[OCI Technical Deep Dive] Autonomous Database 技術アップデート(2024年10月29日開催)

Autonomous Database 技術アップデート OCI Technical Deep Dive 日本オラクル株式会社 2024年10月29日

1. Autonomous Databaseとは 2. マルチクラウド 3. AIの活用（Select AI） 4. APEX
5. データ連携/データ共有 6. 可用性/DR 7. 運用管理 8. セキュリティ 9. 開発者向けのAutonomous Database Agenda Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 2

世界中に点在するデータセンターにおいて 1ヶ月で新規に作成された Autonomous Databaseの数 Autonomous Databaseの利用は拡大中 2018年のサービス提供開始から6年以上が経過 22,000 177億 Copyright
© 2024 Oracle and/or its affiliates 4 世界中に点在するデータセンターにおいて Autonomous Databaseに対して発行された 1時間あたりのクエリーの数

新時代のデータベース・サービス Oracle Autonomous Database（ADB） AI/機械学習を利用した完全自動運用チューニングをはじめとしたDB運用は消滅完全なマネージドサービス 1ECPU単位でCPUを無停止で増減可能
ワークロードに応じたオートスケールも可能 CPU/ストレージは1秒間単位で課金完全な柔軟性あらゆるワークロード(OLTP/分析/混在)、あらゆるデータタイプ(構造化/JSON/グラフ等)に 1つのデータベースで対応可能完全なマルチモデル Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 5 Autonomous Database

利用形態ごとの運用・管理範囲の比較クラウドでのデータベースはフルマネージド型へ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 6
ファシリティ管理サーバー管理パッチ適用リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化お客様管理 OSインストール DBインストール DB構築スケーリングオラクル管理オンプレミス DB on IaaS BaseDB/ExaDB Automated Autonomous DB Full-Managed AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適用リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB構築 AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適用リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストールスケーリング AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適用リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB構築スケーリング AP管理/最適化ユーザー管理範囲ユーザー管理範囲+機能(ツール)提供オラクル管理範囲 DB構築スケーリング

Oracle Autonomous Database Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
7 クラウドスケールで拡張可能なクラウドネイティブ・データベース Autonomous Database 高性能データベース・インフラストラクチャ : Oracle Exadata ミッション・クリティカル・データベースかつ高速データウェアハウス : Oracle Database 自動運用、高可用性・セキュリティのベスト・プラクティス、統合開発・データツール低コストデータベース管理が不要最新の開発者プラットフォーム最新のデータ分析プラットフォーム

Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 最新の分析用組み込みツール追加インストール不要、数分で利用可能 {JSON}
JSON ワークシートノートブックローコード開発 APEX データモデリング SQL ワークシート REST サービスデータ共有データ分析セマンティックモデリング Graph モデリングデータ統合 ML モデリング空間分析 Database Vault Data Safe データカタログ 8

低コスト • CPUサイズを自由に変更、さらに自動スケール機能を提供 • クラウドスケールのシステム監視、約7/8の問題を自動解決 • Elastic Poolsで複数の
データベースをおまとめ管理データベース管理の自動化 • セキュリティ・パッチを含むパッチの自動適用で安定運用に寄与 • テスト自動化 • 組み込みの高可用性とセキュリティ • 使いやすいクローニング最新の開発プラットフォーム • 組み込みローコード開発 • JSONとMongoDB互換 API • クラウド・ファンクションの呼び出し • 位置情報、グラフなどの非構造データの扱いと専用開発ツール提供最新のデータ分析プラットフォーム • マルチクラウドでのストレージや DBへのアクセス • データロード・ETLツールを内蔵 • データ共有とクラウド・リンク • 機械学習、AutoMLを内蔵 • Select AIとベクトル検索 : AIで自然言語DB検索 Oracle Autonomous Databaseの特徴 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 9

最新世代のOracle Database 23ai も利用可能 Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 10 300以上の新機能に加えて1000を超える機能拡張を提供 Oracle社のフラグシップであるOracle Databaseの最新長期サポートリリース 3つのフォーカスエリア • アプリケーション開発 • ミッション・クリティカル • AI

ワークロード/デプロイメント方式 Oracle Autonomous Database Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 11 Autonomous Data Warehouse (ADW) Autonomous Transaction Processing (ATP) Serverless Dedicated Exadata Infrastructure ワークロードデプロイメント (データマート/DWH) (OLTP/混在ワークロード) (共有環境：Pluggable Database) (専有環境：OCI) Autonomous JSON Database (AJD) (*) (JSONメイン) APEX Application Development (*) (APEXメイン) *: Dedicated では未提供 Oracle Cloud Infrastructure Oracle Cloud@Cusomer Dedicated Cloud@Customer およびAlloy Regions Microsoft Azure via Database@Azure Azure AD, Azure OpenAI, Azure Functions, Azure BLOB Storage, PowerBIなどとの連携可能

Autonomous Databaseの料金体系 Autonomous DatabaseはExadataが基盤ですが、とてもリーズナブル Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 12 https://www.oracle.com/cloud/price-list/ ECPU (2ECPU以上1 ECPU単位) ストレージ ATP：1GB単位、最小20GB ADW：1TB単位、最小1TB 52.08円 ECPU/時間 17.918円 GB/月(ATP) 3,873円 TB/月(ADW) Backup ストレージ (1 GB単位) 3.782円 GB/月料金例 (1ヶ月/24時間31日) 2 ECPU/ストレージ 1TB/ バックアップ 5TB 100,732円(ADW) 115,207円(ATP) [Exadata + Enterprise Edition + Databaseオプション + AI/機械学習による自律化] を備えたデータベース・サービスを月額10〜12万円(BYOLの場合5〜6万円)からご利用いただけます初期費用なしピーク時は秒単位で拡張拡張時は無停止で即時適用 ※2024/10時点

自動スケーリング、かつOSヘッドルーム（OSに割り当てるリソース）不要柔軟なリソースと従量課金制でコストを削減 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 13
予測される最も高いピーク時の使用量 + OSオーバーヘッドの支払いシステムの利用率が低い場合でもコストの削減は出来ない Autonomous Database CPU自動スケール有 CPU使用料固定されたコンピュート・シェイプ低いベース・コスト＋ワークロードのスパイク分の利用量払いワークロードに応じて、コンピュート・リソースを自動スケーリングピーク時の使用量に対する支払い実際の使用量に対する支払い • 正確なECPU数、TB数のプロビジョニング • 1から数千ECPUまでの柔軟な拡張 • 変化するワークロードに合わせ、 3倍まで自動的に拡張 • アイドル状態のシステムのコンピュートを停止 30% OSなどDatabase以外のリソースが使用される OS分のオーバーヘッド無し設定のCPU数の3倍のCPUを無償でリソース確保課金は使った分だけ

OCIだけでなく、さまざまなクラウドのサービスとネイティブに連携可能 Autonomous Databaseのマルチクラウド・エコシステム Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
15 AI データレイクファイル形式データ共有データ統合のソースセキュアなクラウド・ストレージアクセスダイレクトクエリ・アクセスコードレポジトリ通知データ・カタログ Autonomous Database Slack、Teams メール OCI GenAI、Cohere OpenAI、Azure OpenAI Google Gemini Anthropic Hugging Face Github、 AWS Codecommit、 Azure Repos CSV、XML、ZIP、JSON、 Parquet、Avro、ORC OCI Data Catalog、 Amazon Glue OCI Azure AWS Google Cloud Snowflake、Redshift PostgreSQL、 MySQL SQL Server、Azure SQL Azure Synapse Anlytics Db2、Salesforce BigQuery、etc... tableau、Power BI、databricks、 BigQueryQlik、Looker、Azure、 dremio、etc... Spark、pandas、 presto、trino、 Hive、etc... Oracle Database、MySQL、 SQL Server、Informix、 Db2、 PostgreSQL、etc. Redshift、Snowflake、 BigQuery、etc. Hive、cassandra、MAPR DataStax、Pivotal、 Spark、etc. Oracle Apps Salesforce、ServiceNow SAP HANA、etc. ebay、Google Analytics QuickBooks、Hobspot、Etc. Dynamics 365、sage、 endesk、SharePoint、etc. Jira Software、Aha! GitHub、Qmetry、etc. JDBC、REST API、etc.

あらゆるタイプのデータへのシンプルでセキュアなマルチクラウド・アクセス Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates ポリシーベースのマルチクラウド接続 16
OCI、AWS、AzureおよびGCP等のオブジェクト・ストアからのデータの問合せまたはロード • ネイティブ・クラウド・アクセス・ポリシーを使用したアクセス制御 (AWS ARN、Azure Storage Account、Google OAuth2など) • Vaultシークレットを使用したクレデンシャル（AWS Secrets Manager、Azure Key Vaultなど）すべての共通データ型および表形式をサポート • CSV、JSON、Parquet、ORC、Avroなど • Delta Share表 • Apache Iceberg表データ・カタログと同期して、データレイクのスキーマとメタデータを自動的に取得 • OCIデータ・カタログ • AWS Glue 16 OCI AWS Azure Google Cloud

Redshift、Snowflake、PostgreSQL、BigQuery等へのデータベース・リンクを作成し、データを直接参照可能 Oracle以外のデータベースに対するデータベース・リンク Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/autonomous-database/adbsa/database-links-other-databases-oracle-managed.html
SELECT COUNT(*) FROM TABLE@各DBへのDBLINK; MySQL Enterprise Edition Snowflake Amazon Redshift PostgreSQL Apache Hive MongoDB Azure Synapse Analytics Azure SQL Microsoft SQL Server IBM Db2 YouTube Salesforce ServiceNow MySQL Commnity Edition Google BigQuery Google Analytics 18

DBMS_CLOUD_ADMIN.CREATE_DATABASE_LINKプロシージャ Autonomous Data Warehouseは、Oracle以外のリモート・データベースへの透過的なアクセスを提供 BEGIN DBMS_CLOUD_ADMIN.CREATE_DATABASE_LINK( db_link_name => 'REDSHIFT_LINK’, hostname
=> 'redshift-cluster-1.******.us-west-1.redshift.amazonaws.com’, port => '5439’, service_name => 'dev’, credential_name => 'REDSHIFT_CRED’, gateway_params => JSON_OBJECT('db_type' value 'awsredshift’), ssl_server_cert_dn => NULL); END; Oracle以外のデータベースに対するデータベース・リンク Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 19

DBMS_SHAREパッケージまたはWeb UIから設定デルタ共有とは • 複数のプラットフォーム間でデータを共有するプロトコル（Delta Sharig） • 静的データと動的データの共有が可能（バージョン共有、ライブ共有）解決を目的とした問題 •
データを商品として扱う(データを生成し、幅広いクライアントと共有する) • 複数の処理エンジン(oracle、python、tableau、spark)のための統合されたフォーマット • マルチ・クラウド・デプロイメントの場合、クラウド・プロバイダ間のデータ・コピーが不要高度な機能 • 幅広いクライアントをサポート(Python、Spark、PowerBI...) • 強力なセキュリティ、監査、ガバナンス • 大規模なデータセットへの拡張 Delta Sharingプロトコルのデータ提供者、データ受領者の両方の機能をサポート Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 20 https://www.databricks.com/product/delta-sharing より引用 https://www.databricks.com/product/delta-sharing より引用

DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLEプロシージャ対応するApache Iceberg表 • OCI上のApache Iceberg表 • Hadoopカタログを使用してOCIデータ・フローで生成されたIceberg表 • OCIオブジェクト・ストレージに格納されるIceberg表（ルート・メタデータ・ファイルのURLを直接指定）
• AWS上のApache Iceberg表 • SparkまたはAthenaで作成され、AWS Glue Data Catalogに登録されたIceberg表 • AWS S3に格納されているIceberg表（ルート・メタデータ・ファイルのURLを直接指定） Apache Iceberg表の外部表としての利用 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 21 BEGIN DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE ( table_name => 'iceberg_parquet_time_dim', credential_name => 'AWS_CRED', file_uri_list => 'https://my--bucket.s3.us-west-1.amazonaws.com/iceberg-loc/metadata/xxxxxx.metadata.json', format =>'{"access_protocol":{"protocol_type":"iceberg"}}' ); END; /

SQLファンクションとしてクラウド・ファンクションまたはOracle Extprocファンクションをコールクラウド・ファンクションまたはオンプレミスのユーザー定義ファンクションの呼び出し SELECT MyExternalFunction(:1) FROM dual; MyExternalFunction () DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST
MyExternalFunction () DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST HTTPS/REST TCP/SQLNET マルチクラウド・ファンクション C library リモート・リスナー Extproc VCN Autonomous Database AWS Lambda Azure Functions OCI Functions Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 22

Oracle Extprocファンクションの実行 OCI MarketplaceのOracle Autonomous Database EXTPROC Agentを使用 DBMS_CLOUD_FUNCTION.CREATE_CATALOGプロシージャでライブラリを作成 DBMS_CLOUD_FUNCTION.CREATE_FUNCTIONプロシージャで、PL/SQLラッパーファンクションを作成
外部プロシージャ（extproc）をSQLファンクションとして実行 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 23

各機能の違い • Select AI (for Natural Language Interaction) • 大規模言語モデル（LLM）を利用して、自然言語プロンプトからSQLを生成、実行
• Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) NEW! • クラウド・ストレージ上の企業データ（ファイル）からベクトル・ストアおよびベクトル索引を作成するプロセスを自動化 • 入力された自然言語プロンプトからベクトル埋め込みを生成し、ベクトル索引を使用してベクトル検索を実行、ベクトル検索の結果を使用して入力された自然言語プロンプトを補強し、LLMに問合せを実行 • Synthetic Data Generation(SDG) NEW! • 入力された自然言語プロンプトを考慮し、大規模言語モデル（LLM）を使用して、より適切でスキーマに特化した合成データを生成 Select AI Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 25

Select AIとは Select AI Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 26 ✓ LLMを利用して、自然言語プロンプトからSQLを生成、実行 ✓ データベースに対する自然言語を使用した問合せ ✓ 様々なAIプロバイダをサポート ✓ OCI Generative AI Service ✓ OpenAI ✓ Cohere ✓ Azure OpenAI Service ✓ Google Gemini NEW! ✓ Anthropic NEW! ✓ Hugging Face NEW!

大規模言語モデル（LLM）を利用して、自然言語プロンプトからSQLを生成、実行 Select AI：SQL生成のプロセスフロー Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
27 Cohere Find the top 3 baby boomer spenders AIプロファイル作成 • メタデータ • 使用するLLM プロンプトの生成 • プロファイル + 質問 LLMを使用した SQLの生成 OCI Generative AI クエリーの結果または SQLをアプリに返す REST 1 2 3 4 Azure OpenAI OpenAI Google Gemini Anthropic Hugging Face

DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILEプロシージャ BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name => 'OPENAI_GPT35', -- AIプロファイル名 attributes =>
'{"provider": "openai", -- AIプロバイダ "model": "gpt-35", -- モデル "credential_name": "OPENAI_CRED", -- モデルへのアクセス時に使用するクレデンシャル "object_list": [{"owner":"MOVIESTREAM","name":"movies"}, -- 使用するオブジェクト {"owner":"MOVIESTREAM","name":"streams"}, {"owner":"MOVIESTREAM","name":"v_customer"}, {"owner":"MOVIESTREAM","name":"genre"}, {"owner":"MOVIESTREAM","name":"actors"}] }', status => 'ENABLED', -- AIプロファイルの有効化 description => 'AI profile to use OpenAI with GPT-3.5 for SQL translation' -- コメント ); END; / Select AI：AIプロファイルの作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 28

新しい自然言語アプリケーションの拡張や構築が容易標準的なSELECT文を使用し、その後にAIというキーワードと自然言語による質問を続ける Select AI：実行例 Copyright © 2024, Oracle and/or
its affiliates 29 runsql 結果セットを返す（指定しない時のデフォルト） narrate 会話形式で結果を返す showsql 生成されたSQLを返す chat 一般的なAIチャットオプションの ACTION キーワード:

Select AI RAGとは ✓ LLMの知識とエンタープライズ・データの間のナレッジ・ギャップを解消 ✓ データ・レイクに対する自然言語を使用した問合せ ✓ Oracle AI
Vector Searchとのシームレスな統合 ✓ フルマネージドのベクトル索引パイプラインにより、新しいデータのオーケストレーション・ステップを自動化 Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 30 RAG

Select AI RAGはベクトル・コンテンツの作成と更新を自動化 Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG)
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 31 Embedding モデルベクトル・ストア Object Storage 1. 入力データ（ファイル） 2. チャンク化したデータを送信 3. ベクトル埋め込みを返す 4. ベクトル埋め込みをベクトル・ストアに格納し、ベクトル索引を作成 DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEXプロシージャ 5. 一定間隔でクラウド・ストアの内容を確認して、ベクトル埋め込みをロードし、ベクトル索引を更新 Autonomous Database AIプロバイダ

例ベクトル索引の作成 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 32
BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE( profile_name => 'GENAI_TEXT_TRANSFORMER', attributes => '{"provider": "oci", "credential_name": "OCI$RESOURCE_PRINCIPAL", "embedding_model": "cohere.embed-multilingual-v3.0" }' ); END; 埋め込みモデルの指定 AIプロファイルの作成 BEGIN DBMS_CLOUD_AI.CREATE_VECTOR_INDEX( index_name => 'MY_VECTOR_INDEX', attributes => '{"vector_db_provider": "oracle", "location": "https:.../my_namespace/my_bucket/my_data_folder", "object_storage_credential_name": "OCI$RESOURCE_PRINCIPAL", "profile_name": "GENAI_TEXT_TRANSFORMER", "vector_dimension": 1536, "vector_distance_metric": "cosine", "chunk_overlap":128, "chunk_size":1024, "refresh_rate": 60}'); END; ベクトル索引の作成ベクトル索引と RAGパイプラインの作成

‘narrate’ アクションを使用して、Select AI RAGを実行 Select AI Retrieval Augmented Generation (RAG)
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 33 Embedding モデルベクトル・ストア ‘narrate’を使用して質問 1. プロンプトのチャンクを送信 2. ベクトル埋め込みを返す 4. Top-Kのベクトル検索結果を返すユーザー結果を取得 3. ベクトル索引を検索 5. ベクトル検索結果によって拡張されたプロンプトを送信 6. 生成された結果を返すテキスト生成モデル AIプロバイダ AIプロバイダ Autonomous Database

データ rocket.txt 当社が開発したロケットエンジンである OraBooster は、次世代の宇宙探査を支える先進的な推進技術の象徴です。その独自の設計は、高性能と革新性を融合させ、人類の宇宙進出を加速させるための革命的な一歩となります。このエンジンの核となるのは、量子ダイナミックス・プラズマ・ブースターです。このブースターは、量子力学の原理に基づいてプラズマを生成し、超高速で加速させます。その結果、従来の化学反応よりもはるかに高い推力を発生し、遠く離れた惑星や星系への探査を可能にします。さらに、エンジンの外殻にはナノファイバー製の超軽量かつ超強度の素材が使用されています。
この素材は、宇宙空間の過酷な環境に耐え、高速での飛行中に生じる熱や衝撃からロケットを守ります。また、ハイパーフォトン・ジャイロスコープが搭載されており、極めて高い精度でロケットの姿勢を維持し、目標を追跡します。これにより、長時間にわたる宇宙飛行中でも安定した飛行軌道を維持し、ミッションの成功を確保します。さらに、バイオニック・リアクション・レスポンダーが統合されています。このシステムは、人工知能と生体認識技術を組み合わせ、ロケットの異常な振動や動きを検知し、自己修復機能を活性化します。総じて、この新開発のロケットエンジンは、革新的な技術と未来志向の設計によって、宇宙探査の新たな時代を切り開くことでしょう。その高い性能と信頼性は、人類の夢を実現するための力強い支援となることでしょう。 Select AI の実行例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 34

RAG利用なし SELECT AI chat OraBoosterとは; RESPONSE -------------------------------------------------------------------------------- "OraBooster は、Oracle データベースのパフォーマンスを最適化し、管理を簡素化するために設計された包括的なソフトウェア
スイートです。これは、データベース管理者 (DBA) と Oracle ユーザーがデータベースの効率を高め、全体的なパフォーマンスを向上させるのに役立つ一連のツールとモジュールを提供します。 OraBooster スイートには、通常、次の主要コンポーネントが含まれます。 1. パフォーマンス最適化: OraBooster は、Oracle データベースのパフォーマンスを分析し、最適化するのに役立ちます。これには、クエリの最適化、索引の管理、リソース使用率の監視、ボトルネックの特定などのタスクが含まれます。パフォーマンス最適化モジュールには、データベースの効率を高めるための推奨事項と洞察を提供する分析ツールが含まれている場合があります。 2. 自動化とメンテナンス: このスイートは、データベースのメンテナンスタスクの自動化を支援するように設計されています。これには、バックアップと復元、統計の管理、スペース管理、索引の再構築などの定期的なタスクのスケジュール設定と実行が含まれます。自動化モジュールにより、DBA の時間と労力が節約され、これらのタスクが確実に実行されます。 3. 監視とアラート: OraBooster は、データベースアクティビティをリアルタイムで監視し、重要なパフォーマンスメトリックに関するアラートを提供します。これには、CPU 使用率、メモリ使用量、I/O アクティビティ、待機統計などの監視が含まれます。監視モジュールにより、DBA は潜在的な問題を迅速に特定して解決し、データベースの正常性を維持できます。 4. 容量計画: このソフトウェアは、データベースの容量計画を支援し、将来の成長とリソース要件を予測するのに役立ちます。これには、データベースのサイズ、トランザクション量、ユーザー数の分析が含まれます。容量計画モジュールにより、組織は Oracle データベースインフラストラクチャを適切にスケーリングして管理できます。 5. セキュリティとコンプライアンス: OraBooster は、Oracle データベースのセキュリティとコンプライアンスを強化する機能を提供する場合があります。これには、アクセス制御、監査、暗号化、データマスキングなどのタスクが含まれます。セキュリティモジュールにより、DBA は機密データを保護し、規制要件を遵守できます。 6. レポートと分析: OraBooster は、データベースのパフォーマンス、使用状況、トレンドに関する詳細なレポートと分析を提供します。これらのレポートには、データベース管理、リソース割り当ての計画、パフォーマンスの問題の特定に役立つ洞察が含まれている場合があります。" Select AI の実行例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 35

RAG利用あり SELECT AI narrate OraBoosterとは; RESPONSE -------------------------------------------------------------------------------- "OraBooster は、当社が開発した革命的なロケットエンジンです。このエンジンは、宇宙探査の未来を形作る先進的な推進技術の象徴となっています。 OraBooster
の核心は、量子ダイナミックス・プラズマ・ブースターです。量子力学の原理を利用してプラズマを生成し、驚異的な速度で加速させます。これにより、従来の化学反応とは比べ物にならないほどの高い推力を実現し、遠方の惑星や星系への探査を可能にします。さらに、エンジンの外殻には、ナノファイバー製の超軽量かつ超強度の素材が使用されています。この革新的な素材は、過酷な宇宙空間の環境に耐え、高速飛行時の激しい熱や衝撃からロケットを守ります。また、ハイパーフォトン・ジャイロスコープを搭載しているため、ロケットの姿勢を非常に高い精度で制御し、目標物を確実に追跡することができます。これにより、長時間の宇宙飛行中でも安定した飛行を維持し、ミッションの成功を保障します。他にも、バイオニック・リアクション・レスポンダー・システムを搭載しており、人工知能と生体認識技術を組み合わせることで、ロケットの異常な振動や動きを検知し、自己修復機能を自動的に活性化します。 OraBooster は、その革新的な技術と未来志向の設計によって、宇宙探査の新たな可能性を開拓します。優れた性能と信頼性は、人類の夢を支える強力なツールとなるでしょう。 Sources: - rocket.txt (https://objectstorage.ap-tokyo-1.oraclecloud.com/n/orasejapan/b/select-ai-with-rag/o/rocket.txt)" Select AI の実行例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 36

Synthetic Data Generationとは ✓ 入力された自然言語プロンプトを考慮し、LLMを使用して現実的な合成データを生成 ✓ Autonomous Database メタデータ・クローンとの
統合によるテスト/開発シナリオ ✓ シンプルかつスケーラブル Synthetic Data Generation (SDG) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 37

主なユースケース Synthetic Data Generationのユースケース Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 38 新規プロジェクトの早期立ち上げメタデータ・クローンへのテストデータの投入ユーザー・エクスペリエンスの検証機械学習とAIプロジェクト

自然言語プロンプトに沿った合成データをLLMを使用して生成し、既存の表にロード Synthetic Data Generationのプロセス Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 39 ユーザー Synthetic Data Generation 表のメタデータの取得プロンプトの処理リクエストの生成レスポンスの処理バルクINSERT LLM AIプロバイダ {AIプロファイル, 対象となる表, レコード数, プロンプト} {リクエスト} {行データ} Autonomous Database DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ

DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ BEGIN DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA( profile_name => 'GENAI', object_name => 'director', owner_name
=> ‘SELECT_AI_USER', record_count => 5, user_prompt => 'born after 1950' ); END; 単一表に対するSynthetic Data Generationの例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 40 -- Query the table to see results SQL> SELECT * FROM SELECT_AI_USER.director; DIRECTOR_ID NAME ----------- -------------------- 1 John Smith 2 Emily Chen 3 Michael Brown 4 Sarah Taylor 5 David Lee -- Or ask select ai to show the results SQL> SELECT AI how many directors are there; NUMBER_OF_DIRECTORS ------------------- 5 プロンプトの指定レコード数の指定

DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATAプロシージャ BEGIN DBMS_CLOUD_AI.GENERATE_SYNTHETIC_DATA( profile_name => 'GENAI', object_list => '[{"owner": "SELECT_AI_USER",
"name": "director", "record_count":5}, {"owner": "SELECT_AI_USER", "name": "movie_actor", "record_count":5}, {"owner": "SELECT_AI_USER", "name": "actor", "record_count":10}, {"owner": "SELECT_AI_USER", "name": "movie", "record_count":5, "user_prompt": "all movies are released in 2009"} ]' ); END; 複数表に対するSynthetic Data Generationの例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 41 -- Query the table to see results SQL> SELECT * FROM SELECT_AI_USER.movie; MOVIE_ID TITLE RELEASE_D GENRE DIR_ID -------- -------------------- --------- ------- ------ 1 The Dark Knight 15-JUL-09 Action 8 2 Inglourious Basterds 21-AUG-09 War 3 3 Up in the Air 04-SEP-09 Drama 6 4 The Hangover 05-JUN-09 Comedy 1 5 District 9 14-AUG-09 Sci fi 10 -- Or ask select ai to show the results SQL> SELECT AI how many actors are there; Number of Actors ---------------- 10 プロンプトの指定レコード数の指定レコード数の指定レコード数の指定レコード数の指定

APEXは、世界有数のエンタープライズ・ローコード・アプリケーション・プラットフォームワールドクラスの機能を持った、スケーラブルでセキュアなエンタープライズ・アプリケーションを、 20倍高速かつ、 100分の1のコード量で構築可能 Oracle APEXは、クラウドとオンプレミスを含む、あらゆる場所にモバイル、Web、デスクトップ・アプリケーションを開発およびデプロイするための最も生産的な方法を提供
Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 43 2000万+ これまでに作成されたアプリケーション 90% のFortune 500社がOracle APEX を使用 60,000+ 150か国にわたる顧客 850,000+ 世界中のAPEX開発者 6,000+ 一日に作成されるアプリケーション詳細は、apex.oracle.comを参照してください。 Oracle APEXとは

Oracle Databaseが実行エンジン、中間層(ORDS)はリクエストの中継役 Oracle APEXのアーキテクチャ Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 44 HTTP(s) JDBC Data Schemas APEX Engine SQL & PL/SQL Oracle Database Oracle REST Data Services (Weblogic, Jetty, Tomcat) データベース層中間層ブラウザ

APEX AIアシスタント自然言語の指示で、SQL、PL/SQL、 CSS、JavaScriptの作成を自動化。コード改善も支援。アプリケーション作成アシスタント＊自然言語の指示を基に、アプリケーションを設計・作成 Oracle
APEX 24.1で提供するAPEX AIアシスタント Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 45 ブループリントを基にアプリを作成ブループリント (設計図)を作成 SQLクエリを生成会話型AIダイアログコード不要で簡単に実装できるチャットボット。チャットボットを通じて自然言語でデータベース内のデータを問い合わせ可能

クラウド・リンクによるAutonomous Database間のデータ共有 Autonomous Database間での読み取り専用のリモート・データアクセスを提供データ所有者：公開するスコープを指定し、リモートアクセスを許可する表またはビューをデータ・セットとしてクラウド・リンクに登録 • スコープ：リージョン、テナント、コンパートメント等 • 表またはビューの登録時にネームスペースと登録名（データ・セット名）を指定データ利用者：クラウド・リンクにある自分が使用可能な登録済みデータ・セットを検索し、問合せ（SQL）で利用
クラウド・リンク Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 47 ※リフレッシュ可能クローンを使用することでクロスリージョンでの共有も可能

クラウド・ストレージにファイルがアップロードされたら通知を受信し、自動的に表に即時ロード通知ベースのライブ表フィード Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 48
Autonomous Database OCI Object Storage AWS S3 Azure Blob Storage ①アップロード ①アップロード ①アップロード ②通知 ②通知 ②通知 ③ファイルを表にロード ③ファイルを表にロード ③ファイルを表にロード

DBMS_DATA_ACCESS.GET_PREAUTHENTICATED_URLプロシージャ表またはビュー、SELECT文の実行結果に対する読み取り専用の事前認証リクエスト(PAR) URLを生成し、 Autonomous Database内のデータを共有可能事前認証済リクエスト（PAR）URLによる読取り専用のデータアクセス Copyright © 2024, Oracle
and/or its affiliates 49 Documentation: Use Pre-Authenticated Request URLs for Read Only Data Access on Autonomous Database • PAR URLの生成、管理はDBMS_DATA_ACCESSパッケージを利用 • 指定可能なSQLはSELECT文のみ • バインド変数は利用できない • アクティブなPAR URLの制限は128 • 有効期間またはアクセス許可回数のどちらかの指定が必要 • 有効期間（デフォルト/最大）：90日（129600分） • 有効回数（デフォルト）：なし • 1度に最大100レコード（次のページへのリンクが含まれる） • 応答データサイズ制限は1MB • 出力形式 • JSON形式 • 表形式 https://<PAR URL> {"items":[ {"COUNTY":"Main","SPECIES":"Alder","HEIGHT":45}, {"COUNTY":"First","SPECIES":"Chestnut","HEIGHT":51}, {"COUNTY":"Main","SPECIES":"Hemlock","HEIGHT":17}, : {"COUNTY":"Main","SPECIES":"Redwood","HEIGHT":78}], "hasMore":false, "limit":100, "offset":0, "count":30, "links": [ {"rel":"self", "href":"https://dataaccess.adb.us-ashburn- 1.oraclecloudapps.com/adb/p/F5Sn..._example/data"} ]} REST APIやブラウザでアクセス

NFS共有をディレクトリ・オブジェクトにアタッチし、ファイルにアクセス可能 CREATE DIRECTORY FSS_DIR AS 'fss'; BEGIN DBMS_CLOUD_ADMIN.ATTACH_FILE_SYSTEM( file_system_name =>
'FSS', file_system_location => 'myhost.mysubnet.myvcn.oraclevcn.com:/results', directory_name => 'FSS_DIR', description => 'Source NFS for dmp data', params => JSON_OBJECT('nfs_version' value 4) ); END; / impdp admin/**** directory=FSS_DIR dumpfile=expdp.dmp log=impdp.log .... NFS共有へのアクセス Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 51

組み込みの可用性技術でインスタンスを作成しただけで最適な構成、ダウンタイムなしのメンテナンス毎日更新：可用性の状況をホームページ上で公開高い可用性の保証 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
53 Availability SLA with Autonomous Data Guard 99.95% 99.995% Availability SLA SLAメトリックは下記を含む: • クラウドワイドのインフラおよびソフトウェア・スタック • すべてのメンテナンスとパッチ適用 https://www.oracle.com/autonomous-database/adb-global-database-metrics.html

GoldenGate リモートデータベースとの論理レプリケーションが可能クラスタ障害、リージョン障害に対応オンライン再定義アプリを止めずに表・パーティション・索引の定義変更が可能計画停止の極小化が可能 Flashback Technology 過去データの参照、操作の取り消しが可能ユーザーによる誤操作や予期せぬトランザクションに対応
Application Continuity トランザクションを自動的にリカバリ予期せぬセッション切断からトランザクションを保護 Autonomous Database 数多くのミッションクリティカルで実証済みの高可用性ベストプラクティスを採用 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 54 RMAN オブジェクトストレージへの自動バックアップデータロストに対応・任意の時間にリカバリ可能 RAC 複数のサーバを協調させて処理サーバー障害に対応、オンラインメンテナンスに対応 ASM 複数のストレージを束ねて仮想化サーバー障害、ブロック破損に対応 Autonomous Data Guard スタンバイ・データベースを提供（ローカル/リモート）クラスタ障害、リージョン障害に対応コンソールから自動構成可能優れたSLA: 99.95% （非合理な例外なし）赤字：Autonomous Databaseで事前構成済みの機能黒字：追加設定を行えばすぐに利用可能な機能

自動バックアップと長期バックアップバックアップ・リストア Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 55
自動バックアップ Always On / 増分バックアップ+REDO 目的 • 稼働中のAutonomous Databaseのリストア/リカバリ • 設定した保持期間内の任意の時点のDBの複製（クローンの作成）長期バックアップお客様が有効化 / スタンドアロン・バックアップ目的 • バックアップの長期保存（社内ルール、コンプライアンス対応） • 60日以上前のバックアップ時点のデータの取出し（クローンの作成）自動バックアップ長期バックアップバックアップリストアバックアップ保持期間：1日〜60日保持期間：90日〜10年 ※バックアップ取得時にお客様DBの処理性能に影響を与えないように設計されている ※Oracle管理の領域に暗号化されて保存されるため、バックアップファイルを取り出すことはできないクローン作成

56 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Autonomous Data
Guard スタンバイ・データベースによる高可用性構成のサポートコンソールからのクリック操作で簡単に構成可能スタンバイの構成先を選択可能（クロス・テナンシでも構成可能） • 同一リージョン（ローカル） • 他のリージョン（クロス・リージョン、複数リージョンに構成可能） • またはローカルとクロスリージョンの併用が可能（右図）スタンバイ側のADBはプライマリ側のADBと同一構成 • データベース名、ECPU数、ストレージサイズ、等 • ECPUのスケールアップ等の操作はスタンバイ側にも適用される • 起動、停止、OCPU数の変更、など。最小限のダウンタイムでフェイルオーバー（F/O）、スイッチオーバー（S/O）が可能 • F/O、S/O後、アプリ修正は不要（Walletの変更は不要、接続文字列の変更は必要） • F/O完了後は自動的に新規スタンバイが作成される同期モードは非同期 Cross-region Standby Local Standby Production Redo logs Redo logs Redo logs Tokyo Osaka Autonomous Data Guard構成時のSLA: 99.995%（非合理な例外なし）

57 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Backup-Based Disaster
Recovery バックアップベースのディザスタ・リカバリコンソールからのクリック操作で簡単に構成可能スイッチオーバー、フェイルオーバー実行時にバックアップを使用してピア・データベースをインスタンス化 • Autonomous Data Guardより低コストでDRが構成可能 • リカバリ時間目標（RTO）はAutonomous Data Guardより長い • RPO：1分 • RTO：1時間 + 5TBごとに1時間ピア・データベースを作成するリージョンを選択可能 • ローカルはデフォルトで構成済 • リモート（クロス・リージョン、複数リージョンに構成可能） • プライマリ・データベースの自動バックアップのストレージの2倍分の追加コストが必要 • ローカルとリモート（クロス・リージョン）の併用が可能スイッチオーバー、フェイルオーバーは手動で実施インスタンス化されたピア・データベースはプライマリと同一構成 • データベース名、ECPU数、ストレージサイズ、等

フル・クローン新しいQAトレーニング、サンドボックス・インスタンスをデプロイリフレッシュ可能クローンレポーティング・インスタンスを配置して、本番環境での作業負荷を軽減 59 Copyright © 2024,
Oracle and/or its affiliates メタデータ・クローン開発-テストインスタンスを本番環境からデプロイ企業の要件をサポートするクローン作成オプション 001111001110001001111 クロス・リージョンやクロス・テナンシでのクローンも可能 • ソース・データベースのスキーマ・メタデータを含む、新しいデータベースを作成 • メタデータ（オブジェクト定義）のみ、データは含まない • ソース・データベースのスキーマ・メタデータとデータを含む、新しいデータベースを作成 • データを含む完全なクローン • ソース・データベースの更新情報を使用して簡単にリフレッシュできる、読み取り専用のフル・クローンを作成 • 一定間隔での自動リフレッシュも設定可能 • 一時的にソースから切断して更新可能、 24時間以内であればソースに再接続可能

テスト/開発システム用に、早期パッチを適用したデータベースを作成可能「早期パッチ」データベースには、本番データベースの1週間前にパッチが適用される「早期パッチ」データベース上でおいて、RATなどの機能を用い事前テストを実施可能「ゼロ・リグレッション」サービス・レベル目標値(SLO)は、Autonomous Databaseのパッチが既存の顧客アプリケーションを破壊しないことを保証 • テスト用データベースでの早期パッチの使用が必要同様のSLOを提供する他のクラウド・データベースは無い各メンテナンスではパッチバージョンが割り振られており、
以下のSQL(PATCH_VERSIONは適宜ご指定ください) を実行することで、それぞれのバージョンに含まれるパッチを確認可能 SELECT * FROM DBA_CLOUD_PATCH_INFO WHERE PATCH_VERSION = 'ADBS-21.7.1.1'; 早期パッチと「ゼロ・リグレッション」サービス・レベル目標値 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 60

パッチに対するワークロード・テストの自動化通常のパッチタイプ環境のワークロードを自動取得し、早期パッチ環境でそのワークロードを自動再生早期パッチ環境（ソースのリフレッシュ可能クローン）で週次パッチが適用されると、ソースでキャプチャされたワークロードが自動的に実行される ※早期パッチレベルが利用できるリージョンのみ(日本国内では東京リージョンで可能) 自動ワークロード・リプレイ機能の有効化手順 1. リフレッシュ可能クローンをパッチレベルを早期パッチに設定して作成 2. ソース・データベースで以下を実行し、自動ワークロードリプレイの有効化とワークロードのキャプチャ設定を実施
自動ワークロード・リプレイ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 61 Documentation: Test Workloads Against an Upcoming Patch blog: Safeguard Your Workloads Against Upcoming Patches in Autonomous Database BEGIN DBMS_CLOUD_ADMIN.ENABLE_FEATURE( feature_name => 'WORKLOAD_AUTO_REPLAY', params => JSON_OBJECT( 'target_db_ocid' VALUE 'OCID1.TENANCY.REGION..ID1', --リフレッシュ可能クローンのOCID（必須） 'capture_duration' VALUE 120, --ワークロードがキャプチャされる期間（1分〜720分） 'capture_day' VALUE 'MONDAY', -- キャプチャをする曜日 'capture_time' VALUE '15:00')); -- キャプチャをスタートする時間 END; /

ADBは、あらゆるワークロード、ユースケース、アプリケーションに対して、最もシンプルで最適なセキュリティを提供組込みのミッションクリティカルなセキュリティとコンプライアンスデータベース・セキュリティ・パッチの自動適用データ・リダクションキー管理ミッションクリティカルなデータ・セキュリティをシンプルに透過的データ暗号化
管理者リスク管理 Label Security とVPD 監査データの一元化 Data Risk Management as a Service - データ・セーフ機密データ検出構成リスク・アセスメントユーザー・リスク評価データ・マスキング 0 8 4 5 3 2 * * * * 3 2 HIPAA、PCI、FedRAMP、および各国ごとのコンプライアンス Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 63

プロビジョニング直後から強固に保護され、安心して利用できる Autonomous Database のセキュリティ Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 64 バックアップを含む全てのデータを暗号化（Transparent Data Encryption）特権ユーザ・Oracle運用者から顧客データへのアクセスをブロック（Database Vault） DB 全ての通信を暗号化（Advanced Security）監査ログを保管 (OCI Audit / Unified Audit) 特定の通信のみを許可 (Network ACL) 27001 : 27017 : 27018 国際的コンプライアンス標準に対応（一部抜粋）・・・常に最新のセキュリティパッチで保護特定のユーザのみを許可 (デジタル証明書/パスワード認証) ※ 主要な機能を抜粋 https://www.oracle.com/jp/cloud/cloud-infrastructure-compliance/ ユーザやセッション情報に基づいて表のアクセスを列・行レベルで制限（Virtual Private Database ）赤字：Autonomous Databaseで事前構成済みの機能黒字：追加設定を行えばすぐに利用可能な機能

クラウド・ストレージとの連携時のセキュリティ強化 DBMS_CLOUDパッケージによるクラウド・ストレージへのデータのエクスポートおよびロード、外部表利用時に組込みの暗号化および復号化がサポートされ、データの移動をより安全に行うことが可能データ入出力時の暗号化と複合化 Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 65 Documentation: Encrypt Data While Exporting or Decrypt Data While Importing blog: How to Use Built-in Encryption and Decryption Support When Exporting and Loading Data in Autonomous Database • 暗号化方式： DBMS_CRYPTOパッケージで指定するアルゴリズム、またはユーザ定義ユーザー定義関数 • エクスポート対象ファイルの形式： CSV、JSON、XML • ロードで複合化できるファイルサイズの上限：4GB 暗号化 • DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA • DBMS_CLOUD.COPY_DATA • DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE • DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE • DBMS_CLOUD.CREATE_HYBRID_PART_TABLE • DBMS_CLOUD.COPY_COLLECTION 7788 SCOTT yE6n5962yxx 複号化

費用対効果の高いデベロッパー・オプションでイノベーションを Autonomous Database for Developer ADB Always Free • テナントあたり最大2つのAlways
Freeデータベース • データベースのコア機能に加え、Database Actions、Transforms、 Graph Studio、ML Notebooks、ORDS、APEX、 Oracle Database API for MongoDBも利用可能 • いつでも完全な有料インスタンスにアップグレード可能 ADB Free Container Image • オフラインで実行可能 • ADBのコア機能に加え、データベースアクション、ORDS、APEX、 Oracle Database API for MongoDBを含む ADB Developer Container Image (Coming soon!) • オフラインで実行可能 • データベースをクラウド上のインスタンスにクローン/リフレッシュ • ADB for Developersと同様に予測可能な価格設定 • 完全なサポート step up to ADB for Developers (New!) • 月額$30未満 • 固定シェイプ - 4 ECPU + 20 GB storage • いつでも完全な有料インスタンスにアップグレード可能 • すべての開発者関連機能 + フル有料サービスの組み込みツール • 完全なサポート step up to Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 67

低コスト • CPUサイズを自由に変更、さらに自動スケール機能を提供 • クラウドスケールのシステム監視、約7/8の問題を自動解決 • Elastic Poolsで複数の
データベースをおまとめ管理データベース管理の自動化 • セキュリティ・パッチを含むパッチの自動適用で安定運用に寄与 • テスト自動化 • 組み込みの高可用性とセキュリティ • 使いやすいクローニング最新の開発プラットフォーム • 組み込みローコード開発 • JSONとMongoDB互換 API • クラウド・ファンクションの呼び出し • 位置情報、グラフなどの非構造データの扱いと専用開発ツール提供最新のデータ分析プラットフォーム • マルチクラウドでのストレージや DBへのアクセス • データロード・ETLツールを内蔵 • データ共有とクラウド・リンク • 機械学習、AutoMLを内蔵 • Select AIとベクトル検索 : AIで自然言語DB検索 Oracle Autonomous Databaseの特徴（再掲） Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 68

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[OCI Technical Deep Dive] Autonomous Database 技術アップデート(2024年10月29日開催)

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