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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、これまでDBAが行っていたデータベースのチューニング、セキュリティ、バックアップ、更新などの日常的な管理タスクを機械学習を使用して自動化するクラウド・データベースです。従来のデータベースとは異なり、自律型データベースはこのようなタスクをすべて人手を介さずに行います。

自律型データベースを使用する理由

データベースは重要なビジネス情報を保管する場所であり、現代の組織の効率的な運用に不可欠です。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。現代のこのようなワークロード需要は、DBAの人的エラーを誘発しかねず、アップタイム、パフォーマンス、およびセキュリティに深刻な影響を与える可能性があります。

たとえば、パッチやセキュリティ・アップデートの適用に失敗すると、脆弱性が生じる可能性があります。パッチを正しく適用しないと、セキュリティ保護が弱体化したり、あるいは完全に無効化される可能性があります。データベースが安全でないと、企業はデータ侵害のリスクにさらされ、その結果深刻な経済的損失が生じ、企業の評価にも悪影響が及ぶ可能性があります。’

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。この結果、データベースのサイズはテラバイト規模にまで拡大し、非常に複雑になるため、最大のパフォーマンスを発揮できるようにDBAが管理、保護、調整することがさらに困難になります。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。これにより、データ・セキュリティを強化し、ダウンタイムを低減し、パフォーマンスを向上させ、人的エラーの影響を受けにくくなるような、効率的で安全なデータベース管理の必要性が高まっています。自律型データベースであれば、これらの目的を達成できます。

データベースに保存されるデータのタイプ

データベース管理システムに保存される情報は、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、顧客関係管理、サプライ・チェーン・アプリケーションといったさまざまなソフトウェアが、データベースに格納された情報を使用します。——

自律型データベースのコンポーネント

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。

  • データウェアハウスは、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多くの機能を実行し、あらかじめ分析用に準備されたデータを使用します。’データウェアハウス環境は、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。
  • トランザクション処理では、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です。

自律型のデータウェアハウジングトランザクション処理について詳しく知る

自律型データベースの仕組み

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、エラー防止といった機能に、エンドツーエンドの完全な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。

  • 自動運転。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データベースの付属機能を利用するときなどには、引き続きDBAの介入が必要です。
  • 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止できます。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

自律型データベースのメリット

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。

  • データベースのアップタイム、パフォーマンス、セキュリティが最大限に(パッチおよび修正の自動適用を含む)
  • 自動化によって、エラーの原因となる手動の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して、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適用、チューニング、バックアップ、システム・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を、最小限に抑えることができます。

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、コンピューティング・リソースとメモリ・リソースを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ティング・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。
  • シームレスなデータベース・パッチの適用。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侵害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。
  • 統合されたインテリジェンス。自律型データベースには、機械学習とAI技術を活用した監視、管理、分析機能が統合されています。その目的は、データベースのチューニングを自動化し、アプリケーションの停止を防ぎ、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にあります。

開発者にとってのメリット

自律型データベースを使用することで、開発者は、事前構成されたフルマネージドの安全な環境に格納されたデータから、スケーラブルで安全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。

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自律型データベースのデプロイメント・オプション

自律型データベースには2種類のデプロイメント・オプションがあります。

  • サーバーレス・デプロイメント。サーバーレス・デプロイメントでは、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・デプロイメントは最も単純なオプションです。最小限のコミットメントは不要で、ユーザーは迅速なデータ・プロビジョニングとアプリケーション開発を利用できます。また、コンピューティングとストレージの独立したスケーラビリティもサポートされています。このデプロイメント・モデルでは、ユーザーがデータベースのプロビジョニングと管理を行い、プロバイダーはインフラストラクチャの導入と管理の責任を負います。
  • 専用デプロイメント。専用デプロイメントでは、ユーザーは専用の(共有されていない)クラウド・インフラストラクチャ内で自律型データベースをプロビジョニングできます。このデプロイメント・モデルでは、プロセッサ、メモリ、ネットワーク、ストレージ・リソースは共有されません。環境全体の制御とカスタマイズをより詳細に行えるので、このモデルは自律型データベースを組織の特定のニーズに合わせて調整したいユーザーに最適です。さらに、オンプレミス・データベースから完全に自律的で分離されたプライベート・データベース・クラウドに簡単に移行することもできます。

どちらのデプロイメント・オプションでも、データウェアハウスとトランザクション処理のワークロード・タイプをどちらもプロビジョニングできます。——

サーバーレス・デプロイメントおよび専用デプロイメントと専用クラウドExadataインフラストラクチャの詳細を見る

自律型データベースの選択

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。組織で使用可能な製品を評価する準備ができたら、4つの重要な機能について確認してください。’

  • サーバーレス・デプロイメント。サーバーレス・デプロイメントでは、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・デプロイメントは最も単純なオプションです。最小限のコミットメントは不要で、ユーザーは迅速なデータ・プロビジョニングとアプリケーション開発を利用できます。また、コンピューティングとストレージの独立したスケーラビリティもサポートされています。このデプロイメント・モデルでは、ユーザーがデータベースのプロビジョニングと管理を行い、プロバイダーはインフラストラクチャの導入と管理の責任を負います。
  • 専用デプロイメント。専用デプロイメントでは、ユーザーは専用の(共有されていない)クラウド・インフラストラクチャ内で自律型データベースをプロビジョニングできます。このデプロイメント・モデルでは、プロセッサ、メモリ、ネットワーク、ストレージ・リソースは共有されません。環境全体の制御とカスタマイズをより詳細に行えるので、このモデルは自律型データベースを組織の特定のニーズに合わせて調整したいユーザーに最適です。さらに、オンプレミス・データベースから完全に自律的で分離されたプライベート・データベース・クラウドに簡単に移行することもできます。

自律型データベースの未来

今日、データは驚異的なペースで生成されており、もはやデータを手作業で管理・処理してビジネスクリティカルなインサイトを効率的かつ安全に提供するのは不可能です。自律型データベースは、そのインテリジェントな自動化機能により、従来のデータベースよりも多くのメリットを企業にもたらします。企業は、これらのメリットを享受して競争優位性を維持し、ITスタッフの労力をデータベース管理ではなくイノベーションに集中させるために、ますますこのデータベース・モデルに移行することが予想されます。

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