【旧版】Oracle Autonomous Database：サービス概要のご紹介 [2021年7月版]

⽇本オラクル株式会社
事業戦略統括事業開発本部
2021年7⽉
サービス概要のご紹介
Oracle Autonomous Database

• Oracle Cloud Infrastructure
• Oracle Autonomous Database
アジェンダ
Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates
2

Oracle Cloud Infrastructure (PaaS/IaaS) & Oracle Cloud Applications (SaaS)
Oracle Cloud
Oracle Cloud Applications
Global Cloud Data Center Infrastructure
Commercial and Government Public Cloud Regions | Cloud@Customer | Dedicated Regions | Roving Edge
Security | Governance | Compliance
Application development
and DevOps Integration Containers
Management, monitoring,
and automation Native VMware
Machine learning
and AI
Compute Storage
Analytics, BI, and
data science
Relational
databases Non-relational databases
Networking
ERP SCM HCM ACX IA
Enterprise
Resource Planning
Supply Chain and
Manufacturing
Human Capital
Management
Advertising and
Customer Experience
Industry
Applications
Oracle
Cloud
Infrastructure
3

Oracle Cloud Infrastructure が採⽤される理由
より良いサービスを
適切な価格で
より堅牢な
セキュリティの実現
よりデータ活⽤に
最適な環境
1 2 3
4

ミッションクリティカル・エンタープライズ・ワークロードのため
0から設計・構築したクラウド基盤
リージョン
(東京、⼤阪など)
物理ネットワーク
仮想クラウド・ネットワーク
サービス
AD1 AD2 AD3
• 物理コア専有環境
• ⾼速なハードウェアを標準採⽤
• ネットワーク仮想化を分離し、
専⽤のハードウェアで実⾏
• 低遅延/⾼帯域
• フラットなネットワーク
• オーバーサブスクリプションなし
• 世界中で30リージョンを展開
• お客様DCへの展開も可能に
• マルチクラウドへの拡張
SaaS Applications DWH Big Data AI HPC/Simulation
ISVs
ミッションクリティカル・システム⼤規模ワークロード
5

⾼品質と低価格の両⽴を実現
より良いサービスを適切な価格で
性能価格
コンピュートメモリブロック
ストレージ
仮想マシン
コンピュート
ブロック
ストレージ
ネットワーク
サポート料⾦込み
性能もSLAで担保
6

ブロックストレージ IOPS ⽐較
第三者機関検証によるストレージの圧倒的パフォーマンス
https://www.storagereview.com/review/oracle-cloud-infrastructure-compute-bare-metal-instances-review
https://www.storagereview.com/dell_emc_unity_450f_allflash_storage_review
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
Microsoft
SQL
Oracle
Database
Oracle
他社
7

⼀般的な可⽤性だけでなく、性能/管理も加える
安定した⾼速な基盤を元に、業界初のSLAを定義
可⽤性
(利⽤できるか)
性能
(性能を満たしているか)
管理
(管理操作ができるか)
https://www.oracle.com/cloud/iaas/sla.html
A社 B社
8

利⽤頻度の⾼いサービス３つ全てで低価格を実現
圧倒的なコストパフォーマンス
Oracle の強み Oracle 他社クラウド
Compute ü 同⼀リソースを低価格で
提供
ü より⾼性能なリソースも提
供可能
¥61.25/時
Compute
(VM.Standard2.8;
16vCPU, 120GB, Linux)
¥119.94/時
仮想マシン
(16vCPU, 64GB, Linux)
Storage ü 他社標準ストレージ価格
で、⾼性能ストレージを
提供
ü IOPS設定＋SLA
¥5,100/⽉
Block Volume
(1TB, 25K IOPS)
¥239,040/⽉
ブロック・ストレージ
(1TB, 25K IOPS)
Network ü AD間無償
ü 10TB/⽉まで無償
ü 閉域網接続時はデータ
転送無償
¥18,972/⽉
FastConnect
(1Gbps, 100TB)
*閉域網接続
¥517,445/⽉
接続サービス
(1Gbps, 100TB)
*閉域網接続
¥
49%
低価格
¥
97%
低価格
¥
96%
低価格
Compute: 同⼀リソースを低価格で提供(メモリは約2倍)
Storage/Network: トランザクションやデータ転送量による料⾦変動を低減する料⾦体系
* as of July 2021, Tokyo Region
9

Oracle Cloud Infrastructureは圧倒的低価格
⾒落とされがちな、クラウドから外部へのデータ転送コスト
ポイント1︓
最初の10TBまで無償
(他社では1GBまで)
ポイント2︓
単価が安価 (3円/GB)
(他社の1/3-1/4)
ポイント3︓
閉域網接続では課⾦なし
(接続ポート料⾦のみ)
外部へ(アウトバウンド通信)のデータ転送コスト
0
50
100
150
200
250
300
0 5 10 15 20
/
(TB/ )
オラクル他社
1GBまで無償 10TBまで無償
¥10-14/GB
¥3/GB
10

Oracle Cloud Infrastructure のコストパフォーマンスをご評価いただいたお客様
コスト削減効果の実績
お客様コスト削減効果利⽤サービス競合⽤途
関⼝⼯業 87% 削減
Compute
Database
国産クラウド基幹業務のクラウド化
性能は3倍
⽇本住宅パネル⼯業 50% 削減
Compute グローバルクラウド OBIC 7をクラウド化
SQL Serverも利⽤
アクティシステム 50% 削減
Compute
Database
グローバルクラウド⽣産管理SaaS基盤
ソマール 46% 削減
Compute グローバルクラウド JD Edwardsのクラウド化
⽇⽶でのDR構成
アイエスエフネット 30% 削減
Compute
(ベアメタル)
グローバルクラウド全国約1,800⼈のエンジニアが利⽤する
統合検証環境のインフラ基盤
GAUSS 26% 削減
GPU
Kubernetes
グローバルクラウド AI開発クラウドサービス基盤
https://go.oracle.com/LP=96240
11

セキュリティ・ファーストで設計されたクラウド
より堅牢なセキュリティの実現
データ中⼼の
セキュリティ
⾃動化された
セキュリティ
管理
セキュリティ
・バイ・デザイン
SECURITY ON THE CLOUD
SECURITY OF THE CLOUD
＋
強⼒、完全なテナント分離
強制的な暗号化
(DB/Storage/Network)
階層型権限管理
特権ユーザーのアクセス制御
ボット対策とWAF(*)
セキュリティポリシーの⾃動有効
リスクのある設定を⾃動検知
12
Defense
In
Depth
重要情報の隠蔽セキュリティ構成
機密データ発⾒アクティビティ監査
DBセキュリティ対策の⾃動化
脆弱性スキャン
⾃動化されたログ分析
脆弱性⾃動修復
多要素認証とリスクベース認証
* WAF: Web Application Firewall
12

Oracle Cloud Infrastructure: セキュリティのプロがSaaS基盤として選択するクラウド
世界最⼤のコンピュータネットワーク
機器ベンダー
ハードウェアやソフトウェアセンサーからテレメト
リー情報を収集し、データを⾼度な機械学習技
術によって分析するSaaS (Cisco Tetration) で
OCIを採⽤
数千コア以上の⼤規模アプリケーションを2ヶ⽉
で稼働
インテリジェンス主導型のセキュリティ
企業
なりすまし攻撃、フィッシング、スパムによるEメー
ル脅威の対策を提供するSaaSでOCIを採⽤
⾼度なリアルタイム分析をベアメタル・インスタン
スを活⽤することでクラウドで実現
業界をリードするサイバーセキュリティ
企業
脅威の識別、調査、解決を⾏うクラウドベースの
SIEMソリューション(McAfee ESM Cloud)で
OCIを採⽤
他社クラウドに⽐べ1/4のコストで実現
60万データソースにおける1秒当たり50万イベン
トをサポート
13

Zoom
Oracle Cloud Infrastructure上でビデ
オ会議ソリューションを展開
“We chose Oracle Cloud Infrastructure because of
its industry-leading security, outstanding
performance, and unmatched level of support.”
“業界をリードするセキュリティ、卓越したパフォーマンス、⽐類
なきサポート・レベルが『Oracle Cloud Infrastructure』を選
定した理由です”
Eric S. Yuan
CEO, Zoom
• 企業向けビデオ・カンファレンスのリーダーカンパニー
• COVID-19の影響により、1⽇の会議参加者数が3
億⼈に急増
• 数時間で展開を完了し、同時会議接続
数⼗万⼈をサポート
• 世界中のOracle Cloud Infrastructureの
プラットフォームを介して、
1⽇あたり7ペタバイト以上をデータ転送
https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200428.html
14

2021年7⽉現在︓30リージョン提供中、さらに8リージョン計画
Oracle Cloud Infrastructure(OCI)のリージョン
https://www.oracle.com/cloud/architecture-and-regions/
MUMBAI
HYDERABAD
SINGAPORE
CHUNCHEON
SEOUL TOKYO
OSAKA
JOHANNESBURG
SYDNEY
MELBOURNE
Commercial
Commercial Planned
Government
Microsoft Interconnect Azure
JEDDAH
ISRAEL
DUBAI
SAUDI 2
UAE 2
NEWPORT
AMSTERDAM
FRANKFURT
ZURICH
LONDON
SWEDEN
ITALY
FRANCE
SAN JOSE, CA
PHOENIX
CHICAGO
ASHBURN
TORONTO MONTREAL
デュアル・リージョン︓基本的に全ての国/地域
で2つ以上のリージョンを提供し、お客様の業務
継続要件に対応していく
(⽇本の場合は東京-⼤阪)
各リージョンはOracle Backboneで接続
SANTIAGO
VINHEDO
SAO PAULO
15

Oracle Cloud Infrastructure が採⽤される理由
より良いサービスを
適切な価格で
より堅牢な
セキュリティの実現
よりデータ活⽤に
最適な環境
1 2 3
この後は
こちらをテーマにお話します
16

• Oracle Cloud Infrastructure
アジェンダ
17

Oracle Cloud Infrastructure: サービス構成
インフラストラクチャ
コンピュート
Bare Metal / VM
コンテナ
K8s, Registry
ストレージ
Block, File, Object,
Archive
ネットワーク
VCN, LB, VPN
FastConnect
データ管理
データ管理
GoldenGate
Database Migration
Data Integration, Catalog
データ処理
Data Flow
Big Data
Autonomous Database
Transaction,
Data Warehouse
データベース
Bare Metal, VM
Exadata, NoSQL,
MySQL, SQL Server
アプリケーション開発
サーバーレス
Functions, Events
API Gateway, Streaming
インテグレーション
Integration, Apiary
アナリティクス
Analytics
Analytics, Cloud SQL
Data Science
開発者
DevOps
Low Code
Visual Builder
Digital Assistant
APEX
開発者
Developer
API/SDKs
Infrastructure as
Code
Resource Manager
Terraform
セキュリティ
ガバナンス
ガバナンス
IAM, Policy, Tagging
Compartment
Cost Analysis
セキュリティ
IAM, Encryption
Vault, DDoS, WAF
監視
Monitoring, Logging
Notification, Events,
Alarm
18

シングル・データ・プラットフォームがデータドリブン実践の鍵
従来理想
• 散在するデータ、複雑なデータ配置
• 複雑なデータ活⽤、価値提供の鈍化
• 多⼤なセキュリティリスク、運⽤保守コスト
• 集約され、⼀貫性のあるデータ
• 市場変化に追従する、鮮度のよいデータ活⽤
• ⼀元化されたセキュリティ、シンプルな運⽤保守
データタイプ、機能別のデータサイロ集約された、シングル・データ・プラットフォーム
基幹システム分析新規アプリ基幹システム分析新規アプリ
20

オラクルが提供するシングル・データ・プラットフォーム
コンバージド機能
シングル・データ・プラットフォーム
構造化
データ
JSON
キー
バリュー
地理情報グラフファイル
あらゆるデータタイプとワークロード
に1つのデータベースで対応
企業内の様々なデータ
ブロック
チェーン
JSON
ハイパー
スケール
機械学習
地理情報グラフ
永続化
メモリ
インメモリ
マルチ
テナント
Cloud
Integration
インメモリ
IoT
オンプレミス
Oracle
Autonomous
Database
Oracle
Exadata Cloud
Oracle
Exadata Cloud
@Customer
21

Autonomous Database
(ADB)
Database Cloud Service
(DBCS)
Exadata Cloud Service
(ExaCS)
Oracle Cloud Infrastructure: データベース・サービス (Oracle Database)
Oracle Database on
Virtual Machines
1-24 OCPUs
Oracle RAC on
Virtual Machines
4-48 OCPUs
1コアからスタート可能
RAC対応
Autonomous
Transaction
Processing
Autonomous Data
Warehouse
AI/機械学習を活⽤した
⾃律型データベース
あらゆるワークロードで
⾼性能を実現する
Exadataの専有環境
Oracle Exadata
Max 1,600 OCPUs
22

Oracle Cloud Infrastructure: データベース・サービス (Oracle Database)
Oracle Database on
Virtual Machines
1-24 OCPUs
Oracle RAC on
Virtual Machines
4-48 OCPUs
DBCS
1コアからスタート可能
RAC対応
ADB
Autonomous
Transaction
Processing
Autonomous Data
Warehouse
AI/機械学習を活⽤した
⾃律型データベース
ExaCS
あらゆるワークロードで
⾼性能を実現する
Exadataの専有環境
Oracle Exadata
Max 1,600 OCPUs
Automated (今までのOracle Databaseを便利に利⽤できる) Full-Managed
サービス形態
サービス形態
＝管理範囲の違い
23

Oracle Database + Exadata + AI/機械学習による⾃律化
Autonomous Databaseを構成するテクノロジー
Autonomous
Database
Automated
Data Center Operations
and Machine Learning
Complete
Infrastructure
Automation
Complete
Database
Automation
Oracle
Cloud
25

⾃律型データベースが求められている背景
データ管理で直⾯する課題
85
%
セキュリティ侵害の85%
はCVE公表後に発⽣
(防御可能だった)
- CVE *4
75
%
データベースの
運⽤コストのうち
3/4は労務費
- IDC *1
↑10%
データアクセス効率が
10%改善すれば
$65.7 million
の収益改善に貢献
- Baseline Magazine *5
91
%
データセンターの
予期しないサービス停
⽌91%が経験
- Healthcare IT News *2
データベース停⽌コスト
$7,900 / 秒
- DB Maestro *3
セキュリティ
複雑性とコスト変⾰への貢献
信頼性
*1: https://www.oracle.com/a/ocom/docs/database/autonomous-database-self-repairing-wp.pdf
*2: https://www.healthitoutcomes.com/doc/beware-the-high-cost-of-data-center-outages-0001
*3: https://www3.dbmaestro.com/blog/5-ways-to-prevent-database-downtime
*4: https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Vulnerabilities_and_Exposures
*5: http://www.baselinemag.com/analytics-big-data/slideshows/surprising-statistics-about-big-data.html
26

新時代のデータベース・サービス
Oracle Autonomous Database
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
1CPU単位でCPUを無停⽌で増減可能
ワークロードに応じた⾃動増減も可能
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)
1つのデータベースで対応可能
完全な
マルチモデル
Autonomous
Database
27

運⽤・管理範囲の違い
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設計・構築
スケーリング
オラクル管理
オンプレミス DB on IaaS
DB PaaS Automated
(Database/Exadata)
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
AP管理/最適化
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB最適化
DB設計・構築
スケーリング
AP管理/最適化
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB最適化
DB設計・構築
スケーリング
AP管理/最適化
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB設計・構築
スケーリング
AP管理/最適化
DB最適化
DB PaaS Full-Managed
(Autonomous Database)
28

運⽤・管理範囲の違い
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB最適化
お客様管理
DB設計・構築
スケーリング
オラクル管理
オンプレミス DB on IaaS
DB PaaS Automated
(Database/Exadata)
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
AP管理/最適化
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB最適化
DB設計・構築
スケーリング
AP管理/最適化
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB最適化
DB設計・構築
スケーリング
AP管理/最適化
サーバー管理
パッチ適⽤
リソース監視
HA/DR
DB設計・構築
スケーリング
AP管理/最適化
DB最適化
DB PaaS Full-Managed
(Autonomous Database)
無停⽌かつ⾃動で
スケーリング
利⽤開始から最適な性能
AI/機械学習を利⽤した
最適化を継続
強固な可⽤性構成
AI/機械学習を利⽤した障害
対応
強固なセキュリティ対策
セキュリティパッチはオンラインで
⾃動適⽤
29

利⽤開始直後からプロのチューニングに匹敵
ユーザがチューニングした既存データウェアハウスとAutonomous Databaseの⽐較
• ユーザ⾃⾝が、パーティション、コンプレッション等を活⽤してチューニング
• Autonomous Databaseでの⾃動的なチューニング
Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化
Autonomous Databaseは
ユーザがチューニングした環境と⽐較して⼀貫して⾼速
Elapsed
Time
(sec)
Customer
Tuned 2551
5137
ADW
証券取引所製造業
Customer
Tuned
2835
4051
ADW
銀⾏
Customer
Tuned
2265
2831
ADW
性能
30

AI/機械学習を利⽤した最適化の継続(⼀例)︓⾃動索引作成
熟練したエンジニアによる索引チューニングが、24 x 365
休みなく⾏うことと同等の機能
⾃動索引を作成する⼿順は、これまでのSQLチューニン
グのアプローチと同様
• 新たなSQL実⾏計画と索引の特定
• 本番環境の外で評価/検証
• ⼀度実⾏し確認
• もし遅ければ、元の実⾏計画に戻す
⼀連のプロセスに DBA は介在する必要なく、全⾃動で
実⾏
チューニング内容はレポーティングされる
Capture
Identify
Verify
Decide
Monitor
性能
31

セキュリティ対応︓利⽤開始直後から強固に保護され、安⼼して利⽤できる
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)
統合されたDBセキュリティ管理サービス
(Data Safe)
重要情報の隠蔽セキュリティ構成
機密データ発⾒アクティビティ監査
セキュリティ
32

1 CPU単位＋無停⽌＋⾃動でスケーリング
負荷状況を判断し、⾃動的にリソースの拡張・縮⼩を無停⽌で実施します
1 CPU単位で拡張・縮⼩を⾏い、秒単位で課⾦されます
Autonomous Databaseの完全な柔軟性
0
4
8
CPU
6時 12時 18時 24時翌6時
⽇中時間帯のスパイクに対応
夜間バッチの⾼負荷に対応
16
実際に利⽤しているリソース
Autonomous Database
〜
〜
0
4
8
6時 12時 18時 24時翌6時
16
実際に利⽤しているリソース
課⾦対象のリソース
他社データベース・サービス
柔軟性が⽋如している
ため、クラウドにも関わら
ず、ピークに合わせたサイ
ジングが必要
〜
〜
シェイプ単位での拡張のみ
システム再起動が必要
柔軟性
33

サーバ
(4 vCPU)
ストレージ
(1,000 GB)
メモリ/帯域はCPUに応
じて⾃動設定
I/Oサイズ
CPU性能はオンラインかつ⾃動
で増減
(1 CPU単位)
Exadata機能/EE機能により
I/Oサイズを劇的に削減
→ チューニングは不要
サーバ
(4 vCPU/16 GB)
ストレージ
(1,000 GB)
0.75
Gbps
3,000 IOPS
I/Oサイズ
帯域幅が⾜りない場合、サー
バの拡張が必要
→ コスト増⼤
→ システム再起動
ストレージ性能を向上させるた
め上位ストレージへ切り替えが
必要
→ コスト増⼤
他社データベース・サービスとの違い
Autonomous Database 他社データベース・サービス
Autonomous Databaseの完全な柔軟性
柔軟性
34

オラクルが提供するシングル・データ・プラットフォーム
コンバージド機能
シングル・データ・プラットフォーム
構造化
データ
JSON
キー
バリュー
地理情報グラフファイル
あらゆるデータタイプとワークロード
に1つのデータベースで対応
企業内の様々なデータ
ブロック
チェーン
JSON
ハイパー
スケール
機械学習
地理情報グラフ
永続化
メモリ
インメモリ
マルチ
テナント
Cloud
Integration
インメモリ
IoT
オンプレミス
Oracle
Autonomous
Database
Oracle
Exadata Cloud
Oracle
Exadata Cloud
@Customer
マルチモデル
35

シングル・データ・プラットフォームの価値
スマートフォンを購⼊するアプリケーションの例
カタログからの検索
(JSON)
クレジットカードでの購⼊
(構造化データ(OLTP))
配送管理
(位置情報)
顧客情報
（構造化データ(DWH)）
売り上げ分析
(機械学習⽤データ)
⽬的別
データベース
シングル・データ・
プラットフォーム
データ連携
VS
||| ・ |||
・・
・・・・・・・・
カタログからの検索
(JSON)
クレジットカードでの購⼊
(構造化データ(OLTP))
配送管理
(位置情報)
顧客情報
（構造化データ(DWH)）
売り上げ分析
(機械学習⽤データ)
⽬的別データベースを実装・運⽤し、それぞれを
データ連携する⼿間をなくすことができます
Autonomous
Database
36

他社データベース・サービスとの違い
Autonomous Database
ADBは混在ワークロードに対応
AWS
Auroraでは混在ワークロードに対応できない
Autonomous Database: 混在ワークロードに対応
ADB (ATP)
通常トランザクション分析
Aurora
37

混在ワークロードにおける性能⽐較
Autonomous Database AWS
Autonomous Database: 混在ワークロードに対応
混在ワークロード︓同⼀リソースで約100倍の性能差 *
* https://www.youtube.com/watch?v=b5qZVk0F_yg
1,735 TPS 16 TPS
Auroraは、混在ワークロードに
なるとほとんど性能が出ない
38

混在ワークロードに対応＋あらゆるデータ・タイプを格納 → シンプルな運⽤とリアルタイム分析を実現
Autonomous Database
ADBは混在ワークロードに対応
AWS
複数サービスを組み合わせて対応する必要がある
Autonomous Database: シングル・データ・プラットフォーム
ADB (ATP)
Redshift
Aurora
同期⼯数必要
運⽤⼯数増⼤
データ鮮度低下
データ同期
構造化データだけでなく、
JSON/ブロックチェーン/グラ
フ/時系列/位置情報などあ
らゆるデータタイプを格納
39

Autonomous Databaseの費⽤体系
Autonomous DatabaseはExadataが使えますが、とてもリーズナブル
他社データベース・クラウドから、BYOLを利⽤してAutonomous Databaseへ移⾏いただいた
ファンコミュニケーションズ様からのコメント
『⾼性能とAIによる運⽤の⾃動化を実現したOracle Autonomous Database Cloudは、まさに究極のデータベースと⾔っても
過⾔ではありません。今、振り返ると、その存在になぜもっと早く気付けなかったのかと悔しくてなりませんね。これまで抱えていた
データベースに関するさまざまな⼼配ごとが⼀切なくなりましたし、今回の導⼊がOracle Databaseの最後の移⾏作業となると確
信しています』
CPU
(1 CPU単位)
Exadata
ストレージ
(1 TB単位)
161.292円/時間
14,208円/⽉
Database Cloud (EP)
とCPUは同じ料⾦
38.712円/時間
Standard Edition ライセ
ンスをBYOLすると
14,208円/⽉
(76%OFF)
* 60⽇間分のバックアップ費⽤を含む * 60⽇間分のバックアップ費⽤を含む
* Autonomous JSONは別料⾦
コスト
40

Autonomous Databaseの⾰新を体験いただいたお客様の声
お客様⽤途⽐較対象結果コメント
Propre
Japan
不動産情報
ビッグデータ基
盤
インメモリDB
on AWS EC2
83秒→0.7秒
(99%短縮)
データを移⾏しただけでチューニングをしていない状態で⾼い性能が得られた
ことは衝撃的でした。稼働開始後の運⽤においても、チューニングが必要な
いこと実感しています。運⽤管理が⾃動化されたことで新サービスの検討や
開発に注⼒できるようになりました
ウィルグルー
プ
基幹システム
(⼈事派遣管
理システム)
オンプレミス
Oracle
Database SE
10倍以上の性
能向上
既存システムにまったく⼿を⼊れないままの状態で、Oracle Cloud上でのテ
ストを⾏いました。本番に近い環境で何種類ものテストを実施した結果、平
均的に速度が速くなるなど、良好なパフォーマンスを確認しました。ある部分
では何も⼿を⼊れていなく載せ替えただけなのに10倍くらいのスピードを実現
したテストもあります
ファンコミュニ
ケーションズ
アフィリエイト
サービスのデー
タ管理基盤
AWS RDS for
Oracle (SE)
N/A ⾼性能とAIによる運⽤の⾃動化を実現したOracle Autonomous
Database Cloudは、まさに究極のデータベースと⾔っても過⾔ではありませ
ん。今、振り返ると、その存在になぜもっと早く気付けなかったのかと悔しくて
なりませんね
アズワン在庫データ提
供基盤
N/A 255秒→18秒
(93%短縮)
⾃律化機能によりチューニング、パッチング、モニタリングなどの運⽤管理の負
担を50％軽減しながら、在庫データのロード時間を約93％短縮できました
ピー・ビーシス
テムズ(ダリア)
販売管理デー
タの分析基盤
他社クラウドの
DBサービス
95%短縮パフォーマンスはもちろんのことコスパも⼤きく向上することを確認できましたの
で即ADWを採⽤しました。ADWのパフォーマンスと可能性には⼤きな期待
をしております
41

お客様は機械学習が実現する⾃動化の効果を実感
Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化の効果
“Autonomous Data Warehouse
Cloudにより Hertzは運⽤コストを
削減し、その分を我々の顧客サービ
スやリワードの拡充に振り向けること
が可能になります”
“パフォーマンスの⼀貫性は多くのビジネ
スユーザーにとって重要です。
Autonomous Data Warehouse
Cloudによって⼈的ミスによるクエリー・
パフォーマンスへの影響を排除すること
が可能になります。”
“⼈間が⽣きるに当たって時間がすべ
てです。Autonomous Data
Warehouse Cloudが⾃分⾃⾝で
チューニングを⾏いダウンタイムがない
ことは我々にとっても我々の患者に
とっても重要なことです。”
運⽤に⼈⼿をかけない⼈的ミスがなく安⼼チューニング不要
42

ATPを中核として、個別ワークロードに最適化されたサービスも展開
Autonomous Database: ワークロード設定/デプロイメント⽅式
* C@C: Oracle Cloud@Customer(お客様データセンターでのOCI提供サービス)
デプロイメント
Autonomous
Transaction Processing
(混在ワークロード)
Shared Exadata Infrastructure Dedicated Exadata Infrastructure
(共有環境) (専有環境︓OCI or C@C*)
個別ワークロード
Autonomous
Data Warehouse
(データマート/DWH)
Autonomous
JSON Database
(ドキュメント指向)
APEX Service
(APEX⽤)
ATPのサブセット(機能限定)
標準ワークロード
43

継続的な進化と市場からの評価
44

Autonomous Database: 機能拡張の継続
2018
2019
2020
2021
• 東京リージョンでの提供開始
• Always Free(無償枠)
• 専有環境(Dedicated
Infrastructure)
• Auto Scaling
• Data Safe(セキュリティ管理)
• Application Continuity(継続
的可⽤性)
• 多様なデータ形式への対応
(XML, Text, Spatial, Graph)
• ⼤阪リージョンでの提供開始
• 秒単位課⾦
• SLA導⼊
• 顧客サイトでの提供
(Cloud@Customer, Dedicated
Region)
• Autonomous Data Guard
(遠隔レプリケーション)
• Autonomous Database
提供開始
• Database Vault(特権ユーザ管
理)
• GoldenGate(柔軟なレプリケーショ
ン)
• ⽤途別サービス(JSON, APEX)
• Oracle Database 21c
• データ利活⽤機能の強化
(Database Actions)
• 機械学習機能の強化(AutoML,
OML4Py)
• HDFSへのアクセス(Oracle Cloud
SQL)
• Database Migration Service
1. 利⽤のしやすさ (リージョン, 配置, 料⾦形態)
2. コア機能強化 (セキュリティ, 可⽤性, 拡張性)
3. データ利活⽤ (UI, 機械学習, データ形式)
45

Autonomous Databaseは
対前年⽐100%以上の成⻑を継続しています
FY21Q4 (2021年3-5⽉)
https://www.oracle.com/news/announcement/q4fy21-earnings-release-2021-
06-15/
“Revenue from our Gen2 Cloud Infrastructure business including Autonomous
Database grew over 100%”
FY21Q3 (2020年12-2021年2⽉)
https://www.oracle.com/news/announcement/q3fy21-earnings-031021.html
“Oracle Gen2 Cloud Infrastructure, including Autonomous Database revenue up
over 100%”
FY21Q2 (2020年9-11⽉)
https://www.oracle.com/news/announcement/q2fy21-earnings-121020.html
“Oracle Gen2 Cloud Infrastructure and Autonomous Database revenue up over
100%”
Autonomous Database: 利⽤の広がり
46

Autonomous Database: お客様の広がり
https://www.oracle.com/autonomous-database/customers/
47

ミッションクリティカル⽤途におけるクラウド・データベースとして、⾼い評価を得ています
Gartner 社
Gartner Report: 2020 Critical Capabilities for Cloud
Database Management Systems for Operational Use
Cases
KuppingerCole Analysts 社
Leadership Compass: Enterprise Databases in the
Cloud
調査会社における評価
48

ユースケースとお客様事例
51

Autonomous Database: 活⽤ケース
業務アプリケーション混在ワークロードデータウェアハウス
データマート
システム規模
新規ビジネスアプリケーション
Analytics
Transactions
部⾨アプリケーション
ワークロード種別
あらゆるデータタイプとワークロードに
1つのデータベースで対応できます
52

データウェアハウス・データマート
56

データ利活⽤の流れとAutonomous Database
データベース
ファイル等
センサー
ソーシャル
モバイル
業務部⾨
IT
開発者
データ
サイエンティスト
3rd Patry
Infromatica
IBM
Analytics Cloud
対象データデータ利⽤者
Autonomous
Database
Data Integration
GoldenGate
3rd Patry
Tableau
Qlik
MotionBoard
データ収集
ロード
データ管理
データ活⽤
(可視化/分析/データサイエンス)
オープンオープン
データ管理の⾃律化
ADB
(ロード、変換等)
ADB
(AutoML UI, APEX等)
オープン性を維持しつつ、⾮IT部⾨ユーザが、より⽣産的なデータ活⽤を進められるよう
セルフサービス・ツール群をAutonomous Databaseでは提供しています
57

データ利活⽤を促進するセルフサービス・ツール群
インスタンスを作成すれば、すぐに利⽤可能
機械学習
Notebook / AutoML UI
ビジネスインテリジェンス
Oracle Analytics Desktop
Webアプリ開発
Application Express : APEX
API開発
Oracle Rest Data Services
データ操作(ロード/変換等)
Database Actions
Service Console
SQL Monitor / Performance Hub
58

データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移⾏
株式会社オカムラ
• オフィスや店舗等の設備および家具の設計・製造、物流シ
ステム機器の開発など幅広い事業を⼿がける
• 販売分析や⽣産効率および物流効率の向上などを⽬的と
して、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利⽤
従来の課題
• 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHとOracle
BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジングのため、余剰リ
ソースが発⽣していた
導⼊効果
• ADWの⾼い基本性能やスマートスキャンを活⽤することで、
従来環境と⽐較して少ないリソースで⾼いパフォーマンスを
実現(従来環境 32コア→ADW 4コア)
• バッチ処理で平均1.5倍に性能が改善、BIレスポンスタイム
は最⼤60分の1に短縮
• 運⽤管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリ
ング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費
⽤を約36％削減
システム構成イメージ
利⽤サービス
• Autonomous Data Warehouse, Oracle Analytics
Cloud, Oracle Data Integrator
導⼊パートナー
• イデア・コンサルティング株式会社
顧客事例︓オカムラ様
DWH︓オンプレミスからの移⾏
59

n 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA（エゾカ）」の発⾏・運営事業を
展開
n 会員数は約 190 万⼈、加盟企業は 120 社 700 店以上
n サッカー J リーグの北海道コンサドーレ札幌とのコラボカード「コンサドーレ
EZOCA」などを発⾏
会社概要
導⼊背景
n Excel や他社専⽤ツールを使っていたが、分析パターンや分析可能なデータ
量に限界があり、新たな視点による分析が困難（他社専⽤ツールの場合、
3 年分のデータ量の分析ができない）
n システム担当者の負担が多く、また、タイムリーなデータ分析も困難
n 「新北海道スタイル」への対応（北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来
場者に対する 3 密を回避したポイント付与）
「新北海道スタイル」への対応と加盟店向け会員データ分析サービス
ソリューション
n 「EZOCA（エゾカ）」のデータ分析基盤
l Oracle Autonomous Data Warehouse
l Oracle Analytics Cloud
n 「新北海道スタイル」への対応（北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場
者に対する⾮接触型ポイント付与システム）
l Oracle Cloud Infrastructure（Compute ほか）上に構築
導⼊効果
n 130〜150 万件のトランザクションデータを Oracle Autonomous
Data Warehouse に投⼊することで、膨⼤なデータ量や処理性能を気に
することがなくなり、システム担当者の負担を軽減。また、タイムリーなデー
タ分析が可能に
n わずか 2 週間で⾮接触型ポイント付与システムを構築。「新北海道スタイ
ル」に対応しながら、昨年度と変わらないポイント付与率（約 12%）を
実現。事業の継続性を保ち、地域ビジネスに貢献
顧客事例︓リージョナルマーケティング様
北海道地域共通ポイントカード「EZOCA（エゾカ）」の利⽤促進に向けて
新たなデータ分析基盤に Oracle Cloud を導⼊、「新北海道スタイル」にも対応
ポイントシステム基盤
加盟店向け会員データ分析サービス
会員⾏動認知による地域ビジネスへの貢献
「新北海道スタイル」への対応
北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム
来場者への⾮接触型ポイント付与システム
ポイントデータ分析基盤
膨⼤なデータ量に対応
タイムリーなデータ分析
DWH︓統合DWHの新規構築
60

Autonomous Databaseの採⽤により、既存Cloudに⽐べ最⼤95%の処理時間減少、更にコストは20%減少
株式会社ダリア
• 販売管理データの分析基盤の性能を向上させ、営業拠点でのレ
ポート作成をスムーズにしたい
従来の課題
• 分析するデータ規模が拡⼤し続けるため、既存のAmazon Web
Service上に構築されていたシステムでは限界があった
• 利⽤料が⾼くなっている点
• AWSへの⽀払いが、⽉額100万円以上にまで膨れていた
• 性能を向上させるための⼿間や時間が膨⼤にかかる点
• システムのチューニングは⾏っていたが限度があり、抜本的にアプリケーション改
修を⾏うか、AWSサービスの性能向上オプションを購⼊しないと、性能がこれ
以上あがらないところまできていた
導⼊効果
• データを照会するための処理時間がAWSから移⾏することで最⼤
95%減少
• データとデータを突合して⽐較するための処理時間がAWSから移⾏
することで最⼤68%減少
• AWSの構成が8 vCPUに対してOracle Cloudでは2 OCPU
性能検証結果
利⽤サービス
• Autonomous Data Warehouse
導⼊パートナー
• 株式会社ピー・ビーシステムズ
顧客事例︓ダリア様
600
https://go.oracle.com/LP=87649
期間・分類別集計
パターンA
期間・分類別集計
パターンB
DWH︓他社からの移⾏
61

データ活⽤基盤の構築からデータドリブンな経営を⽬指して
顧客事例︓⽇本セレモニー様
n
n :
n
• M&A
•
n
•
• AI
n Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud
n Oracle Analytics Cloud
Why Oracle Cloud
n
n One Stop
KPI
Other
https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/ONB/19/oracle0906/
62

ポイント管理・顧客管理システムのサービス基盤にOCIを導⼊、多様化かつ⾼度化する企業の分析ニーズに対応
顧客事例︓クレアンスメアード様
n
https://www.creansmaerd.co.jp/
Oracle
Autonomous Data Warehouse
Oracle Analytics Cloud
BI
n
n
n
n Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud
n Oracle Cloud Infrastructure, Compute, Block Storage
Why Oracle Cloud
n BI
n
30%
POS
EC
Oracle Analytics Cloud
Oracle Autonomous
Data Warehouse
63

• ライドシェア・サービスのパイオニアであるLyftは、スタート
アップから年間数⼗億件の処理を⾏う企業に成⻑しまし
た
• サイロ化されていた30以上のシステムをERP Cloudに統
合し、財務処理の時間を50%以上削減しました
• Autonomous Databaseにより、より少ないメンテナンス
⼯数で、より正確で迅速な洞察を得られる単⼀データモ
デルを作成しました
• ⾃動スケーリング機能により、レポートピーク期間における
柔軟性とコスト最適化を実現しました
• 財務チームはAnalytics Cloudを利⽤し、単⼀データモ
デルにアクセスし成⻑機会を探ることが容易になりました
https://www.oracle.com/customers/lyft/
Autonomous Database
により新たなインサイトを促進
64

• TaylorMade Golfは、ゴルフ⽤品を製造・販売するリー
ディングカンパニー
• アディダスから独⽴後、新たなクラウド・データ管理基盤を
構築する必要があった
• オンプレミスERPシステムから、1TBのデータベースを
Autonomous Databaseへ移⾏し、40%コストを削減
• オンプレミスと⽐較して40倍⾼速なDWH基盤を数⽇で
構築
• ⾃動チューニング、⾃動パッチ適⽤等により、ITスタッフが
管理業務から開放され、より付加価値の⾼い分析業務
に従事できるように
https://www.oracle.com/corporate/pressrelease/taylormade-
autonomous-database-021119.html
データ管理をオラクルに任せ、
イノベーションを推進
65

• デジタルマーケティング企業であるDX Marketingは、700の
⼈⼝統計属性を持つ2億6000万の⽶国消費者情報を保
持
• Autonomous Database/Oracle Machine Learningで
の機械学習処理によりキャンペーンをパーソナライズ
• 70％のパフォーマンスの向上と、ダウンタイムやチューニングな
しにオンデマンドでリソース拡張
• あるプロジェクトでは、顧客獲得の平均コストを52％削減し、
収益を14倍に拡⼤
https://video.oracle.com/detail/video/6084798761001/
Autonomous Database
の機械学習処理でキャンペーンを⾰新
66

データベース内での⾃動機械学習
AutoML + Autonomous Database
⾃動アルゴリズム
選択
⼿あたり次第にアルゴリズ
ムを探すよりも格段に速く
⾃動特徴量
選択
データノイズと特徴量の
数を削減
⾃動モデル
チューニング
正確性の向上に⼤きく貢献
ML
Model
⾃動アルゴリズム選択
– モデルのクオリティを向上させること
のできるデータベース内アルゴリズム
を特定
– ⼿あたり次第のアルゴリズム探しよ
りも格段に速く最適なアルゴリズム
を選択
⾃動特徴量選択
– 最も予測に寄与する特徴量の
特定によって特徴量の数を削減
– パフォーマンスと精度の向上
機械学習の可能性を⾮エキスパートの⽅にも
データ
テーブル
67
Oracle Machine Learning
AutoML UI
⾼度なMLをより⼿軽に
⾃動モデルチューニング
– アルゴリズムハイパーパラメータの
⾃動チューニング
– ⼿作業や総当たりの最適パラ
メータ探しが不要
67

実験の作成
データ・ソースの選択
AutoML UIにより、ノンコーディングで機械学習モデルの作成が可能
68

AutoML UIにより、ノンコーディングで機械学習モデルの作成が可能
リーダーボード(アルゴリズムをスコアリング)
属性評価
69

AutoML + Autonomous Database: ユースケース
機微な情報を含む分析をセキュアに実施
・ビジネスの⾻幹となる情報(売上、顧客マスターなど)を外部に出さず分析が可能
・分析に必要となるWebなどの外部の情報も統合データベースに格納し⼀元化した分析を実施
分析対象となるビジネスデータがDBに格納しているシステム
・既存のデータから機械学習をすぐに始められる
・⼀般的な機械学習プロジェクトでは、データ収集、クリーンアップから始めるため、時間がかかり複雑になる
リアルタイム予測をしたいお客様
・DB内で分析できるため、DWHに加えてOLTPのシステムも分析対象にすることができる
・プリペイドカード、バーコード決済、クレジットカード不正検知や購⼊者への次に提案するレコメンデーションなど
70

業務アプリケーション・混在ワークロード
71

データを駆使し広告効果を最⼤化するシステム基盤にOracle Autonomous Databaseを採⽤
システム概要
• 約2万社の広告を260万のサイトに24時間365⽇配信する
アフィリエイト・ネットワークサービス「A8.net」のデータベース
基盤、従来はAmazon RDS for Oracle(SE)で稼働
採⽤ポイント
• サービスを⽌めずにリソースの増減が可能な拡張性
• Exadataを基盤としており、性能、可⽤性、およびセキュリ
ティに優れたデータベースを数分で構築できる
• ⾃動化により少ないリソースや⼯数での運⽤や容易な性能
監視ができること
• 既存のライセンスを持ち込むことでコストが約5分の1で済む
ため、移⾏および運⽤コストをこれまでより抑えることができ
ること
利⽤サービス
顧客事例︓ファンコミュニケーションズ様
業務アプリ︓他社からの移⾏
72

Oracle Autonomous Transaction
Processingを導⼊、拡⼤する販売店ネットワー
クとの連携システムの運⽤管理負担を半減しな
がら、システムの品質向上を実現
アズワンは1933年に創業したカタログとWebを媒体とする理化学機
器の総合商社です。研究・産業・医療分野において、先進のITと
ロジスティクスで創造的な価値を⽣み出しております。「Oracle
Exadata」、「Oracle Cloud」など適材適所で活⽤して、ビジネス
にITを活⽤してきました。2017年に稼働した、販売店へ在庫を公
開する仕組みが⾮常に好評で、年々システムの重要性が増してい
ました。⼤⼿販売代理店からは、計画停⽌の時間を減らして欲し
いなど、SLAの向上を要望されており、今回、「Oracle
Autonomous Database」を導⼊し、在庫情報の提供に関する
品質を向上できたと考えております。
アズワン株式会社 IT推進部部⻑福⽥智宏様
利⽤サービス
Oracle Autonomous Transaction Processing
Oracle Application Express
業務アプリ︓新規構築
73

Autonomous Transaction Processingで新
キャッシュレス決済基盤を整備
今後4万台にも及ぶPOS端末の処理を無停⽌
によるスケールアップで対応
「Oracle Autonomous Database」の検証では、可⽤
性、運⽤効率に優れた環境が簡単に構築できることが確
認できました。将来的には、既存オンプレミスにて構築され
ている決済システムの「Oracle Exadata」のクラウド化も
⾒据え、本システムにおける「Oracle Autonomous
Database」の実⼒に期待したいと思います。
ベリトランス株式会社 *
取締役執⾏役員CTO ⾚尾浩平様
* 現︓DGフィナンシャルテクノロジー
お客様の課題
マルチ決済システムと専
⽤POS端末間で発⽣す
る、想定40GBものトラ
フィックへの対応
利⽤者の増減に応じて
柔軟にシステムリソースの
調整が可能な基盤の実
現
導⼊効果
将来的に⼤幅増加が予
想される処理にもサイジ
ング不要で対応可能な
基盤を実現
・無停⽌でCPUとスト
レージを拡張可能
・⾃動スケール機能
運⽤における作業⼯数
を⼤幅削減、本来の業
務に集中可能
・構築における各種設定
作業が不要
・設定ミスの発⽣がなくリ
スク低減
業務アプリ︓新規構築
74

不動産テックの核となるビッグデータ基盤をAutonomous Transaction Processingで刷新
企業概要
• 不動産データプラットフォームを投資家や企業へ提供
• 2020年3⽉現在、17か国が対象
• 1⽇あたり約1,600万件の不動産情報を収集し、各情報に約3万の特徴
情報を紐付ける(不動産⾃体の特徴や周辺地理の特徴など)
• 誰もが正確に不動産市場を理解できる環境の創出を⽬指しサービスの開発、
運営を⾏っています
ビジネス課題
• 2020年中に対象を世界30カ国に拡⼤したい
• リアルタイムで億単位のデータを活⽤をしたい
• 数万項⽬の条件での集計、最適条件抽出、推移変動のランキング化等
システム課題
• 従来AWSで、7-8台のクラスタ構成のインメモリDBを運⽤していた
• インメモリDBは、格納するデータ量＝必要なメモリ容量となる
• ⼤容量メモリのサーバは費⽤が⾼いため、レスポンスが求められないデータは
ディスクを使⽤するDBへ随時移動する運⽤が前提となる
• 随時移動の仕組みの構築とパフォーマンス・チューニングの実施には最低5-6
⼈⽉の⼯数が必要
• 運⽤開始後は、多数のサーバやデータベースの管理とチューニングを継続しなけ
ればならない
お客様の声、導⼊効果
• Autonomous Transaction Processingの検証(*)では、データを移⾏した
だけでチューニングをしていない状態で⾼い性能が得られたことは衝撃的でした
• 稼働開始後の運⽤においても、チューニングが必要ないこと実感しています。運
⽤管理が⾃動化されたことで新サービスの検討や開発に注⼒できるようになりま
した
• 今後Autonomous Transaction Processing以外の選択をすることはない
と思います
ご利⽤頂いたオラクルのサービス
• Oracle Autonomous Transaction Processing
• オラクルコンサルによる導⼊サービス
(Oracle Consulting Rapid Start Service for
Autonomous Transactional Processing Database Cloud)
顧客事例︓株式会社Propre Japan(プロパージャパン)
AWS上のインメモリDB Oracle Cloud
最⼤99%短縮
世界中の「近くに学校、病院、公園があり、80㎡以上でベランダ付き、3,000万円以
内で購⼊できる」物件数をエリアごとに集計
0.7秒
83秒
* Autonomous Transaction Processingの検証
混在ワークロード︓他社からの移⾏
75

不動産テックの核となるビッグデータ基盤をAutonomous Transaction Processingで刷新
Oracle Cloud
顧客事例︓株式会社Propre Japan(プロパージャパン)
＜課題＞
• ⽇次で増える膨⼤なデータに対して性能を出し続ける必要がある
パフォーマンス要件に対応するため、 AWS上で7-8台のクラスタ構成のインメモリDBを運⽤し
ていた
• インメモリDBは、格納するデータ量＝必要なメモリ容量となる
⼤容量メモリのサーバは費⽤が⾼いため、重要なデータでも⾼いレスポンスが求められない場
合、ディスクを使⽤するDBへ随時移動していく運⽤が前提
ü 随時移動の仕組みの構築とパフォーマンスのチューニングを実施するためには最低でも5-
6⼈⽉の⼯数が必要
• 運⽤開始後は、多数のサーバやデータベースの管理とチューニングを継続しなければならない
＜効果＞
• チューニングを⼀切することなく、⾼性能を発揮し、運⽤後も性能を維持
ü ⼤容量メモリのサーバより圧倒的に安価な専⽤ディスクを活⽤できるので、重要なデータ
は全て同じDBに格納できる
• 追加でパフォーマンスが必要となった場合、オンラインでCPUコア数の増減を⾏い性能を調整
できる
＜さらに＞
• ネットワークアウトバウンド費⽤も安い
ü AWSの約1/10のコストで利⽤可能(株式会社Propre Japan調べ)
• サポート・サービスが追加費⽤無しで利⽤できる
• 空間データ処理機能が充実している(Oracle Spatial and Graph)
混在ワークロード︓他社からの移⾏
76

部⾨システム・新規ビジネス
77

⾼性能データ基盤を⾃動管理で導⼊可能、分析サービス/OACとの組み合わせ
Autonomous Database: 部⾨システムや新規ビジネスに活⽤されているお客様
お客様ご利⽤⽤途
アウトソーシングビジネ
スサービス
国内グループ従業員約35,000名の快適な職場環境整備を⽀援するデー
タの⼀元管理と分析を⾏うシステムを「Oracle Autonomous Database」
で構築
ANAデジタルデザイン
ラボ
地域企業活性化に向けた新規事業「Journey＋」にAutonomous
Databaseを活⽤
NTT⻄⽇本 AIを活⽤した認知症予知基盤にAutonomous Databaseを採⽤
平⽥タイル Oracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudで基
幹システムのデータを⼀元化。データの抽出・集計・分析を⾃動化かつセル
フサービス化し、事業部⾨による多⾯的でタイムリーなデータ活⽤を可能に
富良野市 IoT除排雪効率化実証実験にOracle Autonomous Databaseを活⽤
ベネフィット・ワン Oracle Autonomous Data WarehouseおよびOracle Analytics Cloud
を活⽤し、会員のサービス利⽤状況の集計・分析業務を効率化、従来2時
間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮
三鷹市エビデンスに基づく政策企画・⽴案推進を⽀える⾼度なデータ分析環境を
Autonomous DatabaseとOracle Analytics Cloudで実現
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/oracle-cloud-platformpaasiaas
クラウド分析基盤
膨⼤なデータ量に対応できるDB
使いやすいデータ分析ツール
78

部⾨アプリケーションの構築に最適
ü 業界最先端のローコード開発プラットフォーム
ü 学習が容易ですぐにスタート可能
ü SQLおよびRESTフレンドリー
ü レスポンシブおよびモバイルアプリ構築可能
ü Oracle Database / Database Cloud / Autonomous Database
に無償バンドル
ü Oracle CloudのAlways Freeでも利⽤可能
ü グローバルですべての業界での成功事例
ü 50万⼈超の開発者コミュニティ
Autonomous Databaseを⽴ち上げると、すぐにAPEXが利⽤可能
Webサーバ等の準備は不要
Oracle APEX (Oracle Application Express)
https://apex.oracle.com/ja/
ファイルを使った
アプリケーションの
Webへの移⾏
代表的な利⽤ケース
79

利⽤ケース︓ファイルを使ったアプリケーションのWebへの移⾏
Oracle APEX (Oracle Application Express)
Excelファイルを
ドラッグ・アンド・ドロップ
ファイル・データを認識し
データベースへ⾃動ロード
Webアプリを⾃動作成
スマホにも⾃動対応
ブラウザだけで、Excelファイルからデータベースへデータをロードし、
スマホに対応したWebアプリを容易に作成可能
80

お客様とシステム概要
• 「アウトソーシング・グループ」の特例⼦会社
• グループ全体で健康経営推進を⽬標とし健康経営システム基盤を
Oracle Autonomous Data Warehouse Cloudで構築
課題
• グループ従業員が国内で約35,000⼈、国内連結⼦会社約30社、
⾃社だけでも約50拠点を超える会社全体の現状を把握し、タイム
リーなアクションができない状況におかれていた。その取り組みに際しア
ウトソーシングビジネスサービスは、IT部⾨担当者が少ない中で、これ
からの時代に向けた柔軟で強固な健康経営システム基盤を早急に構
築する必要性が求められていた。
アウトソーシングビジネスサービス様
健康経営推進のためのシステム基盤の短期構築に
Oracle Autonomous Database Cloudを活⽤
お客様の声
「弊社で健康経営というテーマの中で、各部⾨にて従業員の健康情報をExcelなど
で収集し気を遣ってきました。しかし、会社全体の今を把握することができずタイム
リーなアクションができないという課題がありました。加えてExcelや紙のデータを集めて
情報を確認するのに多⼤な⼯数がかかる試算になっていました。健康経営の重要さ
に鑑み急ぎシステム化に踏み切りました。
ただのシステム移⾏でない新しい取り組みなので不安もありましたが、オラクルの短期
導⼊コンサルサービスを採⽤したことで、Oracle Autonomous Database Cloudへ
のデータロードやOracle Data Visualizationの利⽤ガイドを受けることができ、すぐに
データの⼀元管理を構築できたり、Excelのような⼿軽さでデータの可視化が簡単に
なっただけではなく、⾃分でデータを加⼯して簡単にデータ活⽤できそうな印象を受け
ました。今後も健康情報だけではなく、拠点や業務などの勤務情報などを組み合わ
せて、健康経営に向けてデータを有効活⽤しながら新しい取り組みに挑戦していき
たいと思います。」
利⽤サービス
• Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud,
• Oracle Data Visualization Desktop,
• Oracle Application Express
• Oracle Consulting Service – Rapid Start for Autonomous Data
Warehouse Cloud
部⾨システム︓Excelからの移⾏
81

n 内外装タイル・オリジナルタイル・⽯材・⽊質建材・システムキッチン・ユニッ
トバス・洗⾯台・トイレ・給湯器などの建築資材の販売および施⼯を⾏う
総合企業
n ⼤阪に本社を置き、創業から 100 周年を迎える（1919 年創業）
会社概要
導⼊背景
n データに基づく開発事業・企画・販売業務の実現
• 昨今の変化の激しいビジネス環境を、より客観的に分析・把握する
ことの重要性や課題意識の⾼まり
n 基幹システムから出⼒される定型レポートをベースにした分析の限界（柔
軟性の⽋如）
n 基幹システム上の「社内ビックデータ」の有効活⽤
• ⼀部のデータから外部データを含めた様々なデータの有効活⽤
n パフォーマンスやチューニングを気にすることなく、データ量の増⼤に耐えられ
る分析基盤の構築
ソリューション
n Oracle Autonomous Data Warehouse
導⼊効果
n 顧客の嗜好遷移を決まった項⽬軸だけではなく直感的な操作で資材・市
場ごとに把握し、経営判断に活⽤
n Oracle Analytics Cloud に組み込まれた機械学習機能を活⽤してト
レンド分析を⾏い、売れ筋商品を容易に把握
n IT 部⾨との調整など属⼈的なプロセスからの解放
n 膨⼤なデータでも安定したパフォーマンスが確保され、データ分析範囲を⼤
幅に拡⼤
平⽥タイル様
⾃由度の⾼い分析ツールで客観的な市場把握を⾏うため Oracle Cloud を導⼊
分析イメージ
営業別、地域別売上分析
分析イメージ
四半期別、売上トレンド分析
部⾨システム︓Excelからの移⾏
82

Oracle Cloud Infrastructureでは、多様なデータベース・サービス(Database Cloud, Exadata Cloud,
Autonomous Database)を提供し、お客様のあらゆる要件に対応できます
世界初の⾃律型データベース・クラウド・サービスであるAutonomous Databaseは、⽇本のお客様での利
⽤が急速に進んでいます
部⾨システムからデータウェアハウス、そして基幹システムまであらゆる⽤途にご活⽤いただけます
まとめ
83

サービス概要/価格情報
• https://www.oracle.com/jp/autonomous-
database/
マニュアル
• 英語︓https://docs.cloud.oracle.com/en-
us/iaas/Content/home.htm
• ⽇本語︓https://docs.cloud.oracle.com/ja-
jp/iaas/Content/home.htm
技術資料
• https://speakerdeck.com/oracle4engineer/a
utonomous-database-cloud-ji-shu-xiang-xi
チュートリアル
• https://community.oracle.com/docs/DOC-
1034727
Oracle Autonomous Database: 参考資料
84

Oracle Cloud サービス概要
• https://www.oracle.com/jp/
Oracle Cloud Free Tier
(Always Free＆無償トライアル)
• https://www.oracle.com/cloud/free/
マニュアル
• 英語 / ⽇本語
リージョン毎のサービス提供情報
• https://www.oracle.com/cloud/data-
regions.html#apac
東京/⼤阪リージョン最新情報
• https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/co
lumn_cloud_gen2_oci
サービス・アップデート
• https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/
技術情報
• 活⽤資料集 / チュートリアル
活⽤事例
• https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/or
acle-cloud-platformpaasiaas
セミナー情報
• https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/co
lumn_cloud_seminar
Oracle Cloud Infrastructure: 参考資料
85

Oracle Cloudにサインナップいただくと、両⽅が利⽤可能です
• https://www.oracle.com/jp/cloud/free/
Oracle Cloud Free Tier: Always Free＆無償トライアル
Always Free Free Trial
30 300
+
86

1 OCPU(2vCPU)/ストレージ 1TB/Backup 60⽇間分含む
24時間31⽇間(744時間)
Autonomous Database: ⾒積もり例(1)
サービス名数量単価単位費⽤
1 Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle Autonomous Transaction Processing
1 ¥161.292 1時間/OCPU ¥120,001
(744時間)
2 Oracle Autonomous Database - Exadata Storage 1 ¥14,208 1ヶ⽉/TB ¥14,208
合計 ¥134,209
* その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等
* As of June 2021
89

1 OCPU(2vCPU) Standard Edition BYOL/ストレージ 1TB/Backup 60⽇間分含む
24時間31⽇間(744時間)
Autonomous Database: ⾒積もり例(2)
1 Oracle Autonomous Data Warehouse BYOL
Oracle Autonomous Transaction Processing BYOL
1 ¥38.712 1時間/OCPU ¥28,802
(744時間)
合計 ¥43,010
* As of June 2021
90

1 OCPU(2vCPU)/ストレージ 1TB/Backup 60⽇間分含む
24時間31⽇間(744時間)
Autonomous JSON Database: ⾒積もり例(3)
1 Oracle Autonomous JSON Database 1 ¥38.712 1時間/OCPU ¥28,801
(744時間)
合計 ¥43,009
* As of June 2021
91

必要ライセンス数について
保有ライセンス BYOL to IaaS BYOL to PaaS BYOL to PaaS
Autonomous Database
記載ドキュメント Oracle Processor Core Factor
Table 補⾜資料
Oracle PaaS and IaaS Universal
Credits Service Descriptions
Oracle PaaS and IaaS Universal
Credits Service Descriptions
Standard Edition シリーズ 1 Processor = 4 OCPU (8vCPU)
8 OCPU毎に最少10 NUP(もしくは
実際のユーザ数の多い⽅)
1 Processor = 4 OCPU (8vCPU)
10 NUP = 2 OCPU (4vCPU)
* SE BYOL: 最⼤8 OCPUまで
* SE BYOL: 最⼤8 OCPUまで
Enterprise Edition 1 Processor = 2 OCPU (4vCPU)
2 OCPU毎に最少25 NUP(もしくは
実際のユーザ数の多い⽅)
EEライセンスに加え以下のライセン
スが必要
[1-16 OCPU] Multitenant
[17 OCPU以上] Multitenant/RAC
[Autonomous Data Guard] Active
Data Guard
BYOL to IaaS / PaaS
92

【旧版】Oracle Autonomous Database：サービス概要のご紹介 [2021年7月版]

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