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A blog about Oracle Technology Network Japan

  • October 24, 2019

Oracle Autonomous Data Warehouse アーキテクチャと戦略:Part2(全3回)

3ブログ・シリーズのパート2:高度なデータ・プラットフォームの設計によるデータ管理のサポート

今日のデータドリブンな世界では、‘スマートな’つまりコグニティブなソリューションがブームになっています。中でも人気なのが、AI、機械学習、データ分析など、ビジネスが‘思考’し、データをより効果的に活用することを支援するソリューションです。何十億もの投資がコグニティブ・ソリューション分野に流れ込むため、これらのコグニティブ・ソリューションは今後数年にわたって広まると予想されます。

しかし、コグニティブ・データ・ソリューションの市場を推進するものは何でしょうか?第一に、データは非常に重要で価値のあるものです。第二に、ビジネス・プロセスをもっと直感的にインテリジェントにして、現代のビジネス環境での競争上の優位性を高めたいという一般的な願望があります。このビジネスのスマート化は、リーダーが市場動向に対応し、カスタマー・エクスペリエンスにプラスの影響を与え、高速で進化し続けるデジタル経済に適応できるようにするために絶対に必要です。このようなスマートなソリューションがないと、ビジネスは停滞し、受け身のまま市場ダイナミクスに反応することになってしまいます。 

肝心なこととして、データドリブン・ソリューションの需要が増していることは、さまざまな業界で大量のデータが生成され、デジタル化されていることの直接の結果です。そして、そのデータ・フットプリントはひたすら増加し続けます。この3パートのブログ・シリーズの最初の投稿で、私は世界で生成されるデータ量は2018年の33ゼタバイト(ZB)から2025年には175 ZBに増加すると記しました。これを基に計算すると、世界のデータの90%はこの2年間で生成されたことになります。そして、このデータすべての管理に関する市場の反応として、世界のコグニティブ・ソリューション市場は2018~2022年の期間にほぼ50%のCAGRで成長するだろうとアナリストは予測しています。

説得力のある統計ではありますが、私にどういう関係があるのかと疑問に思われることでしょう。それはもっともで、その理由は次のとおりです。ビジネス・プロセス・データからインサイトを引き出し、データをベースとした予測によって人間による意思決定能力を向上させるのは、これらのコグニティブ・ソリューションなのです。これだけでもかなり重要なことですが、もしあなたが何もする必要がなかったとしたら、つまりデータの取得と処理を自動化できたら、あなたには何ができるかを想像してください。私に言わせれば、それこそがわくわくするような部分(経営陣を関与させる部分)が生まれるときです。

ビジネスがスマートなソリューションを活用し、デジタル・トランスフォーメーションの最先端のレベルの視界で適切な意思決定を行えることで、組織が市場の勢いを真に捉えることができるというのは素晴らしいことです。データウェアハウスの支援によって事前に検索可能なパターンに基づいて、特定の市場でどの製品の調子が良いかが分かることを想像してみてください。また、データや、クライアントとの以前の相互作用に基づいて、小売りやショッピングの体験を動的にカスタマイズできることを想像してみてください。競合の観点からすると、センチメント分析のようなソリューションを使用すると、機械学習を利用することで自社のサービスと同時に、競合他社のサービスに関連する市場センチメントをより深く理解できます。

コグニティブ・ソリューションについて、セキュリティの例があります。AIを使用したセキュリティ機能を使用すると、異常な行動を検出して事前に対応できます。同様に、コグニティブ・システムを使用することで、データ・メトリクスに基づいて不正を検出して阻止することができます。コグニティブ・エンジンについては、スマートで迅速にというのが新たな常識となっています。

Oracle Autonomous Data Warehouseが行うのは、まさにこのことです。Oracle Autonomous Data Warehouseは、応用機械学習を使用して自己チューニングし、データベースの稼働中に自動的にパフォーマンスを最適化します。まさに、提供するサービスや製品の中断と変換をサポートするために市場に対する展望を与えるソリューションを使用しているのです。Oracle Autonomous Data Warehouseは、次世代の自律型テクノロジーで構築されており、人工知能を使用してこれまでにない信頼性、パフォーマンス、そして柔軟性に優れたデータ管理を提供することで、データウェアハウスのデプロイを数秒で実現します。Oracle Autonomous Data Warehouseは、自動的つまり‘自律型’のデータ管理の概念に新たな意味をもたらします。次にその意味を説明します。

  • 自己稼働。もしOracle Autonomous Data Warehouseに車輪があったら、それ自身で操縦をすることでしょう。ただし、ここでの自己稼働の要素は、ネットワーク構成、ストレージ、そしてデータベースのパッチおよびアップグレードを処理する完全に管理されたデータウェアハウスのクラウド・サービスを指します。顧客のDBAは必要ありません。
  • 自己保護。この部分はまさに革命的で、業界では今まで類を見ません。データベースの自己保護部分により、アーキテクチャは常に最新のセキュリティ・パッチを実行できます。また、稼働中であっても、自律的に、すべて自分で異常行動を検出して更新を実行するのです!さらに、保存中のデータは、透過的データ暗号化(TDE)を使用してデフォルトで暗号化されます。最終的に、データベース・クライアントはSSL/TLS 1.2暗号化および相互に認証された接続を使用します。(独自の自己保護アーキテクチャについては、シリーズの3番目のブログで詳しく取り上げます。)
  • 自己修復。誰も停止を経験したくありません。停止は大きなストレスの原因となり、ビジネスの流れに影響して止めてしまうこともあります。Oracle Autonomous Data Warehouseは、停止時間からの自動保護を備え、設計の中核に合わせて構築されています。すべてのコンポーネントに高可用性が組み込まれており、バックアップは完全に自動化されています。これは、活発に稼働して操作を維持するデータ・プラットフォームを入手したことで、夜と週末を取り戻すことができることを意味します。

素晴らしいではありませんか。この自律型のデータ車両のボンネットを開けて、実際にどう動くのかを見てみましょう。

Oracle Autonomous Data Warehouseの仕組み

Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouseは、DevOpsプロセス全体への直接的なエンジンおよび統合ポイントです。何より、データドリブンのアプリケーションが機械学習を活用することによって、サードパーティのソリューションと並んでローカル・サービスを使用しながら強力な結果を提供できます。これは、既存の開発者向けツール、データ統合サービス、データ可視化、およびクラウド・オブジェクト・ストレージが、クラウドの能力を利用しながらOracle Autonomous Data Warehouseと簡単に統合することを意味します。

データから最大の価値を引き出すために、必要とされるあらゆる方法でデータを可視化できます。Oracle Data Visualization Desktopを利用するか、自身のサードパーティのビジネス・インテリジェンスやデータ可視化ソリューションを使用してください。

Oracleデータの可視化

最後に、そしてこれがより革命的な部分ですが、Oracleの機械学習は、SQLユーザー向けに設計されたノートブック・アプリケーションを提供し、高度な分析およびデータ・モデルに基づいたレポートの開発、記録、共有、および自動化を可能にするインタラクティブなデータ分析を提供します。

Oracle Machine Learning Notebook

Apache ZeppelinテクノロジーをベースとするOracle Machine Learning SQLのノートブックを使用すると、予測モデルや分析手法の構築、評価、デプロイをチームで共同で実施することができます。

そのため、このSQLノートブックは、データ・サイエンティストがOracle Autonomous Data Warehouse(ADW)で機械学習を実行するためのインタフェースとして機能します。これらのノートブック・テクノロジーは、前提条件、アプローチ、根拠の文書化をサポートしながらスクリプトの作成をサポートすることで、データ・サイエンス・チームの生産性を向上させます。

優れたレベルの組込み自動化およびインテリジェント機能により、データウェアハウスを強力な機械学習とコグニティブ・ソリューションに結合できます。これにより、Oracleプラットフォームおよびそのクラウド・サービスのスケーラビリティとパフォーマンスを利用することで、データ・サイエンティスト、開発者、ビジネス・ユーザー間の迅速で容易なコラボレーションが可能になります。

要約しましょう。まとめると、データドリブンの自律型ソリューション、特にOracle Autonomous Data Warehouseには以下のようなメリットがあります。

  • データおよびデータウェアハウス・リソースの簡素化されたエンド・ツー・エンド管理
  • 高パフォーマンスを含め、データ要件に合わせて完全に調整され‘すぐに使用可能’
  • アイドル状態のコンピューティング・シャットオフに関するインテリジェント機能による完全に柔軟な拡張
  • 依存性およびリアルタイムのワークロード要件に基づく自動拡張
  • オンプレミス、ハイブリッド、またはマルチクラウドで実行されるソリューションをサポートする機能
  • ネイティブまたはサードパーティのデータ統合ツールを利用する機能
  • 高パフォーマンスの問合せと同時ワークロード:さまざまなタイプのユーザー向けに事前構成されたリソース・プロファイルに基づいて、問合せパフォーマンスが最適化
  • 大量のデータを移動する強力なデータ移行ユーティリティ
  • データ・ストレージ、リポジトリ、およびAmazon AWS Redshift、SQL Server、他のデータベースを含む処理エンジンとの緊密な統合

セキュリティに関して不安のある方のために(不安のない方にも)、シリーズのパート3でこの重要なトピックについて取り上げ、そこではAutonomous Data Warehouseがすべてのデータ(休止中および稼働中)を暗号化されたフォーマットで保管する方法について詳述します。

最終的な結論:これからはデータドリブンです。データの準備を整えてください

業種や企業の規模に関係なく、データは未来に影響を与えます。データを利用するだけでなく、利用を簡単にする方法を見つけた組織こそが、デジタル経済において有意義で競争力のあるメリットを目にします。

私の見方では、オラクルのAutonomous Data Warehouseは、柔軟な拡張が可能で、迅速なクエリー・パフォーマンスを実現し、データベース管理を必要としない、使いやすくて完全に自律型のデータベースを提供します。これは、データの使用にまつわる複雑さを排除する種類のテクノロジーです。何よりも、これによって、データの力を真に利用し、データドリブンの未来において革新的で収益を可能にする活動を行うことができます。

 

※本記事は、Bill Kleyman(EVP of Digital Solutions, Switch | Industry Influencer) による”The Oracle Autonomous Data Warehouse: Architecting Advanced Data Platforms to Support Data Management“を翻訳したものです。


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