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自律型データベースとは?

自律型データベースはクラウド・データベースの一種で、データベースのチューニングやセキュリティ、バックアップ、アップデートなど、従来はDBAが実行していた日常的な管理タスクを機械学習によって自動化します。従来のデータベースと違い、自律型データベースは、人の介在を必要とせずに、これらをはじめあらゆるタスクを実行します。

自律型データベースを使用する理由

データベースにはクリティカルなビジネス情報が格納されており、データベースは最新の組織の効率的な運営に不可欠です。DBAは、データベースを管理し保守する手作業に時間を取られ、それが過度の負担になっていることが少なくありません。昨今のワークロード需要がDBAのエラーにつながれば、稼働時間、パフォーマンス、セキュリティに深刻な影響を及ぼすこともあります。

たとえば、パッチやセキュリティ・アップデートを適用し損ねれば、脆弱性が生じます。パッチの適用が正しくなかった場合にも、セキュリティ保護が弱くなったり、完全になくなったりします。データベースが安全でなければ、企業はデータ漏えいのリスクにさらされ、財政上の深刻な損害が生じ、企業の評判にも悪影響が及びかねません。

ビジネス・アプリケーションは、既存のデータベースに新しいレコード追加し、データベース情報も使用してレポートの作成、傾向の分析、異常の検出などを行います。そのため、データベースはテラバイト級のサイズにまで膨らむことがあるため、DBAがそれを管理、保護、チューニングして最大限のパフォーマンスを保つことは、ますます困難になります。データベースが遅くなったり、ダウンタイムのために利用できなくなったりすれば、従業員の生産性にも顧客の満足度にも悪影響が及びます。

企業が利用するデータは、その容量も速度も加速的に増加しています。そのため、効率的でセキュアなデータベース管理の必要性が高まり、すなわちデータ・セキュリティの強化、ダウンタイムの削減、パフォーマンス向上が求められ、人的エラーに対しての強靱さが求められます。自律型データベースなら、そのような目的を達成できます。

データベースに格納されるデータのタイプ

データベース管理システムに格納される情報は、高度な構造化データ(会計記録や顧客情報など)か、非構造化データ(デジタル画像やスプレッドシート)のいずれかです。そのデータに、顧客や従業員が直接アクセスすることもあれば、エンタープライズ・ソフトウェア、Webサイト、モバイル・アプリを通じて間接的にアクセスされることもあります。また、ビジネス・インテリジェンス、カスタマー・リレーションシップ・マネジメント、サプライ・チェーン・アプリケーションといった様々なソフトウェアが、データベースに格納された情報を使用します。

Oracle Autonomous Databaseのコンポーネント

自律型データベースは、ワークロードの種類に対応する2種類の主要コンポーネントで構成されています。

  • Autonomous Data Warehouseは、ビジネス・インテリジェンスのアクティビティに関連する機能の多くを実行し、あらかじめ分析用に準備されたデータを使用します。Autonomous Data Warehouse環境は、データベース・ライフサイクルのあらゆる運用も管理し、数百、数千万にも及ぶ行に対する問合せスキャンを実行することもあります。ビジネス・ニーズに対応する拡張性があり、秒単位でデプロイできます。
  • Autonomous Transaction Processingでは、リアルタイム分析、パーソナライゼーション、不正検出など時間ベースのトランザクション処理が可能です。トランザクション処理は、ごく少数のレコードしか伴わないのが普通で、事前定義された操作に基づき、シンプルなアプリケーション開発とデプロイメントが可能になります。

Autonomous Data WarehouseAutonomous Transaction Processingについて詳しく知る

Oracle Autonomous Databaseの仕組み

自律型データベースは、AIと機械学習を利用して、プロビジョニング、セキュリティ、アップデート、可用性、パフォーマンス、変更管理、エラー検出などにエンドツーエンドの完全の自動化をもたらします。

その点で、自律型データベースには以下のような特性があります。

  • 自己稼働。データベースおよびインフラストラクチャの管理、監視、およびチューニング・プロセスはすべて自動化されています。ただし、アプリケーションの接続を管理するときや、開発者がアプリケーションのコードを使用せずにインデータベースの機能を利用するときなどには、引き続きDBAが必要です。
  • 自己保護。 組み込みの機能によって、外部からの攻撃と悪意のある内部ユーザーのどちらからも保護されています。サイバー攻撃、あるいはデータベースにパッチや暗号化が適用されていないといった心配がなくなります。
  • 自己修復。計画外のメンテナンスなどのダウンタイムを防ぐことができます。自律型データベースに要するダウンタイムは、パッチの適用も含めて1か月あたり2.5分以下です。

機械学習と自律型データベースについて詳しく知る

Oracle Autonomous Databaseのメリット

自律型データベースには、次のようなメリットがあります。

  • データベースの稼働時間、パフォーマンス、セキュリティが最大限に(自動のパッチおよび修正を含めて)
  • 自動化によって、手動でエラーの原因となる管理タスクが不要に
  • ルーチン・タスクの自動化によって、コストが削減され生産性が向上

自律型データベースには、データベース管理スタッフを、もっと大きなビジネス価値につながる高次の業務に専念させることができるというメリットもあります。たとえば、データ・モデリング、プログラマーに対するデータ・アーキテクチャの支援、将来的な容量の計画などです。場合によっては、データベースの管理に必要なDBAの数を削減したり、戦略的に重要なタスクに異動させたりて、自律型データベースがコスト削減に有効なこともあります。

自律型データベースをサポートするインテリジェント・テクノロジー

自律型データベースは、基本的なインテリジェント・テクノロジーによってサポートされており、それによって定期メンテナンス、スケーリング、セキュリティ、データベース・チューニングなど、日常的ではあるものの重要なタスクの自動化が可能になっています。たとえば、自律型データベースで使用されている機械学習とAIのアルゴリズムには、完全なセルフチューニング型データベースを実現するために、クエリ最適化、自動メモリー管理、ストレージ管理などが含まれています。

機械学習のアルゴリズムは、ログに記録されたデータのレルムを分析することで、侵入者による被害を受ける前に外れ値や異常パターンをフラグ指定できるので、企業がデータベースのセキュリティを改善するうえで威力を発揮します。また、機械学習は継続的なパッチ、チューニング、バックアップ、システムのアップグレードを自動化するので、システムを稼働させたまま、手作業の介在が不要になります。こうした自動化によって、人的エラーまたは悪意のある行為によってデータベースの運用やセキュリティに悪影響が生じる可能性が軽減します。

さらに、自律型データベースには特別な機能もあります。

  • 容易なスケーラビリティ。データベース・サーバーがクラウドベースなので、コンピュートとメモリー・リソースは必要に応じて即座に拡張または縮小できます。たとえば、四半期末の処理時にはデータベースの計算能力を8コアから16コアにスケールアップし、終わったらコストのかからない8コアにスケールダウンする、といった運用が可能です。それどころか、コスト削減のため週末にはコンピュート・リソースをすべてシャットダウンし、月曜の朝にまた起動するといった使い方もできるのです。
  • データベースのパッチ適用がシームレス。セキュリティ・パッチまたは脆弱性対応パッチがすでに公開されているにもかかわらず適用されていないと、システムの脆弱性を突かれてデータ漏えいが多発してしまいます。自律型データベースは、ビジネスのダウンタイムを排除できるよう設計されたシーケンスでクラウド・サーバーに対して順次パッチを自動公開することによって、この問題を防ぎます。
  • インテリジェンスを統合。自律型データベースには、機械学習とAIの技術を活用する監視、管理、および分析機能が統合されています。データベース・チューニングを自動化し、アプリケーションの停止を防いで、データベース・アプリケーション全体のセキュリティを強化することが目的です。

開発者にとってのメリット

自律型データベースでは、事前構成済み、完全管理型の安全な環境に保管されているデータから、開発者がスケーラブルでセキュアなエンタープライズ・アプリケーションを短時間で構築できます。

Oracle Autonomous DatabaseとOracle Application Expressについて詳しく知る

Oracle Autonomous Databaseの導入オプション

Oracle Autonomous Databaseの導入には2つのオプションがあります。

  • Shared Infrastructure - Shared Infrastructureの場合、複数のユーザーが同じクラウド・インフラストラクチャ・リソースを共有します。サーバーレス導入はもっともシンプルなオプションです。最小限のコミットメントも不要で、ユーザーは迅速なプロビジョニングやアプリケーション開発といったメリットを受けられます。コンピュートとストレージ容量を独立して利用できます。この導入モデルでは、データベースのプロビジョニングと管理はユーザーが責任を負い、インフラストラクチャの導入と管理についてはプロバイダーが責任を負います。
  • Dedicated - Dedicatedの場合は、専用(非共有)のクラウド・インフラストラクチャ内で、ユーザーが自律型データベースをプロビジョニングできます。この導入モデルでは、プロセッサ、メモリー、ネットワーク、またはストレージ・リソースを共有しません。環境全体に対する管理性とカスタマイズ性が高くなるので、組織の特定のニーズに合せて自律型データベースを調整したいユーザーには理想的です。また専用導入では、オンプレミス・データベースから、完全自律型で分離されたプライベート・データベース・クラウドへの移行も容易です。

Autonomous Data WarehouseとAutonomous Transaction Processing、どちらのワークロードも、いずれかの導入オプションでプロビジョニングできます。

Oracle Autonomous Databaseの選択

自律型データベースには、企業にとって多くのメリットがあります。組織で利用できる製品を評価する準備ができたら、主な機能を確認してください。

  • Shared Infrastructure - Shared Infrastructureの場合、複数のユーザーが同じクラウド・インフラストラクチャ・リソースを共有します。サーバーレス導入はもっともシンプルなオプションです。最小限のコミットメントも不要で、ユーザーは迅速なプロビジョニングやアプリケーション開発といったメリットを受けられます。コンピュートとストレージ容量を独立して利用できます。この導入モデルでは、データベースのプロビジョニングと管理はユーザーが責任を負い、インフラストラクチャの導入と管理についてはプロバイダーが責任を負います。
  • Dedicated - Dedicatedの場合はDedicated(非共有)のクラウド・インフラストラクチャ内で、ユーザーが自律型データベースをプロビジョニングできます。この導入モデルでは、プロセッサ、メモリー、ネットワーク、またはストレージ・リソースを共有しません。環境全体に対する管理性とカスタマイズ性が高くなるので、組織の特定のニーズに合せて自律型データベースを調整したいユーザーには理想的です。また専用導入では、オンプレミス・データベースから、完全自律型で分離されたプライベート・データベース・クラウドへの移行も容易です。

Oracle Autonomous Databaseの未来

今や、データが生成されるペースは速く、ビジネスクリティカルなインサイトを手作業で効率的かつ安全に管理・処理できる程度を上回っています。インテリジェントな自動化機能を備えているので、自律型データベースは従来のデータベースと比べ、企業に多くのメリットをもたらします。自律型データベース・モデルに移行してこうしたメリットを利用して、競争優位性を維持し、ITの労力をデータベース管理ではなくイノベーションに振り向ける企業が増えることが期待されます。

Oracle Autonomous Databaseの詳細