Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

病院サービスライン原価計算 (2023/02/01) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/hospital-service-line-org-cost-accounting 投稿者： Abhiram Jakkireddy | Master Principal Cloud Architect Vaijayanti Joshi | Master Principal Cloud Architect ヘルスケアサービスラインとは、統合されたケアシステムにおいて、異なるビジネスラインを横断して特定の臨床症状を治療する際に、チェックインからチェックアウト、そしてその後も続く、病院での患者の継続的なケアの旅と定義されます。 私たちは皆、COVID流行時の困難なヘルスケアジャーニーを耳にし、また個人的に経験した人もいます。多くの医療従事者は、経済的負担を先行させることなく、患者さんに質の高いケアを提供するために時間を費やしてきました。今、医療従事者は、労働力不足、サプライチェーン問題の増加、コストなど、計り知れない課題に直面しています。 病院がこのような状況を緩和し、より質の高い医療を提供しながら財務コストのコントロールに注力するためには、リーダーはどのサービスラインが長期的な成功に不可欠で、どのサービスラインを保留または減速させる必要があり、いつ新しいサービスラインを構築するための支援が必要かを評価し優先順位付けする必要があります。つまり、リーダーはサービスライン、プロセスギャップ、収益コストへの影響をより明確に把握し、ビジネス全体の将来の成功に向けた意思決定を行う必要があるのです。 以下のセクションでは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のサービス・プラットフォームを使用して、オラクルのSaaS型ビジネス・アプリケーション群、Cerner、またはサードパーティの電子医療記録（EHR）からデータを抽出することにより、お客様がデジタル変革を行い、より大きなビジネス洞察を得られるよう、オラクルがどのように支援できるかを大まかに説明します。 サービスライン把握の課題 患者は病院での生活の中で、必要な治療を受けるためにさまざまな部門と関わりを持ちます。たとえば、循環器科の患者は、循環器科のサ

Memoptimized Rowstore - Fast Ingest更新 (2023/01/31) https://blogs.oracle.com/in-memory/post/fast-ingest-updates 投稿者： Andy Rivenes | Product Manager Memoptimized Rowstore Fast Ingest 機能は Oracle Database 19c で導入され、 2019 年 4 月にここでブログを書きました。それ以来、共有したい Fast Ingest 機能にいくつかの更新がありました。Oracle Database 19.16 および 21.3 から、LOB と暗号化のサポートが追加されました。 簡単に確認すると、Memoptimized Rowstore Fast Ingest 機能は、大量のデータロードを置き換えるものではありません。これは、やはり ダイレクトパスロード で処理するのが最適です。Fast Ingest 機能は、挿入トランザクション自体のオーバーヘッドを削減し、集約において重要な価値を持つが必ずしも完全な ACID 要件を必要としない多くの情報データを生成するアプリケーションをサポートすることを目的としています。これは、 ラージプール から割り当てられたメモリにデータを直接挿入することで実現されます。これらの挿入は、バックグラウンドプロセスによって非同期的にディスクに書き込まれます。挿入は元に戻すまたはやり直しによって保護されないため、挿入をロールバックすることはできず、データがディスクに書き込まれる前にインスタンスがダウンした場合、アプリケーションによって再挿入する必要があります。このアーキテクチャは、最大の取り込みスループットを達成するために作成されたため、通常の Oracle トランザクション処理をバイパスします。データがディスクに書き込まれたことを確認するために使用できる特別な「書き込み」API があり、これらの API を後でいくつかの例で使用します。 Fast Ingest 機能の特殊な性質のため、Fast Ingest でサポートされるデータの種類には 多くの制限 が課されていました。最大のものの 2 つは、LOB と暗号化のサポートでした。Oracle Database

ADBの便利な新しいクローニング機能- リージョン間のクローニングと、リフレッシュ可能クローンの読取り/書込みを24時間行います。 (2022/01/31) https://blogs.oracle.com/datawarehousing/post/new-cloning-features 投稿者： Nilay Panchal | Principal Product Manager クローニングがまだ最も有用なデータベース管理機能の1つではないように、今年初めはAutonomous Databaseでのクローニングを本当に強化しました。2つの新しいクローニング機能が導入されました。 任意のリージョンから他のリージョンにデータベースをクローニングします リフレッシュ可能クローンを読取り/書込み、分析およびテスト用にオープンし、24時間以内にソース・データベースに再接続します。 これらの機能の詳細と、これらを自分で試してみる方法に関するいくつかの画面をご覧ください。 リージョン間のクローニング 最近まで、ソースデータベースと同じリージョン内で、数回の簡単なクリックでデータベースをクローニングできるようになりました。最近の更新により、データベースを現在のソースリージョンからテナンシがサブスクライブしている他のリージョンに(完全またはメタデータのみで)クローニングできるようになり、使いやすさとクローンプロビジョニングフローも同じようになりました。 クローニングするデータベースから、前のようにコンソールで「クローンの作成」を選択します。 クローンプロビジョニングフローで、「優先リージョンの選択」オプションを確認します。データベースのクローニング先となるターゲットリージョンを選択したら、使い慣れた他のクローニングオプションに進みます。この画面の下部にある「クローンの作成」をクリックすると、選択したターゲットリージョンにクローンがプロビジョニングされた新しいタブが開きます。ただそれだけです。 リフレッシュ可能クローンの読取り/書込みを24時間行います リリースした2番目のクローニング機能は、ソースデータベースから切断されたリフレッシュ可能クローンの時間を戻す機能です。以前は、ソース本番データベースで実行できなかった分析またはテストのためにリフレッシュ可能クローンにデータを一時

Autonomous DatabaseでGraph Studioで使用するサードパーティのPythonパッケージを発表 (2023/01/31) https://blogs.oracle.com/database/post/announcing-third-party-python-packages-for-use-for-graph-studio-on-autonomous-database 投稿者： Rahul Tasker | Senior Product Manager Graph Studioでカスタムサードパーティパッケージを使用できることをお知らせします。Oracle Graph Studioのユーザーは、Conda環境を介してカスタムインストールされたサードパーティパッケージを使用できるようになりました。Oracle Graph Studioは、データのグラフィカル表現を簡単にモデル化、問合せおよび変更できるAutonomous Databaseに組み込まれた環境です。Condaは、Pythonプログラム用に最初に作成されたオープンソースのパッケージ管理システムと環境管理システムですが、任意の言語のソフトウェアをパッケージ化および配布できます。Oracle Graph Studioには、Conda環境を簡単に作成および配布できるCondaインタプリタがあります。このインタプリタの一部として、Condaから使用可能なpythonライブラリをインストールできるようになりました。 Conda環境の作成と使用 Graph Studioノートブックでは、管理者権限を持つユーザーがGraph Studioセッション内で使用するためにサードパーティのPythonパッケージをconda環境にインストールできるようにするcondaインタプリタが導入されています。環境が作成され、パッケージがインストールされると、管理者ユーザーはconda環境をObject Storageにアップロードできるため、管理者以外のユーザーが簡単にアクセスできます。 Condaは、サードパーティのPythonパッケージを含む仮想環境を使用できるオープンソースのパッケージおよび環境管理システムです。conda環境では、パッケージとその依存関係をインストールおよび更新し、環境を切り替えることがで

RHELは、オラクルとRed HatがサポートするOCI上で動作します。 (2023/01/31) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/red-hat-enterprise-linux-supported-on-oci 投稿者： Zeke Kaufman | Solution Architect Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上で動作する Red Hat Enterprise Linux (RHEL) の一般提供開始とサポートを発表できることを嬉しく思っています。 OCI は現在、 Red Hat の Certified Cloud and Service Provider (CCSP) プログラムのメンバーであり、 Red Hat Enterprise Linux Ecosystem カタログで確認することができます。OCIの最も人気のある現行世代の仮想マシン（VM）シェイプで、最新バージョンのRHEL 7、8、9を実行することができるようになりました。 OCI は、新規およびレガシーなプロダクション OS を幅広く取り込むことができる BYOI ( Bring Your Own Image ) 機能をはじめ、大企業のニーズに合った幅広い OS を提供しています。オラクルとRed Hatのパートナーシップにより、OCI上でRHELを実行するお客様に対する新たなレベルのサポートが追加されます。RHELのサブスクリプションを通じてRed Hatのサポートシステムとナレッジベースにアクセスしながら、Intel、AMD、またはArmプロセッサのいずれかを選択して、サポートされるバージョンのRHELを実行できるようになりました。 このブログでは、RHEL on OCI を起動するための簡単な手順を説明しますが、その前にいくつかの詳細について説明します。 認定クラウドおよびサービスプロバイダプログラム オラクルがRed HatのCSSPプログラムに参加するメリットは、OCIとRHELの互換性とパフォーマンスを認証することです。現在、OCIの現世代のVMシェイプで、メンテナンスサポートとフルサポートのライフサイクルにあるRHELの最新バージョンを認証しています。 ライ

CD3 Automation toolkit：Terraformのコードを作成・管理 (2023/01/31) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/cd3automationtoolkit 投稿者： Lasya Vadavalli | Staff Cloud Engineer Oracle Cloud Infrastructure（OCI）でインフラをプロビジョニングする際、エンジニアや顧客が抱える大きな悩みは、各リソースの詳細を入力し、個別にプロビジョニングするのに必要な時間です。Terraformはインフラストラクチャの自動化を提供しますが、モジュールごとに変数値を入力する必要があります。 CD3 Automation toolkit は、提供される Excel テンプレートに OCI リソースの詳細を記入すると、コードが自動的にモジュール化された Terraform ファイルに変換して、OCI リソースをプロビジョニングするという利点を提供します。 CD3とは？ CD3はCloud Deployment Design Deliverableの略で、お客様のOCI環境の未来状態の構成をデザインレベルで構造化して表現したものです。CD3 Automation toolkit は、Excel シート形式の詳細な OCI デザインスペックを実行可能な Terraform コードに変換したり、お客様のテナントオブジェクトとリソースのエクスポートを取得して Excel 形式のデザインスペックに変換する処理系です。生成された Terraform ファイルはいつでも再利用でき、同様のインフラストラクチャを構築することができます。 前の画像は、ディスカバリーセッションで収集した入力に基づいて、CD3 Excel シートが作成され、Terraform ファイルを生成する Automation Toolkit の入力として供給され、最終的に OCI 上のリソースをプロビジョニングするために使用できることを示しています。この画像は、ツールキットがOCIテナントからデータを抽出し、CD3 Excelシートを生成できることも示しています。 マニュアル方式とCD3 Automation OCI 上で完全なインフラストラクチ

APEX を使用してトレーニング済みのデータ サイエンス モデルを適用する (2023/01/30) https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/yolov5-models-in-apex-using-oracle-data-science 投稿者： Bob Peulen | Senior Technical Specialist - Data Science Piotr Kurzynoga | Senior Cloud Solutions Engineer お客様から、APEXと Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Data Science を統合する方法についてよく尋ねられます。このブログでは、OCI Data Science を使用して事前トレーニング済みの Yolov5 モデルを使用およびデプロイし、デプロイされた Yolov5 モデルを呼び出して APEX を使用して結果を視覚化するユースケースの例を提供します。Yolov5 は有名なオープンソースビジョン フレームワークであり、そこからオブジェクト検出を適用します。ブログと関連する詳細な手順は、OCI Data Science と APEX の 2 つの主要なサービスで構成されています。 OCI Data Science を使用してオブジェクト検出を実行 OCI Data Science セクションでは、事前に構築された Yolov5 モデルを使用してオブジェクト検出を実行する方法について説明します。このプロセスにより、車、人、動物、その他多くのカテゴリなどのオブジェクトをすぐに自動的に検出できます。独自の Yolov5 重みを使用して、カスタムオブジェクトを検出することもできます。 Yolov5 フレームワークを使用して、モデルの推論、モデル カタログへのモデルの保存、およびモデルのデプロイに必要な独自のカスタム conda 環境を作成します。すべての手順は、ノートブック内で実行されます。モデルのデプロイでは、必要なインフラストラクチャと負荷分散が自動的にプロビジョニングされるだけでなく、REST API も作成されます。ノートブックは GitHub にあります。 APEX を使用してトレーニング済みのデータ サ