【Oracle Cloud ウェビナー】クラウド上のMySQLの性能やコストでお困りの方向け データ活用・分析を爆速で安価に実現するHeatWaveのご紹介

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1. クラウド上のMySQLの性能やコストでお困りの方向け データ活用・分析を爆速で安価に実現するHeatWave 稲垣 大助 テクノロジー＆カスタマーストラテジー 日本オラクル 11/06, 2024
2. 2020年12月の発表以降、継続的にサービスの発展・革新を継続 進化を続ける HeatWave (旧: MySQL HeatWave) Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 2 Oct 2021 Encrypted communication High availability Scale to 64 nodes Aug 2021 Autopilot Scale out storage Mixed workloads Available in all OCI regions Apr 2022 HeatWave Machine Learning Real-time elasticity HeatWave compression Point-in-time recovery Dec 2020 Product Launch 2020 Jul 2023 Lakehouse on OCI Sep 2023 Lakehouse on AWS Mar 2023 AutoML Enhancement Performance Tuning June 2024 GenAI - in-Database LLM - Automated Vector Store - Chat (NL interface) Oct 2022 Oracle Cloud World 2022 Keynote, Larry Ellison announced HeatWave Multi-Cloud capabilities
3. HeatWave HeatWave GenAI HeatWave Lakehouse HeatWave MySQL HeatWave AutoML HeatWave • インデータベースLLM • ベクトル・ストアを自動化 • スケールアウト対応 • HeatWave Chat • オブジェクト・ストレージのデー タに対応 • 比類なきパフォーマンスと価 格設定 • MySQL のデータとオプション で利用可能 • MySQL のクエリを圧倒的に 高速処理 • ETL不要でリアルタイム分析 可能 • 高度なセキュリティ機能 • データベース内蔵ML • MLモデル構築を自動化 • データベース内・オブジェクト・ ストーレージのデータを使って トレーニング・モデル生成可 能 HeatWave Autopilot • HeatWaveの機械学習を活用し自動化 • パフォーマンスと価格性能比を自動的に向上 • DBAと開発者の双方の生産性を向上 HeatWaveはさまざまなワークロードに対応 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 3 オブジェクト・ストレージ内のデータのクエリに最適化されたスケールアウト型データ処理エンジン
4. 高レベルのパフォーマンス、セキュリティおよび信頼性の獲得に貢献 ⚫ 暗号化、データ・マスキング、認証およ びデータベース・ファイアウォールなどの 高度なセキュリティ機能 ⚫ パッチ適用、アップグレード、バックアッ プ、高可用性の管理を自動化、最新 のMySQLの機能を活用可能 ⚫ MySQLエキスパートによる テクニカル・サポート ⚫ MySQLにインメモリーのクエリ高速化 エンジンを統合 ⚫ MySQLに対する分析処理の クエリ性能を大幅に向上 ⚫ HeatWaveクラスタはピーク時の負荷 に対応するためにスケール・アウトし、 不要になったときにはスケール・インして コスト削減可能 ⚫ HeatWaveとMySQL向けの 機械学習による自動化 ⚫ チューニングの専門知識を必要とせず に、パフォーマンスを 自動的にコスト効率よく向上 ⚫ 開発者とDBAの生産性を高め、 人的エラーを排除 HeatWave MySQL: 独自の機能 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 4 MySQL Enterprise Edition HeatWave HeatWave Autopilot
5. HeatWave Clusterのアーキテクチャ Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 5 ⚫ 高速検索の為にColumnar型に自動変換 ⚫ MySQLのデータを自動連携 ⚫ シンプルな課金体系 とりあえずから本格的な運用まで、MySQLのデータをそのまま 利用可能 →移行してすぐ利用できます。
6. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 6 HeatWave Lakehouse – CSV, Avro, Parquet, JSONデータの活用
7. オブジェクトストアのデータ – 様々なフォーマットのファイル 400TB をクエリ HeatWave Lakehouse Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. • オブジェクト・ストレージのデータをクエリ実行、 MySQL データと組み合わせ – 標準的な SQL 構文にて • 最大409TBのデータ - HeatWaveクラスタ は512ノードまで拡張可能 • オブジェクトストアへのクエリ実行はデータベー ス内クエリ実行と同じ速度 - 業界初！ • MySQLと非MySQLの両方のワークロード に対応。オブジェクトストアでのデータ処理は スケールアウトされ、データはMySQLデータ ベースを経由せずHeatWaveにロード 7
8. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 8 HeatWave AutoML – 機械学習でのユーザーエクスペリエンス
9. データベースとオブジェクト・ストレージのデータで学習し、モデルを作成 HeatWave AutoML enables a wide range of use cases Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. HeatWave AutoMLは、説明モジュールによってユーザーがモデルとその予測値を理解し解釈できるようにします。 回帰 時系列予測 異常検知 分類 リコメンダー(推奨)システム 広告費用のROI予測 需要予測 クレジットカードの 不正使用検知 悪意のある ゲームハッカーの特定 類似したユーザーの特定 債務不履行 の予想 フライト遅延の予測 降雨予報 おすすめの動画 データベース データ オブジェクト・ストレージ データ Database エクスポート 9
10. ETLが不要でデータの移動が無い、アプリケーションのために用意された機械学習 HeatWave AutoML - 簡素化された機械学習 [ AWS vs HeatWave ] Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 他クラウドサービスの機械学習へデータエクスポートが不要 複雑性とコストが増し、作業時間が増加 自動化されておらず、データサイエンスの専門知識が必要 トランザクションデー タベース (RDS for MySQL) 分析データ ベース (Redshift) オブジェクトストア 機械学習 (Sagemaker) ETL処理のための オブジェクトストア (S3) ETL/データ変換 (Glue) オブジェクト・ストレージ のデータ データベース内のデータ 組み込み型の機械学習: 追加コスト無くインサイトをすぐ入手 機械学習処理は自動化され、専門知識は不要 インデータベースとオブジェクト・ストレージで作動する機械学習 HeatWave AutoML AWS Sagemaker 10
11. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 11 HeatWave GenAI - 検索拡張生成 (RAG) と 大規模言語モデル (LLM)
12. HeatWave GenAIで新たなユースケースとアプリケーションが生まれる Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. コンテンツの作成と要約 • 企業内ドキュメントから示唆 を生成 / レポートを作成 • PDF のインストラクションマ ニュアルからブログを生成 • コンテンツを要約 RAGと類似性検索 • RAGの企業内データを使って より正確で関連性が高い文脈 の生成 AI を利用 • 非構造化データから類似性検 索を実行 生成AIと機械学習の相乗効果 • 機械学習と生成 AI の結合 によって時間を節約し、より多 くの価値をお客様へ • 機械学習 でフィルタされた データを伴う生成 AI を利用 することによって低コストに精度 を向上 + 自然言語で会話 • 自然言語を使って非構造化 ドキュメントの情報から生成さ れる会話 • 後続の質問のため HeatWaveがコンテキストを 保持 12
13. OCI Generative AI serviceとの統合も インデータベースLLM と自動化されたインデータベース・ベクトル・ストア Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. アプリケーション HeatWave オブジェクト・ ストレージ 学習済みモデル インデータベース LLM 自然言語 質問 自然言語 回答 拡張 プロンプト ベクトル・ストア HeatWave チャット 埋め込み生成 HeatWave AutoML 13
14. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 14 MySQLをクラウド環境で利用する際の課題
15. • 事前に把握出来ないコスト • 為替 • ネットワーク転送料 • I/Oコスト • 技術課題に対する対応 • テクニカルサポート • 基本料金 • 価格設定 クラウド利用コストに関する課題 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 15
16. 日本円での課金体系 クラウド利用コストに関する課題解決 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 16 セルフサービスでの利用に 最適な定価モデル 利用頻度が少なく気軽に利用したい場合や、継続利用を 検討中の場合に最適 • 新サービスのトライアル • 迅速なプロトタイピング • 柔軟なスケーリング • ワークロードが小さい初期の開発プロジェクト • 利用したい期間が短い場合 コスト削減を最大化できる 年額モデル ワークロードが安定している場合や、利用コストを最小化 したい場合に最適 Universal Credits Annual Flex オンデマンド Pay As You Go • ワークロードが予測可能な本番/テスト環境 • 長時間実行される大きなアプリケーション
17. 外部へのデータ転送コスト(アウトバウンド通信) クラウド利用コストに関する課題解決 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 17 ・ 月/10TBまで無償 ※閉域網接続ではデータ転送コスト課金なし (接続ポート料金のみ) 性能タイプ より高いパフォーマンス VPU（Volume Performance Unit） 20 IOPS 75 IOPS/GB (最大50,000 IOPS/vol) スループット 600 KBPS/GB (最大 680 MB/s/vol) Performance SLA Yes 1か月の1GBあたりの価格 (ストレージ+VPU) ¥7.14 ストレージ性能
18. クラウド利用コストに関する課題解決 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 18 OCI (MySQL Database Service) サポート 開発元がサポートサービスを提供 テクニカル・サポート込み エディション MySQL Enterprise Edition同様の 機能を提供 機能 最新機能をいち早く利用可能 脆弱性対応 脆弱性には迅速に対応 互換性 オンプレ版のMySQLと100%互換 分析エンジン HeatWave統合 カテゴリ Oracle 他社クラウド Compute ¥61.25/時 Compute (VM.Standard2.8; 16vCPU, 120GB, Linux) ¥119.94/時 仮想マシン (16vCPU, 64GB, Linux) Storage ¥5,100/月 Block Volume (1TB, 25K IOPS) ¥239,040/月 ブロック・ストレージ (1TB, 25K IOPS) Network ¥18,972/月 FastConnect (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 ¥517,445/月 専用線接続サービス (1Gbps, 100TB) *閉域網接続
19. • データ増加に伴う検索時間の増加 • インスタンス拡大に頼る対応 • MySQL Versionの固定化 • 接続スパイクに対応するためのインスタンスサイズ • パフォーマンス劣化の原因究明 パフォーマンス劣化に関する課題 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 19
20. • 全てのインスタンススペックがHeatWave Clusterに 対応 パフォーマンス劣化に関する課題解決 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 20 ECPUシェイプ ECPU数 メモリー MySQL.Free 2 8 MySQL.2 2 16 MySQL.4 4 32 MySQL.8 8 64 MySQL.16 16 128 MySQL.32 32 256 MySQL.48 48 384 MySQL.64 64 512 MySQL.256 256 1024 Aurora (db.r5.24xlarge) VS Amazon RDS , Amazon Aurora (4TB) RDS-MySQL (db.r5.24xlarge) MySQL HeatWave (10 nodes) 0 5,000 10,000 15,000 クエリ実行時間 の幾何平均 時間 (秒) 5400倍 高速 8秒 11時 間 0 4,000 8,000 クエリ実行時間 の幾何平均 1400倍 高速 MySQL HeatWave (10 nodes) *Benchmark queries are derived from TPC-H benchmark, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since they do not comply with TPC-H specification.
21. パフォーマンス劣化に関する課題解決 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 21 • オンプレのMySQLと同時期Release • LTSとInnovation Releaseの両方に対応 • Enterprise Thread Pool利用可能 0 2000 4000 6000 1 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096 スループット (txn/s) 同時実行トランザクション TPC-C (10 GB, data fits in buffer pool) ー HeatWave MySQL ー Amazon Aurora
22. AWS EBS vs OCI Block Volume 帰結としてのブロックストレージの性能の差 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 22 Ref) https://www.percona.com/blog/performance-of-various-ebs-storage-types-in-aws/ https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/82e34448-2525-4bca-b8e5- 0de3710f71ce/en-US/module4/ebsperf AWS EBS の性能 レイテンシーに対し、大きなジッター （高負荷時にP95レイテンシーは数十ミリ秒超にも） Ref) https://www.storagereview.com/review/oracle-cloud-infrastructure-compute-bare-metal-instances-review https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/how-to-measure-disk-performance-on-oracle-cloud-block- volume OCI Bock Volume の性能 低レイテンシ―かつ小さなジッター （P95 レイテンシーは１ミリ秒未満、P99 レイテンシーも 1.5ミリ秒程度 →それでも DB/DWH 用途では不十分と考え、専用リソースプール(Exadata)を利用） ※ジッター（Jitter）＝Pingの揺らぎ（小さいほど回線安定）
23. Opsインサイト SQLインサイト パフォーマンス劣化に関する課題解決 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 23 専用Autonomous Data Warehouse Autonomous Data Warehouseサーバーレス Exadata Database Service on Dedicated Infrastructureプラガブル・デー タベース Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure非コンテナ・デー タベース HeatWave MySQL Databaseサービス 等
24. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 24 MySQLをOCIに移行する
25. 25 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. データ取得 util.dumpInstance() util.copyInstance() ① ① OCI:オブジェクトストレージ util.loadDump() ② 高速 圧縮 多重化
26. 26 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. データ連携 on AWS on OCI Replication VPN FastConnect Public Internet PrivateLink
27. HeatWaveによる本当のデータ活用 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 27 現在 過去 未来
28. HeatWave Lakehouse Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 28 現在 過去 未来 Backup Files(Aurora, Redshift) Parquest CSV, JSON データベースだけなく過去のデータも 使いたい時に使いたい分だけ 高速かつ簡単に 始めることが可能
29. HeatWave MySQL Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 29 現在 過去 未来 データ連携(ETL)は不要 リアルタイムに クエリ内容を意識するなく自動判断 MySQLでは実現できない圧倒的なパフォーマンス
30. HeatWaveで国内最大級の電子書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活用を強化 利用サービス・製品 • HeatWave お客様のコメント 顧客事例：NTTソルマーレ 様 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 30 「『HeatWave』の導入によりサービス基盤とデータ分析基盤の リアルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで通常の MySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が2秒程度 で完了するなど性能の良さも実感しています。 処理を待つ思考停止の時間が短縮化され、 業務効率化にもつながっています。MySQLに対応したツールは 『HeatWave』でもそのまま活用でき、 ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを 更なるサービス向上に役立てることができています。 『HeatWave』を利用した新たなデータ分析基盤を活用し、 今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける 書籍配信サービスを提供していきます。」 エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社 電子書籍事業部 サービス開発グループ 木下 氏 システム構成イメージ HeatWaveによる データ分析基盤 コミックシーモアの サービス基盤 レプリケーション リアルタイム同期
31. 31 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 諦めていた分析処理が可能に Copyright ©2024 Genius Sonority Inc. All Rights Reserved. ジニアス・ソノリティ株式会社 HeatWave MySQL on OCIの採用によって[データー連携]・ [加工]・[取捨選択]・[分析の専門知識]等のハードルが消失 プレイヤーの詳細なログを使って、あらゆる角度からの分析処理を 開発者以外の幅広いメンバーにも開放しました。 より遊びやすく、より面白く “「桁違いに速い…」*” ジニアス・ソノリティ 取締役 最高技術責任者 川本昌之氏 *引用元 : Case HUB.News ジニアス・ソノリティ、HeatWave MySQLの採用で膨大なゲームデータの分析を高速化 より
32. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 32 MySQL Database Service with HeatWave MySQLをサポートする全てのBIツールに
33. Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 33 MySQLやOracle Databaseだけで なく、環境依存せず、多くのデータソース をもとに ・直感的な操作性で ・分析モデルの作成と情報展開 を実現出来ます。 Oracle Analytics Cloud
34. 東映グループのシネコン、Oracle Analytics Cloud を活用して現場主導でデータドリブンマーケティングを 実現 株式会社ティ・ジョイ • 東映のグループ会社として新宿バルト9 や梅田ブルク7 など国内映画 館 22 劇場 218 スクリーンのシネマコンプレックスを運営（共同経 営含む） 従来の課題 • 担当者のアイデア ベースの施策を行っており、数値を根拠としたマーケ ティング施策を実行できていない • 担当者間で、情報の可視化が出来ていなかったため、傾向把握など に余計な時間を費やしていた 導入効果 • 属人的な施策から数値を根拠としたデータドリブンマーケティングを実 現。ターゲットを絞ったキャンペーンやイベントを行うことにより、劇場動 員数や顧客満足度の向上に貢献 • 地図データと連携し可視化することで、新たな視点でのインサイトを獲 得。緻密なエリアマーケティングを実現 • 現場主導でデータ分析基盤を運用。劇場担当者は共通のデータ分 析基盤を活用することで、情報共有に費やしていた作業工数を削減 Why Oracle • 検討していたオンプレミスの他社ツールと比較して、導入コストを大幅 に抑えられ、手軽に少人数でスモール スタート可能。また、データ分 析範囲の拡大など柔軟な拡張性を確認 • データ・フロー機能を活用すれば、システム部門を頼らず、業務部門 自ら分析データの準備・加工が可能 • 地図データと連携して可視化することができ、商圏分析など新たな視 点でインサイトの獲得が可能 分析サンプルイメージ 利用サービス • Oracle Analytics Cloud 顧客事例：株式会社ティ・ジョイ Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 34
35. MySQL Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 35 現在 過去 未来 MySQL Enterprise Edition 障害対策への負荷軽減 サポートを活用した技術者への支援 Enterprise Securityによるデータ保全
36. MySQL Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 36 現在 過去 未来 MySQLも自動化へ
37. HeatWave MySQLを採用し、需給調整支援システムを低コストでクラウド上に構築 システム概要 • 従来のExcel等を用いた需給調整業務を Oracle Cloud Infrastructureを採用してシステム化 • 需給データの拡充と、データ分析のさらなる高度化、高速化、自動 化のためのプラットフォームへのHeatWave MySQLの導入も検討 システム課題 • 需給調整業務を支援する仕組みが完全にシステム化されておらず、 ファックスやメールを送信するなど、人手が必要な手順があった • 分析で得た予測データをExcelに加工し、主原料調達元へ発注指 示として出し生産指示を自社工場に送信するなど多くの作業負荷 導入の効果 • HeatWave MySQLで販売実績データや生産管理データを 需給データとして一元的に管理し、複数の担当者による データの共有・分析を実現 • これまでの「ベテランの勘」に頼らざるを得なかった部分がシステム化 され次の販売予測を立て易くなり、生産計画に活かすことが可能に • データ連携の実現で従来の手作業の廃止にもつながり、 作業フローの大幅を改善 システム構成イメージ 利用サービス • HeatWave MySQL • Compute, Storage, Network お客様のコメント 顧客事例：旭松食品 様 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 37 「2020年からデータベーステクノロジ社の支援のもと、クラウド化を推進しています。 このたび需給調整支援システムをクラウドで実現し、データ連携の実現で 従来の手作業を廃止できただけでなく、将来的な拡張性も担保できました。 低コストで需給調整業務をシステム化できたことにも満足しています。」 旭松食品株式会社 経営企画部 情報システム課 宮下 章氏 HeatWave MySQL
38. HeatWave MySQLを活用したCMSシステム基盤をAmazon RDSから移行しクラウド利用料を1/4に削減 システム概要 • コンテンツ管理システム(CMS)のリプレイスに合わせて AWSからOracle Cloud Infrastructureへの移行を実施し、 マルチ・クラウド化の一歩を踏み出した • データベース基盤をAmazon RDSからHeatWave MySQLに移行し コスト削減と高負荷時の性能安定性を確保 システム課題 • CMSの運用基盤としてのAWSでのサーバ増加や スケールアップによるAWSの利用コストが増加 • BCP対策やインフラ最適化の観点から 単一クラウドサービスではなく、マルチ・クラウド環境化を模索 導入の効果 • 「HeatWave MySQL」の採用により、マネージド・データベースとしての 容易性を保ちつつ、最新機能の利用やMySQL開発元のサービスとし ての将来的な安心感、安定性を獲得 パートナー 株式会社スマートスタイル システム構成イメージ 利用サービス • HeatWave MySQL • Compute, Storage, Network お客様のコメント 顧客事例：パソナテック 様 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 38 「基幹システムやCMSを構築後、データベースのバージョンアップを行う際に OCI上のHeatWave MySQLをスマートスタイル社から提案されました。 新たな技術にチャレンジすることや障害発生時のリスクヘッジのために マルチ・クラウド化することを視野に、HeatWave MySQLの導入に至りました。 将来的な安心感と安定性を確保しながら、コスト削減にも成功しました。」 株式会社パソナテック IT戦略部 部長 内山 直樹氏
39. HeatWave AutoML Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 39 現在 過去 未来 分類 回帰 時系列予測 異常検出 レコメンド 不正検出 マーケティング 降雨予想 遅延予測 需給予測 おすすめ商品 広告費用ROI 今のデータを活用して、未来の予測へ 原因追及から対策へ
40. HeatWave GenAI Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 40 現在 過去 未来 ベクトル・ストア LLM 事前準備不要 • llama3-8b-instruct-v1 • mistral-7b-instruct-v1 利用に関する追加コスト不要 機密データや会社・個人の固有データも HeatWave内部で完結 生成AIを、RAGを、まずは試してみてください
41. 「異常検知」ユースケース NVIDIAのデータ・プラットフォームを管理するチームは 100を超えるミッションクリティカルなアプリケーションを運用 お客様の課題 • チップのデザインやテストを行う重要なアプリケーション は、非常に多くのエンジニアやチップのリリース期限に対 する 影響度が極めて大きい • ストレージの利用の急激な拡大や接続の増加への 迅速な対応が求められることが常に想定される • 上記の課題の検知と対応として、ストレージの拡大や インスタンスのリソースを増強するスケールアップが必要 目的 • ストレージのリソースの早期の検出と対応 • インフラの障害や問題との関連付け MySQL HeatWaveによるログの異常検出の流れ 効果 • 拡張を必要とするリソースの発見からプロビジョニングま での流れを迅速化 • 致命的な問題を早期にアラートとして展開できることに よるアプリケーションのダウンタイムの削減 NVIDIAにおけるログの異常検出 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 41
42. 「分類」 「回帰」ユースケース 海外生産拠点における製品不良率改善と消費電力削減の取り組みにHeatWave AutoMLを活用 ◼ 製品不良率改善 1. 不良品判定時の各種データをIoTにより収集し、HeatWave MySQLに格納 • 例）製品の容量、製品の温度、冷却装置の温度、ガス圧、など 2. 収集したデータと不良品判定の結果を元に、HeatWave AutoMLで「分類」のデータモデルを作成 (教師あり学習により、正常な製品と不良品の傾向を学習) 3. 作成されたモデルに対する「説明」を確認し、どの要素が製品の良/不良の判断に大きな影響を与え ているかを確認 => 大きな影響を与えている要因について、優先的に改善対策を取る IoTによる製造業生産性の向上 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 42 某大手製造業
43. 私たちのミッションは、 人々が新たな方法でデータを理解し、 本質を見極め、無限の可能性を解き放てるよう 支援していくことです。
44. 44 Confidential ©2023 ZEAL CORPORATION. ALL RIGHTS RESERVED. HeatWave Rocket Start Pack 実現する3つのポイント ポイント１ スモールスタートの導入 ポイント２ 短期間で利用開始 ポイント３ 内製化へ繋げる教育 環境構築からトレーニングまで、導入範囲を最小構成で 実現することで、低料金・低リスクで製品利用を開始。 環境構築時に貴社データの一部を取り込み機能を構築。 スモールスタートの導入によって、最短2か月で利用開始 し機能の検証や開発に多くの時間を利用可能。 構築環境を基にした製品利用方法に関するトレーニング を実施。自社でデータの投入や運用を可能とすることで、 後続の開発や保守の内製化をサポート。 最新機能と経験を組み合わせた導入サービス「Rocket Start Pack」は、 以下のポイントを実現します。
45. 45 Confidential ©2023 ZEAL CORPORATION. ALL RIGHTS RESERVED. HeatWave Rocket Start Pack 各企業様におけるご予算、ご要望に合わせた３つのプランをご提供します。 本サービスのベースプラン 環境構築からトレーニングまで 一貫してサポート ジールにて方針検討から、環境構築・機能開発、 トレーニングまでをすべてサポート。スモール スタートで環境利用を手軽に開始したい場合に おすすめ。 A：スタンダードプラン 貴社の要望に合わせる３つの導入プラン 最も費用を抑えたプラン 貴社の体制をベースに、教育を メインした導入支援モデル お客様の開発体制がある程度充足している場合、 貴社にて開発いただくことを前提に、環境構 築・機能開発におけるトレーニングとQAをメイ ンとして実施。 より低コストで実施されたい場合におすすめ。 C：トレーニングプラン ベースプランをよりライトに 始められるプラン 自社開発をメインとした支援 スタンダードプランからジールの作業を可能な 限り除き、自社にて開発をメインとすることで より小規模に環境の構築検証を開始可能。 費用を抑え自社で手を動かしつつ、構築と検証 を実施したい場合におすすめ。 B：ライトプラン
46. Q&A Zoomの「Q＆A」機能から ご質問をお受けしております ご質問は他の参加者からも閲覧可能となります 所属企業名など個人を特定できる情報は書き込ま ないでください 匿名での投稿をご希望される場合は、投稿前に 「匿名で投稿」チェックボックスをオンにしてご投稿くだ さい 本ウェビナー中、ご回答できなかったご質問について は、後日、本ウェビナーの資料公開時に合わせてご 回答差し上げます Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 46