Enterprise Cloud ＋ 紹介資料

Oracle Exadataの移行

アジェンダ

○お客様の声

○PoCフェーズ

・移行診断

・環境構築

・データ移行

・チューニング

○移行フェーズ

・業務／データ整理

お客様の声

性能

改修規模

コスト

移行方式

運用環境

データはどのように持っていくのか

クラウドでの運用はどうなるのか

移行しても現状のデータベースと同等のパフォーマンスを出せるのか

利用システムは、どの程度改修が必要なのか

コスト（ランニング、イニシャル）はどれぐらいか

不安

お客様の声

性能

改修規模

コスト

PoCの実施

移行診断

環境構築

データ移行

チューニング

移行方式

運用環境

業務／データ整理

CACの不安解消策

データベース移行のアプローチ

移行診断

環境構築

データ移行

チューニング

移行計画

業務／データ整理

運用管理

本番移行

1.PoCフェーズ

2.移行フェーズ

PoCフェーズ

移行診断

蓄積

保存

Corporate data center Exadata

収集

AWS Direct Connect VPN connection AWS DMS Amazon S3 bucket with objects

加工・分析

Amazon EMR

DWH

Amazon Redshift

データマート

RDS Aurora PostgreSQL AWS Glue 【AWSフルマネージド分析基盤】 【DWH分離】 AWS cloud Oracle on EC2 Amazon Redshift Amazon Athena Redshift Spectrum 【クラウドネィティブ化】 【脱Oracle】 AWS cloud RDS Aurora PostgreSQL Amazon Redshift AWS Glue Redshift Spectrum 【単純クラウド化】 AWS cloud Oracle on EC2

移行診断

PoCの事例

アプリ改修規模

Oracle On EC2へ

性能評価

重要処理をピックアップし確認

コスト

現行同等の構成でコスト概算

 周辺システムについてはほぼオンプレ

 データはRMANバックアップを利用

PoCフェーズ

環境構築

ストレージ

EBSタイプ

GP2

EC2とストレージ構成を決定→コスト概算

スナップショット量

HCC圧縮

容量

EC2

CPU数

インスタンスタイプ決定

_台数

冗長構成

コスト試算

AWS

Calculator

サイズ

_{最大 10,000 IOPS}

3 IOPS/GBから

確

認

確

認

PoCフェーズ

データ移行

AWS Snowball* data center endpoints

データ移行 AWS Snowball

 Snowballクライアント

クライアント端末が必要

 設置場所

ラックマウントできないので注意

 事前TESTコマンド実施推奨

データ移行

ポイント:データ移行時間短縮

RMANリストア

 バックアップデータの読み取りスループットを重視

最大スループット GP2:160MB/sec → ST1:500MB/sec

ST1ディスク

ブロックデバイスに対する先読み

 ブロックデバイスに対する先読み 1Mibに設定

blockdev --setra 2048 <ディスクパス>

[参考]https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/EBSPerformance.html

データ移行

ポイント:データ移行時間短縮

再圧縮

 Exadata固有の圧縮定義を変更する

 再圧縮はAdvanced Compressionオプションが必要

並列実行

 並列度をCPU負荷状況で調整

 テーブル、パーティション、サブパーティション単位で実

データ移行

ポイント:データ移行時間短縮

リビルドインデックス

並列実行

 並列度をCPU負荷状況で調整

 テーブル、パーティション、サブパーティション単位で実

行

PoCフェーズ

チューニング

 SQL文にヒント句を追加して最適な実行計画を利用する

Oracle on EC2では性能が劣化することがある

Exadataの性能に依存したSQL

チューニング

 SMARTSCAN

→非常に高速なので多く利用

→INDEXを利用し改善効果を確認

移行フェーズ

業務／データ整理

不要（重複）データ

現行データ

削除検討

OLTP系データ

OLTP系

DWH系

DWH系データ

比

較

的

直近状態が必要 システム停止しにくい データ量小

事前移行が可能 システム停止しやすい データ量大

統合データベース利用のExadata内に

混在しているデータを整理する

不要(重複)

業務／データ整理

 並行稼働

→ExadataとAWSの両方を更新

移行データ

方法

OLTP系

・システム停止してエクスポート/インポート

DWH系

・過去分データ移行RMANバックアップリストア

・必要差分をエクスポート／インポート

 移行リハーサル

整理したデータ毎に移行方法を決める

上記に加えて下記も検討

移行フェーズ

運用管理

お客様のシステム運用業務の負担軽減を実現する自社開発の「eC+管理コンソール」と、AWS認定エンジニアで構成された

「サービスデスク窓口」をベーシックサービスとして提供します。

処理 enterpriseCloud+管理コンソール eC+VPC管理サーバー 操作 ・分かりやすい管理画面 ・スケジューリング機能 ・グループ権限設定機能 自動監視 VPC環境の設計/構築は無償 メール通知 お客様サーバー お客様サーバー enterpriseCloud+ VPC お客様VPC

サービス概要

Amazon VPC初期構築

ベーシック監視サービス

entepriseCloud+管理コンソール

グループ権限設定機能

自動監視機能

サービスデスク

オールインワン監視サービス

ログ分析サービス

まとめ PoCの実施、業務/データ整理

性能

改修規模

コスト

PoC実施

移行診断

環境構築

データ移行

チューニング

移行方式

運用環境

業務／データ整理

CACの不安解消策

まとめ 段階的進化を皆様と共に

蓄積

保存

Corporate data center AWS cloud AWS cloud Amazon Amazon Athena Redshift Spectrum

収集

AWS Direct Connect VPN connection Amazon S3 bucket with objects

加工・分析

Amazon EMR

DWH

Amazon Redshift

データマート

【単純クラウド化】 【DWH分離】 【クラウドネィティブ化】 AWS Glue 【AWSフルマネージド分析基盤】 AWS cloud Amazon Redshift AWS Glue Redshift Spectrum 【脱Oracle】

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