Autonomous AI Database Storageをテラバイトからペタバイトにオンラインでスケーリング (2026/08/20)
Autonomous AI Database Storageをテラバイトからペタバイトにオンラインでスケーリング (2026/08/20)
投稿者：Simon Law | Product Manager
大規模データベースの導入における課題の一つは、どれだけのストレージ容量を確保するかを決定することです。数年分の成長を見越して容量を割り当てると、リソースが未使用のまま残ってしまう可能性があります。一方、小規模から始めるのは、アプリケーションに支障をきたすことなくインフラストラクチャを拡張できる場合にのみ現実的です。
専用Exadataインフラストラクチャ上のAutonomous AI Databaseを使用すれば、お客様はそのようなトレードオフをする必要はありません。Exadata Cloud Infrastructureは柔軟性が高く、データベースの要件が増加するにつれてストレージサーバーを段階的に追加できます。
これにより、データベースの移行やアプリケーションのオフライン化を行うことなく、数百テラバイト規模からペタバイト規模への簡便な移行が可能になります。
今日のニーズに合ったストレージから始めましょう
Autonomous AI Databaseに割り当て可能な最大ストレージ容量は、そのAutonomous Exadata VMクラスタに割り当てられたストレージ容量と、基盤となる専用Exadataインフラストラクチャで利用可能な容量によって決まります。
拡張性の高いExadata構成は、3台のストレージサーバーから開始し、最大64台まで段階的に拡張できます。Exadata X11MおよびX11MVでは、各ストレージサーバーが64TBの利用可能なデータベースストレージを提供します。これは、最初の3台のストレージサーバーでは約192TB、64台のストレージサーバーでは最大4PBに相当します。
お客様は、最初からすべての容量を確保する必要はありません。現在のワークロードに必要なストレージから始め、データ量、保持要件、アプリケーションの使用状況が増加するにつれてストレージを追加していくことができます。
これにより、ストレージ計画は段階的なプロセスへと変わります。顧客は、データベースの最大サイズを何年も前から見積もるのではなく、実際の成長に合わせてインフラストラクチャの容量を調整できるようになります。
オンラインでストレージを拡張する
Autonomous AI Databaseがその環境で利用可能なストレージ容量に近づくと、顧客はコンソールまたはAPIを通じて基盤となるExadataインフラストラクチャを拡張できます。
このプロセスには主に2つのステップがあります。
- 専用のExadataインフラストラクチャに、1台以上のExadataストレージサーバーを追加します。
- 追加のストレージ容量を、関連するAutonomous Exadata VMクラスタで利用できるようにします。
VMクラスタに新たな容量が利用可能になると、必要に応じてAutonomous AI Databaseに割り当てることができます。
ストレージサーバーを追加しても、データベースのダウンタイムは発生しません。アプリケーションは引き続き稼働し、別途Exadata環境をプロビジョニングしたり、バックアップからデータベースを復元したり、より大規模なシステムに移行したりする必要もありません。
例えば、Autonomous AI Databaseが元のインフラストラクチャの容量に近づいている場合を考えてみましょう。データベースの移行を計画する代わりに、顧客は既存のExadataインフラストラクチャにストレージサーバーを追加し、Autonomous Exadata VMクラスタに新しい容量を追加することができます。
その結果、プラットフォームを変更したり、データを別の環境に移行したりすることなく、Autonomous AI Databaseのストレージ基盤を拡張することが可能になった。本来であれば移行プロジェクトとなるはずだった作業が、オンラインインフラストラクチャの拡張にとどまる。
ストレージ容量が増えるということは、フラッシュキャッシュも増えるということだ。
ストレージサーバーを追加すると、データベース容量が増えるだけでなく、各Exadataストレージサーバーはインフラストラクチャにフラッシュリソースも提供します。
Autonomous AI Databaseは、Exadata Smart Flash Cacheを使用して、頻繁にアクセスされるデータを自動的にキャッシュします。アプリケーションは、管理者がキャッシュ対象オブジェクトを特定したり、データの配置を手動で管理したりすることなく、フラッシュメモリの高いI/Oレートと高速な応答時間を享受できます。
ストレージサーバーが追加されるにつれて、専用インフラストラクチャ内で利用可能なフラッシュメモリの容量も増加します。これは、トランザクション処理システム、分析アプリケーション、頻繁に使用されるデータに繰り返しアクセスするAIワークロードなど、大規模または増加傾向にあるアクティブデータセットを扱うワークロードにメリットをもたらします。
例えば、アプリケーションは十分なデータベースストレージ容量を備えているものの、アクティブなデータセットが急速に増加する場合があります。ストレージサーバーを追加することで、将来のデータに対応できる容量を確保できるだけでなく、頻繁にアクセスされる情報をサポートするためのフラッシュリソースも増やすことができます。
したがって、ストレージの拡張は、データベースの継続的な成長に対応するための容量と、I/O負荷の高いワークロードのための追加のフラッシュキャッシュという、2つの要件を同時に満たすことができます。
要件変更時に規模を縮小する
ストレージの需要は必ずしも一方向に変化するとは限らない。
移行作業では、旧データと新データが共存する間、一時的な容量が必要になる場合があります。季節的なアプリケーションでは、限られた期間、追加情報を保持する場合があります。統合プロジェクトでは、後日、データベースをインフラストラクチャから分離する場合があります。
サポートされているマルチVM Exadata構成では、容量が不要になった場合に、対象となるストレージサーバーを削除することができます。
ストレージサーバーを削除する前に、インフラストラクチャには既に使用されているデータに対応できる十分な空き容量が必要です。少なくとも3台のストレージサーバーが残っている必要があり、構成やストレージの割り当て方法によっては、追加の適用条件が適用される場合があります。
これらの安全対策は、既存のワークロードを保護すると同時に、要件が変更された際に、対象となる環境が過剰なインフラストラクチャを削減できる柔軟性を提供します。
データベース拡張計画を実践的な手順で立てる
組織は、初期の自律型AIデータベースのワークロード用に、まず3台のストレージサーバーから始めるかもしれません。より多くのアプリケーションがサービスに移行するにつれて、追加のデータに対応するためにストレージサーバーを追加することができます。
さらなる拡張により、より長いデータ保持期間、新しい分析アプリケーション、またはより大規模なデータセットを用いたAIイニシアチブに対応できるようになる可能性があります。その後、要件が減少し、十分な容量が確保できた場合は、該当するストレージサーバーを撤去できます。
データベースは、ライフサイクル全体を通して同じ専用のExadata基盤上に維持されます。お客様は以下のことが可能です。
- まず、現在のワークロードに必要なストレージ容量から始めましょう。
- データベースとフラッシュメモリの要件が増加するにつれて、ストレージサーバーをオンラインに追加してください。
- 不要になった余剰容量は、該当する場合は撤去してください。
これにより、環境を繰り返し再設計したり、データベースをシステム間で移動したりすることなく、長期的なデータベースの成長をサポートする実用的な方法が提供されます。
ペタバイト規模のデータベースに対応する柔軟なインフラストラクチャ
Autonomous AI Databaseは、パッチ適用、バックアップ、リカバリ、スケーリングといったデータベース操作を自動化します。Elastic Exadata Cloud Infrastructureは、その柔軟性を基盤となるストレージ基盤にまで拡張します。
Exadata X11MおよびX11MVでは、お客様はまず約192TBの利用可能なデータベースストレージを提供する3台のストレージサーバーから始め、段階的に拡張して最大4PBを提供する64台のストレージサーバーまで増やすことができます。
拡張はコンソールまたはAPIを介してオンラインで行われます。データベースとアプリケーションは引き続き利用可能であり、ストレージサーバーを追加するごとに、インフラストラクチャ内のフラッシュリソースも増加します。
Autonomous AI Databaseの規模が数百テラバイトを超えることを想定している組織にとって、その道筋は単純明快です。まずは今日必要な容量から始め、需要の増加に応じてExadataインフラストラクチャをオンラインで拡張し、最大構成を事前にプロビジョニングすることなく、同じプラットフォーム上でスケーリングを継続します。
専用デプロイメント上のAutonomous AI Databaseは、OCIパブリッククラウド、Oracle Database@AWS、およびOracle Database@Azureで利用可能です。
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