Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

Google Cloud StorageからOracle Databaseへのデータのロード (2024/10/01) https://database-heartbeat.com/2024/10/01/google-storage-to-oracle-database/ はじめに マルチクラウド環境では、複数のクラウド・ベンダーからのリソースを使用しながら、通常は環境間でのデータの移行や、別のクラウド環境からのアクセス時に1つのクラウド環境でのデータの保持を処理します。Oracle Database DBMS_CLOUD PL/SQLパッケージを使用すると、OCI Object Storage、Azure Blob Storage、Amazon S3バケットおよびGoogle Cloud Storageバケットのデータにアクセスしたり、これらのソースからOracle Databaseにインポートしたりできます。 このブログ投稿では、Google Cloud StorageバケットからOracle Databaseへのデータへのアクセスおよびインポートに関するステップバイステップ・ガイドを提供します。 環境 Google Cloud Storageバケット内のData Pumpダンプ・ファイル。 DBMS_CLOUDパッケージがすでにプリインストールされているため、OCI上のOracle Autonomous Database。DBMS_CLOUDパッケージをインストールできる任意のOracle Databaseバージョン19.10以降を使用できます。 テスト目的で、インターネットを介してネットワーク接続を確立できます。本番環境では、Oracle Interconnect for Google Cloudまたはサード・パーティのネットワーク・サービス・プロバイダを介して、Google CloudとOCIの間にプライベートな専用接続を設定します。Oracle Database@Google Cloudの場合、Oracle DatabaseがGoogle Cloudデータセンターに存在するため、クラウド間のネットワーク接続の設定は必要ありません。 Google Cloudでの準備 ステップ1: アクセス・キーとシークレットの作成 データベースでGoogle Cloud ...

複数のOracle SaaSおよびPaaS環境でのアクセスの管理 (2024/10/01) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/managing-access-across-multiple-oracle-cloud-envs 投稿者： Paul Toal | Field CISO, Senior Director Oracle Cloud Infrastructure (OCI)での外部アイデンティティの使用について説明した前の 記事 では、ポイント統合を使用するのではなく、OCIへの単一エントリ・ポイントとしてOCI Identity and Access Management (IAM)を使用することをお薦めします。 IaaSおよびPaaSの複数の環境 この投稿では、この推奨事項を展開して、複数の環境がある場合にアーキテクチャにどのようにアプローチするかについて説明します。たとえば、エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)などのOCIアプリケーションをサブスクライブする場合、デフォルトで2つの環境をプロビジョニングします。1つは本番環境、2つ目はステージング環境です。また、多くのお客様が、開発やテストなどのために他の複数の環境をサブスクライブしています。異なるOCIサービスにサブスクライブする方法と時期によっては、複数のOCIテナンシが存在する場合もあります。次の例のアーキテクチャでは、オラクルのアプローチと推奨事項について説明します。 この例では、Oracle Fusion SaaSアプリケーションの5つのインスタンスを含む1つのOCIテナンシがあります。すべての環境におけるPlatform-as-a-Service (PaaSおよびIaaS)ワークロードを収容する別のOCIテナンシ。最後に、外部アイデンティティ・プロバイダがあります。 アイデンティティに対する正しいソリューション・アプローチを検討する場合は、次の要因を考慮してください。 分離: 環境に変更を加えると、他の環境に影響を与えずに、ある環境で変更を行うことが重要です。 管理制御: 異なる管理者および管理グループが異なる環境を制御できるようにする機能。 セキュリティ・コンプライアンス: 開発から本番への不正アクセスの防止...

OCI上のNVIDIA NIMを使用して生成AI推論のパフォーマンスを強化 (2024/09/30) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/empower-gen-ai-inference-perf-nvidia-nim-oci 投稿者： Niranjan Mohapatra | Senior Principal Solution Architect Somnath Lahiri | Senior Principal Product Manager Sadra Fardhosseini | Data Scientist 生成AI(GenAI)推論とは、トレーニング済みの生成人工知能モデルを使用して、新しい入力データに基づいて出力または予測を生成するプロセスを指します。この推論フェーズでは、モデルはトレーニング中に学習した内容を適用して、テキスト、イメージ、その他のタイプのデータなどの結果を生成します。適切な推論エンジンを選択することは、入力データを処理し、正確な予測とリアルタイムの応答を効率的に生成するために重要です。効果的な推論により、モデルでは大量のリクエストを迅速かつ大規模に処理できます。これは、リアルタイムの応答を必要とするアプリケーションや、検索エンジンやインタラクティブなAIアシスタントなどの高スループットを必要とするアプリケーションに不可欠です。NVIDIAは、クラウド環境に簡単にデプロイして顧客の課題に対処し、パフォーマンスを向上させることができるコンテナに事前構築済の推論エンジンを提供します。 正しい推論エンジンの選び方 GenAIワークロードに適した推論エンジンを選択する際には、効率性、スケーラビリティ、ビジネス価値、デプロイメントの複雑さ、メンテナンス、推論エンジンの管理、タイムリーなテクニカル・サポートの必要性など、いくつかの要因を考慮する必要があります。ただし、企業は主に、トークン当たりのコストで測定される総所有コスト(TCO)と、最初のトークン(TTFT)とトークン間待機時間(ITL)で評価されるエンド・ユーザー・エクスペリエンスの2つの重要な側面に重点を置いています。この複雑なトレードオフに対処するために、NVIDIA NIMマイクロサービスに対する主要なオープン・ソ...

OCI Ops Insights: Exadata Cloud@Customerデータベースのクラウド・ネイティブ・サポート (2024/09/28) https://blogs.oracle.com/observability/post/oci-ops-insights-cloud-native-support-for-exadata-cloudcustomer-databases 投稿者： Murtaza Husain | Director, Product Management - Management Cloud Exadata Cloud@Customer (ExaDB-C@C)デプロイメントのパフォーマンスと容量の管理は複雑ですが、OCI Ops Insights (OPSI)からデータベースを管理するための新しいクラウドネイティブ( OCI Management Agent )サポートにより、データベースの監視と最適化がはるかに簡単になりました。このサポートの一般提供により、 Enterprise Managerでサポートされているモデル に加えて、ExaDB-C@Cデプロイメントおよびデータベースをオンボードできます。 OPSIは、MLで強化されたすぐに使えるインサイト、ダッシュボード、アプリケーションを組み合わせることで、容量計画の実施にかかる時間を短縮し、マルチクラウド環境におけるミッションクリティカルなデータベースのパフォーマンス向上を支援します。 ここでは、この新しい拡張について知っておく必要があります。 機能のサマリーと利点 1. 包括的なリソース分析: エンタープライズ全体のExadataシステム、データベースおよびホストのリソース使用率を分析します。 履歴トレンドに基づいてリソース需要を予測します。 2. SQLパフォーマンス・インサイト: 複数のデータベース間でSQLパフォーマンスを比較し、一般的なパターンを特定します。 企業全体のデータベースのパフォーマンス傾向を特定します。 データ・オブジェクトを使用してカスタムSQL問合せを作成し、データベースを探索します。ダッシュボード・フレームワークを使用してパフォーマンスを調べます 3. データベース・パフォーマンス分析: データベースのフリート全体にわたるデータベースのパフォーマンス、...

Autonomousのすべてを無料で確認する(CloudWorld) (2024/09/27) https://blogs.oracle.com/datawarehousing/post/free-review-of-everything-autonomous-at-cloudworld 投稿者： Keith Laker | Senior Principal Product Manager 最近、Autonomous DatabaseのPMおよび開発チームは、今年のCloudWorldカンファレンスでラスベガスで開催されました。関連するすべての基調講演、セッション、ワークショップの 無料レビュー を、すべてのプレゼンテーションとワークショップのインストラクションをダウンロードするためのリンクとともにご覧ください- https://bit.ly/adb-cw-review 無料レビューは、次の領域を対象としています。 1. キーノート Larry Ellison、Juan Loaiza、Andy Mendelsohn、TK Anandの主な基調講演の録音をご覧ください。これには、Autonomous Databaseのカバレッジが含まれています。 2. セッション Autonomous Databaseでの製品管理および開発チームのすべてのセッションのリストは、次のトピックに分かれています: 一般セッション 機械学習とAI 空間とグラフ アプリケーション開発 Data Studio 3. ワークショップ Autonomous Databaseのすべてのワークショップ。 LiveLabsプラットフォーム で無料で実行できます。 レビューのトピックについて質問がある場合はお知らせください。

OCI Secure Desktops、Oracle CloudWorld 2024でセキュリティと柔軟性の新機能を発表 (2024/09/27) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/oci-secure-desktops-new-features-cloudworld-2024 投稿者： Vijay Sai Virup Chitrapu | Product Manager Oracle CloudWorld 2024で、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Secure Desktopsチームは、仮想デスクトップ・インフラストラクチャ(VDI)を利用して、あらゆる規模の企業のセキュリティと柔軟性を高めることを目的とした次世代の機能を発表しました。新たに導入されたこれらの機能は、Secure Desktopsによるイノベーションへの継続的な取り組みを実証し、組織が堅牢なセキュリティを維持しながら、リモートワークの進化する要求に対応できるようにします。 CloudWorldで発表された新機能 OCI Secure Desktopsの次の新しい機能スイートをCloudWorldで発表しました。 プライベート・エンドポイント・アクセス: プライベート・ネットワーク内のリソースへの直接および安全なアクセスを可能にし、パブリック・インターネットの脅威にさらされる機会を減らします。ホスト・アクセスは、仮想クラウド・ネットワーク(VCN)またはオンプレミス・ネットワーク内で行われます。 柔軟でバースト可能なシェイプ: さまざまなワークロードに対応する適応可能なコンピューティング能力を提供し、コスト効率と高パフォーマンスを実現します。 ハイバネーション: 使用していないデスクトップおよびスタンバイ・インスタンスをハイバネートすることで、効率を向上させます。 マルチモニタのサポート: 複数のモニタでシームレスに操作できるため、生産性が向上します。 セキュア・デスクトップの詳細 セキュア・デスクトップの詳細は、次のリソースを参照してください。 OCI Secure Desktops OCI Secure Desktops solution playbook OCI Sec...

Oracle Globally Distributed Database 23ai: 偏ったデータを処理するためのディレクトリベースのデータ分散の概要 (2024/09/26) https://blogs.oracle.com/database/post/oracle-globally-distributed-database-introducing-directorybased-data-distribution-a-new-method-in-23ai 投稿者： Ajay Joshi | Consulting Member of Technical Staff Deeksha Sehgal | Senior Product Manager ディレクトリベースのデータ分散は、Oracle Database 23aiで導入された新機能であり、シャードでのデータの配置を制御できる、より柔軟なデータ配置および管理方法を提供することで、ユーザー定義のシャーディング方法を強化します。ディレクトリベースのデータ分散では、シャードへのキー値のマッピングを完全に制御できます。シャード・キーに関連付けられたデータ・レコードの場所は、ユーザー・プリファレンスに基づいて実行時に動的に指定されます。キーの場所情報はディレクトリ表に格納され、キー値の大きなセット(数十万単位)を保持できます。 個々のキー値をある場所から別の場所に移動したり、一括で移動してスケール・アップまたはスケール・ダウンしたり、データとロード・バランシングを行う柔軟性があります。場所情報には、シャード・データベース情報およびパーティション情報を含めることができます。 ディレクトリベースのデータ分散の概念とアーキテクチャ 次に、ディレクトリベースのデータ分散を理解するための主な概念を示します。 パーティションおよびシャードへのキー値のマッピングは、ディレクトリ表に格納されます。 ディレクトリによってシャードされた表が作成されると、ディレクトリ表はカタログおよびシャードに自動的に作成されます。 シャード・ディレクタ(GSM)およびクライアント側の接続プールは、ルーティングのためにディレクトリをキャッシュします。キャッシュ内のキー値は暗号化されます。 シャード表に行が挿入または削除されると、ディレクトリが自動的に更新され...

Ansys Fluent、Oracle Cloud Infrastructure上のNVIDIA GPUを使用して大幅なパフォーマンス向上とコスト削減を実現 (2024/09/26) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/ansys-fluent-performance 投稿者： Martin Feyereisen Fluentは、Ansysが開発した業界をリードする計算流体力学(CFD)パッケージで、さまざまなアプリケーションで世界中で使用されています。CFDシミュレーションがますます複雑になり、要求が高まる中、GPUアクセラレーテッド・コンピューティングは、エンジニアがシミュレーションの境界を押し広げ、設計プロセスを加速できるようにするために不可欠になりました。2023年以来、Ansysは、主流のCFDワークロード向けのGPUアクセラレーテッド・コンピューティングのパワーを最大限に活用できるCFDソルバーをリリースしてきました。このブログ投稿では、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)上のNVIDIA GPUを搭載したFluent 2024 R2のGPUソルバーによって提供される利点について説明します。 ベンチマーク Oracle Cloud Marketplaceで利用可能なHPC Terraformテンプレートを使用して、様々なコンピュート・クラスタを作成しました。表1に、テストしたシェイプの概要を示します。より包括的な説明については、OCIの ドキュメント を参照してください。 表1: コンピュート・シェイプ 表1: テスト済コンピュート・シェイプ Compute shape CPU cores /node GPUs/node GPU Memory/GPU BM.Standard.E5.192 192 0 --- VM.GPU.A10.2 30 ...

紹介: Llama 3.2モデルのファインチューニングと導入をOCI Data Scienceで実現 (2024/09/26) https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/llama-3-2-models-oci-data-science 投稿者： Wendy Yip | Senior Product Manager, OCI Data Science Sasya Kodali | Sr Principal Technical Program Manager Mayoor Rao | Consulting Member of Technical Staff Dipali Patidar | Senior Machine Learning Engineer MetaのLlamaモデルは、オープンな大規模言語モデル(LLM)の標準となっています。Llamaモデルは、 昨年の10倍のダウンロード で、オープン性、変更性、コスト効率に関する業界をリードし続け、お客様が独自の素晴らしいソリューションを開発できるようにします。Oracle Cloud Infrastructure(OCI)Data Scienceは、 CPU上 でもLlama 2 、3、 3.1 モデルをすでにサポートしています。 OCI上のLlama 3.2 AIの開発と導入に向けた一歩として、OCI Data Scienceは、 AI Quick Actions とBring Your Own Container(BYOC)機能を通じてLlama 3.2をサポートするようになりました。Metaの強力な新しいLlama 3.2モデルには、以下のものがあります。 •    Llama 3.2 1B •    Llama 3.2 3B •    Llama 3.2 11B Vision •    Llama 3.2 90B Vision OCI Data Scienceでは、次のLlama 3.2の新しいファインチューニング・モデルもサポートされるようになりました。 •    Llama 3.2 1B I...

AMD MI300X GPUを搭載したOCI Computeの一般提供を発表 (2024/09/26) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/announcing-ga-oci-compute-amd-mi300x-gpus 投稿者： Sid Padgaonkar | Sr. Director - Product Management (Gen AI) - Strategic Customers Amar Gowda | Sr. Principal Product Manager AMD Instinct MI300X GPUを搭載したOracle Cloud Infrastructure(OCI)Computeベアメタル・インスタンスBM.GPU.MI300X.8の一般提供を発表できることを嬉しく思います。 AIの導入が拡大し、推論、ファインチューニング、トレーニングの新しいユースケースをサポートするようになったため、AMD Instinctアクセラレータを搭載した最初のコンピュート・インスタンスをお客様に提供したいと考えています。現在、アプリケーションは、特に生成AIと大規模言語モデル(LLM)の領域において、より大規模で複雑なデータセットを必要としています。AIインフラストラクチャには、コンピューティング・パフォーマンス、クラスタ・ネットワーク帯域幅、高GPUメモリー容量と帯域幅の3つの重要な要素が必要です。OCIのベアメタル・インスタンスは、ハイパーバイザのオーバーヘッドなしでパフォーマンスを提供します。AMD本能のMI300Xアクセラレータを備えたOCI Superclusterは、最大16,384個のMI300X GPU用の高スループット、超低レイテンシのRDMAクラスタ・ネットワーク・アーキテクチャを提供します。 アクセラレータあたり192GBのメモリ容量 により、AMD本能的なMI300Xは、単一のGPU上で660億のパラメータHugging Face OPTトランスフォーマLLMを実行できます。 AMD本能のOCI Compute MI300X このインスタンス・タイプは、競争力のある経済性を提供します。これは、GPU/時間あたり6ドルで、次の仕様で提供されます。 ...

舞台裏:CFDによるデータセンターの最適化 (2024/09/25) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/behind-the-scenes-optimizing-data-centers-cfd 投稿者： Vali Sorell | Senior Data Center Design Engineer, OCI Data Center Engineering Chris Newton | Design Mechanical Engineer, OCI Data Center Engineering 暑さがやってきた。データセンターを、賑やかな街並みの賑やかな地区と想像してみてください。都市生活の喧騒が車両、機械、人々の動きから熱を発生させるように、サーバーとIT機器の密集した梱包は大きな熱を生み出します。また、データセンターは、自社の業務の熱を感じるだけではありません。 気候変動 の暑さにも直面している。 では、こうした課題の中で、データセンターをクールに保ち、最適に運用できるようにするにはどうすればよいでしょうか。 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) では、信頼できる冷却戦略により、データセンター向けの効率的で信頼性の高い冷却システムの設計と実装において、 計算流体力学(CFD) 分析とデータセンターのエンジニアリング設計原則の統合が極めて重要な役割を果たしています。 このブログ投稿は、データセンターの機械システム設計におけるCFD分析の役割、潜在的な欠陥の特定、機器の故障の防止とシステムの整合性の確保のための設計変更の通知にどのように役立つかを探求することを目的としています。 CFD分析とは 近所のアナロジーとしてデータセンターに戻り、都市計画者としてCFD分析を想像してみてください。CFD分析は、都市計画者が道路や建物をマップするのと同様に、データセンターでの機械システム設計をサポートする基本的なツールです。都市計画者がトラフィック・パターンを予測する方法と同様に、データセンター環境内の気流、温度分布および圧力変動の詳細なシミュレーションが可能になります。CFDは、データセンターの仮想モデルを作成し、このシミュレーションを使用することで、設計者は空間の移動方法...

OCI Full Stack Disaster Recovery、データベースとストレージの組み込み機能を拡張 (2024/09/24) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/oci-full-stack-dr-capabilities-database-storage 投稿者： Gregory King | Senior principal product manager for OCI Full Stack Disaster Recovery Oracle Cloud Infrastructure(OCI)Full Stack Disaster Recovery(DR)は、OCIでOracle Databaseおよびストレージ・サービスに7つの新機能が導入され、組み込み機能を引き続き拡張しています。これらの高度に期待される追加機能は、コンピュート、ストレージ、データベース、およびロード・バランサの完全に自動化されたフェイルオーバー、スイッチオーバーおよびディザスタ・リカバリ・ドリルのための、OCIサービスのより包括的なカバレージを提供します。 このブログ投稿では、新機能の概要を説明し、Full Stack DRがディザスタ・リカバリ保護グループ(DRPG)と呼ぶものに、リソースをメンバーとして追加するために必要な基本概念について説明します。 Full Stack DRがサポートするOCIストレージ・サービス Full Stack DRでは、最近Object Storageが、ディザスタ・リカバリ操作中にサービスが自動的に管理できる新しいネイティブ・リソース・タイプとして導入されました。Full Stack DRは、次のすべてのOCIストレージ・サービスのリカバリを調整するようになりました。 ブロックストレージ ファイル・ストレージ オブジェクト・ストレージ サポートされているOCI Databaseサービス Full Stack DRでは、他の4つのOCI Oracle Databaseサービスに対する組込みサポートも導入されました。お客様は、次のリストにあるOracle DatabaseのOracle Cloudコンソールを使用してAutonomous Data GuardまたはData Gua...

Exascaleインフラストラクチャ上のOracle Exadata Database ServiceのOCI Full Stack Disaster Recoveryのサポート(ExaDB-XS) (2024/09/24) https://blogs.oracle.com/maa/post/exascale-db-service-full-stack-dr 投稿者： Suraj Ramesh | Principal Product Manager Full Stack Disaster Recoveryサービス の DR保護グループ の検出可能な メンバー として、「Exascaleインフラストラクチャ上のOracle Exadata Database Service」の完全統合サポートが追加されたことをお知らせします。 Exascaleインフラストラクチャ上のOracle Exadata Database Serviceの概要(ExaDB-XS) ExaDB-XSの統合サポートに関する詳細を参照する前に、まずExaDB-XSサービスを概要レベルで確認します。Exadata Database Serviceは、Oracle Databaseワークロードのパフォーマンス、信頼性、可用性、およびセキュリティ面で非常に大きなメリットを世界中のお客様に提供します。Exadata Exascaleインフラストラクチャの導入により、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)でこれらのメリットが利用可能になり、Oracle Databaseで実行されるあらゆるサイズのワークロードのパフォーマンスとスケーラビリティを提供できるようになりました。Exadata Exascaleは、マルチテナント・アーキテクチャを活用し、Exadataのインテリジェンスと最新のクラウドのすべてのメリットを組み合せます。この疎結合アーキテクチャには、Exascaleインテリジェント・ストレージ・クラウドとExascaleデータベース最適化コンピューティングのプールが組み込まれており、最も要求の厳しいワークロード要件にも対応しながら、超柔軟性を提供します。 詳細は、Exascaleインフラストラクチャ上のOracle Exadata Database Serviceに関するこの...