Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

AutoML on OCI：OCI上で信頼性の高い機械学習モデルを迅速かつ容易にデプロイ可能 (2022/03/01) https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/automl-oci-quickly-easily-deploy-reliable-machine-learning-models-oci 投稿者： Chris Carpenter | Staff Cloud Engineer 2021年3月、Oracle Autonomous Databaseの上に載るOracle Machine Learningに新機能が上陸しました。AutoMLです。新しいAutoMLユーザーインターフェースは、Autonomous Database内に存在するデータを使用してモデルを作成およびデプロイできる、ローコードでブラウザベースのソリューションです。このブログでは、データのロード、データのクリーニング、AutoML UIによるモデルの作成、モデルのデプロイ、そして最終的な予測の生成のプロセスを説明します。 AutoML UIは何をするのか？ AutoMLは単にモデルを作成するだけではありません。実験パイプライン全体を実行し、適切な機能を持つ調整済みモデルを生成します。データベース内で選択されたデータを使用して、AutoMLはアルゴリズムを選択し、データをサンプリングし、特徴選択を行い、最後に必要に応じてハイパーパラメータをチューニングします。次の図は、このプロセスを示しています。 AutoMLの機能については、デモをご覧いただく前に、こちらの ブログ記事 をご覧ください。 データの読み込み AutoMLはAutonomous Database内のデータに対して直接実行されます。ユーザーがアクセスできるテーブルにデータがある限り、そのデータを使ってモデルをトレーニングし、デプロイすることができます。 このブログでは、いくつかの異なる特徴に基づき、様々な車の燃費を1ガロンあたりのマイル数で測定するデータセットを扱います。このデータセットは Kaggle で見つけることができ、元々は UCI Machine Learningのリポジトリ から提供されたものです。 CSVファイルを入手したら、Autonomous Databa

SQLにするか、noSQLにするか......そんなことまで考えているのか？ (2022/03/01) https://medium.com/oracledevs/to-sql-or-nosql-is-that-even-a-question-3b8b5b45b8fd 投稿者： J.K. Kashe 数年前、noSQLのムーブメントが大流行し、SQL派とnoSQL派の間で果てしない「 論争 」が繰り広げられたことがあります。 どちらの側にも、どちらか一方のアプローチに対する正当な主張があります。問題は、一度どちらかに決定すると、もう一方は窓から消えてしまうことです。もし、私たちが皆、同じデータ上で自分の好きなツールを使うことができたら、クールだと思いませんか？ 簡単な例 ある企業が、ある技術についてどのような本が何冊出版され、それが競合他社と比較してどうなのかを把握したいと考えています。 このプロジェクトでは、2つのチームが活動しています。     pythonチームは、様々なソースからデータをクロールして収集します。     APEXチームはデータを表示するための簡単なUIを作成します。 課題：pythonチームは、収集しスクラップするデータがとにかくJSONであるため、すべてをJSONで行いたいと考えており、データベースとのやりとりにSQLは絶対に使いたくありません。 APEXチームはリレーショナルデータベースに縛られていて、それを使うしかありません。 シンプルなソリューション Oracle Autonomous Databaseでは、新しい Oracle Database API for MongoDB のおかげで、各自が望むツールやAPIを使用することができます。ここでは、各チームがとったアプローチを順を追って説明します。 I. Autonomous JSON Database のプロビジョニング Autonomous JSON Database (AJD)は、その名前からは想像できないほど、最大20GBのリレーショナルストレージを搭載し、APEXをサポートしています。 しかも、Always Free Tierで利用でき（つまり、この例を無料で追うことができます）、OCPUあたり月額約240円しかかかりません。もし20GB以上のリレーショナルストレージが必要

Oracle Cloud MarketplaceでOracle Enterprise Manager 13.5のイメージを更新 (2022/03/01) https://blogs.oracle.com/observability/post/updated-oracle-enterprise-manager-135-image-on-the-oracle-cloud-marketplace 投稿者： Sumesh Balakrishnan | Principal Product Manager Oracle Enterprise Manager（EM）13.5 Release Update 3（13.5.3.0）がOracle Cloud Marketplaceでアプリとして公開され、全リージョンで利用できるようになりました。 これにより、EMのお客様はオンプレミスのハードウェアにインストールすることなく、このバージョンを試用することができます。 最小限の設定作業で、完全に構成されたEMインスタンスで作業を開始できます。Marketplaceのリストで検索 https://cloudmarketplace.oracle.com/marketplace/en_US/listing/104183179 インストールや設定をしなくても、最新のOracle EM 13.5.3の機能を試すことができます Oracle Enterprise Managerは、Oracleスタック、特にOracle Database環境に対してアプリケーションからディスクまでの管理を提供するオンプレミスベースのソリューションとして知られています。長年にわたり、お客様からは、自社でITプロジェクトを立ち上げることなく、新しいリリースを簡単に試用できる方法が求められてきました。Oracle Enterprise Managerアプリとしての新バージョンは、シンプルで使いやすい「テストドライブ」環境でこれに対応し、Enterprise Managerのテストおよび本番アプリケーション環境をわずか数クリックで迅速に展開できるようにします。 Oracle Enterprise Manager 13.5 Release Update 3 イメージには、以下のものが含まれます。      Oracle Re

Oracle Enterprise ManagerのデータをOCIで使用し、新たな洞察を引き出す (2022/03/01) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/use-oracle-enterprise-manager-data-oci-unlock-new-insights 投稿者： Murtaza Husain | Director, Product Management - Management Cloud Oracle Enterprise Manager 13.5のお客様は、Enterprise Managerのターゲットレベルの豊富なデータを有効にし、Oracle Cloud Observability & Managementプラットフォームのサービスと共有することによって、運用、能力計画、および予測に関する洞察力を向上させることができます。Enterprise Managerは、管理対象ターゲットとOracle Management Repository（OMR）からOCI Object Storageにデータを転送し、Operations InsightsやLogging AnalyticsなどのOracle Cloud O&Mサービスからアクセスできるようにします。この3回のブログシリーズでは、Enterprise ManagerのデータをOCI Object Storageに取り込む方法（この記事）、その データをOCI Operations Insightsで活用する方法 （パート2）、 そのデータをOCI Logging Analyticsで活用する方法 （パート3）について説明します。 Enterprise Managerがすでに収集しているデータから、より大きな洞察を得る   Oracle Cloudは、新しいストレージ、処理、および機械学習のテクノロジーを可能にし、Enterprise Managerによってすでに収集され管理されているターゲットレベルのデータを使用して、お客様がより多くのビジネス課題を解決できるようにします。これにより、カスタムスクリプトやウェアハウスの構築、IT運用分析とプランニングを行うための追加のハードウェアやストレージをオンサ