※本ページは、”Scaling Enterprise AI workloads with Oracle AI Database 26ai and RAC“の翻訳です。
2026年4月9日
企業がAI駆動型アプリケーションの導入を加速させるにつれ、新たな種類のデータベース・ワークロードが登場しています。これらのワークロードには、トランザクションの一貫性、リアルタイム分析、および高スループットのベクトル類似性検索が求められ、パフォーマンスだけでなく、予測可能で線形なスケーラビリティも必要とされています。
Oracle Real Application Clusters（RAC）を搭載したOracle AI Databaseは、独自の「シェアード・エブリシング」アーキテクチャにより、これらの新しいAIネイティブ・アプリケーション・ワークロードを透過的にスケーリングします。RACを活用することで、組織はアプリケーションの変更や再設計を行うことなく、AI推論、類似性検索、その他のAIネイティブ・ワークロードをシームレスにスケーリングできます。
複雑性を伴わずにAIワークロードを拡張する
Oracle RACのアクティブ・アクティブ・アーキテクチャは、CPUおよびメモリを多用するAIデータベース・ワークロードにおいて決定的な優位性をもたらします。組織は、Oracle AI DatabaseとRACを組み合わせることで、リアルタイムAIワークロードにおいて膨大なスループットと予測可能な応答時間を実現できます。
グラフに示されているように、RACはAI駆動のベクトル類似性検索において線形スケーラビリティを実現し、4ノード構成でGloVeワークロードを使用した場合、1秒あたり10万件以上のベクトル距離クエリを達成し、組織が本番システムの厳しい要件を満たすことを支援します。
ここで使用されたGloVeワークロードには、GloVe（Global Vectors for Word Representation）アルゴリズムを使用して生成された、事前学習済みの25次元単語ベクトルが含まれていました。また、Oracle RACは、単一障害点を排除し、ノード間での透過的なフェイルオーバーを可能にすることで、これらの常時稼働型AIサービスの可用性と運用上の回復力を強化します。RACノードを追加するごとに演算リソースとメモリリソースがスケールアウトするため、ベクトルインデックスや埋め込みボリュームが拡大しても、チームは一貫したパフォーマンスを維持しながら、容量を段階的に拡張することができます。
AIとトランザクションワークロードのための統合プラットフォーム
ベクトル類似性検索は、従来のインデックス付きアクセスとは根本的に異なるワークロード・プロファイルをもたらします。単純な検索とは異なり、これらのクエリには高次元計算、最近傍検索、および大規模なインメモリ作業セットが伴い、これらはすべて高い同時実行環境下で効率的に実行されなければなりません。
Oracle AI Databaseは、これをネイティブに処理します。HNSWなどの最適化されたベクトルインデックス、効率的な距離計算、完全なSQL統合により、ベクトル検索はデータベースエンジンそのものの一部となり、セマンティック検索、リレーショナル・フィルタリング、トランザクションの一貫性を単一の実行パスで動作させることが可能になります。SQL統合により、独立したベクトルデータベースやそれに伴う複雑さが不要になります。データをシステム間で複製したり同期させたりする必要がなくなり、クエリによるシステム間の遅延も発生せず、ガバナンスの一貫性も維持されます。AI、リレーショナル、グラフ、ドキュメント、トランザクションの各ワークロードを、同じデータ上でリアルタイムに同時に実行できます。
Oracle AI Database RACは、これらのワークロードをアクティブ-アクティブインスタンス間で透過的にスケーリングすることで、この統合アプローチをさらに拡張します。需要の増加に伴い、アーキテクチャの再設計を行うことなく容量を追加でき、一貫したパフォーマンスを維持しつつ、データ、管理、セキュリティの断片化やタスクの重複を回避できます。
大規模エンタープライズ向けリアルタイムAI―継続的な成長に対応
エンタープライズAIシステムは、負荷がかかっている状況下でも高速かつ一貫性のある結果を提供しつつ、継続的な可用性を維持しなければなりません。データ量とクエリ実行頻度の両方が増加するにつれ、この要件はますます重要になっています。Oracle AI Database RACは、AIワークロードをすべてのアクティブノードに分散させることでこれを実現し、高並行アクセス環境下でも高いスループットと低レイテンシを可能にします。同時に、組み込みの高可用性機能により、ミッションクリティカルなアプリケーションへの中断のないアクセスが保証されます。
AI処理はデータが存在する場所で直接行われるため、組織はデータ移動やシステム間呼び出しによる遅延を回避できます。これにより、AIは遅延や不整合が生じる可能性のある独立したパイプラインを経由するのではなく、トランザクションデータに対して直接、リアルタイムで動作することが可能になります。データの増加が加速する中、このアーキテクチャは明確な道筋を示します。すなわち、段階的にスケールアウトし、単一の論理データベースを維持し、新しいシステムや運用上のオーバーヘッドを導入することなく、進化するAIワークロードをサポートすることです。
まとめ
Oracle RACは、長年にわたり、スケーラブルで高可用性なデータベースシステムの基盤となってきました。Oracle AI Databaseの導入により、Oracle RACは高スループットなエンタープライズAIのための自然なプラットフォームとなります。組織は、ベクトル検索、SQLネイティブのAI処理、トランザクションデータを単一のシステムに統合し、それをRAC全体で透過的にスケーリングすることで、アーキテクチャの複雑さを軽減し、リアルタイムAIワークロードの要件を満たすことができます。
その結果、高速かつ一貫性のある結果を提供し、データ移動を削減し、需要の拡大に合わせて拡張可能な統合プラットフォームが実現しました。これにより、AIは孤立したユースケースから、企業システムの核となる要素へと進化することが可能になります。
- Oracle RAC製品ページ
- AIベクトル検索を中断することなく実行: 計画的なメンテナンスや予期せぬ停止時においても、AIワークロードのクエリや類似性検索を常に稼働状態に保つための、組み込みの高可用性機能。
- Oracle RAC Youtube動画
- ベクトルワークロードを線形にスケーリング：Oracle RACノード全体でベクトル検索とインデックス作成を拡張