Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

NVIDIA NIMおよびデルタ共有によるOracle Cloud InfrastructureでのDBRX LLMのデプロイ (2024/06/26) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/dbrx-llms-oci-nvidia-nim-delta-sharing 投稿者： Sanjay Basu PhD | Senior Director - Gen AI/GPU Cloud Engineering 最近のDatabricks Data+AI Conference では、NVIDIA Inference Microservices (NIM)とDelta Sharingを使用して、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)にDBRX大規模言語モデル(LLM)をデプロイしました。このブログ投稿では、アーキテクチャ、利点およびデプロイメント・プロセスに焦点を当てて、プレゼンテーションの主なポイントとハイライトをまとめています。 クラシック検索拡張生成(RAG)ワークフローで使用するために、異なるデータソースからOCIにデータを集計するエンド・アーキテクチャから始めましょう。OCI上のNVIDIA L40SでNVIDIA NIMサービスを使用してデプロイされたDBRX LLMを使用しています。また、OCIで実行されているNVIDIA H100のワークフローも検証しました。 RAGを使用したデータの集計 この図は、OCIサービス内のデータ処理、埋込み、問合せおよび推論に関連するワークフローの概要を示しています。このワークフローでは、データの処理、埋込みの作成、ベクトル・データの格納および問合せ、およびOCI内の高度なNVIDIA GPUを使用した推論を行うための様々なコンポーネントの統合が強調表示されます。これは、次の段階を通過します。 データソース: ワークフローは、インターネット、OCI FastConnect、OCI-Azure Interconnect、IPSec VPNなど、様々なネットワーク・トランスポートを介してアクセスできる様々なソースからのデータを集約することから始まります。次に、リージョン内またはリージョン間のVCNピアリングでOCIバックボーンを使用します。

クラウド移行を加速するための新しいOracle Cloud VMware Solutionコンピュート・シェイプの紹介 (2024/06/26) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/oracle-cloud-vmware-solution-summer24-release 投稿者： Sheryl Sage | Sr, Principal Product Manager Subha Shankar | Sr. Principal Product Manager クラウドネイティブ・アーキテクチャへの移行にもかかわらず、仮想化はアプリケーションのホスティングにおいて重要な役割を果たし続けています。 IDC Info Briefの調査 によると、アプリケーションの68%が仮想マシン(VM)で稼働しており、 77.5%がVMwareで稼働 しています。これは、仮想マシンはコンテナ化が困難なレガシー・アプリケーションおよびデータベースの実行に最適であり、分離を確保し、予想される機能を維持するためです。 しかし、組織は、VMwareワークロードを使用して、どのようにイノベーションを継続し、クラウドの経済性を実現できますか?過去3年間にわたり、OracleとVMware(現在はBroadcom)は、48のリージョンと24か国で利用可能なOracle Cloud Infrastructure(OCI)のパフォーマンス、セキュリティ、弾力性により、VMwareワークロードを迅速に移行および変換できるように協力してきました。オラクルは、何百人ものVMwareのお客様が、柔軟なOCIコンピュート・シェイプと隣接するOracle Cloudデータ・サービスやアプリケーションで運用コストを削減することで、クラウドの成功を支援してきました。 たとえば、 National Roads and Motorists' Association (NRMA)は、290万人のメンバーを対象としてOracle Cloud VMware Solution (OCVS)に移行しました。この移行により、インフラストラクチャ管理コストが大幅に削減され、コール・センター・アプリケーションのパフォーマンスが向上しました。「OCVSの設定を支

HeatWave GenAIの一般提供の発表 (2024/06/26) https://blogs.oracle.com/mysql/post/announcing-the-general-availability-of-heatwave-genai 投稿者： Nipun Agarwal | Senior Vice President, MySQL HeatWave HeatWaveにより、組織は単一のフルマネージド・クラウド・サービス内でトランザクション処理、データウェアハウスとデータレイク間の分析、機械学習を実行できます。そのスケールアウト設計により、企業は構造化データおよび半構造化データを処理するために 比類のないパフォーマンスと価格性能を実現 できます。 本日は、データベース内大型言語モデル(LLM)を使用した HeatWave GenAI の一般提供、自動化されたデータベース内ベクトル・ストア、スケールアウト・ベクトル処理、および自然言語での状況に応じた会話を行う機能について発表します。 HeatWave GenAIを使用すると、組織は独自の非構造化ドキュメントをオブジェクト・ストレージで簡単に処理および分析できます。彼らは、強化されたパフォーマンスとエンタープライズグレードのデータセキュリティを備えたターンキーAI搭載アプリケーションを開発することができます。 HeatWave GenAIは、LLMをシームレスに統合し、世代、ベクトル・ストアおよび多言語チャット機能をデータベース内に組み込み、統合された自動化された低コストのGenerative AIパイプラインを提供して、企業が自社のデータを使用してLLMとセマンティック検索の機能を活用できるようにします。 HeatWave GenAIのユースケース HeatWave GenAIを使用すると、企業はアプリケーションの新しいクラスを構築できます。 お客様は、HeatWave GenAI機能を、機械学習などの他の組み込みHeatWave機能と簡単に組み合わせることができます。たとえば、製造会社は、HeatWave AutoMLを使用して異常な生産ログのフィルタされたリストを生成し、HeatWave GenAIを使用して、HeatWave Vector Storeを介してLLMからアクセス可能なログ・ナレッジ

機密データへのアクセスの監査がよりシンプルかつ正確になりました (2024/06/25) https://blogs.oracle.com/database/post/auditing-access-to-your-sensitive-data-is-now-simpler-and-more-precise 投稿者： Angeline Dhanarani | Senior Principal Product Manager, Oracle Database Security 機密データは、あなたのクラウンジュエリーとハッカーのお気に入りのターゲットです。 Verizonの2023 Data Breach Investigations Report は、個人データ(PII)が攻撃者の最重要ターゲットであることを示しています。 機密データ・アクセス監査は、機密データへのアクセスおよび変更の可視性を提供する強力な監視メカニズムです。監査は、規制コンプライアンスの実証に役立つだけでなく、データへのアクセスや変更を行うビジネス上の理由がない人にとって主要な抑止力となる可能性があります。従来、機密データ・アクセスの監査は複雑で困難でした。結果として生じる監査ボリュームの収集と格納にかかるコストが、メリットを上回ることがよくあります。 Oracle Database 23aiでは、機密性の高い、より正確で、より効果的な監査アクセスを可能にする、新しい列レベルの監査機能が導入されています。このブログでは、より効率的な監査ポリシーを構築するための新しい列レベルの監査機能を使用して、機密データへのアクセスの監視を開始するのに役立ちます。 機密データへのアクセスを監視するための主要な戦略は次のとおりです。 機密データの把握 機密データへのアクセスの監査 監査証跡の監視 機密データの把握 機密データ・アクセスの監査ポリシーを構成する前に、データベース内にどのような機密情報が含まれているか、どのデータベース表に機密データが含まれているか、および誰がデータにアクセスできるかを把握する必要があります。最初のステップは、機密データの状況を特定して理解することです。 Oracle Data Safe、Oracle Audit Vault and Database Firewall (AVDF)、O

Ansible Playbookを使用したOracle Management Agentの一括デプロイメントの最適化 (2024/06/25) https://blogs.oracle.com/observability/post/onpremises-bulk-agent-installation 投稿者： Sandeep Kumar | Principal Product Manager Goutham V | Software Engineer Oracle Management Agentは、多様なソースからのフルスタックの可観測性データの汎用性とセキュアな収集をサポートします。これは複数のプラットフォームをサポートするように設計されており、Linux、Windows、AIX、Solaris、MACOSなど、すべてのオペレーティング・システムに様々なインストール・パッケージとともにインストールできます。このブログでは、監視が必要な複数のターゲット・ホストでAnsibleプレイブック・スクリプトを使用して管理エージェントの一括デプロイメントを自動化するプロセスについて説明します。この自動化により、ユーザーが各ホストに個別にログインして管理エージェントをインストールする必要がなくなります。代わりに、ユーザーは単一のコントローラホストからすべてのターゲットホストへのインストールをトリガーできます。 このブログでは、この設定に必要なプレイブックの前提条件、構成および実行について説明しています。これは、Oracle Cloud Agent (OCA)以外のオンプレミス・システムまたはクラウド環境にエージェントをインストールする場合に適用されます。 Ansible Playbookを使用したOracle Managemet Agentデプロイメントの利点: リソースの最適化: 管理エージェントを複数のホストにインストールするために必要な時間と労力を削減します。 単一設定: 複数のホストにまたがる管理エージェントに対して単一の設定プロセスを提供します。 集中管理: インストール中に単一のコントローラホストからすべてのホストを集中管理できます。 前提条件: Ansibleインストール: Ansible (バージョン2.9以上)がコントローラ・ホストにインストールされている

HP NonStop for Oracle GoldenGate 23aiがリリース (2024/06/25) https://blogs.oracle.com/dataintegration/post/nsk-for-ogg-23ai 投稿者： Anuradha Chepuri | Consulting User Assistance Developer, Oracle HP NonStop for Oracle GoldenGate 23aiのリリースを発表し、幅広い新機能と拡張機能を提供できることを嬉しく思います。 このリリースにはいくつかの新機能が含まれており、その一部では動作が変更され、現在使用しているバージョンに応じてパラメータの変更が必要になる場合があります。 新規パラメータ Replicatは、DEFERAPPLYINTERVALを使用して特定の時間が経過するまで、トランザクションの適用を遅延できるようになりました。 ExtractおよびReplicatでは、マッピングでハード・コードされた長さを削除できるように、新しいColmap関数@SizeOf( )が使用されるようになりました。これは、@GETTLFTOKEN()の使用時に特に役立ちます。 非監査ロガーの取得に、=DefinesをLogParmで使用する機能が追加されました。 マネージャーのパラメータCHECKTHRESHOLDMINを追加して、TMF DISKTHRESHOLDパーセントをチェックして報告する頻度を変更しました。 パラメータの変更 この項では、このリリースに含まれるパラメータの変更について説明します。 Extractには、RMTHOSTパラメータでOpenSys MicroServicesインストールと通信するためのオプションRECEIVERPORTがあります。これは、MGRPORTまたはPORTのかわりに使用する必要があります。 Extractでは、MAXFILESに到達する前に残されたファイル数としてMAXFILESTHRESHOLDが使用され、重要な警告として重点的にEMSに表示されます。これで、GGSCIからEXTTRAILベースでMAXFILESTHRESHOLDを設定できるようになりました。 EVENTACTIONSは、DMLレコードを受信するファイルまたは表に

切断したPDBを別のファイルの場所に接続する方法 (2024/06/24) https://database-heartbeat.com/2024/06/24/plug-in-pdb-different-file-location/ はじめに Oracle Multitenantを使用すると、PDB (リフレッシュ可能)クローン、PDB再配置、PDB切断および接続など、様々な方法で、プラガブル・データベース(PDB)をコンテナ・データベース(CDB)間でコピーおよび移動できます。 非常に大規模なデータベースを処理している場合は、特に並列処理をサポートしていないStandard Editionを使用している場合、scpでデータファイルをコピーする方がPDBクローニングより高速になる可能性があるため、切断および接続をお薦めします。 PDBを切断し、別のデータベース・サーバー上の別のCDBに接続すると、ターゲット・データベース・サーバー上のデータファイルの異なる場所(異なるファイル・システム・パス)がある可能性があります。このブログ投稿では、ターゲット・データベース・サーバー上の別のファイル・システム・パスにデータファイルを配置できるオプションを示します。 ただし、始める前に、マルチテナント・アーキテクチャがOracle Database 23aiで使用可能な唯一のアーキテクチャであることに注意してください。非CDBアーキテクチャをまだ使用している場合は、できるだけ早くマルチテナントに移動します。Oracle Database 19c以降、最大3つのユーザー作成PDBを持つには、マルチテナント・オプションのライセンスは必要ありません。 環境 CDBAD1という名前のCDBと、lvm23ad1という名前のデータベース・サーバー上のPDBAD1という名前のPDB CDBAD2という名前のCDBと、lvm23ad2という名前のデータベース・サーバー上のPDBAD2という名前のPDB ソース・データベースとターゲット・データベースの両方で、Oracle Managed Files (OMF)が使用されます。 ソースPDBAD1をCDBAD1から切断し、ターゲットCDBAD2に接続します。 ソースPDBの切断 ソースCDBで、ソースPDBのデータファイルの場所を問い合せます。 SQ

新機能: 2024年6月 (2024/06/24) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/whats-new-june-2024 投稿者： Kenna Kettrick | Program Manager こんにちは、より多くの読書のためのリンクとリソースを含むニュースハイライトの6月版へようこそ。毎月のブログ記事に簡単にアクセスできるように、 What's Newブログ のホームページをブックマークすることを忘れないでください。ヘッドラインニュースなどを読む! ヘッドライン まず、非常に大きなニュースがあります。Oracleが Google Cloudとの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は、 高速インターコネクト と近日中のデータベース・サービスが含まれます。Google Cloudとのコラボレーションを楽しみにしており、お客様が複数のクラウドを移行および管理に柔軟に使用できるよう、当社の取り組みを続けています。ロールアウトの詳細については、 プレスリリース を参照してください。 次に、 モロッコで2つの新しいクラウド・リージョン を発表しました。Oracleは、北アフリカでパブリック・クラウド・リージョンを開設した最初のハイパースケーラであり、アフリカ大陸へのコミットメントと、グローバルに分散したクラウドに対するビジョンの両方を強化しています。 プレスリリース で詳細をご覧いただけます。これらのリージョンが稼働開始したら、「新機能」でお知らせいたします。 追加、追加、それについてすべてを読んでください! AIソリューションハブを拡大して、お客様がAIの実際のアプリケーションを探索できるようにしました。オラクルの AIソリューションハブ は、既製のデモ、ガイド、コードサンプルを備えた立ち上げパッドで、AIインフラストラクチャ、Kubernetes Engine、ジェネレーティブAIサービス、Oracle Database 23aiなどに新たなソリューションを追加しました。それを 調べて、今日から始めましょう 。 Oracle Database 23aiについて言えば、 Oracle GoldenGate 23ai は稼働しています。GoldenGate23aiは、Ora