Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

QGISをOracle Autonomous Databaseに接続する (2023/03/01) https://medium.com/oracledevs/connect-qgis-to-an-autonomous-database-686b6e947fe4 投稿者： Karin Patenge QGIS は、 GISスペシャリストが地理空間データを操作するために頻繁に使用するオープンソースツールです。 Oracle Autonomous Database は、完全に自動化された Oracle Database サービスであり、複雑さ、規模、重要度に関係なく、すべての組織がアプリケーションワークロードを簡単に開発および展開できるようにします。このサービスは、 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) および Microsoft Azure 経由で利用できます。Oracle Database は、 地理空間データを安全に格納、処理、およびクエリするための優れたプラットフォーム です。 Oracle Databaseを使用した地理空間データ管理および場所対応アプリケーション QGISはOracle Autonomous Databaseにどのように接続できますか?3つの簡単なステップで、Autonomous Databaseで管理されている地理空間データにアクセスして、QGISプロジェクトで使用できます。 Autonomous Databaseのクライアント資格証明(別名「Wallet」)をダウンロードし、選択したフォルダに抽出します。 ウォレット内の情報を使用して、QGISで接続を設定します。接続をテストします。 Autonomous Databaseインスタンスに格納されている空間データを使用します。 この手順に従うと、接続のテストの結果に自信があります。 Autonomous DatabaseインスタンスへのQGIS接続が正常に設定されました ただし、段階的に実行します。 ステップ1: ウォレットをダウンロードして解凍します 前提条件として、ワークロードのタイプに応じて、Autonomous Data Warehouse (ADW)またはAutonomous Transactional Processing (ATP)のいずれかの

MySQL HeatWaveファンデーションコース（無料）(2023/03/01) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/mysql-heatwave-free-course 投稿者： Anuradha Chepuri | Principal User Assistance Developer, Oracle GoldenGate 新しいスキルを身につけるには、今が一番！？オラクルは、 MySQL Heatwaveの無料トレーニング を導入しました。アプリケーションを動かすアナリティクスのパフォーマンスを向上させたいデータベース管理者、組織のニーズを解決したい経営者など、この MySQL Heatwave Foundationsコース を受講して、データベースインフラをシンプルにし、リアルタイムのアナリティクスを実現し、コストを削減するための準備を始めましょう。 本コースの内容      オンライントランザクション処理（OLTP）データベースでトランザクションデータを扱う典型的なアプリケーションの仕組みと、データとワークロードに基づいて最適なノード数を持つMySQL Heatwaveクラスタを作成する方法     トランザクション処理と分析処理（OLTPとOLAP）のワークロードの違い     HeatwaveでMySQL Databaseサービスを利用するメリット     空港DBサンプルデータベースを用いたトランザクションクエリと分析クエリの例、サマリーテーブルを用いた分析クエリの最適化方法、トランザクションクエリと分析クエリの特徴の比較など     Heatwaveのアーキテクチャ、MySQL Database System上にHeatwaveクラスタを作成する方法、Heatwaveにサンプルデータをロードするプロセスについて     Heatwaveでクエリを実行し、Heatwaveにオフロードされているかどうかを検証し、オフロードされていない場合の原因を特定し、Advisorsを使用してHeatwaveを最適化する方法 このコースが終了する頃には、Heatwaveを有効にしてパフォーマンスを大幅に向上させることで、アプリケーションを実行するのと同じデータベース上で分析クエリを実行する方法を

Autonomous Container Databaseのバージョン管理 (2023/03/01) https://blogs.oracle.com/database/post/autonomous-container-database-version-control 投稿者： Tejus Subrahmanya | Principal Product Manager It's Time! Autonomous Container Database Version ControlがLiveになりました。 新しいアーキテクチャでは、Autonomous Container Databaseのプロビジョニング時に、サポートされている最新のデータベースバージョンまたはその直前のデータベースバージョンを選択することができます。これにより、お客様はAutonomous Container Databaseのバージョンを柔軟に選択できるようになり、Autonomous Databaseのデプロイメントにコーポレートガバナンスモデルを適用できるため、Dev-Testで変更を取り込み、UATや本番デプロイメントの前に回帰テストやアプリケーションの影響を検証することができるようになりました。 メンテナンスの種類を「Next Release Update」または「Latest Release Update」に選択できるようになりました。これにより、既存のAutonomous Container Databaseや新規に作成したAutonomous Container Databaseを、次のメンテナンスウィンドウで次のリリースアップデートまたは最新のリリースアップデートに更新することができます。 本機能の導入により、お客様は本番環境のデータベースをN-1バージョンに保ち、Dev/Testデータベース環境を最新バージョンに更新することで、本番環境への展開リスクを回避することができます。 OCIコンソール体験 Menuをクリックし、Oracle Databaseの下にあるAutonomous Database Dedicatedを選択します。 Autonomous Container Databaseをクリックし、Autonomous container databaseを作成

APEXおよび分析ビューを使用した分析アプリケーションの簡単な構築 (2023/02/28) https://blogs.oracle.com/datawarehousing/post/case-study-analyzing-well-drilling-data-using-apex-and-analytic-views-on-autonomous-database 投稿者： William Endress   | Autonomous Database Product Management はじめに Oracle JETベースの表およびチャートを導入して以来、Oracle Application Express (APEX)を使用して、ビジネス・インテリジェンスおよび分析コンテンツを含むアプリケーションを構築する非常に好意的となっています。ディメンションをまたがってカットされ、集計され、興味深い計算の利点を享受できるデータがある場合があります。なぜだめですか？APEXは、Autonomous Databaseを含むすべてのOracle Databaseに含まれています。 アンビションは、記述または生成する必要がある問合せの複雑さによって決定される可能性があります。前期間からの売上や売上の変更の選択など、一部のクエリーは簡単に書くことができます。集計レベル(GROUP BY)が固定されている場合は、期間のギャップ(前期間の計算)やその他の複雑さを心配する必要はありません。 同じビジュアライゼーション内で、異なるレベルの集計(年、四半期、月など)でデータを選択するように要件が拡張されているとします。その場合、計算はより洗練され、スパース データによる前期間の計算の時間枠の適切な処理を考慮する必要があります。SQLジェネレータを記述する必要があります。このアプリケーションの構築は、はるかに困難になります。APEXの開発者は、SQLを生成する責任があります。最も意欲的なAPEX開発者以外はすべて、SQLの生成が複雑であるため、これらのユースケースを回避する可能性があります。このようなダッシュボードは、ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションに任せるのが最適です。 しかし、単純な問合せテンプレートを使用して、ディメンションの任意の組合せ、興味深い計算とともに、集計の任

ランサムウェアの脅威への対処 (2023/02/28) https://blogs.oracle.com/security/post/ransomware 投稿者： Eric Maurice | Vice President of Security Assurance 大規模なランサムウェア攻撃が成功したというニュースは、より頻繁になっています。場合によっては、米国の重要インフラの一部と見なされている企業が侵害され、通常の業務が中断されています。ランサムウェアは集団的な懸念事項となっており、多くの組織がランサムウェアから身を守る方法についてのガイダンスを求めています。オラクルは、関心のある顧客からのこのような問い合わせに数多く対応してきました。このブログの目的は、ランサムウェアの脅威について明確にし、特定のニュアンスを紹介し、この脅威に対処するための一般的なセキュリティの推奨事項を提供することです。 ランサムウェアとは？  ランサムウェア は、悪意のある ペイロード の一種です。「ランサムウェア」という用語は、攻撃者が被害者のデータの制御に成功したため、被害者から支払いを強要しようとする加害者の悪意を最もよく表しています (「身代金」、通常は暗号通貨の形で支払われます)。またはシステム。  加害者は通常、複数の脅威を使用します。身代金が支払われない限り: 加害者は被害者のデータを公開します (データが流出した場合)。 加害者は被害者の不適切な運用慣行を暴露します (構成ミスなどの明らかなミスが侵害につながった場合)。 加害者は被害者のデータへのアクセスを永久にブロックするか (機密データが悪意を持って暗号化された場合)、侵害されたシステムを永久に無効にします (攻撃者が標的のシステムの管理者またはルート コントロールを取得した場合)。 ランサムウェアは技術的には、犯罪者がサイバー恐喝に関与するために使用する手段の 1 つです。サイバー恐喝は新しい現象ではなく、複数の形態をとる可能性があります。一般に、悪意のあるアクターは、IT システムを危険にさらし、マルウェアの使用の有無にかかわらず被害者の通常の運用に悪影響を与える可能性があるため、支払いを得ようとします (たとえば、数年前、最も単純な形のサイバー恐喝は、サービス拒否攻撃または Web サイトの改ざん)。  ラ

Oracle 19cのOracle Optimizer Statistics Advisor (2023/02/28) https://mikedietrichde.com/2023/02/28/oracle-optimizer-statistics-advisor-in-oracle-19c/ 投稿者： Mike.Dietrich  Christian Pfundtner は、2017年のStatistics Advisorに関する私の 古いブログ記事 が、もう最新ではないかもしれないという事実を指摘してくれました。そしてさらに、彼のクライアントの中には、いまだにこのツールの問題に悩まされている人がいることを指摘されました。したがって、Oracle 19cのOracle Optimizer Statistics Advisorでトピックをリフレッシュさせてください。そして、ご指摘いただいた Christian さんに感謝します。 Photo by Tobias Keller on Unsplash 概要 まずは、ブログ記事全体を書き直すのではなく、最近の知見に焦点を当てることにします。そのため、 Oracle Optimizer Statistics Advisorについて概要 を知りたいという方のために、機能やツールそのものに関する 前回のブログ記事 も読んでおいてくださいますようお願いします。 また、このブログ記事を書いている時点の最新情報が掲載されているOracle 21cのドキュメントへの リンク もご紹介しておきます。 ルールはOracle 12.2.0.1と全く同じのようです。21cと比較しても変化は見られませんね。 set long 3000 set line 500 set pages 4000 select RULE_ID, NAME, RULE_TYPE, DESCRIPTION from V$STATS_ADVISOR_RULES order by 1; RULE_ID NAME RULE_TYPE DESCRIPTION ---------- ---------------------------------------------------------------- --------- -------

MLPerf: OCI上でのマルチノードMLトレーニングのベンチマーク (2023/02/28) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/mlperf-benchmark-multi-node-ml-training-on-oci 投稿者： Joanne Lei Ruzhu Chen | Master Principal Cloud Architect 前回の記事「 Accelerate distributed deep learning with OCI 」では、OCIのRDMAネットワーキングによって、GPUノード1台を超えるスケーリング時にモデルのトレーニングジョブを高速化できることを説明しました。具体的な例で性能向上を示すため、4つのBare Metal GPUノード（BM.GPU.GM4.8）からなるComputeクラスタを立ち上げ、MLPerfトレーニングベンチマークを実行しました。各BM.GPU.GM4.8はNVIDIA A100 80G GPUを8基搭載しているため、Computeクラスタは最大32GPUまでスケールアップし、機械学習（ML）トレーニング時間を高速化することができます。 MLPerf 101 MLPerfは、オープンエンジニアリングコンソーシアムである MLComons が開発したベンチマークスイートで、様々なシステムの学習・推論性能を評価するためのものです。学習ベンチマークでは、システムが目標精度のモデルをどれだけ速く学習できるかを測定し、推論ベンチマークでは、システムが新しい入力を処理し、学習済みモデルを使用して予測を計算できるかを測定します。MLPerfは、ML向けのさまざまなハードウェアインフラやソフトウェアフレームワークを測定・比較するための業界指標となりつつあります。 NVIDIA A100 Tensorコアを搭載したOCI Computeクラスタは、リニアにスケール 今回のベンチマークでは、画像分類と自然言語処理（NLP）の両方のユースケースをカバーする性能を把握するために、以下のモデルを実行しました。     MLPerf v1.1 ResNet50 (画像分類)     MLPerf v2.1 ResNet50 (画像分類)     MLPerf v2.

ODSAとOCI-Azure Interconnect (2023/02/28) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/odsa-versus-oci-azure-interconnect 投稿者： Niranjan Mohapatra | Senior Principal Solution Architect 2019年、OracleとMicrosoftは、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)とMicrosoft Azureクラウドをプライベートで安全かつ低レイテンシで高スループットのネットワーク( OCI-Azure Interconnect とも呼ばれる)で接続することで、クラウドの相互運用性を強化するパートナーシップを発表しました。このパートナシップにより、OracleおよびMicrosoftテクノロジを利用してパブリッククラウドに簡単に移行する、オンプレミスのミッションクリティカルなアプリケーションが多数存在する企業が可能になります。相互の顧客と補完的なクラウドサービスのために構築されたこの一種の「接続されたクラウド」提携により、オンプレミスアプリケーションの移行を迅速化できます。 図1: サンプルのOCI-Azure Interconnectアーキテクチャ 2022年、Oracleは Oracle Database Service for Azure(ODSA) を立ち上げました。Oracle管理サービスにより、お客様は使い慣れたAzureのようなエクスペリエンスでOCIのエンタープライズグレードのOracle Databaseサービスを簡単にプロビジョニング、アクセスおよび運用できます。ODSAサービスは、OCI-Azure Interconnectの既存の機能に基づいて構築され、Azureのアプリケーションコンポーネントの設定、管理およびOCIで実行されているデータベースへの接続をさらに簡素化します。ODSAを使用すると、AzureチームはOCIで実行されているデータベースをAzureリソースのように処理できます。 図2: ODSAアーキテクチャ 現在、OCIとAzureの間には 12 の相互接続クラウドリージョンがあります。 図3: ODSAおよびOCI-

Autonomous DatabaseでのOMLモニタリングの発表 (2023/02/27) https://blogs.oracle.com/machinelearning/post/announcing-oml-monitoring-on-autonomous-database 投稿者： Mark Hornick | Senior Director, Data Science and Machine Learning Oracle Autonomous DatabaseのOMLサービスの一部として、Oracle Machine Learning (OML) モニタリングが利用可能になったことをお知らせします。OML モニタリングを使用すると、データとネイティブのデータベース内モデルの両方の品質の問題についてアラートを受け取ることができます。データドリブンの企業では、時間の経過とともにデータに大きな変化があるかどうか、およびデータから構築された機械学習モデルが期待どおりに機能しているかどうかを知る必要があります。 OML モニタリングを使用すると、ユーザーはベースラインデータセットからの変更についてデータを監視できます。データ監視は、組織のデータ品質基準を維持し、エンタープライズアプリケーションとダッシュボードの整合性を確保するのに役立つツールの 1 つです。さらに、OML モニタリングは、データモニタリングとモデルモニタリングの組み合わせにより、機械学習ライフサイクルと MLOps のサポートを拡張します。   データモニタリング データモニタリングの重要な側面には、データドリフトの検出が含まれます。ここでは、データの統計的特性が時間の経過とともに大幅に変化した場合にフラグを立てます。OML データの監視により、時間の経過に伴うデータの変化を比較および追跡できます。ビジネスタスクは、ベースラインデータセットと呼ばれる十分に理解されたデータとそのベースラインと比較される定期的な後続のデータセットに依存するという考えに基づいています。基盤となるデータの特性の変化を迅速かつ確実に特定することで、データスチュワードは企業に重大な悪影響が及ぶ前に是正措置を講じることができます。  以下の図は、これを概念的に示しています。ベースラインとして機能するデータセットを提供すると

予期せぬエラーが発生しました。後でもう一度試してください。 (2023/02/27) https://database-heartbeat.com/2023/02/27/use-tac/ はじめに Oracle Databaseは、Oracle RACとOracle (Active) Data Guardを使用した高可用性とディザスタリカバリ機能で非常によく知られています。パッチ適用やアップグレードなどのメンテナンス作業、データベースサーバーやデータベースインスタンスのクラッシュなどの障害、さらにはデータセンターの完全停止などでも、データベースの可用性には全く、あるいは最小限の影響しかありません。 しかし、これらのエラーや中断の間、アプリケーション側では何が起こるのでしょうか。特に、エンドユーザーがトランザクションの最中に、最も好ましくないタイミングでそれらが発生した場合、どうなるのでしょうか？ 何もありません。Oracle Application Continuityを使用すれば。 なぜアプリケーションの継続性を重視する必要があるのか 開発者     Application Continuityは、中断されたセッションを再接続し、別のOracle RACインスタンスやActive Data Guardスタンバイ上でインフライト作業を再生することで、障害やメンテナンスイベントをアプリケーションに対して完全に透過的にします（実際にはもっとあります！次のブログ記事にご期待ください）。     Application Continuityによって再生されたトランザクションは、2回以上適用されることはありません。     アプリケーションやエンドユーザーがエラーメッセージに遭遇することはありません。トランザクションの実行にわずかな遅延が発生する程度です。     アプリケーションのコードを変更する必要はありません。設定の変更のみです。     データベース中断イベント後のアプリケーションの再起動や復旧が不要になるため、管理が簡素化されます。     接続プールの使用は必須ではありません（推奨はされていますが）。これにより、既存のアプリケーションでApplication Continuityを使用することがさらに容易になります。     オンプレミス、Cloud@Custom