[db tech showcase Tokyo 2016] D24: データベース環境における検証結果から理解する失敗しないフラッシュ活用法 第三章 ~デ...Insight Technology, Inc.
フラッシュのGB単価はHDDと並び、オールフラッシュ導入が加速化する一方、インラインでの重複排除、圧縮機能のオーバーヘッド、メンテナンス / 障害時の影響など、気をつけなければいけない事は沢山あります。本セッションでは、オールフラッシュ製品(Pure Storage)上でOracle Databaseを稼働させた検証結果と生のデモンストレーションをベースに、DB on Pure Storageならではの活用法を考えます。
[db tech showcase Tokyo 2016] D32: SPARCサーバ + Pure Storage DB仮想化のすべらない話 〜 Exa...Insight Technology, Inc.
NTTぷらら様は、「柔軟に増減設できるDB基盤」と「コスト最適化」をキーワードに、DB仮想化をSPARCサーバ + Pure Storageの組み合わせで実現しました。更に現在、理想のDB基盤を実現するために、Exadata環境のリプレースも進めています。本セッションでは、検証結果や生のデモンストレーションに、スライドには書けない生々しい話を加え、理想のDB環境実現までの道のりをご紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2016] D24: データベース環境における検証結果から理解する失敗しないフラッシュ活用法 第三章 ~デ...Insight Technology, Inc.
フラッシュのGB単価はHDDと並び、オールフラッシュ導入が加速化する一方、インラインでの重複排除、圧縮機能のオーバーヘッド、メンテナンス / 障害時の影響など、気をつけなければいけない事は沢山あります。本セッションでは、オールフラッシュ製品(Pure Storage)上でOracle Databaseを稼働させた検証結果と生のデモンストレーションをベースに、DB on Pure Storageならではの活用法を考えます。
[db tech showcase Tokyo 2016] D32: SPARCサーバ + Pure Storage DB仮想化のすべらない話 〜 Exa...Insight Technology, Inc.
NTTぷらら様は、「柔軟に増減設できるDB基盤」と「コスト最適化」をキーワードに、DB仮想化をSPARCサーバ + Pure Storageの組み合わせで実現しました。更に現在、理想のDB基盤を実現するために、Exadata環境のリプレースも進めています。本セッションでは、検証結果や生のデモンストレーションに、スライドには書けない生々しい話を加え、理想のDB環境実現までの道のりをご紹介します。
Now a days, thousands of database are supporting many kind of Rakuten's services. and it is hard to manage many databases well. especially, backup and restore.
so, we are progressing new backup system for our databases.
I am going to share some know-hows and experiences that have been acquired with you
[db tech showcase Tokyo 2015] D33:Superdome X 上の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と S...Insight Technology, Inc.
Windows Server 2012 R2 と SQL Server 2014 の Superdome X 上の正式サポートを前に、OLTP 検証ツールを用いて、ブレード数を、1、2、4、8 枚と順次増加させ、最大 16 NUMA Node 240 物理コア CPU 4TB メモリー上でスケールアップ性能検証を実施しました。このサイズでの検証は、米国本社でも実績がなく、検証過程で発生した問題点を、米国 Windows Server / SQL Server 開発チームにフィードバックを行うことが出来ました。このスケールアップ検証結果を発表します。現在、米国本社 SQL Server 開発チームでは、vNext (SQL Server 2016) の開発が進んでおり、この中でのインメモリー活用処理とクエリー・ストアー機能に関しての最新情報をお知らせします。
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
[db tech showcase Tokyo 2015] B24:最高峰の可用性 ~NonStop SQLが止まらない理由~ by 日本ヒューレット・パ...Insight Technology, Inc.
Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
[db tech showcase Tokyo 2017] A16: Using a Multi-Model Database to Improve Da...Insight Technology, Inc.
Traditional relational approaches to data integration compromise flexibility and governance by limiting you to a rigid, tabular data model. MarkLogic’s approach to data management is fundamentally better suited to the diverse, changing data structures involved with data integration. In this session we'll explain how to leverage the features of an enterprise NoSQL multi-model database, such as document data modeling, semantics, advanced indexing, and security, in order to achieve more efficient data integration, while also increasing the quality of data governance. The session will describe core architectural principals, data modeling, and use cases.
[db tech showcase Tokyo 2016] E34: Oracle SE - RAC, HA and Standby are Still ...Insight Technology, Inc.
Standard Edition (SE) is alive and well – maybe it had some growing pains over the last year, BUT it is here to stay! SE is a powerful database albeit with some limitations. whether it is using a Cloud based environment or on premise. In this session we will discuss Oracle SE and review some of the recent changes and the introduction of the new kid on the block – Standard Edition 2 (SE2). Topics that will be discussed include moving between Editions, High Availability, Disaster Recovery as well as Backup and Recovery.
Now a days, thousands of database are supporting many kind of Rakuten's services. and it is hard to manage many databases well. especially, backup and restore.
so, we are progressing new backup system for our databases.
I am going to share some know-hows and experiences that have been acquired with you
[db tech showcase Tokyo 2015] D33:Superdome X 上の SQL Server 2014 OLTP 検証結果と S...Insight Technology, Inc.
Windows Server 2012 R2 と SQL Server 2014 の Superdome X 上の正式サポートを前に、OLTP 検証ツールを用いて、ブレード数を、1、2、4、8 枚と順次増加させ、最大 16 NUMA Node 240 物理コア CPU 4TB メモリー上でスケールアップ性能検証を実施しました。このサイズでの検証は、米国本社でも実績がなく、検証過程で発生した問題点を、米国 Windows Server / SQL Server 開発チームにフィードバックを行うことが出来ました。このスケールアップ検証結果を発表します。現在、米国本社 SQL Server 開発チームでは、vNext (SQL Server 2016) の開発が進んでおり、この中でのインメモリー活用処理とクエリー・ストアー機能に関しての最新情報をお知らせします。
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
[db tech showcase Tokyo 2015] B24:最高峰の可用性 ~NonStop SQLが止まらない理由~ by 日本ヒューレット・パ...Insight Technology, Inc.
Jim GrayにJerry Held, Karel Youseffi が設計した Ingresを源流に持つ由緒正しいRDBMS。ミッションクリティカル目的にこんな実装をするNonStop SQL。これを知れば絶対に使ってみたくなる。「止まりませんように」、と祈りつつ使う時代は終わりにしませんか。トランザクションをあらゆる障害でも失わない実装、その時メモリー内でどのように動くのか、ディスクドライバーは信用できるのか、トランザクションを失わず、性能も確保、そんな盾矛を両立させる技術をご紹介します。さらに、「それって古臭くない」、そんなことないんです。今やオープンなインターフェイスで開発いただいて結構なんです。インフラが、NonStop SQL があなたのデータをがっちり守ります、「ひと」ではなく「コンピュータ」が。是非実感しに来てください。
[db tech showcase Tokyo 2017] A16: Using a Multi-Model Database to Improve Da...Insight Technology, Inc.
Traditional relational approaches to data integration compromise flexibility and governance by limiting you to a rigid, tabular data model. MarkLogic’s approach to data management is fundamentally better suited to the diverse, changing data structures involved with data integration. In this session we'll explain how to leverage the features of an enterprise NoSQL multi-model database, such as document data modeling, semantics, advanced indexing, and security, in order to achieve more efficient data integration, while also increasing the quality of data governance. The session will describe core architectural principals, data modeling, and use cases.
[db tech showcase Tokyo 2016] E34: Oracle SE - RAC, HA and Standby are Still ...Insight Technology, Inc.
Standard Edition (SE) is alive and well – maybe it had some growing pains over the last year, BUT it is here to stay! SE is a powerful database albeit with some limitations. whether it is using a Cloud based environment or on premise. In this session we will discuss Oracle SE and review some of the recent changes and the introduction of the new kid on the block – Standard Edition 2 (SE2). Topics that will be discussed include moving between Editions, High Availability, Disaster Recovery as well as Backup and Recovery.
[db tech showcase Tokyo 2016] E22: Getting real time Oracle data into Kafka a...Insight Technology, Inc.
Kafka is quickly gaining momentum as a very popular and very fast messaging platform that is very good at integrating different types of data quickly. Kafka makes this data available as a real-time data stream for consumption by enterprise users.There is so much hidden data available in our Oracle databases. How can we turn the database inside out to make this data available real-time to Kafka along with the other data sources in our enterprise. This paper will present the use cases of Oracle real-time data streaming as well as an introduction into Kafka and how to use Oracle logical replication to get Oracle real time into Kafka. This paper will include a real life real time demo from Oracle into Kafka.
This document discusses Python and the pandas library. It provides an overview of Python's history and advantages, such as being easy to learn and having a large standard library. It also discusses the major Python data analysis packages NumPy, SciPy, matplotlib, and pandas. Pandas allows importing data from various sources, manipulating datasets, and performing operations on labeled and indexed data. The document also covers using pandas with other tools like Spark, visualization with matplotlib, and IDEs and notebooks for Python development.
[db tech showcase Tokyo 2016] B27:SQL Server 2016 AlwaysOn 可用性グループ New Featur...Insight Technology, Inc.
SQL Server 2012 から追加された機能である、AlwaysOn 可用性グループですが、SQL Server 2016 で様々な機能強化が行われています。本セッションでは、SQL Server 2016 で機能強化された内容について検証した内容についてお話させていただきます。新しい AlwaysOn では、どのようなことができるようになったのか、興味のある方はぜひご参加ください!!
Oracle Cloud IaaS活用:VMwareをそのままパブリック・クラウドへ&Windowsならオラクル [Oracle Cloud Days T...オラクルエンジニア通信
Oracle Cloud Days Tokyo 2016 (2016年10月開催)での講演資料です。
オラクルのIaaSは、業界でもっとも高いコスト競争力を持ってWindows Server環境を提供しています。Windowsアプリケーションのクラウド移行プラクティスをご紹介します。
また、統合業務パッケージ「SuperStream」を提供するスーパーストリーム様より、Oracle Cloudに対する取り組みをお話いただきます。
Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future.
In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
Machine Learning explained with Examples
Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it?
In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。
本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。
38. 38
高性能を出すためには?最適のパーツの組み合わせ
An IT History Lesson
CPU
Today2000ish
Single Core Dual Core Quad Core 18 Core
Memory
64 GB DIMMS8 GB DIMMS2 GB DIMMS512KB DIMMS
電力消費量あたり
コア数の決定?
最大メモリ搭載量
の決定?
Storage Solid State
Disk
Hard Disk
Drive
Faster/Capacity
Hard Disk
PCIe
Flash
最大ディスク搭載
量の決定?
42. SQL Server 2016 TPC-H サーバ構成について
4ソケット Cisco UCS サーバにてTPC-H ベンチマーク実施
参照:
http://c970058.r58.cf2.rackcdn.com/fdr/tpch/cisco~tpch
~3000~cisco_ucs_c460_m4_server~fdr~2016-05-
14~v01.pdf
OS およびLog領域
Dataおよびtemp領域
43. • Cisco UCS® C460 M4 Rack Server 3000-
GB でワールドレコード
• 100万QphHに到達
• Levnovo構成と比較して価格性能比10%安い
Disclosure
The Transaction Processing Performance Council (TPC) is a nonprofit corporation founded to define transaction processing and database benchmarks, and to disseminate objective
and verifiable performance data to the industry. TPC membership includes major hardware and software companies. TPC-H, QphH, and $/QphH are trademarks of the Transaction
Processing Performance Council (TPC). The performance results described in this document are derived from detailed benchmark results available as of May 17, 2016, at
http://www.tpc.org/tpch/default.asp
600,000 700,000 800,000 900,000 1,000,000 1,100,000
Composite Query-per-Hour Performance Metric (QphH@3000GB)
SQL Server 2016 Enterprise Edition
TPC- H 3TB ベンチマーク
1,071,018
QphH@3000GB
$0.6 USD
per QphH@3000GB
969,504
QphH@3000GB
$0.72 USD
per QphH@3000GB
Cisco UCS C460 M4 Rack Server
4 Intel Xeon Processors E7-8890 v3 CPUs
At 2.5 GHz (Posted May 16, 2016)
Lenovo System x3850 X6 Server
4 Intel Xeon Processors E7-8890 v3 CPUs
At 2.5 GHz (Posted March 9, 2016)
TPC-H ベンチマーク結果
TPC-H ベンチマークにおいて4ソケットサーバにおいて3TBスケールにてワールドレコード
SQL Server ベンチマークで価格性能比が一番高い = バランスの取れたシステム