Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

OCIマルチクラウド・データベース向け可観測性と管理: Amazon RDS (2023/12/01) https://blogs.oracle.com/observability/post/oci-observability-and-management-for-multicloud-database-amazon-rds 投稿者： Jayaprakash Subramanian | Product Management, Strategic Customer Program for OCI Observability & Management / Enterprise Manager 近年、企業は独自の好みと利便性に基づいて複数のクラウド・プロバイダーにワークロードを分散しているため、マルチクラウドの重要性が高まっています。 このブログでは、Amazon AWSで実行されているRDSデータベース・フレーバのモニタリングに、データベース管理、Stack Monitoring、Operations Insights、Logging AnalyticsなどのOCI Observability and Managementサービスがどのように使用されているかを説明します。 図1:  マルチクラウド・アーキテクチャ: OCI - AWS Amazon AWSでRDSデータベースを監視する手順 OCIとAWS Cloudの間のIPsec接続 AmazonでのAWSネイティブRDSおよびRDSカスタム・データベースのプロビジョニング RDSインスタンスへの管理ゲートウェイおよびエージェントのインストール 外部データベースとしてのRDSデータベースの検出 データベース管理、Stack MonitoringおよびOperations Insightsの有効化 データベース管理上のデータベース・システムの検出 IPsec OCIとAWSの接続性 OCIとAWS間の接続を確立するために、複数のオプションを使用できます。静的ルーティングを備えたサイト間VPNを使用して、IPsec VPNトンネルを使用しています。 正確な手順については、この ドキュメント を参照してください。 OCIとAWS間の接続の前提条件: VPCおよび関連するサブネットは、すでにAWS上に作成 VNCお

OCI IAM Microsoft Active Directoryブリッジの統合の問題のトラブルシューティング (2023/11/30) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/integration-oci-iam-ms-active-directory-bridge 投稿者： Ranjini Rajendran | Senior Cloud Engineer Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Identity and Access Management (IAM)は、Microsoft Active Directory (AD)ブリッジを提供します。これにより、組織はアイデンティティの認可ソースとしてADを維持でき、それらのアイデンティティは、ADと直接統合されていないシステムおよびアプリケーションにアクセスできます。ブリッジは、オンプレミスAD環境とOCI IAM間の接続を確立します。この接続により、OCI IAMアイデンティティ・ドメインへの追加、更新または削除など、AD内のユーザーまたはグループ・レコードに対するすべての変更を同期できます。 Microsoft ADブリッジの初期設定中に発生した最も一般的なエラーは、同期に関連しています。このブログ投稿では、ソース・エンドポイントおよびターゲット・エンドポイントへの正常な接続の確立に役立つ重要な情報、ヒントおよび有用なリンクを提供します。続行する前に、「 Microsoft Active Directory (AD)ブリッジについて 」に記載されているガイドラインを確認して、ADブリッジ接続を設定することをお薦めします。 ユースケース1: グループが同期していない 潜在的な同期の問題の1つは、ユーザーが同期するが、対応するグループは同期しないことです。このような場合、ログに「ERROR IDBridge - GetResponseAsync: The server cannot handle directory requests」などのエラーが表示されることがあります。この問題に対処するには、Active Directory側のセキュアソケットレイヤー(SSL)構成を調べることをお勧めします。ADブリッジ・コ

機械学習を活用したレコメンデーションでアプリケーションを提供 (2023/11/29) https://blogs.oracle.com/mysql/post/deliver-applications-with-machine-learningpowered-recommendations 投稿者： Bertrand Matthelie | Senior Principal Product Marketing Director 推奨システムは、大きな収益を上げることが証明されているため、機械学習の最も求められているアプリケーションの1つです。たとえば、Netflixの推奨システムは、プラットフォーム上でストリーミングされた コンテンツの約80% を駆動します。私たちは常にそれを認識していないかもしれませんが、パーソナライズされた推奨事項は、私たちが聴く音楽、私たちが見るコンテンツ、ソーシャルメディア、私たちが見る映画、レストランなど、私たちの生活の多くの側面に大きな影響を与えます choose...etc。 推奨システムを構築するのは難しい したがって、推奨システムをアプリケーション内に統合する組織が増えているのも不思議ではありません。ただし、システムをゼロから構築することは、専門家のデータ・サイエンティストとMLエンジニアが連携してシステムの構築、チューニング、メンテナンスを経時的に行う必要のある困難な作業です。全体として、複雑で時間がかかり、コストがかかるため、専門的なスキルが必要です。 機械学習を活用した推奨事項をアプリケーションに簡単に追加する方法 幸いなことに、より簡単で安価な方法があります。 MySQL HeatWave は、アルゴリズムの選択、モデル・トレーニングのためのインテリジェントなデータ・サンプリング、機能の選択、ハイパーパラメータの最適化など、機械学習のライフサイクルを自動化する HeatWave AutoML でデータベース内の機械学習を提供します。HeatWave AutoMLは、異常検出、予測、分類および回帰をサポートするだけでなく、推奨システムも提供します。暗黙的なフィードバック(過去の購入、閲覧行動など)と明示的なフィードバック(評価、いいねなど)の両方を考慮することで、HeatWave AutoML推奨システムは、関連性の高いパ

SQL Developerを使用したOracle Graphの開始 (2023/11/29) https://medium.com/@ramumurakamig/get-started-with-oracle-graph-using-sql-developer-e5ccbd61c9fb 投稿者： Ramu Murakami Gutierrez Oracle Databaseでグラフ問合せの実行を開始する最速の方法は、SQL Developerをダウンロードすることです。必要な前提条件は、必要な権限を持つデータベース・ユーザーが作成されたOracle Databaseのみです。このブログでは、Oracle Database 23cを使用してSQL問合せを実行し、Oracle Database 19cを使用してPGQL問合せを実行しますが、PGQLはすべてのデータベース・エディションで使用します。 まず、グラフが役に立つ理由を見てみましょう。 データは接続されており、それらの接続によってインサイトが得られるため、関係を追跡する複雑な問題に対処できます。様々な業界で、グラフを使用して問題を解決します。次に例を示します。 金融サービス: 不正取引を検出し、クライアント分析を実施して、最良の顧客を選ぶ。 治安: 警察が事件を調査し、ソーシャルメディアのインタラクションを監視したり、国に旅行している人をコントロールしたりするため。 サイバーセキュリティ: マルウェアを自動的に特定し、リスクと脆弱性を特定すること。 さあ始めましょう グラフを操作するデータベース・ユーザーに権限を付与するスクリプトを次に示します。 CREATE USER < graph usernamer > IDENTIFIED BY < password > ; GRANT CREATE SESSION, CREATE TABLE , CREATE VIEW TO < graph username > ; ALTER USER < graph username > DEFAULT TABLESPACE DATA; ALTER USER < graph username > QUOTA unlimited ON DA

Pythonを使用した、テナンシ間でのOCIコンピュートおよびボリュームの移行の簡素化 (2023/11/29) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/simplify-migration-oci-compute-volume-python 投稿者： Meghashree N | solution Engineer テナンシ間でのコンピュート・リソースおよびボリュームの移行は、複雑なタスクになる可能性があります。しかし、適切にテストされたプロセスにより、テナンシ間でダウンタイムをほとんど発生させずに、データを安全に移行できます。移行するデータが巨大な場合はどうなりますか。複数の仮想マシン(VM)と数百のブロックボリュームにまたがるため、プロセス全体がさらに困難になり、さらに複雑になります。 このブログ記事では、Pythonを使用して移行プロセスの様々なタスクを簡素化する方法を説明し、関連するプロセスと使用するスクリプトについて簡単に説明します。テナンシ間でデータを移動するお客様を支援するために、次の機能を示します。 異なるサービス・プロバイダなどの運用上およびビジネス上の理由から、新しいテナンシにVMおよびデータを移行 ランサムウェア攻撃からのデータの保護 複数の顧客テナンシ間でのVMの移行 この場合、次のアーキテクチャに示すように、仮想マシンとボリュームは2つの異なるテナンシ間で移動されます。 前提条件 テナンシ間でバックアップをリストアするには、事前定義済のポリシーが必要です。これらのポリシーは、OCIアイデンティティ・ポリシーによって制御されます。許可ポリシーは古いテナンシで定義する必要があり、承認ポリシーは新しいテナンシで定義する必要があります。 許可ポリシーには、次の情報が含まれます。 Define tenancy NewTenancy as <new_tenancy_ocid> Define group NewTenancyIdentityGroup as <new_tenancy_group_ocid> Admit group NewTenancyIdentityGroup of tenancy NewTenancy to read boot-volume-bac

機械学習を活用したレコメンデーションでアプリケーションを提供 (2023/11/29) https://blogs.oracle.com/mysql/post/deliver-applications-with-machine-learningpowered-recommendations 投稿者： Bertrand Matthelie | Senior Principal Product Marketing Director 推奨システムは、大きな収益を上げることが証明されているため、機械学習の最も求められているアプリケーションの1つです。たとえば、Netflixの推奨システムは、プラットフォーム上でストリーミングされた コンテンツの約80% を駆動します。私たちは常にそれを認識していないかもしれませんが、パーソナライズされた推奨事項は、私たちが聴く音楽、私たちが見るコンテンツ、ソーシャルメディア、私たちが見る映画、レストランなど、私たちの生活の多くの側面に大きな影響を与えますchoose...etc。 レコメンダーシステムの構築は難しい したがって、推奨システムをアプリケーション内に統合する組織が増えているのも不思議ではありません。ただし、システムをゼロから構築することは、専門家のデータ・サイエンティストとMLエンジニアが連携してシステムの構築、チューニング、メンテナンスを経時的に行う必要のある困難な作業です。全体として、複雑で時間がかかり、コストがかかるため、専門的なスキルが必要です。 機械学習を活用した推奨事項をアプリケーションに簡単に追加する方法 幸いなことに、より簡単で安価な方法があります。 MySQL HeatWave は、アルゴリズムの選択、モデル・トレーニングのためのインテリジェントなデータ・サンプリング、機能の選択、ハイパーパラメータの最適化など、機械学習のライフサイクルを自動化する HeatWave AutoML でデータベース内の機械学習を提供します。HeatWave AutoMLは、異常検出、予測、分類および回帰をサポートするだけでなく、推奨システムも提供します。暗黙的なフィードバック(過去の購入、閲覧行動など)と明示的なフィードバック(評価、いいねなど)の両方を考慮することで、HeatWave AutoMLの推奨システムは、関連性の高い

OCI Streaming とKafka Connect to Splunkを使用したOCI Loggingのストリーミング (2023/11/27) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/stream-oci-logs-kafka-connect-splunk 投稿者： Anil Nahta | Principal Solution Architect Nitin Soni | Principal Solution Architect 多くのお客様が求めているソリューションの1つは、実用的なインサイトを得るために、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Loggingデータをサードパーティのツールに移行する方法です。様々な運用アクティビティにサード・パーティ・ツールを配置できます。これらのツールと互換性があり、再設計、トレーニング、またはプロセスの変更に関する微調整を最小限に抑えながら、OCIを迅速に導入できるようにしたいと考えています。 OCI では、どこにいてもお会いしたいと考えています。 このブログでは、 OCI Streaming と Kafka Connect を使用した一般的な 可観測性とセキュリティ・プラットフォームであるSplunkとOCIの統合 について説明します。 このソリューションの利点 Oracle Streaming、Kafka ConnectおよびSplunkを使用すると、次の利点があります。 スケーラビリティ: 全体的なアーキテクチャは高度にスケーラブルで、迅速に拡張できるデータ量の増加に基づいています。 実用的なロギング・インサイト: 問題と傾向に関するほぼリアルタイムのロギング・インサイトを取得できるため、迅速な意思決定に役立ちます。 高度に構成可能: 高度に構成可能であるため、組織のニーズに合わせてこのパイプラインを調整できます。 コーディング不要: このソリューションでは、コードを変更する必要はありません。 前提条件 このソリューションには、次の依存関係が必要です。 OCI Logging Service Connector Hub OCI Streaming Spl

MySQL 8.0.35でのパフォーマンスの向上 (2023/11/27) https://blogs.oracle.com/mysql/post/performance-improvements-in-mysql-8035 投稿者： Seema Sundara | Architect, MySQL HeatWave MySQL 8.0.35でのパフォーマンスの向上 MySQLチームは最近、Community Editionよりも8.0.35バージョンのMySQL Enterprise Editionのパフォーマンスを大幅に向上させる変更を実装しました。 ベンチマーク sysbenchは、特にMySQLのデータベース・ベンチマークに広く使用されているツールです。sysbenchの適応を使用して、MySQLデータベースで様々なOLTPワークロードを実行しました。この設定では、4つの異なるsysbenchテストが実行され、それぞれが特定のOLTPワークロード特性を取得します。 1.OLTP RO: これは読取り専用モードであり、UPDATE、DELETEまたはINSERT問合せは実行されません。問合せの組合せは、次のもので構成されます。   * 10 x POINT_SELECT   * 1 x SELECT_SIMPLE_RANGES   * 1 x SELECT_SUM_RANGES   * 1 x SELECT_ORDER_RANGES   * 1 x SELECT_DISTINCT_RANGES 2. POINT_SELECT: ポイント選択SQL問合せが多数あります。 3.OLTP RW: これは、読取りSQL問合せと書込みSQL問合せの両方を組み合せたものです。問合せの組合せは、次のもので構成されます。   * 10 x POINT_SELECT   * 1 x SELECT_SIMPLE_RANGES   * 1 x SELECT_SUM_RANGES   * 1 x SELECT_ORDER_RANGES   * 1 x SELECT_DISTINCT_RANGES   * 1 x UPDATE_KEY   * 1 x UPDATE_NO_KEY   * 1 x UPDATE_KEY   * 1 x INSERT

Enterprise Managerを使用したMySQL Databaseの包括的な監視およびコンプライアンス管理 (2023/11/27) https://blogs.oracle.com/observability/post/comprehensive-monitoring-and-compliance-management-for-mysql-databases-using-enterprise-manager 投稿者： Desiree Abrokwa | Product Manager, Enterprise and Cloud Manageability MySQL Databaseの監視およびコンプライアンス管理ソリューションをお探しですか。 Oracle Enterprise Manager(EM) がその答えです。EMは、市場をリードするモニタリングと、Oracle Database、Oracle WebLogic Server、ExadataなどのOracle Applicationsおよびテクノロジに対する包括的な管理サポートを提供します。EM 13.5では、可用性とパフォーマンスについてMySQL Databaseをモニターし、クエリー・アナライザを使用して実行速度が遅い問合せを見つけ、パフォーマンスとセキュリティのベスト・プラクティスへの準拠を検証できます。このブログでは、EMの堅牢な機能をレビューし、MySQL Databaseのフリート全体でこれらの監視およびコンプライアンス管理タスクを合理化します。 自動検出を使用したDiscover MySQL 最初のステップは、EMでMySQLを検出することです。データベースは、 自動 または 手動 で検出できます。自動検出では、管理対象ホスト上のデータベースが自動的に検索され、監視対象のデータベースを簡単に追加できます。これは、ターゲットの検出を簡素化するため、データベースのフリートを処理する場合に便利です。手動検出を利用して、データベースの検出に必要な詳細(ターゲット名、MySQL資格証明、ホスト、ポートなど)を指定することもできます。MySQLの監視は検出後に自動的に開始されることに注意してください。 特定の環境に合わせてMySQLアラートを設定します。 データベースが監視されると、次のステ

OCI StreamingとKafka Connect to Splunkを使用したOCIログのストリーミング (2023/11/27) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/stream-oci-logs-kafka-connect-splunk 投稿者： Anil Nahta | Principal Solution Architect Nitin Soni | Principal Solution Architect 多くのお客様が求めているソリューションの1つは、実用的なインサイトを得るために、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Loggingデータをサードパーティのツールに移行する方法です。様々な運用アクティビティにサード・パーティ・ツールを配置できます。これらのツールと互換性があり、再設計、トレーニング、またはプロセスの変更に関する微調整を最小限に抑えながら、OCIを迅速に導入できるようにしたいと考えています。 OCI では、どこにいてもお会いしたいと考えています。 このブログでは、 OCI Streaming と Kafka Connect を使用した 一般的な可観測性とセキュリティ・プラットフォームであるSplunk とOCIの統合について説明します。 このソリューションの利点 Oracle Streaming、Kafka ConnectおよびSplunkを使用すると、次の利点があります。 スケーラビリティ: 全体的なアーキテクチャは高度にスケーラブルで、迅速に拡張できるデータ量の増加に基づいています。 実用的なロギング・インサイト: 問題と傾向に関するほぼリアルタイムのロギング・インサイトを取得できるため、迅速な意思決定に役立ちます。 高度に構成可能: 高度に構成可能であるため、組織のニーズに合わせてこのパイプラインを調整できます。 コーディング不要: このソリューションでは、コードを変更する必要はありません。 前提条件 このソリューションには、次の依存関係が必要です。 OCI Logging Service Connector Hub OCI Streaming Splunk Co

Oracleのグローバルに分散したデータベースによるAIおよびML主導のフィンテック向けハイパースケーラブルなインフラストラクチャの構築 (2023/11/24) https://blogs.oracle.com/database/post/architecting-hyperscalable-infrastructure-for-ai-and-mldriven-fintech-with-oracles-globally-distributed-database 投稿者： Deeksha Sehgal | Senior Product Manager はじめに デジタル・テクノロジーは、支払い、保険、資産管理、融資などのプロセスを再構築しています。過去数年間にわたるこのデジタル化は、モバイルマネー、ピアツーピアまたはマーケットプレイス融資、保険技術、世界中に出現した暗号資産などの金融技術のイノベーションの基盤を構築してきました。 これらの財務エンタープライズ・アプリケーションの大半の主な機能の1つは、「拡張するための構築」です。アプリケーションの拡張機能は、プラットフォームへのオンボーディングを高速化するユーザー数を可能にするため、すべての企業が求めるものです。スケーラビリティがないと、サービスの中断、パフォーマンス、応答時間の短縮、およびユーザーの喪失に関する多くの問題が発生する可能性があります。これらの要因は企業の収益に影響し、スケーラビリティが重要になります。 このケース・スタディでは、フィンテック企業の規模拡大の必要性、およびOracle Globally Distributed Databaseが、その技術的ギャップを埋めてコアに組み込まれたスケーラブルな設計を実現するのにどのように役立っているかについて説明します。 金融会社におけるスケーラビリティの拡大 テクノロジ・イノベーションは、財務部門にとって新たなビジネス・チャンスを生み出しつつあり、その他の破壊的なテクノロジの中でも、ハイパースケール・コンピューティングは長年にわたり最も革新的なイノベーションとなっています。グローバルなデータ圏は、IDCが「そこにある」すべてのデータを記述する用語で、成長し続けると予測されています。同社は、 2025年に世界が163ZBのデータを作成および複製し、2016年に