous Databaseの強力なオープンSQL処理エンジンを使用して、レイクハウスにアクセスできます。また、非常に効率的なApache SparkおよびPython接続を使用して、ビッグ・データ・フレームワークからAutonomous Databaseデータを分析できます。


組込みの自動化により、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、管理なしで何千ものデータベースを実行しながら、高性能かつ高可用性の安全なデータ・ウェアハウスを運用できます。

特長
  • 自動バックアップ
  • 自動パッチ適用
  • 自動修復
  • 自動スケーリング
  • 自動保護
  • 自動チューニング

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。自律的に調整されるため、ワークロード、クエリ・タイプ、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発揮します。

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・マスキング
  • Data Redaction
  • 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

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の作成を迅速化できます。

特長
  • 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
  • データベース内アルゴリズム
  • Oracle Machine Learningサービス
  • Oracle Machine Learning AutoMLのユーザー・インターフェイス
  • Oracle Machine Learningノートブック
  • Oracle Machine Learning for Python
  • SQLのOracle Machine Learning

データの隠れた関係の発見

Autonomous Databaseは、複雑なデータ関係を表現し、管理するためのグラフデータベース機能を備えています。グラフ分析により、データ・サイエンティストや開発者は、パターン認識、分類、統計分析を適用して、より深いコンテキストを得ることができます。

Graph Studioの主な機能
  • 分析のスケジュール
  • 高度なノートブックと視覚化
  • 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
  • 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

データ・ウェアハウスおよび分析ワークロードの可用性を向上

Autonomous Databaseは、組込みのOracle Real Application Clusters、パラレル・インフラストラクチャ、自動ディザスタ・リカバリおよびバックアップにより、99.995%を超える可用性1を実現します。

特長
  • 自動ストレージ管理
  • 可用性が最も高いアーキテクチャ
  • Oracle Active Data Guard
  • Oracle Autonomous Health Framework
  • Oracle Real Application Clusters
  • Oracle Data Safe

E-Business Suite、FusionおよびNetSuiteのアクセラレータにより、よりタイムリーなアナリティクスを実現

オラクルのE-Business Suite、Fusion ApplicationsおよびNetSuite向けのアプリケーション・アクセラレータは、セルフサービスのデータ検出、組込みETLおよびKPIメトリックを備えた高度な分析機能を提供します。ユーザーは、包括的なデータ統合とすぐに使用できるデータ・モデルを使用して、より多くのことを実行できます。

特長
  • オラクルのアプリケーション・アクセラレータは、事前構築済みのETLを提供するため、Oracle E-Business Suiteデータからデータ・ウェアハウスをすばやく作成できます。
  • Oracle Fusion Analytics WarehouseとOracle NetSuite Analytics Warehouseは、Autonomous Database上に構築され、エンドツーエンドのクラウド・データ・ウェアハウスおよび分析ソリューションを提供します。
  • カスタム作成のデータ・ウェアハウスの場合、Autonomous Data Warehouseは、オラクルおよびサードパーティのアプリケーションに接続する包括的なデータ変換フローを提供します。

主要な業界アナリストによるAutonomous Database for analytics and data warehousingに関する見解

IDC社では、Autonomous Data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。

IDC社では、Autonomous Data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

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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、データ・レイク、機械学習、自動化によってビジネスを刷新するために、どのようにOracle Autonomous Data Warehouseを活用しているかをご覧ください。

  • Cognizantのロゴ
  • CERN logo
  • AONのロゴ
  • OUTFRONT Media logo
  • Seattle Sounders FC logo
  • Certegyのロゴ

Lyft社では、1つのグローバルな情報源を構築し、そこからより迅速にインサイトを得ています。

お客様の声

ガートナーのロゴ

エンタープライズ・ピアからのレビュー - ガートナーが検証1

TrustRadiusのロゴ

検証済みのユーザーからの詳細なレビューに基づいた上位クラスのソフトウェアおよびサービス。

G2のロゴ

ユーザー評価とソーシャル・データに基づいたビジネス・ソフトウェアおよびサービス。

Autonomous Database for analytics and data warehousing の価格

共有インフラストラクチャ上のAutonomous Database for analytics and data warehousing

製品
比較価格(/vCPU)*
単価
単位
Oracle Autonomous Data Warehouse


1時間あたりのOCPU
Oracle Autonomous Database – Exadataストレージ


1カ月あたりのテラバイト・ストレージ容量

専用インフラストラクチャ上のAutonomous Database for analytics and data warehousing

製品
比較価格(/vCPU)*
単価
単位
Oracle Autonomous Data Warehouse - 専用


1時間あたりのOCPU
Exadata Cloud Infrastructure - クォータ・ラック - X9M


1時間あたりのホスト環境
Exadata Cloud Infrastructure - データベース・サーバー - X9M


1時間あたりのホスト環境
Exadata Cloud Infrastructure - ストレージ・サーバー - X9M


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Oracle Database Exadata Infrastructure - データベースサーバー - X8M


1時間あたりのホスト環境
Oracle Cloud Infrastructure - Oracle Database Exadata Infrastructure - ストレージサーバー - X8M


1時間あたりのホスト環境

  • 専用インフラストラクチャ上のAutonomous Database for analytics and data warehousing用:
  • –Database Exadataインフラストラクチャのサブスクリプションの最小期間は48時間です。

Autonomous Database for analytics and data warehousingライセンス持参(BYOL)

製品
比較価格(/vCPU)*
単価
単位
Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousing


1時間あたりのOCPU
Oracle Autonomous Database for analytics and data warehousing - 専用


1時間あたりのOCPU

  • Oracle Database Enterprise Editionと次の必須オプションを実行する場合、BYOL要件は次のとおりです。
  • - Oracle Database Enterprise Editionのサポート対象のProcessorライセンスごとに、BYOLクラウド・サービスを最大2 OCPUまでアクティベーションできます。
  • - オートスケールOCPUを含む17 OCPU以上のBYOLクラウド・サービス・インスタンスを1つ使用するには、BYOLクラウド・サービスの2 OCPUごとに、Real Application Clustersオプションのサポート対象のProcessorが1ライセンス追加で必要です。
  • - Autonomous Data Warehouse BYOLサービスでOracle Autonomous Data Guardを使用するには、BYOLクラウド・サービスの2 OCPUごとに、Active Data Guardオプションのサポート対象のProcessorが1ライセンス追加で必要です。
  • - Oracle Database Enterprise Editionのサポート対象のNamed User Plusの25ライセンスごとに、BYOLクラウド・サービスを最大2 OCPUまでアクティベーションできます。
  • - オートスケールOCPUを含む17 OCPU以上のBYOLクラウド・サービス・インスタンスを1つ使用するには、BYOLクラウド・サービスの2 OCPUごとに、Real Application Clustersオプションのサポート対象のNamed User Plusが25ライセンス追加で必要です。
  • - Autonomous Data Warehouse BYOLサービスでOracle Autonomous Data Guardを使用するには、BYOLクラウド・サービスの2 OCPUごとに、Active Data Guardオプションのサポート対象のNamed User Plusが25ライセンス追加で必要です。

  • Oracle Database Standard Edition、Oracle Database Standard Edition One、またはOracle Database Standard Edition 2を実行する場合、BYOLの要件は次のとおりです。
  • - Oracle Database Standard Editionプログラムのサポート対象のProcessorライセンス(プロセッサは占有ソケットと同等に定義)ごとに、BYOLクラウド・サービスを最大4 OCPUまでアクティベーションできます。
  • - Oracle Database Standard Editionプログラムのサポート対象のNamed User Plusの10ライセンスごとに、BYOLクラウド・サービスを1 OCPUアクティベーションできます。
  • - Oracle Technology Foundation for JD Edwards EnterpriseOneのサポート対象のApplication Userの10ライセンスごとに、BYOLクラウド・サービスを1 OCPUアクティベーションできます。
  • - Oracle Autonomous Data Guardを使用するには、Active Data Guardオプションは不要です。
  • - Oracle Autonomous Data WarehouseのそれぞれのBYOLサービス・インスタンスは自動スケールのOCPUを含む8 OCPUを上回ることはできません。Oracle Autonomous Data WarehouseのすべてのBYOLサービス・インスタンスを集計すると、この制限を超過する可能性があります。

*複数のクラウド・サービス・プロバイダの価格をさらに簡単に比較できるように、オラクルのWebページには、価格がコンピューティングベースの製品向けのvCPU(仮想CPU)とOCPU(Oracle CPU)の両方の価格が表示されます。製品自体、ポータル内のプロビジョニング、請求などでは、OCPU(Oracle CPU)ユニットを引き続き使用します。OCPUは物理CPUコアを表します。ほとんどのCPUアーキテクチャ(x86を含む)は、物理コアごとに2つのスレッドを実行するため、1つのOCPUはx86ベースのコンピューティングの2つのvCPUsと同等です。お客様にはOCPUごとに2つのvCPUのコンピューティング能力が提供されるため、お客様に請求される1時間あたりのOCPU料金は、先行インスタンスなどのサブコア・インスタンスである場合を除き、vCPU料金の2倍です。OCPUとvCPUの違いの詳細については、こちらを参照してください。

2022年7月20日

Oracle Database Service for Microsoft Azure

IDC、クラウドおよびエッジ・インフラストラクチャ・サービス担当リサーチ・バイス・プレジデント、Dave McCarthy氏

オラクルとMicrosoftがマルチクラウドの選択を簡素化
クラウドは組織によるアプリケーション開発、データ保護、インフラストラクチャ管理の方法を根本的に変えました。リソースの迅速なプロビジョニング、オンデマンドでのスケーリング、グローバルな導入が可能になり、新しいイノベーションの機会が生まれました。IDCは、2022年にクラウド・インフラストラクチャへの支出が非クラウド・インフラストラクチャへの支出を初めて上回ると予想しています。

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リソース

ドキュメント

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。

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