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「ポストデジタル」ビジネスの世界で進展する自律型技術

オラクル・コーポレーション
ジェフ・エリクソン


オラクルのデータベース・サーバー技術担当エグゼクティブ
・バイスプレジデント アンドリュー・メンデルソン(写真:オラクル)

「オラクルの『Autonomous Database』のアイデアは、2年前に発表されたときは斬新に聞こえたかもしれないが、正しい方向への大胆な動きであることがすぐに証明された」と、アクセンチュア社のパット・サリバンは、サンフランシスコで開催されたOracle OpenWorld 2019で述べた。

マネージングディレクターのサリバンは、「オラクルの『Autonomous Database』は、いわゆるポストデジタルの世界で成功を収めているソリューションであることが実証されている」と述べた。「ポストデジタル」とは、企業は非常に高い顧客の期待に直面しており、複雑なデジタルツールを採用して必要な情報を取得するだけでなく、ビジネスにおいてデータを大規模かつ適切に、さらに安全に使用できるようにする技術への移行が求められる、とサリバンは説明した。

企業は「新しい一連のルール」に直面している、とサリバンは語った。顧客は自分に合った製品とサービスを要求し、オンデマンドでの提供を求めるため、裏方の企業としてはビジネス全体でデータの流れを妨げないようにする必要がある。

このような新しい現実に対応し、オラクルは「Autonomous Database」を発表した。これは、人間が介入することなくデプロイ、チューニング、パッチ適用、アップグレード、保護を自律的に行う自己稼働型データベースだ。サリバンと彼の20,000人のオラクル専属の技術者チームにとって、「Oracle Autonomous Database」をテストし、他のクラウドサービスに対してベンチマークを行ったことで、その技術の高さを確信することができた。サリバンは、1日600億トランザクションを処理し、オラクルデータベースに3エクサバイト以上のデータを保有する顧客を抱える自分のチームについて、「我々が行き着くところは自律型である」と語る。

オラクルのデータベース・サーバー技術担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるアンドリュー・メンデルソンは、サリバンとともにステージに上がり、オラクルの第2世代クラウドインフラストラクチャ上で実現する自律型データベースの将来について語った。「これは画期的なテクノロジーだ」。

メンデルソンは、彼のチームが次に目指すべき地点を示した。「我々はAutonomous Databaseで実証したコンセプト、すなわちデータ管理に関する人的労力を排除する全体的な試みを採用している。ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、開発者が強力な分析とデータに基づくアプリケーションを構築できるように、我々はそれを拡張している」と彼は語る。メンデルソンは、これに対するオラクルの取り組みについて次の5つの例を示した。

自律型データプラットフォームに向けて

 1. 「Application Express(APEX)」は、「Autonomous Database」を含むすべての「Oracle Database」に付属している一般的なロー・コード開発ツールである。APEXを使用することで開発者やアナリストは、従来のコーディングをほとんどまたはまったくせずに、データベース内のデータを中心にWebアプリケーションを迅速に構築できる。

 2. 「Autonomous Database」にはデータ仮想化機能が組み込まれている。これによりアナリストは、自律型データベースとオブジェクトストアのデータに対して、高性能なSQLクエリを簡単に実行できる。クエリを実行する前にETLコードを記述しデータを統合する必要はない。「これは、ビジネスアナリストやデータサイエンティストらに可能となった非常に優れた自律的な体験である」とメンデルソンは述べる。

 3. 「Always Free Autonomous Database」は、「Oracle APEX」、「REST Data Services」、「SQL Developer Web」、機械学習などの「Autonomous Database」のすべてのパワーと機能を備えた無料のクラウドサービスで、開発者やデータアナリストは無料でこのテクノロジーを試し、新しいアイデアを体験することができる。そこには20GBのデータと必要となるあらゆる無料リソースが含まれている。アイデアが具現化できると思われた場合、より多くのストレージとスケールのために有料版に簡単に切り替えることができる。

 4. AutoMLは、今後実装される機械学習アルゴリズムの構築から骨の折れる作業を排除可能な新しい機能である。同氏によると、「Oracle Autonomous Database」にはすでに機械学習アルゴリズムのセットが搭載されている。今後、AutoMLは「機械学習アルゴリズムの選択、トレーニング、および最適化のようなタスクを行うことができる」とメンデルソンは話す。「博士たちだけでなく、多くのビジネスアナリストがアクセスできる高度な機械学習アルゴリズムが必要である。」初期のテストでは、従来では数か月かかるタスクが数分に短縮されることが実証されている。

 5. 「Autonomous Database」のAutoETLエクスペリエンスにより、アナリストはデータレイク、データマート、またはデータウェアハウスにデータをより簡単に移動することが可能だ。メンデルソンによると、ユーザーが必要なデータソースと希望する変換を選択するだけで、ETLコードが自動的に生成される。この機能はまだ投入されていないが、「Oracle Analytics for Fusion Applications」のユーザーは、類似の機能をすでに「Oracle Cloud」で利用することができる。

オラクルは、開発者、データサイエンティスト、およびビジネスアナリストが、新しいデータソースへの容易なアクセス、新しい視覚化、さらには自然言語機能によるデータ分析など「Oracle Analytics Cloud」の新機能の強化に向け取り組みを続けている。

「これこそが顧客の求めるものだ」と、メンデルソンは結論づける。オラクルのAutonomous Databaseで実証済みの自律型技術により、「自律型データベースを超えて、データの可能性を解き放ち、すべての開発者、データサイエンティスト、ビジネスアナリストが利用できる自律型データプラットフォームを目指す。」


本記事はForbes.com OracleVoiceの以下の記事を抄訳しています:
In A ‘Post-Digital’ Business World, Autonomous Tech Is On The March