Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud vs 現役DBエンジニア～自律型DBの実力を味わう～

Oracle Autonomous
Data Warehouse Cloud
vs
現役DBエンジニア
～自律型DBの実力を味わう～
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株式会社アシスト関俊洋

免責事項
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資料内のデータはADWCの先行検証環境で取得したものです。
GA版における情報の正確性を保証するものではありません。
実際にADWCの採用を検討する際は、必ず最新の情報を
確認のうえGA版での検証をお願いします。
本発表に起因したいかなる損害においても一切の責任を
負いません。

自律型DBがリリースされると聞いて
A.積極検討派
「こんなサービスを待ってた！」
B.慎重派
「本当に大丈夫？」

自律型DBがリリースされると聞いて
A.積極検討派
「こんなサービスを待ってた！」
B.慎重派
「本当に大丈夫？」
私はこちら派です…。

こんな検証プランを用意
若手からベテランまで、DBエンジニアを3人用意
ADWCの疑問点を挙げてもらい実際に検証
ADWCではない環境との比較結果を紹介
登場人物検証環境
①ADWC(先行検証環境)
2 OCPU～8 OCPU
までのインスタンス
②OnP Exadata
Exadata X5-2
Eighth Rack
③他社DBaaS
4vCPU～16vCPU
までのインスタンス
若手DBA(3年目)
チューニングや運用管理は
基本的にツール頼み
中堅DBA(6年目)
ツールを使いこなしつつ
ある程度の手作業が可能
ベテランDBA(18年目)
経験に基づいたチューニング、
運用管理が可能
Oracle
検証データ
Star Schema Benchmark 1TB
※ADWCに予め含まれるが、
データを若干増量

検証結果：パフォーマンス系

①検索処理の性能
クラウドと物理占有の差を考えても
かなりの高性能
ADWCのチューニング工数はゼロ
(チューニング方法は多少ある)
Resource Managerの設計上
OnPよりI/Oネックになりやすい
手軽に素早く高性能のDBを
手に入れられるのが魅力
自動チューニングって本当？データさえロードすれば、
あとは何もしなくても良い性能が出るの？
若手DBエンジニアがチューニングした
オンプレミスExadataとの性能比較(SQL13本)
※データ量、SQL、初期化パラメータ、CPU数は同一。
OnPは若手DBAが3日かけてチューニングを実施。
SCREEN ONLY

②チューニングの手段・深さ
ADWCには現時点で設定できない
機能がある
基本はExadataの機能でカバー
深いチューニングはコンセプト外
スポットではなく継続的に全体を
自動チューニングできるのが
ADWCの強み。手作業には工数的
限界がある
どこまで深いチューニングができる？
OnPはベテランDBAが3日かけてチューニングを実施。
ベテランDBエンジニアがチューニングした
オンプレミスExadataとの性能比較(SQL13本)
SCREEN ONLY

③他DBとの性能比較
他社のDBaaSと比べて性能は良いの？
他社DBaaSを全体的に上回る
先行検証環境では意図どおりの
実行計画にならない処理あり
検証中にもアップデートが複数
あったので今後の改善に期待
Exadataの機能やOracleDB
独自の実行計画が効く処理では
有利になりやすい
他社DBaaSとの性能比較(SQL13本)
他社DBaaSは若手が構築。チューニングなし。
SCREEN ONLY

④スケールアップの効果
スケールアップは簡単に、無停止で実施できる？
本当に無停止で実施可能
他社DBaaSは読み取り専用に
変更が必要だがADWCは更新も可
スケールアップ、ダウンが可能
自動スケールは今後の実装に期待
OCPU数(CPU_COUNT)の
増加に応じてI/O帯域幅が上昇
するのはOracleならではの特徴
スケールアップ時のI/O量変化
SCREEN ONLY

⑤コストパフォーマンス
他社DBaaSと比べてコストパフォーマンスは良い？
先行検証環境では特定SQLの
性能が伸びずコスパの差は限定的
GA版の性能改善に期待
SQL個別で見ると最大約10倍の差
特有の「お作法」がないので手軽。
周辺サービスを含めてUniversal
Creditでトータルコストを
どれだけ下げられるかに期待
ADWCと他社DBaaSの価格性能比
SCREEN ONLY

パフォーマンス検証の考察
あらゆる手を尽くした
チューニングが可能
性能目標を定め個別の処理を
深くチューニングできる
CPU、メモリ、ストレージ
など部分的なリソース増強
が可能
手作業の良さ ADWCの良さ
チューニングはお任せ。
Exadata機能の範囲内で対応
ワークロード全体を継続的に
自動で改善してくれる
CPU、ストレージの増強が
可能。スケールダウンも可能
(ライセンスに引っ張られない)

検証結果：運用管理、保守系

⑥バックアップ
バックアップ設計は必要？いつのデータまで戻せる？
バックアップは設計は不要
(週次フル、日次増分を自動取得)
手動バックアップも可能
直前まで復旧可、オペミス対応可
(FLASHBACKは常にON)
設計工数ゼロでリストアの操作も
簡単なため考慮点ほぼなし。
大幅な工数削減が期待できる
バックアップ設計、実装、テスト工数
方式検討
設計
テスト計画策定
テスト
実装
運用引継ぎ
OnP手作業 (15人日)
実装、設定確認
ADWC (0.5人日)

⑦モニタリング
モニタリングはどこまでできる？監視項目は？カスタマイズは？
EM Expressに近い専用の
モニタリングツールを提供
基本はモニタリングのみ。
項目数は他社DBaaSと同等
閾値監視や通知は範囲外
監視はSQLやpsmコマンドの
実行で対応。Management
Cloudとの連携にも期待
モニタリング可能
CPU使用率
平均SQL応答時間
ストレージ使用量
DBアクティビティ
実行されたSQL文
SQL実行計画、統計
※以下は参照不可
- アラート
- トレースファイル
- AWRレポート
- Statspackレポート
- 初期化パラメータなど

⑧トラブル時の対応
問題の切り分けはどうすればいい？ログは見れる？
アラートログやトレースファイル
を参照できないのでユーザ側での
問題切り分けが難しい
(しなくて良いとも言える)
OnPよりもSRへの依存度が高い
世界中で同一構成が動いている
ので問題解決速度はOnPよりも
早いはず
トラブル発生から解決までの流れ
事象発生
ログ分析
問題切り分け
SR調査
SR回答
OnP OracleDB
事象発生
SR調査
SR回答
ADWC
※操作ログや画面キャプチャ
などの情報提供は必要

運用管理、保守検証の考察
バックアップ設計の自由度が
高い (ex FLASHBACK=OFF)
見れる範囲が広い。AWR、
アラートログ、トレース、
EM画面、ディクショナリ
あらゆる情報を見れる
経験があればトラブル時の
初動・切り分け・火消しを
速やかに行える
手作業の良さ ADWCの良さ
バックアップ設計、実装の
手間いらず
見れる範囲は絞られるが
基本的に「見る必要がない」
サービス設計になっている
トラブル時に複雑なログ
解析をしなくて良い。
(反面SRへの依存度が高くなる)

その他検証：圧縮率、DML性能
項目検証結果
データ圧縮率 HCC(Query High)が必ず適用されるため圧縮率は高い。
Star Schema Benchmark 1TB → 269GB
OnP ExadataのHCCと同等と考えて良い。
DML性能 DWH用なので得意分野ではない。OnP Exadataとは大
きく性能が異なる。一般的なDWH専用DBと比べると性
能は良好。HCC必須なのでデータ挿入は基本ダイレクト
パスロードになる。

検証で見えた自律型DBの強み
自動チューニングはすべてが100点ではないが、
80～90点の性能を楽してすぐ手に入れられる
真の自律型なら将来的に100点に近づくはず
設計、設定の考慮漏れは確実に減るし工数も減る
現時点ではパフォーマンスより工数削減や一定品質を
担保できる「手軽さ」の方に魅力を感じる

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