Oracle Cloud Infrastructure Blog(翻訳)

pplication Performance Monitoringのパワーを活用：Pythonプログラムのエンドツーエンドパフォーマンスを分析 (2021/07/28) https://blogs.oracle.com/observability/post/harness-the-power-of-application-performance-monitoring-analyze-the-end-to-end-performance-of-your-python-programs 投稿者： Daniela Hansell | Senior Manager, Enterprise and Cloud Manageability Oracle Cloudの管理性ファンの皆様に、エキサイティングなニュースをお届けします。 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）ネイティブ・サービスである Application Performance Monitoring （APM）の導入により、開発者、DevOps、アプリケーション管理者は、クラウドまたはオンプレミスで、さまざまなクライアント、サードパーティ・サービス、バックエンド層に分散する複数のコンポーネントとアプリケーションロジックをトレースしてエンドユーザー体験を真に監視できるようになりました。 分散トレースとはどのような仕組みですか？ Application Performance Monitoringは、事前に定義されたデータソース、オープンソースのトレーサー、またはAPIを直接使用してトランザクションインスタンスデータを収集し、処理します。 APIとベンダーニュートラルな計測フレームワークであるOpenTracingのサポートにより、アプリケーション開発者はアプリケーションコードを自ら計測し、APMでトレースデータを分析することができます。 Distributed Tracingは、トランザクションのパフォーマンス、ボリューム、エラーレートを監視し、障害やパフォーマンス低下をピンポイントで特定するのに役立ちます。 また、負荷、使用パターン、パフォーマンス、キャパシティを、既成概念やカスタムディメンションにとらわれずに分析することができます。 この方法は、特にマイクロサービスベースのアプリケーシ...

電子メール認証 10分以内にDMARCを理解する方法 (2021/07/28) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/email-authentication-how-to-understand-dmarc-in-less-than-10-minutes 投稿者： Josh Nason | Senior Email Delivery Consultant DMARCに関するブログを読んでいる方は、SPFとDKIMの重要性についてよく理解されていると思います。そうでない場合は、まずそれらのブログを読んでから、ここに戻ってきてください。 送信者がDMARCの機能を十分に理解しないまま導入し、その結果、配信の問題が発生するのをよく見かけます。このような問題は解決することができますが、電子メールでは事後対応よりも事前対応の方がはるかに優れています。 このブログでは、DMARCとは何か、導入前に知っておくべきこと、そして短期的・長期的に記録を維持する方法について説明します。 DMARCとは？ DMARC（Domain-based message authentication, reporting, and conformance）とは、メール認証（DKIMやSPF）をチェックし、正規のメールが受信箱に届き、なりすましメールが届かないようにするためのものです。 DMARCは、送信者の管理下にあるドメイン（アクティブな送信ドメインまたは非送信ドメイン）から来たように見える違法な電子メールがブロックされる一方で、正当な電子メールが確立されたDKIMおよびSPF標準に対して適切に認証されることを保証します。 どのように機能するのか？ DMARCは、SPFチェックの際にヘッダーFromのドメイン名とenvelope-Fromのドメイン名をマッチングさせ、DKIM署名のドメイン名とヘッダーFromのドメイン名をマッチングさせます。 DMARCを通過するためには、メールはSPFまたはDKIMの認証と照合を通過する必要があります。メールがこれらの基準に適合しない場合、メッセージは失敗します。送信ドメインとサブドメインのDNSレコードはお客様が管理しているので、お客様のブランドアイデンティティを盗んでお客様になりすましたメールを...

カスタムタブの発表 複数のグループ化された次元でのコスト分析 (2021/07/28) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/announcing-custom-tabs-cost-analysis-with-multiple-grouping-dimensions 投稿者： Arun Ramakrishnan コスト分析ツール は、OCI の消費量を表示するためのインターフェースです。コンソールでは、「ガバナンスと管理」の「コスト管理」セクションからアクセスできます。このツールでは、タグやコンパートメントなど、コストを帰属させたいパラメータでグループ化またはフィルタリングされた消費量を可視化するためのクエリを作成することができます。コスト分析では、消費量を時系列で可視化することができます。 また、複数のグループ化されたディメンションを使用してデータを分析し、時間だけではなくこれらのディメンションに基づいて消費量を可視化することで、組織内の異なるビジネスユニットやプロジェクト全体の消費量をよりよく理解することができます。「コスト分析」の「 カスタムタブ 」機能を使用します。 カスタムタブの作成 コスト分析のページにアクセスすると、デフォルトで「サービスシステム別コスト」レポートが表示されます。カスタムタブを作成するには、[タブの追加]ボタンをクリックします。 この選択により、「カスタムタブの追加」サイドパネルが開きます。カスタムタブに名前を付け、オプションのリストから列と行の寸法を選択します。カスタムタブを作成するには、「追加」ボタンをクリックします。 新しいタブは、クエリと同じ時間範囲で作成されます。行の寸法がグラフの横軸で、積み重ねられたバーが列の寸法を表しています。この同じデータは、グラフの後に表形式で表示され、「Tab Actions」メニューからCSV形式でエクスポートすることができます。また、「Tab Actions」メニューでは、タブの編集や削除を行うことができます。タブの編集には、名前の変更や使用する寸法の変更などがあります。 カスタムタブへの継続的なアクセス レポートには最大5つのカスタムタブを作成することができ、セッション中にこれらのカスタムタブにアクセスすることができます。作成した...

Oracle Data Safeで監査データ保持要件に対応 (2021/07/28) https://blogs.oracle.com/cloudsecurity/post/audit-data-retention-with-oracle-data-safe 投稿者： Bettina Schaeumer 監査データの管理は、データ保持ポリシーを満たすために監査データを何年も保持する必要がある一方で、監査データ分析ツールの性能やデータ保管のコストを考慮する必要があるなど、厄介なプロセスです。このたび、収集した監査データを安全にアーカイブし、最大7年間保持することができるようになりましたのでお知らせします。過去に発生した潜在的なセキュリティインシデントを調査しなければならない場合、アーカイブされた監査データを簡単に取り出し、オンラインで分析や報告を行うことができます。この段階的なストレージメカニズムにより、記録保持に関する重要なコンプライアンス要件に対応すると同時に、監査データのパフォーマンスの高い分析とレポートを提供することができます。 データベース監査データの保存やアーカイブにこだわる理由は？ Oracle Database には強力な監査機能があり、誰がデータベースに接続し、どのような活動を行っているかを把握することができます。監査によって、データベースのアクティビティについて、誰が、いつ、何を、どこで、どのように行ったかがわかります。データを収集した後は、監査レポートを迅速に作成し、そのレポートを経営陣や監査チームと共有したり、将来の参照用にレポートを保存したりすることができます。 また、多くの組織では、セキュリティインシデントや侵害が発生した後のフォレンジック活動をサポートするために、監査データを収集し、何年も保持することを要求しています。調査官や監査人は、現在の監査証跡を確認したり、過去にさかのぼって監査記録を確認したい場合があります。 Oracle Data Safeによる監査データの管理とレポート Oracle Data Safeは、Oracle Cloud、オンプレミス、さらにはAWSやMicrosoft Azureなどのサードパーティのクラウドなど、データベースがどこにあっても監査データを収集します。Data Safe は、収集した監査データをオンラ...

カスタムタブの発表 複数のグループ化された次元でのコスト分析 (2021/07/28) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/announcing-custom-tabs-cost-analysis-with-multiple-grouping-dimensions 投稿者： Arun Ramakrishnan コスト分析ツール は、OCI の消費量を表示するためのインターフェースです。コンソールでは、「ガバナンスと管理」の「コスト管理」セクションからアクセスできます。このツールでは、タグやコンパートメントなど、コストを帰属させたいパラメータでグループ化またはフィルタリングされた消費量を可視化するためのクエリを作成することができます。コスト分析では、消費量を時系列で可視化することができます。 また、複数のグループ化されたディメンションを使用してデータを分析し、時間だけではなくこれらのディメンションに基づいて消費量を可視化することで、組織内の異なるビジネスユニットやプロジェクト全体の消費量をよりよく理解することができます。「コスト分析」の「カスタムタブ」機能を使用します。 カスタムタブの作成 コスト分析ページにアクセスすると、デフォルトで「サービスシステム別コスト」レポートが表示されます。カスタムタブを作成するには、［タブの追加］ボタンをクリックします。 この選択により、「カスタムタブの追加」サイドパネルが開きます。カスタムタブに名前を付け、オプションのリストから列と行の寸法を選択します。カスタムタブを作成するには、「追加」ボタンをクリックします。 新しいタブは、クエリと同じ時間範囲で作成されます。行の次元がグラフ上の横軸で、積み上げられた棒が列の次元を表しています。これと同じデータがグラフの後に表形式で表示され、「Tab Actions」メニューからCSV形式でエクスポートすることができます。また、「Tab Actions」メニューでは、タブの編集や削除を行うことができます。タブの編集には、名前の変更や使用する寸法の変更などがあります。 カスタムタブへの継続的なアクセス レポートには最大5つのカスタムタブを作成することができ、セッション中にこれらのカスタムタブにアクセスすることができます。作成したカスタ...

Helidon と Verrazzano (2021/07/28) https://medium.com/helidon/helidon-and-verrazzano-bac375ba372e 投稿者： Mitia Alexandrov Verrazzanoは、マルチクラウドやハイブリッド環境でクラウドネイティブなアプリケーションや従来型のアプリケーションをデプロイするための、エンドツーエンドのエンタープライズ・コンテナ・プラットフォームです。Verrazzanoは、厳選されたオープンソースのコンポーネントで構成されています。その中には、皆さんがすでに使用していて信頼できるものもあれば、まとまりのある使いやすいプラットフォームにするために、すべてのピースをまとめて特別に書かれたものもあります。 Verrazzanoには、以下のような機能があります。     ハイブリッドおよびマルチクラスターのワークロード管理     WebLogic、Coherence、およびHelidonアプリケーションの特別な処理     マルチクラスター・インフラストラクチャ管理     統合された事前配線済みのアプリケーション監視     統合セキュリティ     DevOpsおよびGitOpsの実現 Helidonは、Verrazzanoの世界では「第一級市民」です。Helidonのサポートは本当に充実しています。 ここ では、その例を見てみましょう。これは典型的なGreetingのサンプルアプリです。今回は、お好みのクラウド（またはベアメタルクラスタ）でKubernetesを介して実行しています。モニタリング、トレース、管理に必要なインフラ要素はすべて事前に設定され、実行されています。 2021年8月3日または5日に開催される無料のOracle Developer Liveイベント「Simplifying Modern Application Development」にご参加ください。オラクルのエンタープライズ・コンテナ・プラットフォームの最新バージョンであるVerrazzanoのセッションとハンズオンラボにご参加ください。これらのセッションは、開発者にとって必見です。...

Oracle Cloud Infrastructureで最新のデータレイクを構築 (2021/07/28) https://medium.com/oracledevs/building-a-modern-data-lake-on-oracle-cloud-infrastructure-92f1df351f44 投稿者： Shadab Mohammad はじめに データレイクは、語源的にも機能的にもデータウェアハウスを進化させたものです。かつて企業では、データソースとしてリレーショナルデータベースを使用し、データを抽出、変換し、中央のリポジトリにロードしていました。これらのプロセスはバッチモードで毎日実行され、ETL（Extract Transform Load）と呼ばれ、セントラルデータベースはデータウェアハウスと呼ばれていました。データウェアハウスは、商品（この場合はデータ）を長期間保管し、アナリティクスやビジュアライゼーションを用いて価値を引き出すための巨大なデータベースの総称となった。企業が過去のデータから価値を引き出すというアプローチは、データの量と速度が予測可能だったオンプレミスの世界とは異なり、容量計画はデータソースとデータの増加を数える問題でした。しかし、ビッグデータ・コンピューティングの登場と入力データの性質の変化により、このアプローチでは、時間の経過や極めて大量のデータに対してうまく対応できなくなりました。 データレイクは、構造化データ（リレーショナルデータベース）、半構造化データ（NoSQLデータベース）、非構造化データ（動画、画像、音声）の収集と保存に特化した、ほぼ無限に拡張可能なストレージプールを提供します。データレイクでは、膨大な量と速度のデータを多種多様なソースから収集するというアプローチが採用されました。データストレージは、あらゆる種類のデータを収集しながら、巨大な集中型データベースの容量計画を必要とせず、ペタバイトまで容易に拡張することができます。過去のデータを収集・保存するこのアプローチは、ETLのプロセスにわずかな変化をもたらしました。「L」が「T」の前に移動し、ELT（Extract Load Transform）となりました。まずデータを抽出し、それを生のフォーマットで集中管理されたステージングエリアにロードし、後で変換してビ...