[ 公開用 ] キャリア 1x 年の ORACLE MASTER Platinum 保持エンジニアが Autonomous Database を触ってみた 2019 年 04 月 24 日株式会社コーソル渡部亮太 Oracle Cloud Meetup 九州 #2 オラクルの最先端データベース特集!

(1)

1 キャリア1x年のORACLE MASTER

Platinum保持エンジニアが

Autonomous Databaseを触ってみた

2019年04月24日

株式会社コーソル渡部亮太

Oracle Cloud Meetup 九州 #2

オラクルの最先端データベース特集！

#OraCloudKyushu

(2)

自己紹介+所属会社紹介

• 渡部亮太（わたべりょうた）

–

Oracle ACE

(Oracle Database分野、日本に4名)

–

著書「オラクルマスター教科書 Gold

Oracle Database 12c」、「Oracleの基本」、

「プロとしてのOracleアーキテクチャ入門」

–

JPOUG 共同創設者、ボードメンバー

–

ORACLE MASTER Platinum 12c/11g/10g

MySQL OCP 5.6、OSS-DB Gold

(INACTIVE)

• 株式会社コーソル

–

「CO-Solutions＝共に解決する」の理念のもと、Oracle技術に特

化した事業を展開中。心あるサービスの提供とデータベースエン

ジニアの育成に注力している

–

社員数: 134名 (2019年4月時点)

–

ORACLE MASTER Platinum保持者数3年連続日本一

(3)

3 ORACLE MASTER Platinum保持者数 3年連続 No.1

コーソル紹介

(4)

3拠点体制

- 24x365/DR/グローバル化のニーズに対応

コーソル紹介

福岡

東京

カナダ

トロント

オラクル製品他各種製品サポート

基幹系DBの運用支援

(5)

5

(6)

Autonomous Database(ADB)とは?

Autonomous Database概要

• 平たく言うと"

Full-Managedな

Oracle Database

PDB

on Exadata

in Oracle Cloud"

–

AWSユーザーにはAWS RDS for OracleのOracle Cloud版という

とわかりやすいかもしれない

• Autonomous Data Warehouse(ADW)と

Autonomous Transaction Processing(ATP)の２種類が

存在

–

それぞれの想定用途に向け構成し固定化（構成変更は原則不可）

• システム構成を"オンプレOracle屋目線"で表現すると

Oracle Database 18c Enterprise Edition + 有償

Option + MAA構成 + Elastic + Exadata + Full

Managed PaaS (+ Multi-AZ/AD deployment)

(7)

7 システム構成

Autonomous Database概要

CDB

Multi-Tenant

Architecture

Exadata

インス

タンス

インス

タンス

1～

₁₂₈

oCPU

Service

PDB

1～128TB

HIGH

MEDIUM

LOW

可用性ドメイン1

Real Application Clusters

アプリケーション

Full-Managed

CDB

Multi-Tenant

Architecture

Exadata

インス

タンス

インス

タンス

1～

₁₂₈

oCPU

PDB

1～128TB

Real Application Clusters

可用性ドメイン2

Active

Data Guard

Autonomous Database の実体はExadata上のPDB CPU数、ストレージサイズ は動的にスケール可能 アプリケーションは 要求サービス特性に 応じたサービスに接続 ※: Data GuardスタンバイDBの配置は詳細要検証 バックアップ、パッチ適用などの データベース管理作業を自動化

(8)

システム構成について補足

Autonomous Database概要

構成要素

説明

Oracle Database 18c

Enterprise Edition

+ 有償Option

• おおむね最新版

(*1)

のOracle Database

• Enterprise Editionの機能に加えて、大部分の有償Optionの機

能を使用可能

MAA構成

• オラクルが長年開発してきた高可用性構成のベストプラクティ

ス

• RAC＋Data Guard

(*2)

を中心に多数の機能で構成される

Elastic

• CPUコア数（oCPU)およびストレージサイズを動的に変更可能

• oCPUに比例してメモリサイズおよびI/O性能が増加

Exadata

_{• オラクルが長年開発してきた超高速ハードウェア}

• Smart Scan、HCCなどExadata使用時のみ使用できる処理高

速化機能が多数存在

Full Managed PaaS

_{• バックアップ、パッチ適用などのデータベース管理作業を自動}

化

Multi-AZ/AD

(*3)

deployment

• 複数データセンターに分散配置することでデータセンターレベ

ルの障害にも耐える

(*4)

*1: 正確には最新版は19c。ただしオンプレミスExadata環境向けにのみリリース

*2,4: 現時点では未リリースの模様、詳細要検証

*3: AD=可用性ドメイン

（AWSにおけるAZに相当するため、併記している）

(9)

9 自動化された管理作業 "Full-Managed"

Autonomous Database概要

機能

説明

自動パッチ適用と

アップグレード

• メンテナンス時間帯で自動的に適用される。ダウンタイ

ムは発生しない（ローリング適用）

自動バックアップ

• メンテナンス時間帯で自動的取得される

• 別途手動でバックアップを取得することも可能

自動チューニング

• 自動的にSQLチューニングが実行される

Oracle Database Tuning Packを拡張した機能と思われ

るが詳細は公開されていない

(10)

制限事項 - 実行不可の操作

Autonomous Database概要

実行不可操作

説明

OSへのssh接続

• ssh接続を含め、OSへの操作は一切不可

データベースへのSYSユー

ザー接続

• 権限が限定されたADMINローカルユーザーの

みが解放される

表領域の追加

• ASMの導入により、表領域設定の必要性は大幅

に減っている

メモリサイズの変更

• oCPU数に応じて自動変更される

オンプレミスで取得した

バックアップを用いたPDB

作成

• OS操作不可のため、バックアップのリストア

も同様に不可の模様

Enterprise Manager Cloud

Controlを用いた監視

• 現状、専用の管理コンソールを用いて監視

• 将来的にはOracle Cloud側で別途管理サービス

が提供されると思われる

セキュリティ設定の変更

• セキュリティ強度担保のため

• 将来的にはセキュリティ強度を弱めない範囲で

柔軟性が得られることが期待される

(11)

11

(12)

Autonomous DatabaseのSLA

SLAとMAA構成

https://speakerdeck.com/tazyamah/bi-jiao-dewakaru-oraclecloud-awstobi-betemiyou

• おそらく現状99.95%

–

サービス品質低下が21.6分(/月)以上で返金対象

–

参考) Oracle CloudのSLA: 可用性 +管理性 + 性能の３要素

• 99.995%

(月間 2.2分)

という数字も散見されるが・・・

おそらく以下のように整理されるはず

SLA

説明

99.95%

(月間 21.6分)

_{• 通常のAutonomous Database}

• Active Data Guard未使用

99.995%

(月間 2.2分)

• Extreme Availability option（未リリー

ス）のAutonomous Database

• Active Data Guard使用

(13)

13 [参考] 障害/メンテナンス作業とMAA機能

SLAとMAA構成

障害/メンテナンス作業

MAA

サーバー障害

RAC

AZ/AD障害（データセンター障害）

Active Data Guard

データ破損

Active Data Guardブロックリカバリ

パッチ適用（PSUなど）

RACローリングアップデート

データベースのアップグレード

Active Data Guardローリングアップ

グレード

オブジェクトの変更

（テーブル、インデックスなど）

各種オンライン操作

(14)

(15)

15 Autonomous Databaseのスケーリング

スケーリングと処理性能

• oCPUとストレージを独立してスケーリン

グできる

–

当然ながらその分だけ料金が発生する

• スケーリングでダウンタイムは発生しない

• oCPUを増減すると、それに合わせてメモ

リサイズとI/O帯域が増減する

[参考] 実装

• oCPU → リソースマネージャによるリ

ソース制限(CPU_COUNT)

• I/O帯域 → Exadata IORM

インス

タンス

1～128 oCPU

ストレージ

(16)

oCPUと処理性能 - ADW

スケーリングと処理性能

• oCPU増 → 所要時間小（性能高）：当たり前ではある

• oCPU=1の性能がイマイチ・・・おそらくリソースマネージャの

オーバーヘッド

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

0

2

4

6

8

10 SSBクエリ#1実行時の所要時間

SSBクエリ#1実行時の所要時間

OCPU=8の所要時間を1とする

結果キャッシュ無効化、３回実行の平均

SSB: Star Schema Benchmark

(17)

17 oCPUとメモリサイズ - ADW

スケーリングと処理性能

*1: sga_target

*2: pga_aggregate_limit

*3: pga_aggregate_target

• oCPU増 → メモリサイズ大

–

比例して増えるようだ

oCPU数

sga_t

**(*1)**

pga_a_l

**(*2)**

pga_a_t

**(*3)**

1 3400M

10200M

5100M

4 13600M

40800M

20400M

8 27200M

81600M

40800M

(18)

SQLリアルタイム監視レポートから

Exadataを感じる

(19)

19

(20)

ADWとATPの比較

- オラクル社情報から整理

ADWとATP

ADW

(Autonomous Data

Warehouse)

ATP

(Autonomous

Transaction Processing)

想定用途

複雑な分析処理

トランザクション処理

（少量データの更新処理）

および分析処理

データ保管形式

列指向形式

（HCC）

行指向形式

（従来同様の方式）

想定されるメモリの用途

大量データの作業領域

（PGA）

データのキャッシュ

（SGA/DBCC）

パラレル処理の活用方針

大量データを処理するた

めに積極的に活用

トランザクション処理で

は原則不要。分析処理で

は使用。

→ サービス毎にパラレル

処理使用／不使用を使い

分け

一番大きい違いはADWはデフォルトでHCCが有効なこと

ただし、ATPでもHCCは使用可能ではある

(21)

21 事前定義されたサービスとその利用

ADWとATP

• Autonomous Databaseを作成するとい

くつかのサービスが定義される

• データベースに接続するときは、事前定

義されたサービスで接続する

–

データベース名では接続しない

（というかできない）

• アプリケーションで必要なサービス特性

を持つサービス名を選んで接続する

–

それぞれのサービスでサービス特性が異

なる

(22)

ADWの事前定義サービス

ADWとATP

サービス名

**(*1)**

RCグループ名

**(*2)**

サービス特性

xxx_HIGH

HIGH

_{• CPU割り当て優先度: 最高}

• パラレル処理: 可

xxx_MEDIUM

MEDIUM

• CPU割り当て優先度: 中

• パラレル処理: 可

xxx_LOW

LOW

_{• CPU割り当て優先度: 低}

• パラレル処理: 不可

分析処理で使

用

優先度の低い非分析

処理で使用

*1: サービス名の "xxx"にはデータベース名が入る

*2: リソースコンシューマグループ。サービスに1対1する

(23)

23 ATPの事前定義サービス

ADWとATP

サービス名

RCグループ名

**(*1)**

サービス特性

xxx_TPURGENT TPURGENT

_{• CPU割り当て優先度: 最高}

• パラレル処理: 明示的に指定すれば可

xxx_TP

TP

• CPU割り当て優先度: 高

• パラレル処理: 不可

xxx_HIGH

HIGH

_{• CPU割り当て優先度: 高と中の間}

• パラレル処理: 可

xxx_MEDIUM

MEDIUM

• CPU割り当て優先度: 中

• パラレル処理: 可

xxx_LOW

LOW

_{• CPU割り当て優先度: 低}

• パラレル処理: 不可

トラン

ザク

ション

処理で

使用

分析処

理で使

用

優先度の低い非分析

処理で使用

*1: サービス名の "xxx"にはデータベース名が入る

*2: リソースコンシューマグループ。サービスに1対1する

(24)

(25)

25 Autonomous Databaseのコストモデル

コストモデルと価格性能比

• スケーリングに合わせて課金

• 基本的に、oCPUとストレージの両

方の支払いが必要

• ストレージは最小1TB

• インスタンス停止でoCPU分の課金

は停止

–

ストレージ分は課金継続

インス

タンス

1～128 oCPU

PDB

1～128TB

(26)

Autonomous Databaseの価格体系

コストモデルと価格性能比

完全従量

前払い

ライセンス

費用込み

(非BYOL)

ライセンス

費用含まず

(BYOL)

BYOL or 非BYOL

によらず費用発生

＋価格同じ

位置づけ的に当然ですが、以下の関係となる

Pay as You Go > 月次フレックス

(27)

27 BYOL / BYOL to PaaS

コストモデルと価格性能比

• PaaSに対するBYOL方法

–

もちろん対象のPaaSにADBも含まれる

• ライセンス条件が複雑だが、基本的にEEの場合

オンプレ 1 Processor → ADB 2 oCPU として移行可能

–

Standard Editionの場合、特別な優遇策アリ（後述）

• すでにオンプレ環境のOracle Databaseライセンスを

(28)

ADBへのBYOL to PaaSの費用イメージ

コストモデルと価格性能比

オンプレミス

サポート料金

オンプレミス

サポート料金

ADB

ストレージ

料金

ADB oCPU料金

オンプレミス

ADB BYOL

ADB

ストレージ

料金

ADB

oCPU

料金

ADB 非BYOL

費用UP vs クラウドおよび

ADBの利点とのトレードオフ

BYOLによる価格優遇

※：ごめんなさい、紛らわしいですが↑の図の四角の大きさに基本的に意味はありません

ポイント

• BYOL後もオンプレミスサポート料金を支払う必要がある

• ADB oCPU料金はBYOLで優遇される

• ADB ストレージ料金はBYOLでも非BYOLと同じ料金

(29)

29 オンプレStandard Edition向けBYOL優遇策

コストモデルと価格性能比

• オンプレミス環境のOracle Database Standard Edition

向けにADBへのBYOL優遇策が提供されている

–

SEユーザー狙い撃ちのクラウド移行推進施策と思われる

• 詳細は以下URLを

–

Oracle Database SEユーザーにお得な情報 - 感じたままのイノベな日々

https://mai-naga17.hatenablog.com/entry/2019/01/10/164338

–

Oracle DB SEのクラウド移行に断然お得なキャンペーン

https://go.oracle.com/LP=79079?elqCampaignId=195384

項目

説明

－

クラウド費用

の発生

• オンプレミスライセンスのサポート料金に加えてクラウ

ド料金が発生（ただし、BYOLで優遇）

+

機能の大幅な

強化

• Enterprise Edition限定の有償オプションを使用可能に

• ADBの利点を享受（Full-Managed、高性能、高可用性

など）

＋

BYOL時の

(30)

RedshiftとADWの価格性能比較

コストモデルと価格性能比

• Viscosity社の資料が参考になる

–

https://viscosityna.com/data-warehouse-comparison-redshiftadw/

–

性能 : ADWがRedshiftの4倍程度の処理速度

–

価格 : 割引なしでADWがRedshiftの7倍程度、ただし、割引

(Monthly Flex)を使用すると4倍強程度まで差が縮まる。さらに

オンプレミスのライセンスをBYOLすると、同程度になる

• 渡部が整理したViscosity社の結論

–

"いわゆる正価ベースで単純に価格を比較すると、どうしても

ADWCの費用が大きくなってしまいますが、割引を適用すると差

は縮まり、性能を考慮するとADWCの方が優れている！ "

• http://cosol.jp/techdb/2018/12/oracle-autonomous-data-warehouse-cloud-redshift-cost-comparison.html

(31)

31

(32)

Autonomous Databaseを使用しての感想

• やはりFull-Managedはらくちんでしょう

–

Oracle Databaseプロフェッショナルサービスを提供する弊社のビジネ

ス的には問題ですが ;-p

• といっても、やることは他にもたくさんあるのでおそらく仕事がなくなるこ

とはないと思っていますがね

• 一部機能制限があるとは言え、これだけの低価格でExadataを使用

できるのは魅力

–

ただし、MMA構成のあたりは継続注視

• 第2世代のOracle Cloudデータセンターが東京に５月開設予定という

こともあり、オンプレミス環境のOracle Databaseライセンスをお持

ちの方にはBYOLでのクラウド移行が魅力になるはず

–

（ひとりごと）個人的には非BYOLの価格も下げてもらえると・・・です

[ 公開用 ] キャリア 1x 年の ORACLE MASTER Platinum 保持エンジニアが Autonomous Database を触ってみた 2019 年 04 月 24 日株式会社コーソル渡部亮太 Oracle Cloud Meetup 九州 #2 オラクルの最先端データベース特集!

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キャリア1x年のORACLE MASTER

Platinum保持エンジニアが

Autonomous Databaseを触ってみた

2019年04月24日

株式会社コーソル 渡部亮太

Oracle Cloud Meetup 九州 #2

オラクルの最先端データベース特集！

#OraCloudKyushu

自己紹介+所属会社紹介

•

渡部 亮太（わたべ りょうた）

–

Oracle ACE

(Oracle Database分野、日本に4名)

–

著書「オラクルマスター教科書 Gold

Oracle Database 12c」、「Oracleの基本」、

「プロとしてのOracleアーキテクチャ入門」

–

JPOUG 共同創設者、ボードメンバー

–

ORACLE MASTER Platinum 12c/11g/10g

MySQL OCP 5.6、OSS-DB Gold

(INACTIVE)

•

株式会社コーソル

–

「CO-Solutions＝共に解決する」の理念のもと、Oracle技術に特

化した事業を展開中。心あるサービスの提供とデータベースエン

ジニアの育成に注力している

–

社員数: 134名 (2019年4月時点)

–

ORACLE MASTER Platinum保持者数3年連続日本一

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ORACLE MASTER Platinum保持者数 3年連続 No.1

コーソル紹介

3拠点体制

- 24x365/DR/グローバル化のニーズに対応

コーソル紹介

福岡

東京

カナダ

トロント

オラクル製品他各種製品サポート

基幹系DBの運用支援

5

Autonomous Database(ADB)とは?

Autonomous Database概要

•

平たく言うと"

Full-Managedな

Oracle Database

PDB

on Exadata

in Oracle Cloud"

–

AWSユーザーにはAWS RDS for OracleのOracle Cloud版という

とわかりやすいかもしれない

•

Autonomous Data Warehouse(ADW)と

Autonomous Transaction Processing(ATP)の２種類が

存在

–

それぞれの想定用途に向け構成し固定化（構成変更は原則不可）

•

システム構成を"オンプレOracle屋 目線"で表現すると

Oracle Database 18c Enterprise Edition + 有償

Option + MAA構成 + Elastic + Exadata + Full

Managed PaaS (+ Multi-AZ/AD deployment)

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システム構成

Autonomous Database概要

CDB

Multi-Tenant

Architecture

Exadata

インス

株式会社コーソル渡部亮太

渡部亮太（わたべりょうた）

システム構成を"オンプレOracle屋目線"で表現すると

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_{• オラクルが長年開発してきた超高速ハードウェア}

_{• バックアップ、パッチ適用などのデータベース管理作業を自動}