Cloudera World Tokyo 2015 Oracleセッション資料　「ビッグデータ/IoTの最新事例とHadoop活用の勘所」

ビッグデータ/IoTの最新事例とHadoop活用の勘所
～成功のポイントはデータベースとの共存にあり！～
2015年11月10日
日本オラクル株式会社
クラウド・テクノロジー事業統括
クラウド・テクノロジー製品戦略統括本部
担当マネージャ大橋雅人（Masato.Ohashi@oracle.com)
Cloudera World Tokyo 2015

Copyright © 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. |
• 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明す
るものです。また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いか
なる契約にも組み込むことはできません。以下の事項は、マテリア
ルやコード、機能を提供することをコミットメント（確約）するも
のではないため、購買決定を行う際の判断材料になさらないで下さ
い。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースお
よび時期については、弊社の裁量により決定されます。
2
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。

皆様と共に
3
日本オラクル
設立30周年
Hadoopアプライアンス製品
Oracle Big Data Appliance
発売3年目

2015/10/29 日本オラクルプレスリリース
セブン＆アイ・ホールディングス様
4
2015/10/29 日本オラクルプレスリリース
https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20151029.html

非構造
データ
構造データ
5
MES
機器ログ
ERP
音声
ビデオ
テキスト
ソーシャル
ソース収集蓄積
DWH
データ
貯蔵庫
Data
Visualization
Analytics
Platform
分析 • これまでの取り組み
– ERPをグローバルシングルインスタンス化
• Oracle Applicationsを活用
• 業務プロセス標準化、ITコスト削減($7.7M)
– グローバルKPIシステム（DWH）を構築
• Exadata、Exalyticsを活用
• 世界中の各生産ラインの生産状況や歩留情報、
在庫情報、販売情報のKPIを可視化
• 影響分析等、効率的な工場管理が可能に
• 新たな取り組み
– MESや装置データをDWHに統合
• Oracle Big Data Applianceを活用
• 詳細な長期間での装置稼働状況可視化
• 生産稼働最適化
• 操業率低下の原因分析
バッチデータフロー
インテラクティブな
データフロー
マスター、
サマリー、
詳細データ
サマリー
分析結果
アーカイブ
ビッグデータ/IoT お客様活用例
MESデータ活用により、詳細な生産状況の分析を実現
某グローバル製造業様

Copyright © 2015 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 6
• メインフレーム・ダウンサイジング
– MIPS：30％削減
– バッチ処理時間：50%削減
• Exadata＋Big Data Appliance
（Hadoop 基盤）のハイブリッド構成
– 既存データマートの集約
– OPEX：約40% 削減
• データ配布モデルの近代化
– 「データありき」
vs 「スキーマ／モデルありき」
– 顧客360°ビューの実現
ビッグデータ/IoT お客様事例
ITコスト削減と、情報の一元化によるビジネス変革実現
La Caixa様メインフレームテープサブシステム・DWHバッチ処理レポート
Data Reservoir
(Hadoop)
ソーシャルデータ
顧客情報
決済情報
バッチ処理の削減による
コスト削減メインフレーム
およびテープ上の
ストレステスト
データの移行
レポート
顧客360°
DWH
(RDBMS)

業務
アプリケーション
オペレーショナル
レポーティング
成功のポイントはデータベースとの共存にあり！
HadoopとRDBMSの強みを組みあわせる
ソーシャルメディア
Internet of Things
73°
ビッグデータ
マネジメント基盤
Data Reservoir
（Hadoop)
7
アナリティクス
DWH
（RDBMS)

Modern Big Data Management System
Interface
Processing
Persistence
Security | Performance | Availability
SQLRESTPython GraphRnode.js Java
Map
Reduce
Graph
Engine
SQL
Engine
Warehouse
（Database)
NoSQLReservoir
（Hadoop）
8

Oracle Big Data Management System
データの特性による典型パターン適材適所のデータ配置例
パターン・データ特性
Hadoop
（Big Data Appliance）
DWH/Database
（Exadata）
データ
容量
データ密度・
データ価値
低い高い
フォーマット
変更頻度
多い少ない
粒度細かい粗い
参照頻度少ない多い
ETL処理 ETL処理と生データ保持 ETL処理、生データ処理後データ
インフラ SAS 高速化基盤 Hadoop上のデータ DB上のデータ
センサーデータ、
ログデータ、GPSデータ、
SNS等
既存のRDBMS内のデータ
（マスターデータ/
トランザクションデータ）
明細データサマリデータ
経年データアクティブデータ
ETL処理前の生データ ETL処理後データ
SAS アナリティクス高速化基盤
9

オラクルが提供するHadoopソリューション
Hadoop活用の8つの勘所
Hadoop活用の障壁を
もっと下げたい
HadoopとRDBMSを
もっと密に連携させたい
構築・運用・管理を
もっと簡単に、安く
もっと多くの人に開放、
使ってほしい
もっと簡単に有益な
データを見つけだしたい
MapReduce処理を
もっと簡単に構築したい
Oracle
Big Data Appliance
Oracle
Big Data SQL
Oracle
Big Data Discovery
Oracle
Data Integrator
両者間のデータ移動を
もっと早く
Oracle
Big Data Connectors
MapReduceからDBの
データを使いたい
Oracle Table Access
for Hadoop and
Spark
ライフサイクルを見越し
たデータ管理をしたい
Copy to BDA
他システムとだって
密に連携したい
Oracle’s Big Data
Integration
Solutions
10

Agenda
Oracle
Big Data Appliance

Oracle Big Data Appliance X5-2
事前最適化されたビッグデータ活用Hadoopプラットフォーム
12
エンタープライズ向けビッグ
データ活用環境
信頼性
TCO削減
コスト
• ハードウェア、ソフトウェ
アを包含し、安価な価格
（手組に比べ21%以上
コスト削減）
• 事前構成、調整済
（手組に比べ30%以上
構築期間短縮）
• ノード追加などの拡張設定
やアップグレードが
コマンド一つで実施可能、
運用コスト削減
処理の高速化
スピード
• ハードウェア、ソフトウェ
アで最適化（手組に比べ
20%高速化）
• Map Reduce高速化のた
めの独自機能
（Perfect Balance）
• 内部ノード間での
Inifiniband接続による
高速連携（40Gb/sec）
• 効果に併せて、容易に
柔軟に段階的に拡張可能
• エンタープライズ使用に
耐えうる、高度な
セキュリティ機能
• エンタープライズ利用の
ベストプラクティスに基づ
いて、事前調整、テスト済
• H/WからS/Wまでの、一元サポートと、 Oracle Enterprise Managerによる一元管理
• Exadataと組み合わせることで、HadoopとRDBMの利点を活かしたビッグデータ活用基盤
（Oracle Big Data Management System）の構築
Oracle
Big Data Appliance

IntelとOracleの協業でイノベーションをさらにリード
• DIY（手組）と比較してBDAが最大1.4倍、平均1.2倍高速化！（＊）
– Wider Network: 23GbE vs. 10GbE
– Advanced Linux & Apache* Hadoop* configuration
• さらなるチューニングにより最大2.86倍高速化を実現！（＊）
– 一部チューニングは既に最新バージョンで反映済
• 今後Intelとのさらなる協業により、
BDAのHardware及びSoftwareの両面からの
最適化を図っていく
– Spark 活用のためのさらなる最適化など
13
(＊)Intel実施のパフォーマンステストより。詳細は下記参照
https://blogs.oracle.com/datawarehousing/entry/performance_study_big_data_appliance
http://www.oracle.com/ocom/groups/public/%40otn/documents/webcontent/2745435.pdf
https://software.intel.com/en-us/articles/deploying-an-apache-hadoop-cluster-spend-your-time-on-bi-not-diy
Oracle
Big Data Appliance

14
ESG(第３者機関）調査に裏付けられた優位性：DIY(手組）より21%安価に構築
Oracle
Big Data Appliance
コストを節約
出典： ESGホワイト・ペーパー
21%
コスト削減
33%
構築期間短縮
「Oracle Big Data Applianceは、
Clouderaが提供している主要な
Hadoopベース技術のフル・スイートを
使用したいと考えている顧客にとっては
素晴らしい選択肢です。DIY（ Do It
Yourself ）クラスタよりも低コストかつ
短期間での導入が可能です。」
⁻ Mike Olson
Cloudera founder, Chief Strategy Officer,
and Chairman of the Board

ESG(第３者機関）調査に裏付けられた優位性：DIY(手組）より33%短期に構築
15
• Architect
1. Design a production-ready, enterprise-
class, high-throughput approach for both
running hadoop and for integrating with
current enterprise relational systems
2. Design a growth strategy, so the initial
system can expand easily without hitting
future unanticipated issues like network
bottlenecks
3. Design redundancy/failover strategy for all
levels (power, network cards and cables,
network switches, core hadoop,
supporting software, o/s disks, etc)
4. Design a strategy for what services should
run in which locations, and how to easily
change those locations due to growth or
unplanned maintenance
5. Design network approach including
network switches needed now and in the
future
6. Determine an optimal matching
configuration of server model, drive type,
drive count, cpu, networking, and
memory
7. Conduct rigorous (and ongoing) testing to
determine exact versions to use for BIOS,
drive firmware, network cards, and O/S
packages
Install
8. Physically rack up the servers
9. Setup network switches
10.Cable the servers
11.Install optimal firmware versions for
ILOM, BIOS, drives, and network cards
12.Setup all the IPs, including for
administration networks, virtual IPs for
failover, etc
13.Install the O/S
14.Setup tuned O/S parameters (such as
file and page cache, swap, networking,
etc) to support heavy I/O and heavy
network workloads
15.Install the Oracle Java VM
16.Install Oracle R, including optimized
math libraries
17.Install Oracle MySQL metadata
database and configure for failover
18.Install CDH (Enterprise Data Hub
offering) and Cloudera Manager
19.Install the Oracle Big Data Connectors
20.Install Oracle Big Data SQL
21.Test the installation for each node of
cluster
22.Sanity check network timings and
performance of the cluster post-install
23.Certify cluster with SAS, NGData, and
other third party products
Grow
24.Research, plan, and design a way to
reallocate/balance services appropriately
as you add servers and racks
25.Design how to expand/scale/setup the
networking appropriately as you add
servers and rack
Secure
26.Research, plan, design, and test overall
security implementation technique
27.Manually install/configure disk encryption
28.Manually install/configure network
encryption
29.Manually install supporting Kerberos
infrastructure, enable Kerberos, and
configure for failover
30.Manually install/configure Audit Vault
collector
Patch & Upgrade
31.Assess multi-level patching needs (i.e.
upgrade bios, ILOM, O/S, Java, Hadoop)
32.Determine when it is necessary to upgrade
HW firmware
33.Assess when it is necessary to upgrade O/S
and how to upgrade O/S without disruption
existing Hadoop installation
34.Write scripts to automate patching of
multiple layers and multiple nodes from a
single command
35.Write scripts to add new features
Service
36.Install/Configure Automatic Service Request
for proactively opening Oracle Support tickets
37.Install/Configure Enterprise Manager plug-in
for enterprise monitoring integration
38.Worry about resolving hardware issues,
thanks to BDA’s Oracle Field Hardware
Support
39.Worry about hardware points of failure,
thanks to BDA’s use of Enterprise Servers
with robust Redundancy (O/S disks, network
switches, PDUs, Bonded cables)
40.Worry about disruptive disk failures that
might hurt SLAs, thanks to BDA’s use of
Enterprise Disks with Predictive Disk
Monitoring
Financials
41. Lose weeks during the design and analysis
phase of a build-your-own cluster
42. Pay for consultants to validate your cluster
design
43. Dedicate scarce highly talented people to
work on cluster installation and growth when
they could be working on tackling business
opportunities
44. Remember to account for extra requirements
(racks, power distribution units, inter-rack
networking)
45. Contract for annual support with operating
system vendor (this is part of the BDA’s
single annual support fee)
46. Contract for annual support with R support
vendor (this is part of the BDA’s single annual
support fee)
47. Contract for annual subscription/support with
Hadoop distribution vendor (this is part of the
BDA’s single annual support fee)
Oracle Big Data Appliance で省略される、47にも及ぶ構築作業項目
Oracle
Big Data Appliance

Oracle Big Data Appliance
事前最適化されたビッグデータ活用Hadoopプラットフォーム
16
•36のCPUコア（2 ×18 Core Intel ® Xeon ® E5-2699 v3 Processors （2.3 GHz）
•96TBのストレージ容量（12 x 8 TB 7.2K RPM 高容量 SAS (hot-swap)
•128GBのメモリ (8 x 16GB DDR4 Memory) 768GBまで拡張可能
Oracle Big Data Appliance ノード Oracle X5-2L Server
Oracle Big Data Appliance Starter Ruck:6ノード
• 6台のOracle X5-2L Serverで構成
• 合計216のCPUコア
• 合計576TBのストレージ容量
• 合計768GBのメモリ（最大4608GBまで拡張可能）
Oracle Big Data Appliance Full Ruck:18ノード
• 18台のOracle X5-2L Serverで構成
• 合計648のCPUコア
• 合計1728TBのストレージ容量
• 合計2304GBのメモリ（13824GBまで拡張可能）
1ノードずつ
追加可能
•40Gb/sec InfiniBand 合計 100 port (内部接続、Exadataへの接続)
•10Gb/sec Ethernet 合計16 ports (データセンター機器との接続)
•Oracle Linux 6.7
•Oracle Java JDK 8u66
•Cloudera Enterprise Data Hub Edition 5
• Cloudera Distribution including
Apache Hadoop (CDH) v5.4.7
•Cloudera Impala, Cloudera Search,
Apache HBase, Apache Spark
•Cloudera Manager,Cloudera Navigator
•Oracle R Distribution
•Oracle NoSQL Database v3.4.7
Oracle
Big Data Appliance
＊ハードウェアのサポート契約で、
上記ソフトウェアのサポートを追加料金なしでご提供
（Oracle NoSQL Database EEを除く）
ソフトウェア

Agenda
もっと多くの人に
開放、使ってほしい
Oracle
Big Data SQL

Oracle Big Data SQL
18
Smart Scan
クエリをExadataの
ストレージサーバーにオフロード
Storage Index
クエリに必要な
データブロックのみをスキャン
SQL一つで、
必要なデータが
高速にセキュアに返される
Smart Scan
クエリをBig Data Applianceの
データノードにオフロード
Storage Index
クエリに必要な
データブロックのみをスキャン
SQL
必要データ
のみ移動
SQL
Big Data Appliance
+
Hadoop/NoSQL
Exadata
+
Oracle Database 12c
Hive
metadata
ビッグデータの活用をよりシンプルに、しかも迅速に、そしてセキュアに
既存のアプリ、ツール、スキル
そのままで全てのデータがクエリ可能
Oracle
Big Data SQL

Oracle Big Data SQL
select last_name, state,
movie, genre
from movielog m,
customer c
where genre=‘comedy’
and c.custid = m.custid
Smart Scan：ローカルでの絞り込み・データ転送の極小化
1
NameNode/Hive Metastoreから
以下の情報取得:
• データの保持場所
• データの構造
• 対象のブロック数
1
2
Big Data SQL Serverが並列読込み:
• DataNodeが並列にデータアクセス
• 行と列の絞り込み
2
Hive
Metastore
HDFS
NameNode
3
データベースサーバーでの処理
• 関連するデータのみ転送されてくる
• データベースのテーブルとジョイン
• データベースセキュリティポリシーの適用
3
HDFSDataNode
BDS Server
HDFSDataNode
BDS Server
customer
DB
Hadoop
19
Oracle
Big Data SQL

Oracle Big Data SQL
Storage Index：スキャン対象を絞込み、クエリ時間とデータIOを削減
20
HDFS
Field1,Field2,
1001
1010
1045
1109
1043
1001
1045
1609
1043
11455
1909
12430
13010
10450
1909
2043
Field3, … ,Fieldn
HDFS
Block1
(256MB)
HDFS
Block2
(256MB)
Index
B1 – Movie_ID
Min: 1001
Max: 1609
B2 – Movie_ID
Min: 1909
Max: 13010
Example:
Find all ratings from
movies with a
MOVIE_ID of 1109
✓
✗
• 自動的にHDFS上のデータブロッ
ク毎のIndexの最大値と最小値
を作成
• スキャン前に目的のデータが最
大値-最小値の間にあるかを確認
• 最大値-最小値の間になければ、
スキャンを行わず、クエリにか
かる時間と、HDFSからのI/Oを
削減
平均65%、最大100倍高速化
Oracle
Big Data SQL

Oracle Big Data SQL
21
Hadoop上のデータにもOracle Databaseの強固なセキュリティ機能を提供
Big Data Appliance
+
Hadoop
Exadata
+
Oracle Database
SSN EMPID LAST FIRST SALARY
111-11-1111 275895 Smith John 125275
222-22-2222 335685 Jones Sally 250950
333-33-3333 558544 Stinson Chuckie 32000
EMPID LAST FIRST
275895 Smith John
335685 Jones Sally
SSN SALARY
111-11-XXXX 125275
222-22-YYYY 250950
333-33-ZZZZ 32000
•BDAの持つ機能
—Kerberos/LDAPによる認証
—Apache Sentryによる認可
—Oracle Audit Vault Fire Wallによる監査
—HFDSのデータ格納されるHDDの暗号化
—ネットワーク暗号化
•データベースのセキュリティ制御
—マスキング/リダクション
—仮想プライベートデータベース
—ファイングレインアクセス制御
•セキュリティ管理の統合、シンプル化
Oracle
Big Data SQL

Agenda
データを見つけ
だしたい
Oracle
Big Data Discovery

Oracle Big Data Discovery
データ分析前の1000本ノックをいかにアジャイルに迅速に繰り返すか
ビジネスの状況
の把握
ビジネス状況の把握データの理解
データの準備
モデル作成評価
展開/共有
データ
CRoss-Industry Standard Process for Data Mining（CRISP-DM）
：業種を超えたデータマイニングプロセス
データの理解
データの準備
モデル作成
評価
展開/共有
23
・サンプリング
・データの把握、理解
・変数の選択、把握
・データ加工
専門スキルやツールが
求められ、高度な職人技で
行われている分析プロセスを
迅速に可能に
Oracle Big Data
Discovery
Oracle
Big Data Discovery

Oracle Big Data Discovery
24
直感的なUI画面でデータサイエンティストの生産性を向上
1.Hadoop上のデータを
可視化、タグ付け
2.データの値特性、品質、
分析価値有無を可視化
3.データの因果関係、説明変数
のシミュレーションと把握
4.次の分析へデータ加工
Oracle
Big Data Discovery

Oracle R Advanced
Analytics for Hadoop
・RとHadoopを活用した分析
のためのソフトウェア
・R言語のみでデータマイニ
ングの分散並列処理が可能
・HDFS上のデータへR言語か
らアクセス
・Spark対応
Oracle Big Data
Spatial and Graph
（Spatial Analytics）
・豊富な空間演算関数
・近傍情報、ジオフェンス判定
・位置情報への付帯情報の付加
・空間データ、ラスタ（画像）
データの加工・準備
Oracle Big Data
Spatial and Graph
（Graph Analytics）
・プロパティグラフ
・標準のグラフ分析関数
・ソーシャルメディア分析
・IoT
・サイバーセキュリティ
Oracle’s Big Data Advanced Analytics
Hadoop上でデータ分析
をしたい
Oracle’s Big Data
Advanced Analytics
25
さらに、、

Agenda
Map Reduce処理
をもっと簡単に構築
したい
Oracle
Data Integrator

Oracle Data Integrator
Oracle Data Integrator Application Adapters for Hadoop
Oracle Data Integrator Advanced Big Data Option
• ファイル/RDBMSからHiveへのロード
• Hive を利用したデータの検証と変換
• FileもしくはHiveからOracleへのロード
27
Map Reduceによるデータ加工やETL処理、DBへのデータロードをGUIで定義可能
Hadoop Cluster
f(x
)
MapReduce
Data Load
Oracle Database
Application Adapters for Hadoop
• 追加オプションでSparkやPigのコードを
生成する事が可能
• Hadoopの最新技術を活用した、
高速なインメモリ処理がGUIで定義可能に
Map Reduce処理を
Oracle
Data Integrator

Oracle Data Integrator Application Adapters for Hadoop
Oracle Data Integrator Advanced Big Data Option
28
GUIの画面で論理的なデータフローを、物理的なフローに変換可能
Logical
Design
Physical
Design
Oracle
MySQL
Hive
Sqoop
Sqoop
IKM
LKM
LKM
Oracle
Hive
MySQL
Hive
Map Reduce処理を
Oracle
Data Integrator

Agenda
両者間のデータ移動
をもっと早く
Oracle
Big Data Connectors
HadoopとRDBMSを

Oracle Big Data Connectors
30
Oracle Databaseが持つ並列処理の仕組みを活用し、
HadoopとDB間を高速データ連携
• Hadoop上のデータを並列処
理でOracle DBに高速データ
ロード（15TB/時間）
• Hadoop側でフォーマット
変換するため、Oracle DB
への負荷を最小化
• 自動ロードバランスによる
データロード処理時間の短縮
• ケルベロス認証のサポートに
よるセキュアなデータ連携
JSON
Log
files
Hive
Text ParquetAvro Sequence
files
Compressed
files
And more …
もっと早く
Oracle
Big Data Connectors
Many versions
10g Release 2
11g Release 2
12c
On any OS platform

Agenda
MapReduceから
DBのデータを
使いたい
Oracle
Table Access for
Hadoop and Spark
HadoopとRDBMSを

Oracle Table Access for Hadoop（Oracle Big Data Appliance機能）
HiveやSpark SQLからOracle Databaseのデータにアクセス
Big Data Appliance
Cloudera Hadoop
Oracle Database
MapReduceから
DBのデータを使いたい
Oracle Table
Access for Hadoop
and Spark
HCatalog
StorageHandler
JDBC
• Oracle DBからのデータの
移動の必要なく、Hive SQL,
Spark SQLからOracle DB
のデータにアクセス可能
• Hadoopからのデータ
アクセスを並列化し、高速
かつセキュアに実現
32

Agenda
ライフサイクルを
見越したデータ管理
をしたい
Copy to BDA
HadoopとRDBMSを

Copy to BDA（Oracle Big Data SQL機能）
データライフサイクルを見越した低コストでのデータ管理
Big Data Appliance
Cloudera Hadoop
Exadata
Oracle
Database
Copy
Partition to
BDA
Oracle Big Data SQL
直近13ヶ月
分のデータ
14ヶ月目
以降のデータ
Copy to BDA
• ビジネス上重要なデータを
Exadataに保持
• 過去データをBDAに安価に保持
– Hadoop上でデータ分析を実施
– アーカイブデータによる非定形な
クエリの実施
• 既存アプリケーションに改修の
必要なく、全てのデータにSQL
でクエリ可能
SQL
34

Agenda
Oracle’s
Big Data Integration
Solutions
HadoopとRDBMSを

Oracle’s Big Data Integration Solution
データ連携、メタデータ管理、データガバナンス：ヘテロな環境にも対応可能
36
Oracle’s Big Data
Integration Solutions
Oracle Data Governance FoundationOracle Enterprise Data Quality
Oracle Enterprise Metadata Management with Business Glossary
Staging
Sqoop
HDFS
Hive
Flume
ETL Offload / Transformation
Data StreamingKafka (MPP Pub/Sub)
Storm and Trident
Spark Streaming
HBase
Discovery Sandbox/s
R
UnstructuredStructured
Oracle GoldenGate
Oracle Data
Preparation

Agenda
Cloudへの取り組み

Integrated Cloud: エンタープライズ向けの統一化されたプラットフォーム
38
CloudOn-Premises
DEVELOP AND DEPLOY ANYWHERE
同じ「アーキテクチャ」
同じ「オラクル製品」
同じ「知識・ノウハウ」
オンプレミスで培った高度な技術を
セキュアなクラウド環境へ
Complete
Open
Integrated
Engineered
Complete
Open
Integrated
Engineered
オラクルのクラウド戦略

Oracle Big Data Cloud Service
エンタープライズ向けビッグデータ活用環境をクラウドで
39
Big Data
Cloud Service
高パフォーマンスかつセキュアな
最新の Hadoop の専有環境をご提供
必要に応じて柔軟なスケールアップ/ダウンも可能
高パフォーマンス
な専有環境
オラクルの最新ビッグデータ活用製品も含有
単なるインフラ層のコストや管理コスト削減
だけでなく、ソフトウェアも含めたTCO削減が可能
ビッグデータ活用
のための製品も
含有
Oracle Big Data SQL Cloud Service により
RDBMS, Hadoop, NoSQL にSQLでアクセス可能
クラウド上で総合的な
ビッグデータ管理システムを実現
SQL一つで
全てのデータを
活用可能

Big Data + IoT環境をセキュアなクラウドでも活用可能
Big Data Cloud + IoT ＋ SaaS + PaaS Cloud
Gateway
software 2G/3G/LTE
ネットワーク
WWAN
Database
Hadoop
NoSQL
Big Data
SQL
Big Data
Discovery
SCM
ERP
Sales Marketing
HCMPLM
ファイア
ウォール
IoT Cloud Service
Big Data
Cloud Service
SaaS
Docs
Data
Prep.
Java BI
Dev
DB
Integ
ration
Process Mobile
PaaS
IoT Cloud Service
Gateway & SDKs
Device
Virtualization
High Speed
Messaging
Endpoint
Management
Stream
Processing
Event Store
Enterprise
Connectivity
40

Agenda
本日のまとめ

本日のまとめ
Hadoop活用の8+1つの勘所
42
HadoopとRDBMSを
もっと多くの人に開放、
使ってほしい
Map Reduce処理を
Oracle
Big Data Appliance
Oracle
Big Data SQL
Oracle
Big Data Discovery
Oracle
Data Integrator
もっと早く
Oracle
Big Data Connectors
MapReduceからDBの
データを使いたい
Oracle Table
Access for Hadoop
and Spark
Copy to BDA
Oracle’s
Big Data Integration
ビッグデータ/IoT環境をセキュアな
クラウド環境で実行したい Oracle Cloud

Agenda
技術情報
お試し環境
ご紹介

技術情報
• 各製品技術情報ページ
– Oracle Exadata
– Oracle Big Data Appliance
– Oracle Big Data Connectors
– Oracle Advanced Analytics
– Oracle Big Data Discovery
– Oracle NoSQL Database
– Oracle Spatial &Graph
– Oracle Big Data Spatial & Graph
– Oracle Data Integration
44

ご参考資料
オラクルデータベースインサイダー＠IT
• いつものSQLでHadoop操作を。“フツーの会社”のための
ビッグデータ活用基盤とは
• どこが違う？何がうれしい？オラクルならではのビッグデータソリューション
• ビッグデータとIoTを組み合わせて使い、さらに高い価値を得る。
オラクルのソリューションが可能にしたベストプラクティス
• 日常業務の中で自然にアナリティクスを実践。
Analytics 3.0時代を加速するオラクルのビッグデータアナリティクス
ソリューション
45

• 事前設定済のオラクルビッグデータ製品の最新バージョンを
インストール作業の必要なく、すぐに利用可能
• OTNサイトから無料でダウンロード
• サンプルデータ込、自己学習のための動画、
デモスクリプトも公開
• RDBMS、Hadoop、NoSQL、R、Spatial, Graph、
興味のある製品から、ビッグデータ活用の全体フローまで
お好きな製品をローカルの仮想マシン環境上で
• 自己学習環境としてぜひお試しください
*自己学習用のサポート対象外製品です
*使用にあたっては、 License Agreementをよくお読みになり、同意の上、ご利用ください
*OTN Communityのフォーラムにも技術ディスカッションのスレッドがございます
https://community.oracle.com/community/database/big_data
オラクルのビッグデータ製品が、仮想マシン環境上ですぐに無料でお試しできます！
Oracle Big Data Lite Virtual Machine のご紹介
ダウンロード先：http://www.oracle.com/technetwork/database/bigdata-appliance/oracle-bigdatalite-2104726.html

• Oracle Enterprise Linux 6.6
• Oracle Database 12c Release 1 Enterprise Edition
(12.1.0.2)
– Oracle Multitenant, Oracle Advanced Analytics, Oracle OLAP,
Oracle Partitioning, Oracle Spatial and Graph, and more
• Oracle Big Data SQL
• Cloudera Distribution including Apache Hadoop
(CDH5.4.0)
• Cloudera Manager (5.4.0)
• Oracle Big Data Discovery 1.1
• Oracle Big Data Connectors 4.2
– Oracle SQL Connector for HDFS 3.3.0
– Oracle Loader for Hadoop 3.4.0
– Oracle Data Integrator 12c
– Oracle R Advanced Analytics for Hadoop 2.5.0
– Oracle XQuery for Hadoop 4.2.0
含まれる製品（Version 4.2.1）
• Oracle NoSQL Database Enterprise Edition 12cR1
(3.3.4)
• Oracle Big Data Spatial and Graph 1.0
• Oracle JDeveloper 12c (12.1.3)
• Oracle SQL Developer and Data Modeler 4.1
• Oracle Data Integrator 12cR1 (12.1.3.0.1)
• Oracle GoldenGate 12c
• Oracle R Distribution 3.1.1
• Oracle Perfect Balance 2.4.0
• Oracle CopyToBDA 2.0
http://www.oracle.com/technetwork/database/bigdata-appliance/oracle-bigdatalite-2104726.html

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1. Google “Big Data Lite”
2. Download the VM
3. Do the Tutorial

Hands-on Labs 自己学習用おすすめコース
Training Collateral 説明
Data Manipulation with Hive
and Pig
まずはここから
HiveやPigの基本的な操作が学べます
Analyze All Your Data with
Oracle Big Data SQL
Oracle DBからHadoopに透過的なSQLアクセスを行うシナリオ。
Hadoopがよく分かってなくとも、DBの知識だけでなんとかなります。
Tame Big Data with Oracle
Data Integration
HiveやSqoopはなんとなくわかってる人向け
GUIでETLプロセスを定義できます。
Oracle R Enterprise v 1.4 -
Tutorial Series
最近注目のRを始めてみたい方向け
etc
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Agenda
最新イベントご紹介

POCO (The Power Of Cloud by Oracle) を実現する
最新のクラウドテクノロジー/製品/サービス
その具体的な活用事例をご紹介します
 2日間にわたり7つのサミットを開催
 80 を超えるセッション
 お客様によるビジネス変革の実例紹介
 Oracle OpenWorld 2015 最新情報
詳細･お申し込み oracle.co.jp/clouddays

クラウド時代でデータベースの開発、チューニング、アップグレード
などのエンジニアリング・ノウハウはどう変わったのか？
クラウド上で「使える実践的なノウハウ」をご紹介します
 17:45～20:00 参加しやすい夕方からの開催
 実践的な10の技術者向けセッション
 Hadoop、機械学習、IoT、Java、
Database、最新技術のノウハウをご紹介
詳細･お申し込み http://www.oracle.co.jp/events/ddd2015/

Cloudera World Tokyo 2015 Oracleセッション資料　「ビッグデータ/IoTの最新事例とHadoop活用の勘所」

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