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C32 DB Performance on Cloud by 安藤賀章
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分析、クラウド対応、AIと、データベースに求められる要件は年々広がりを見せており、それに合わせて新しいテクノロジーが次々と登場してきています。 今年7月、長年''DB2''で親しまれてきたブランド名を''Db2''としました。エンタープライズで長年鍛えられてきたDb2も日々進化しており、またこれからも大きく進化していきます。Db2の開発方針とキーとなる最新技術要素、そして今敢えてDb2を選択された様々な国内事例を時間の許す限りお届けしたいと考えています。
[db tech showcase Tokyo 2017] E24: 流行りに乗っていれば幸せになれますか?数あるデータベースの中から敢えて今Db2が選ば...
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db tech showcase Tokyo 2018 のセッション資料です。
性能問題を起こしにくい 強いDBシステムの作り方(Ver. 2018.9)
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Tomoyuki Oota
(株)JR東日本情報システム様は、昨年システム障害の発生から解決までのプロセスを記録して集約し、再発を防ぐ仕組みを構築しました。その心臓部には、オープンソースで構築しながら高可用性を確保するために、MySQL Cluster とHP Moonshot Systemの組み合わせが採用されています。本セッションではシステムの背景、テクノロジー採用の背景、どのようにして高可用性を確保しているのかを数多くの検証に基づき解説します。是非ご期待ください。
[db tech showcase Tokyo 2015] C17:MySQL Cluster ユーザー事例紹介~JR東日本情報システム様における導入事例...
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Insight Technology, Inc.
SQL Server、Oracle間のデータベース・マイグレーションを行うための無償ツールである SQL Server Migration Assistant、および SQL Developer のインストールと使い方の紹介。および、2つのDBのSQLの動作やSQL関数の違いをいくつか紹介させていただきます。
[20171019 三木会] データベース・マイグレーションについて by 株式会社シー・エス・イー 藤井 元雄 氏
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Oracle Databaseの既存バージョンの10gや11gOracle Zero Data Loss Recovery Applianceの登場で、ますます重要な機能となってきたOracle Recovery Managerについて、OTN人気連載シリーズ「しばちょう先生の試して納得!DBAへの道」の執筆者が語ります。RMANバックアップの運用例から、高速増分バックアップの内部動作とチューニング方法まで、出し惜しみなく解説します。
しばちょう先生による特別講義! RMANバックアップの運用と高速化チューニング
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近年、IoTやビッグデータの活用を支える新たなシステムの実現が求められています。このような領域においてデータベースにはデータ量や処理量の増加に柔軟に対応できることが望まれます。また単純にデータを蓄積するだけでなく、SQLやトランザクション処理といった使い慣れた技術が使えることも、システム構築の面から重要です。NECのInfoFrame Relational Storeを例に新時代のRDBMS技術をご紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2015] D35:高トランザクションを実現するスケーラブルRDBMS技術 by 日本電気株式会社 並木悠太
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Insight Technology, Inc.
近年データベースは、OLTP 向けに高速トランザクションを扱う一方、データ分析向けにカラムストアデータベースが普及してきています。カラムストアデータベースは、ジョイン、ソート、集計など大量データの一括処理が得意であり、バッチ処理や分析系SQL文を高速に実行することが可能です。本セッションでは、NEC の InfoFrame DataBooster を例に、カラムストアデータベースの利点、高速化技術、活用法を紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
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[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想データベース統合を実現
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jssug #26
SQL Server エンジニア のための コンテナ入門(k8s編)
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Tomoyuki Oota
2020年6月末リリース Db2 & Db2 Warehouse v11.5.4 最新情報アップデートセミナー資料です。
Db2 & Db2 Warehouse v11.5.4 最新情報アップデート2020年8月25日
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Windows Server 2012 R2 と SQL Server 2014 の Superdome X 上の正式サポートを前に、OLTP 検証ツールを用いて、ブレード数を、1、2、4、8 枚と順次増加させ、最大 16 NUMA Node 240 物理コア CPU 4TB メモリー上でスケールアップ性能検証を実施しました。このサイズでの検証は、米国本社でも実績がなく、検証過程で発生した問題点を、米国 Windows Server / SQL Server 開発チームにフィードバックを行うことが出来ました。このスケールアップ検証結果を発表します。現在、米国本社 SQL Server 開発チームでは、vNext (SQL Server 2016) の開発が進んでおり、この中でのインメモリー活用処理とクエリー・ストアー機能に関しての最新情報をお知らせします。
[db tech showcase Tokyo 2015] D33:Superdome X 上の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と S...
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RWC2012(ワコムアイティ&テクノプロジェクト)
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Oracle Data Guard basics and how to create manually 18c+.
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SoftLayer上にDB2を構築する際の構成ガイドです。
Soft layer環境でのdb2構成ガイド
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japan_db2
※最新資料はこちら https://speakerdeck.com/oracle4engineer/oracle-exadata-cloud-at-customer ------------------------------ Exadata Cloud@Customerは、パブリック・クラウドで提供するExadata Cloud Serviceをオンプレミスに配置して利用できるサービスです。重要なデータをオンプレミスに保持しながら、高いコスト柔軟性というクラウドのメリットを享受できます。
【旧版】Oracle Gen 2 Exadata Cloud@Customer:サービス概要のご紹介 [2021年12月版]
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オラクルエンジニア通信
楽天のデータベースの歴史は、パフォーマンスやキャパシティーとの戦いだけではなく、急速に拡大と変化を続けるビジネスに対して如何に追従するかの戦いだった。それはデータベース管理者としての存在意義をも揺るがす大きな変革に発展していって…。最新事例を含む、アーキテクチャーパターンとエピソードで紐解く楽天データベース全史。
[db tech showcase Tokyo 2014] C34:[楽天] 詳説 楽天のデータベースアーキテクチャ史 -シングルノードから仮想化フラッシ...
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Insight Technology, Inc.
Traditional relational approaches to data integration compromise flexibility and governance by limiting you to a rigid, tabular data model. MarkLogic’s approach to data management is fundamentally better suited to the diverse, changing data structures involved with data integration. In this session we'll explain how to leverage the features of an enterprise NoSQL multi-model database, such as document data modeling, semantics, advanced indexing, and security, in order to achieve more efficient data integration, while also increasing the quality of data governance. The session will describe core architectural principals, data modeling, and use cases.
[db tech showcase Tokyo 2017] A16: Using a Multi-Model Database to Improve Da...
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Microsoft Tech Summit 2018 でのセッション資料です
性能問題を起こしにくい信頼されるクラウド RDB のつくりかた
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Tomoyuki Oota
Hitachi Advanced Data Binderで実際の現場で行っているSQLチューニング方法をご紹介します。稼働情報を取得・解析して問題点を見つけ、SQLチューニングを行う一連の流れを実例ベースでご紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2015] B36:Hitachi Advanced Data Binder 実践SQLチューニング方法 ...
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Insight Technology, Inc.
Db2 Warehouse (旧名:dashDB Local)は、Dockerコンテナベースで提供され、DWHとSparkを統合した新しいコンセプトを持った製品です。本セッションでは、「Db2 Warehouse 実機検証やってみた! シリーズ」として、ネットワールド様、インサイトテクノロジー様が実施されたDb2 Warehouse 検証結果のご紹介に加え、DWH基盤だけではない、機械学習分析基盤としてのDb2 Warehouseの価値をご紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...
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Insight Technology, Inc.
この資料は「db tech showcase 東京 2014」と言うテクニカルイベントにて、弊社の新しいOracle DBシステムの構成について発表した際のものです。 【イベントの概要】 ■イベント名 db tech showcase 東京 2014 ■主催 株式会社 インサイトテクノロジー ■イベントURL http://www.insight-tec.com/dbts-tokyo-2014.html 【セッションの概要】 ■日時 2014/11/13(木) 16:00 - 16:50 ■タイトル C36:Oracle [Yahoo] 目指せExadata!! Oracle DB高速化を目指した構成 ■概要 ExadataはストレージデバイスにSSD、ノード間通信、ストレージ間通信にInfiniBand、そしてストレージノード側に独自のシステム Exadata Smart Scanを搭載し最強、最高のパフォーマンスを謳っています。 しかしその導入コストは非常に高く、敬遠しているユーザーも多いのが現状です。 弊社では、このExadataに迫るパフォーマンスのDB システム構成を検討し、今年の2月に導入に至っています。 このセッションでは、弊社のOracle高速DBシステムの構成と、行ってきた検証や性能比較、そして問題点は何処に有るのかを明らかにしたいと思います。
[dbts-2014-tokyo] 目指せExadata!! Oracle DB高速化を目指した構成
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https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/entry/column_db12c 2013年7月、Oracle Database の最新版「Oracle Database 12c」の一般提供を開始しました。バージョンにCloudの頭文字「c」を冠した、Oracle Database 12c は、データベース・クラウドのために開発されたオラクルのデータベースです。
Oracle Database 12c R1 主要新機能のご紹介
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PostgreSQLの組み込みレプリケーション機能を使うと、信頼性の高い非同期レプリケーションシステムが構成できます。更に、pgpool-IIというクラスタ管理ツールを組み合わせることにより、ユーザにあまりクラスタ構成を意識させることなく、動的にDBノードを追加してスケールアウト可能な参照負荷分散DBクラスタを作ることも可能です。本講演では、こうしたシステムの作り方をデモを交えて解説します。
[db tech showcase Tokyo 2015] B17:PostgreSQLで動的にスケールアウト可能な負荷分散DBクラスタを作ろう! by ...
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Oracle Database Enterprise Edition で解決するデータベースシステムの課題 (12c対応版)
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更新版資料はこちらです https://speakerdeck.com/simosako/db2-on-aws-hint-and-tips == update 2019.07 更新版を以下のURLに置きました。 https://www.slideshare.net/simosako/db2awstips-20197 == 以下の資料が古くなっていたので、記述を現在のAWSサービスに合わせて更新したものです。 https://www.slideshare.net/simosako/db2awstips/simosako/db2awstips
DB2をAWS上に構築する際のヒント&TIPS 2018年1月版
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Akira Shimosako
NonStop SQLはなぜグローバルに分散DBを構築できるのか、データの整合性を保てるのか、その深層に迫る。ニューヨーク、ロンドン、東京と世界を舞台に活躍する企業の心臓を支えるRDBMS。なぜ、地球規模で同期の取れるデータをいとも簡単に作れるのか、機械は壊れるもの、でもデータを一件たりとも失わない、トランザクションを死守する真のデータインテグリティを実現する実装、その神秘に大阪に引き続き、東京でも迫ります。
[db tech showcase Sapporo 2015] A22:HP NonStop SQLはなぜグローバルに分散DBを構築できるのか、 データの...
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この資料は、JPOUG(日本オラクルユーザー会)のイベント「Meetup! JPOUG」にて、 弊社のOracle Data Guardによる高可用性の導入事例について発表した際のものです。 【イベントの概要】 ■イベント名 Meetup! JPOUG ■主催 日本オラクルユーザー会 ■イベントURL Meetup! JPOUG:http://www.jpoug.org/2015/03/21/meetup-jpoug Meetup! JPOUG 開催報告:http://www.jpoug.org/2015/04/30/meetupjpougreport 【セッションの概要】 ■日時 2015年 4月10日(金)12:00-14:25 ■タイトル Oracle Data Guard による高可用性 ■概要 ヤフー株式会社では、先日、Yahoo!ニュース トピックス システムに対して、Oracle Data Guardによる高可用性の導入を行いました。 このセッションでは、Oracle Data Guardにより高可用性を実現する方法と、それにより得られた成果について、事例を交えて説明させていただきます。
Oracle Data Guard による高可用性
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使ってみた!ioMemoryで実現する噂のAtomic write!
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企業が運用するサーバーの台数は仮想サーバーの普及などに伴い爆発的に増えており、効率的な運用管理が課題となっています。ICM(Insight Cloud Manager)は、1,000台超のサーバーから大量に発生するSNMPやIPMI、センサーデータを収集し、不正なアクセスの検知から監視カメラ情報の確認、ハード障害予測までもワンストップで実現可能な統合監視基盤です。本セッションでは、分析基盤構築に苦労した点やMongoDBやInfiniDBの活用による実現方法などについて解説するとともに、日本最大規模検証環境StarBEDで実際のサーバー1,000台をリアルタイム監視するデモをご覧いただきます。
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
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Insight Technology, Inc.
この資料は、JPOUG(日本オラクルユーザー会)のイベント「Meetup! JPOUG」にて、 弊社のOracle Data Guardによる高可用性の導入事例について発表した際のものです。 【イベントの概要】 ■イベント名 Meetup! JPOUG ■主催 日本オラクルユーザー会 ■イベントURL Meetup! JPOUG:http://www.jpoug.org/2015/03/21/meetup-jpoug Meetup! JPOUG 開催報告:http://www.jpoug.org/2015/04/30/meetupjpougreport 【セッションの概要】 ■日時 2015年 4月10日(金)12:00-14:25 ■タイトル Oracle Data Guard による高可用性 ■概要 ヤフー株式会社では、先日、Yahoo!ニュース トピックス システムに対して、Oracle Data Guardによる高可用性の導入を行いました。 このセッションでは、Oracle Data Guardにより高可用性を実現する方法と、それにより得られた成果について、事例を交えて説明させていただきます。
Oracle Data Guard による高可用性
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JPOUG> SET EVENTS 20140907でお話した「DB思い出話いろいろ(仮)」の資料です。
DB思い出話いろいろ(仮)
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Takahiro Kitayama
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DB思い出話いろいろ(仮)
DB思い出話いろいろ(仮)
Destacado
MySQL互換データベース環境でioMemoryが実現するAtomic write機能は、画期的な機能といわれていますが、実際のところ効果については謎に包まれています。IIJが検証結果や知見を交えながら、その秘密を徹底解剖します。 (2015年6月10日「db tech showcase」での講演資料を掲載)
使ってみた!ioMemoryで実現する噂のAtomic write!
使ってみた!ioMemoryで実現する噂のAtomic write!
IIJ
企業が運用するサーバーの台数は仮想サーバーの普及などに伴い爆発的に増えており、効率的な運用管理が課題となっています。ICM(Insight Cloud Manager)は、1,000台超のサーバーから大量に発生するSNMPやIPMI、センサーデータを収集し、不正なアクセスの検知から監視カメラ情報の確認、ハード障害予測までもワンストップで実現可能な統合監視基盤です。本セッションでは、分析基盤構築に苦労した点やMongoDBやInfiniDBの活用による実現方法などについて解説するとともに、日本最大規模検証環境StarBEDで実際のサーバー1,000台をリアルタイム監視するデモをご覧いただきます。
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
Insight Technology, Inc.
今後取り扱いがますます重要となっている非構造データ。非構造データの代表的なデータの一つに、メールや報告書、プレゼンなどの人間が生み出すデータ、文章があります。文章データを有効活用するには全文検索が可能なデータ分析基盤が欠かせませんが、高速な日本語全文検索エンジンとして、カラムナーDBであるMroongaが注目されています。モチベーション診断、トレンド分析など様々な用途が期待できる基盤としてのMroongaを、独自に行った性能評価やデモを通して展望します。
[data analytics showcase] B14: 文字情報の分析基盤 Mroonga by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
[data analytics showcase] B14: 文字情報の分析基盤 Mroonga by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
Insight Technology, Inc.
AWS へのデータベース移行時の選択肢(EC2/RDS/データベース種別変更)について、技術的側面から説明致します。併せて、弊社で提供を始める AWS 移行コンサルティングサービスについて紹介させて頂きます。
20161005_Oracle/SQL Serverの AWS への移行 ~その選択肢と注意事項~ by 株式会社インサイトテクノロジー 宮地敬史
20161005_Oracle/SQL Serverの AWS への移行 ~その選択肢と注意事項~ by 株式会社インサイトテクノロジー 宮地敬史
Insight Technology, Inc.
2016年になっても残念ながら情報漏洩事故は、後を絶ちません。また、大規模な漏洩は、例外なくデータベースからのものです。企業では、大量の情報資産を管理するデータベースからの情報漏洩・侵害が発生しないように努力するとともに漏洩・侵害を迅速に検出し、最小限に抑える必要があります。 本セッションでは、弊社が提供するマルチデータベースでのセキュリティ対策をご紹介するとともにお客様の事例を交えて実際のセキュリティ対策について説明致します。
20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...
20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...
Insight Technology, Inc.
近年のマルチデータベースで構成されるデータ分析基盤では、データベース種別に依存しないオンプレミス内やオンプレミスとクラウド間でのデータ連携が必須となります。本セッションでは、データ連携に関するキーテクノロジー=データレプリケーションテクノロジーについて解説するとともに異種データベース間のデータ連携をAttunity Replicateを使用して、ライブデモでご紹介させていただきます。また、巨大なデータ量を支えるキャパシティプランニングやワークロードアクティビティを簡単に評価できるツールについてもご紹介します。
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
Insight Technology, Inc.
ENdoSnipeはシステムの可視化、そしてビジネスの可視化を行うツールです。ENdoSnipeはアプリケーションのパフォーマンスを可視化する「APM」と、ユーザーの満足度を可視化する「UXM」、そして経営貢献度を可視化する「BVM」を提供し、一貫した可視化を行っています。本セッションでは、ENdoSnipeがElasticsearchを分析基盤として用いた理由、また、APM・UXM・BVMを用いたトラブルシューティングや、ユーザーの画面使用状況の可視化、システムパフォーマンス低下と売上の相関分析など、事例を交えてご紹介します。
[data analytics showcase] A15: デジタルデータの可視化基盤「ENdoSnipe」を使った、システムトラブルの未然防止、経営判...
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Insight Technology, Inc.
2016-09-29(木)にMySQLとPostgreSQLと日本語全文検索3で発表した内容となります!
20160929_InnoDBの全文検索を使ってみた by 株式会社インサイトテクノロジー 中村範夫
20160929_InnoDBの全文検索を使ってみた by 株式会社インサイトテクノロジー 中村範夫
Insight Technology, Inc.
ビッグデータを高速に検索処理できる全文検索エンジン「Elasticsearch」。近年ではデータ分析プラットフォームとしての活用が注目を集めています。本セッションではデータ分析の観点から、Elasticsearchについての簡単な紹介と、特徴や利用のコツ、そして事例紹介を行います。また、ElasticsearchのプラグインであるGraphを用いて、実際に販売データを分析して得られた知見を、Graphの使い方や分析方法と共にお話しします。
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
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Insight Technology, Inc.
Destacado
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使ってみた!ioMemoryで実現する噂のAtomic write!
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[data analytics showcase] B12: サーバー1,000台を監視するということ by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
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[data analytics showcase] B14: 文字情報の分析基盤 Mroonga by 株式会社インサイトテクノロジー 小幡 一郎
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20161005_Oracle/SQL Serverの AWS への移行 ~その選択肢と注意事項~ by 株式会社インサイトテクノロジー 宮地敬史
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20160927_守るべきは、大量の情報資産を管理するデータベース! ~ユーザ事例から見るデータベースのセキュリティ対策~ by 株式会社インサイトテクノ...
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[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
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[data analytics showcase] A15: デジタルデータの可視化基盤「ENdoSnipe」を使った、システムトラブルの未然防止、経営判...
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20160929_InnoDBの全文検索を使ってみた by 株式会社インサイトテクノロジー 中村範夫
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[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
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2016年2月20日「Osaka ComCamp 2016 powered by MVPs」での発表資料です。 http://connpass.com/event/24027/
Windows環境でのMySQL
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yoyamasaki
クラウド上で開発する上での疑問 1. クラウドのデータ移行? 2. クラウドの運用保守? 3. クラウドの障害対策・信頼性? 4. クラウドのセキュリティ? 5. クラウドのキャパシティー? 6. クラウドのパフォーマンスチューニング?
ITpro EXPO 2011 クラウド上での業務アプリ開発
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Junji Imaoka
2015年12月8日講演 Oracle Cloud Platformの中核をなす、Oracle Database Cloud Service。今までのOracle Databaseがそのままパブリック・クラウドでもご利用いただけます。開発/テストからミッション・クリティカル環境までさまざまなニーズに合った、セキュアで、信頼性の高い、スケーラブルなデータベース・サービスです。本セッションでは、「Oracle RAC」対応など、直近の進化を踏まえて、サービス全体をご紹介いたします。 http://www.oracle.co.jp/events/clouddays/2015/
オラクル・データベース・クラウド~さらなる進化のご紹介(Oracle Cloud Days Tokyo 2015)
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20210305_MySQLベースのクエリ・アクセラレーターHeatWaveのご紹介
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Tech Deep Dive #0 https://connpass.com/event/72517/ 2017年12月20日 高い可用性を持ちながらも低レスポンスタイム高スループットの性能を持つシステムを構築するために、何をどのように作ればよいのかを、アーキテクチャから実装レベルまで紹介いたします。
Webアプリに低レイテンシ・高可用性を求めるのは間違っているのだろうか
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Chihiro Ito
http://bit.ly/XsKYON Oracle Database Applianceは、可用性の高いOracle Databaseを構築する際に必要なハードウェア機器を事前構成したデータベース・アプライアンスです。
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Mission Critical Systemsを実現する可用性と性能向
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Oracle Cloud ウェビナーシリーズ情報: https://oracle.com/goto/ocws-jp セッション動画: https://go.oracle.com/LP=96105
Oracle Database / Exadata Cloud 技術情報(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2020年7月9日)
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オラクルエンジニア通信
クラウド温泉3.0 の説明用資料 (前編)
Reflex works20120818 1
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Shinichiro Takezaki
「第11回 中国地方DB勉強会 in 広島」での発表資料です。
20150920 中国地方db勉強会
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MySQL Update 8.0.14,8.0.15 and 8.0.16 (日本語)
20190530 osc hokkaido_public
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DAISUKE INAGAKI
Oracle Cloud Days Tokyo 2016 (2016年10月開催)での講演資料です。 Oracle Cloud の PaaS および IaaS を活用して実現できるシステム構成パターンを解説しており、要件に応じた構成ポイントや対象とするユースケースなどについて説明しています。
エンタープライズ・クラウドのシステム・デザイン・パターン [Oracle Cloud Days Tokyo 2016]
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オラクルエンジニア通信
BPStudy20121221
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Shinichiro Takezaki
A13 MySQL & NoSQL~Best of both world~ by Philip Antoniades & Ryusuke Kajiyama
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Insight Technology, Inc.
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/entry/column_cloud_dbcs Oracle Database Cloud Serviceは、世界No1のデータベースを利用できるクラウド・サービスです。部門アプリケーション、エンタープライズ、ミッション・クリティカルといった幅広いサービス・レベルに対応できるよう、複数のサービスを提供しています。スキーマを提供する"Schema Service"、インスタンスを提供する"Database as a Service"、そして"Exadata Service"の3サービスを提供します。
脱Excelで部門のデータ管理業務を効率化するデータ活用クラウド
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オラクルエンジニア通信
Oracle Database 10g 以降の主な新機能をまとめました。 ・パフォーマンス向上、高可用性、運用管理、セキュリティ これからバージョンアップしようとする際に、新機能を利用してシステムの品質を上げることができないか検討する際に、 すでに、10g以降のOracle Databaseをお使いであれば、活用できる機能はないかを検討する際に、ご利用頂ければと存じます。
新機能によるデータベースシステムの改善ポイント
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オラクルエンジニア通信
2010/3/6の中心会議の資料
現場開発者視点で答えるWindows Azure
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Keiichi Hashimoto
[B31,32]SQL Server Internal と パフォーマンスチューニング by Yukio Kumazawa
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ITpro EXPO 2011 クラウド上での業務アプリ開発
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20150920 中国地方db勉強会
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20190530 osc hokkaido_public
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A13 MySQL & NoSQL~Best of both world~ by Philip Antoniades & Ryusuke Kajiyama
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Más de Insight Technology, Inc.
グラフデータベースは一般的に広まり使われるようになりました。不正利用検知、リコメンデーション、MDM、ネットワーク、アクセスマネージメントはよく見かけるユースケースです。最近ではそれに加えAI、機械学習、自然言語処理の分野に使われるようになりました。自然言語をどのように格納しどのように理解するのかをNeo4jのデモを交えながらわかりやすくお伝えします。
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Insight Technology, Inc.
Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future. In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
Docker and the Oracle Database
Docker and the Oracle Database
Insight Technology, Inc.
PostgreSQLのパーティショニング機能は次期PostgreSQL12で大幅に性能が改善しています。 富士通が扱うシステムでは、パーティション数が1000を超えることも多い中、PostgreSQLはそのような大量データを扱うシステムにも耐えうるのか。 PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫ります。
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Insight Technology, Inc.
Machine Learning explained with Examples Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it? In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
Insight Technology, Inc.
皆さんはブロックチェーンと分散型データベースの違いを正しく説明できますか?ブロックチェーンは巷ではインターネット以来の大発明と言われています。そんなブロックチェーンとデータベースの違いをブロックチェーンの最適ユースケースと言われる「仮想通貨」をもとに考えてみましょう。本セッションでは、ブロックチェーンネットワークに接続して仮想通貨のやりとりを行う「ウォレット」から分散型データベースを使う場合とブロックチェーンを使う場合でどのような違いがあるのか?またどのようなメリット、デメリットがあるのかを考えてみます。ブロックチェーンを正しく理解して新しい時代のアプリケーション開発に活かしましょう!
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
Insight Technology, Inc.
徐々に日本でも認知されはじめた「Database Reliability Engineering(DBRE)」 その職域のなかでも特に重要なMonitoring, Backup, Audit, Auth について、Yahooの取り組み事例を交えながら解説します
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
Insight Technology, Inc.
グラフデータベースは一般的に広まり使われるようになりました。不正利用検知、リコメンデーション、MDM、ネットワーク、アクセスマネージメントはよく見かけるユースケースです。最近ではそれに加えAI、機械学習、自然言語処理の分野に使われるようになりました。自然言語をどのように格納しどのように理解するのかをNeo4jのデモを交えながらわかりやすくお伝えします。
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Insight Technology, Inc.
データベース非機能要件「Provisioning」,「Monitoring」,「Backup」,「Masking」などは、様々な人が様々な方法で実現してきた枯れたものです。 これらの非機能要件を「ただ動くだけでは面白くない」、「Howの部分を今っぽく」をテーマにしたAWSで実現するデータベースプラットフォームを紹介するセッションになります。 主に「クラウドで作成したデータベースプラットフォームの概要・メリット・デメリット」について 併せてプラットフォーム作成に使用したAWS製品(StepFunctions、ECS Task,Lambda...)の利用方法を解説します。
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
Insight Technology, Inc.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。 本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
Insight Technology, Inc.
AWSでは多くのNoSQLデータベースサービスを提供しています。全体の概要をはじめ、その中でも最近相談が多いDynamoDB、DocumentDBについて最新のアップデート情報を含めたマネージドサービスとしての特徴を本セッションでは解説します。
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019 Tokyo Day2オープニング
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
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Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019 Tokyo Day3オープニング
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
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db tech showcase2019 Tokyo Day1オープニング
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
Insight Technology, Inc.
[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか?2019 IN 大阪 吉田 明香音 株式会社インサイトテクノロジー 西日本支社 システムエンジニア
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
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[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか?2019 IN 大阪 古谷幹則様 Attunity日本支社 日本支社長
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
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[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか?2019 IN 大阪 「そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?」 大林 裕明様 日本マイクロソフト株式会社 クラウド&ソリューション事業本部 インテリジェントクラウド統括本部 データ&AI技術営業部 テクノロジーソリューションプロフェッショナル
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
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平間 大輔 ビッグデータ・ソリューション事業部 マネージャー 株式会社インサイトテクノロジー 近年データベースの運用にクラウドの活用が増加しつつも、低レイテンシー、高トランザクション処理の専用データベースアプライアンスはまだまだ堅調。しかしながら、購入した後は、『ベンダーロックインから抜け出せない!』、『しかも保守費用が高い!』、『EOL後のシステム入れ替えが大変!!』の現実がつきまといます。 今年、インサイトテクノロジーでは、コモディティのIAサーバーをベースに『TCOを軽減しつつも、高パフォーマンス、高可用性を両立、そして運用性を高めていく』をコンセプトにさらに進化させた新『Insight Qube』をリリースします。 可用性を考えつつも、コモディティサーバー3台構成で始められる手軽さとHWのEOL時に発生する煩雑な入れ替え作業の工数削減をサポートします。処理トランザクションが多く専用DBアプライアンスを使っていてリプレースを検討のお客様必見です。 【2018年12月12日開催 db tech showcaseフォローアップセミナー 人手が足りない情シスの皆様へ! DB運用課題あるある解決セミナー】
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
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松本 健様 シンプロビジョン株式会社 代表取締役 ORACLE、SQLサーバー、PostgreSQL、、、データベースには、各々の異なるバックアップ手順と運用が必要になります。そのすべてが情報システム部に託される現在、アクティフィオを使って運用をシンプルに、クラウドのストレージ・リソースを使ってコストも低減させましょう。とは、言っても、その投資費用は保険のように障害時にしか使わないのも現実。そこで、バックアップしたデータをテスト用、開発用に流用できたら更にTCOは改善できるはず。このセッションでは、『マルチDBバックアップ運用を容易に行う、バックアップデータをうまく活用する』をテーマにその仕組みと事例を皆様にご説明します。 【2018年12月12日開催 db tech showcaseフォローアップセミナー 人手が足りない情シスの皆様へ! DB運用課題あるある解決セミナー】
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
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森田 俊哉/Dan Potter 株式会社インサイトテクノロジー/Attunity Ltd. 取締役副社長兼 COO/VP Product Management and Marketing IoTデータから大量のトランザクションデータまでを対象とし、メインフレームなどのレガシーなデータ基盤から最新のクラウドデータ基盤までをサポート。AWSやAzureなどでも採用されているAttunity Replicateは、今やデータ連携ツールとしてはデファクトスタンダードとなっています。 本セッションでは、Attunity Replicateの最新技術動向や、グローバルでの適用事例についても説明します。 【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
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日本マイクロソフト株式会社 クラウド&ソリューション事業本部 シニアテクノロジースペシャリスト 中川 一馬様 データ分析基盤として展開されているAzure SQL Data Warehouseに対し、メインフレームのDb2というレガシー基盤から連携をどのように実現するのか?最新のデータ連携手法ををご紹介いただきます。 【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
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グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
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複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
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レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
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Último
営業部内で実施したIT用語の勉強会資料。
部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
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Sadaomi Nishi
This paper provides a comprehensive overview of motion planning for robotic manipulation, encompassing grasp planning, motion planning, MoveIt in ROS, OMPL, RRT, forward and inverse kinematics, singularity of robotic manipulators, and manipulability.
ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
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Satoshi Makita
Security-JAWS【第33回】 勉強会 https://s-jaws.doorkeeper.jp/events/173294
Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
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keikoitakurag
TSG LIVE! 12 LT
Intranet Development v1.0 (TSG LIVE! 12 LT )
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iwashiira2ctf
Yufei Xu, Jing Zhang, Qiming ZHANG, Dacheng Tao, "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation" NeurIPS2022 https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/fbb10d319d44f8c3b4720873e4177c65-Abstract-Conference.html
論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
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Toru Tamaki
2024/05/25 serverless Meetup osaka
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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ssuserbefd24
SREが提唱された当初(2004年)とクラウドネイティブな現代(2020年代以降)では求められる役割が変わってきている。本発表では2020年代以降で求められるSREの役割についてUPWARDの取組みに基づいて紹介する。
クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
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Akihiro Kadohata
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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atsushi061452
Lei Ke, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang, "Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers" CVPR2021 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Ke_Deep_Occlusion-Aware_Instance_Segmentation_With_Overlapping_BiLayers_CVPR_2021_paper.html
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers
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Toru Tamaki
第23回 Customer系エンジニア座談会 の LT 公開用スライドです。 https://customer-x-engineer.connpass.com/event/314639/ クラウド電話システム CallConnect に興味を持った方はこちら。 https://www.callconnect.jp/?slideshare お気軽にフォロー/DM お待ちしています。 https://x.com/24guchia https://www.facebook.com/eiichi.nishiguchi
5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
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瑛一 西口
https://iotlt.connpass.com/event/318403/
20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
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Ayachika Kitazaki
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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atsushi061452
Último
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部内勉強会(IT用語ざっくり学習) 実施日:2024年5月17日(金) 対象者:営業部社員
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ロボットマニピュレーションの作業・動作計画 / rosjp_planning_for_robotic_manipulation_20240521
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Amazon Cognitoで実装するパスキー (Security-JAWS【第33回】 勉強会)
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論文紹介:ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation
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2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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クラウド時代におけるSREとUPWARDの取組ーUPWARD株式会社 CTO門畑
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5/22 第23回 Customer系エンジニア座談会のスライド 公開用 西口瑛一
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20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf
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論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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C32 DB Performance on Cloud by 安藤賀章
1.
DB Performance on
Cloud 株式会社インターネットイニシアティブ 1
2.
自己紹介 • 名前 :安藤賀章 •
会社 :(株)インターネットイニシアティブ データベース技術課 • DB暦:データベースと出会って二十有余年。 業務系のデータベース設計、開発から 始まり、データベースの機能検証担当、 プロジェクトのDBAとして従事。現在 はクラウドのサービス企画・開発を担 当。 • 趣味: 野球と子育て。最近は子育ての比重が 大きく、野球が出来ないためストレス が溜まっている。 2
3.
目次 1. クラウドコンピューティングの現状 2. オンプレミスとクラウドの性能比較 3.
IIJが考えるデータベースサービス 3
4.
クラウドコンピューティングの現状
4
5.
クラウドコンピューティングの現状 クラウドコンピューティングは、早い・安い・持たない 早い ・オンラインで申込みが可能 ・契約してから短期間で利用が開始できる
SaaS 安い PaaS ・価格が安い 持たない IaaS ・利用している期間の使用料金を支払う ・アセットレス 本当に問題はないのでしょうか? 5
6.
クラウドコンピューティングの現状 データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題
お客様 社内環境 ・ソフトウェアライセンス ・可用性/耐障害性の配慮 構築 ・動作保障 運用の課題 ・バックアップ運用 ・手間、コストがかかる 運用 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い どう解決すればよいでしょうか? 6
7.
オンプレミスとクラウドの性能比較
7
8.
オンプレミスとクラウドの性能比較 オンプレミスからクラウドへ移行 MySQLのDBサーバをオンプレミスからクラウド環境へ移行した例 ※MySQLのバージョンは5.5
オンプレミス クラウド ■オンプレミスDBサーバ ■クラウドDBサーバ CPU:Xeon(5540シリーズ)×2 (計8コア 16スレッド) CPU:仮想CPU×12 メモリ:24GB メモリ:24GB ディスク:ローカルディスク(SAS RAID1) ディスク:IP-SAN 外部ディスク OS:Red Hat Enterprise Linux 5.4 (64ビット) OS:Cent OS 5.6 (64ビット) 8
9.
オンプレミスとクラウドの性能比較 トランザクションの性能で比較 MySQLに同条件でオンプレミスとクラウド環境に対し、同じ負荷を与えた。 ロードジェネレータ
測定ツール:tpcc-mysql(TPC-C準拠) クライアント接続数:50セッション ウェアハウス:100 オンプレミス クラウド 9
10.
オンプレミスとクラウドの性能比較 トランザクション性能で比較
tpm 2500 2000 1,966 オンプレミス比 1500 33%まで低下 1000 500 657 0 オンプレミス クラウド 10
11.
オンプレミスとクラウドの性能比較 なぜクラウドは性能が延びないのか? 原因1 I/Oパフォーマンス 外部ストレージとサーバ間のネットワーク帯域上限とIP-SANストレージのI/O性能
I/Oパフォーマンスが上がらないと処理できるトランザクション数も伸び悩む 原因2 MySQLの設定 デフォルト設定のMySQLではInnoDB関連の設定値が小さい I/Oパフォーマンスが高くないのにチェックポイントやログファイルへの書込みも多発 オンプレミスも同条件だが、ハードウェアの力でカバー 11
12.
オンプレミスとクラウドの性能比較 なぜクラウドはオンプレミスに勝てないのか? 1にも2にもI/Oの性能差がトランザクションの性能差 Web/アプリケーションサーバ用途では十分なスペック。 データベース、特に細かなトランザクションが数多く実行されるTPC-Cでは不利。 オンプレミスには叶わねぇよ
12
13.
オンプレミスとクラウドの性能比較 クラウドでも何とかしてみましょう 対応1 I/Oパフォーマンス
外部ディスクをI/O性能の高いIP-SANストレージに切り替える ⇒ すぐにリソースを調達できるのはクラウドの最大のメリット IOパフォーマンスが約2倍に向上 ただしネットワーク帯域の上限は変えられない 対応2 MySQLの設定 InnoDBバッファプールとInnoDBログファイルを適切なサイズに設定 チェックポイントの遅延化 I/OリソースをInnoDBログファイルへの書込みを優先 クラウドは名誉挽回できるか?? 13
14.
オンプレミスとクラウドの性能比較 再度トランザクション性能で比較
tpm 10000 9000 8000 8,810 7000 オンプレミス比 6000 85%の性能 7,504 5000 4000 4,334 3000 2000 1000 0 オンプレミス クラウド クラウド MySQL設定有 MySQL設定有 MySQL設定有+ディスク変更 14
15.
オンプレミスとクラウドの性能比較 クラウドでデータベースはダメなの?? 安くてすぐ使える便利なクラウドサービスをあきらめるのはもったない。 クラウドサービスを提供する事業者としてもお客様に快適な環境をご提供する事が必要。 答えは単純です。
クラウドサービスでもオンプレミスに匹敵する 高性能ストレージが使えれば解決よ。 15
16.
IIJが考えるデータベースサービス
16
17.
IIJ GIOのサービス体系と特長 高い品質・柔軟性・実績で、ビジネスを支えるクラウド 「IIJ
GIO」 IIJ GIO(ジオ)は国内最大級のインターネットバックボーン上に、高品質かつ大容量のリソースプールを備えたクラウドプラット フォームです。あらゆるシステム基盤と連携し、お客様のビジネスを強力にサポートします。 17
18.
IIJ GIOコンポーネントサービス データベースアドオンの特長 高い品質と性能のデータベースをDBaaSとして月額提供 IIJ
GIOコンポーネントサービス データベースアドオンは、Oracle Database、MySQLをDBaaS(DataBase as a Service)と して提供します。 IIJ GIOコンポーネントサービスの各サービスとリソースを自由に組み合わせ、エンタープライズシステムの用 途にご利用いただける高品質、高性能、耐障害性を考慮したデータベースサービスです。 Oracle Databaseライセンスを月額利用 データベース IIJGIOコンポーネン インスタンス トサービス Oracle DB MySQL 標準設計で利便性を向上 冗長 構成 データベース基盤 FC-SAN 高品質、高性能な基盤 ストレージ基盤 ※OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。 文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。 18
19.
IIJが考えるデータベースサービス データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題
お客様 社内環境 ・ソフトウェアライセンス ・可用性/耐障害性の配慮 構築 ・動作保障 運用の課題 ・バックアップ運用 ・手間、コストがかかる 運用 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い どう解決すればよいでしょうか? 19
20.
IIJが考えるデータベースサービス
~構築の課題~ 構築の課題 – ソフトウェアライセンス ( 例 )4core2CPU x86 サ ー バ 上 に 仮 想 化 ソ フ ト で 4 VM×2サーバ構築 ●ライセンス数 クラウドでは物理サーバ何台でサーバ Oracle マイグレーション Oracle プールを構成しているかわからない。 DB DB サービス事業者に確認が必要。 VM VM VM VM VM VM VM VM ●高額な初期投資 core core core core core core core core core core core core core core core core サーバプールを構成する物理サーバの 台数分ライセンスが対象。 ●資産保持 ライセンス: クラウドのメリットが活かせない。 Oracle Databaseが稼働する 物理サーバ2台がライセンス対象 8core×2×50% Oracle Databaseライセンスを月額利用 20
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IIJが考えるデータベースサービス データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題
お客様 社内環境 ・ソフトウェアライセンス ・可用性/耐障害性の配慮 構築 ・動作保障 運用の課題 ・バックアップ運用 ・手間、コストがかかる 運用 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い どう解決すればよいでしょうか? 21
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IIJが考えるデータベースサービス
~構築の課題~ 構築の課題 – クラウド上で可用性・耐障害性に関する配慮 ・自動フェイルオーバ ・自動フェイルオーバ ・データベースインスタンス再起動 通常構成 IIJ GIO データベースアドオン インスタンス インスタンス インスタンス再起動 障害発生 障害発生 DB DB F/O F/O VM VM 物理サーバ 物理サーバ 障害発生 障害発生 – 自動フェイルオーバ、データベースインスタンス再起動の機能 により可用性を向上 22
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IIJが考えるデータベースサービス データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題
お客様 社内環境 ・ソフトウェアライセンス ・可用性/耐障害性の配慮 構築 ・動作保障 運用の課題 ・手間、コストがかかる ・バックアップ運用 運用 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い どう解決すればよいでしょうか? 23
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IIJが考えるデータベースサービス
~運用の課題~ 運用の課題 – データベースを運用するのは専門のエンジニアを必要とし お客様にとっては非常に手間とコストのかかる作業 通常構成 IIJ GIO データベースアドオン IaaS型サービス提供 PaaS型サービス提供 ・ハードウェア監視 ・OS監視 ・データベースインスタンス 利用者はデータベー 監視 スにログインし操作。 ・データベースバックアップ 利用者はOSにロ OS,ハードウェアは ・領域監視 グインし操作。 透過的で運用負荷 自由度は高いが 軽減。 運用負荷も高い。 運 運 運 データ 用 ベース 用 データベース 用 視 監 監 OS 視 OS 視 :サービスの 運用監視の 範囲 ハードウェア ハードウェア (標準提供) – PaaS提供によるマネジメント型サービスによりお客様の煩わ しい作業軽減 24
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IIJが考えるデータベースサービス データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題
お客様 社内環境 ・ソフトウェアライセンス ・可用性/耐障害性の配慮 構築 ・動作保障 運用の課題 ・手間、コストがかかる ・バックアップ運用 運用 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い どう解決すればよいでしょうか? 25
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IIJが考えるデータベースサービス
~運用の課題~ 運用の課題 – バックアップ構築、バックアップ運用も手間です。 通常構成 IIJ GIO データベースアドオン サーバ お客様 お客様 ネットワーク ネットワーク データベース IPネットワーク インスタンス ストレージ 自動バックアップ リソース プール DB Backup Backup – バックアップの作り込みも不要。万一の障害に備えるバック アップも自動実行。 26
27.
IIJが考えるデータベースサービス データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題
お客様 社内環境 ・ソフトウェアライセンス ・可用性/耐障害性の配慮 構築 ・動作保障 運用の課題 ・手間、コストがかかる ・バックアップ運用 運用 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い どう解決すればよいでしょうか? 27
28.
IIJが考えるデータベースサービス
~パフォーマンスの課題~ パフォーマンスの課題 – IPネットワークによるIP-SANのストレージによりパフォーマ ンス問題がある 通常構成 IIJ GIO データベースアドオン サーバ データベース アドオンプール お客様 お客様 ・・・・ ネットワーク ネットワーク ファイバーチャネル IPネットワーク ネットワーク ストレージ ストレージ リソース ・・・ リソース ・・・ プール プール iSCSIストレージ SANストレージ – 高パフォーマンス、高信頼性を実現するFC-SANの共用スト レージ 28
29.
IIJが考えるデータベースサービス
~パフォーマンスレポート~ ベンチマークテスト – 測定条件 • ベンチマーク:IOバウンドモード • データベース:Oracle Database 11g R2 • DBメモリ:MEMORY_TARGET=8G • 同時実行数:150プロセス – 測定パターン • データベースアドオン TypeC • クラウドA環境 : VCPU8 高性能ストレージ • クラウドB環境 : VCPU8 標準ストレージ • オンプレミス: 2P12C HDD SAS 300GB (10krpm×2 RAID1+0) 29
30.
IIJが考えるデータベースサービス
~パフォーマンスレポート~ ベンチマークテスト – データベースアドオンでオンプレミス環境と同等の結果を記録 TPS グラフを乗せる 100% 105% ・V80の測定結果 ・TypeC Oracle 65% ・TypeC MySQL ・オンプレ参考値 5% DBアドオンTypeC クラウドA クラウドB オンプレミス 30
31.
まとめ
31
32.
まとめ
~データベースをクラウド環境で利用する上での課題~ データベースを利用するには問題が多くないですか。 構築の課題 ・ソフトウェアライセンス サービス事業者に確認 ・可用性/耐障害性の配慮 HA等の冗長化を配慮したクラウド ・動作保障 サービス事業者に確認 運用の課題 ・手間、コストがかかる 頑張ってやるしかない バックアップボリュームは要注意 パフォーマンスの課題 ・処理(SQL)が遅い 高性能ストレージを選びましょう データベースアドオンをご検討ください! 32
33.
ご清聴ありがとうございました お問い合わせ先 IIJインフォメーションセンター TEL:03-5205-4466 (9:30~17:30
土/日/祝日除く) info@iij.ad.jp http://www.iij.ad.jp/ 33
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