Oracle Engineered Systems
による
オンプレミスの最適化とユーザー事例
-Oracle Exadata X7
最新機能と共にクラウド化への道筋を探る-日本オラクル株式会社
クラウド・システム事業統括
岩崎 護
2017年12月 7日
•
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。
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。
410
Customers/
Partners
Oracle
Autonomous
Database Cloud
自律型データベースに対するオラクルの
ビジョン
•
Self-Driving
(自動稼働)
–
ユーザ定義のサービスレベルでデータベースが稼働
•
Self-Securing
(自動保護)
–
外部攻撃と悪意のある内部ユーザから保護
•
Self-Repairing
(自動復旧)
–
全てのダウンタイムからの自動的な保護
Autonomous
Database
自律型データベースを構成するテクノロジー
•
Oracle Database 18c + Oracle Exadata
–
多くの自動化されたデータベース機能
+
•
Oracle Cloud infrastructure
–
セルフ・ドライビング・オートメーションに注力した統一された標
準プラットフォーム
+
•
Oracle Autonomous Database Cloud tooling
–
それぞれのワークロードを自動的に最適化
Autonomous
Database
Oracle Database 9i, 10g
•
Automatic Storage Management (ASM)
•
自動メモリー管理
Automatic Memory Management
•
自動データベース診断モニター
Automatic Database Diagnostic Monitor (ADDM)
•
Automatic Workload Repository (AWR)
•
自動
UNDO管理 Automatic Undo tablespaces
•
自動セグメント領域管理
Automatic Segment Space Management
•
自動統計収集
Automatic Statistics Gathering
•
Automatic Standby Management (Broker)
•
クエリー・リライト
Automatic Query Rewrite
Oracle Database 11g, 12c
•
自動
SQLチューニング Automatic SQL Tuning
•
ワークロードのリプレイ
Automatic Workload Replay
•
実行計画の自動取得
Automatic Capture of SQL Monitor
•
自動データ最適化
Automatic Data Optimization
•
Automatic Storage Indexes
•
Automatic Columnar Cache
•
Automatic Diagnostic Framework
•
Automatic Refresh of Database Cloning
•
自動診断リポジトリ
Autonomous Health Framework (AHF)
自律型データベースを実現するテクノロジー
•
Oracleは10年以上かけて
データベース自動化
のためのテクノロジーを開発
Autonomous
Database
自律型データベースを実現するテクノロジー
•
データベース自動化インフラストラクチャ
として
Engineered
Systems(Exadata)
を設計・開発・利用
Autonomous
Database
•
Oracle SaaS applications run on Exadata
•
グローバルで数百の
Exadata
システムを利用
•
Exadata powers “Exadata Express Cloud Service” and
“Exadata Cloud Service”
•
Autonomous Database and Data Warehouse Cloud
will run on Exadata
•
(Database) PaaS
の基盤として
Exadata
を利用
Oracle
は
3
つのデプロイメントモデルを
ベースとした製品を開発
あらゆるワークロードに対応
Cloud at
Customer
オンプレミス
パブリック
クラウド
Oracle Systems
はすべてのデプロイメント・モデルを支える
Oracle Cloud
Cloud@Customer
Private cloud on-prem/
traditional enterprise
Exadata
デプロイメント・モデルの選択
Public Cloud Service
Cloud at Customer
X7-2
X7-8
On-Premises
お客様のデータセンター
購入型
お客様による管理
お客様のデータセンター
サブスクリプション型
オラクルによる管理
Oracle Cloud
サブスクリプション型
オラクルによる管理
Oracle Exadata
Database Machine
X7
リリース
H/W
性能を大幅に向上し、
過去最大のアップデート
Exadata Database Machine
パフォーマンス、高可用性、セキュリティ
オンプレミス、クラウドのどちらにも
Oracle Database
最良のプラットフォーム
導入による効果:
•
シングル・ベンダーでの対応
•
データベースに専念
•
深いレベルでのハードウェアとソフトウェアの統合
•
ストレージへの革新的なアプローチ
ミッションクリティカルな導入環境で実証済み
since 2008
OLTP – 分析系 – 混合ワークロード
•
ペタバイト・ウェアハウス
•
オンライン金融取引
•
ビジネス・アプリケーション
- SAP、Oracle、Siebel、PSFTなど
•
DBの大規模な統合
•
パブリックSaaSクラウド
- Oracle Fusion Apps, NetSuite,
Salesforce, Intuit, SAS…
銀行業、通信業、小売業で
•
パーソルホールディングス株式会社様
–
Exadata Cloud Service
による開発検証環境を導入
•
芝浦工業大学様
–
89
台の
IA
サーバーを
1
台の
SuperCluster
に統合
•
株式会社リコー様
–
Oracle Database 12c のマルチテナントでDB統合。
Database
Cloud Service
も利用
•
株式会社バンダイ様
–
ECサイト「プレミアムバンダイ」の基盤を構築
•
株式会社野村総合研究所様
–
SaaS
ソリューションの基盤に。マルチテナントとセキュリ
ティ強化
•
ベリトランス株式会社様
–
決済サービスの基盤。
Exadata to Exadata
の移行
•
全日本空輸株式会社様
–
ミッションクリティカルな大規模データ連携基盤
•
ミズノ株式会社様
•
株式会社島津製作所様
–
ERP
（EBS）基盤をSuperClusterに統合
•
日本ペイントホールディングス株式会社様
–
SAP
および基幹システムの統合基盤をSuperClusterに統合、Zero Data Loss
Recovery Applianceによるリアルタイム・データ保護基盤も実現
•
メディアドゥ様
–
月間60億ダウンロードの電子書籍配信システム。
Exadata to Exadata
の移
行
•
株式会社村田製作所様
–
データベース基盤統合。Oracle Database 12cへアップグレード
•
三井住友信託銀行様
–
リスク管理業務をはじめとする高度なデータ処理の実現
•
ルネサス エレクトロニクス株式会社様
–
新統合IT基盤。ビジネス継続の強化。
Exadata to Exadata
の移行
•
アズワン株式会社様
–
Exadata Express Cloud Service
による既存Exadataの拡張とチャットボット
実装
Oracle Cloud
連携
Exadata to Exadata
FY17
※
の国内採用・稼動事例
Exadata
ハードウェアの世代比較
*
V1
Sept 2008
Xeon E5430
“Harpertown”
V2
Sept 2009
Xeon E5540
“Nehalem”
X2
Sept 2010
Xeon X5670
“Westmere”
Sept 2012
Xeon E5-2690
“Sandy Bridge”
X3
Nov 2013
Xeon E5-2697v2
“Ivy Bridge”
X4
Dec 2014
Xeon E5-2699 v3
“Haswell”
X5
10 X
64 X
6 X
48 X
100 X
V1 – X7
成長率
Apr 2016
Xeon E5-2699 v4
“Broadwell”
X6
* Assumes full rack configuration of 8 database servers and 14 storage servers
Oct 2017
Xeon 8160
“Skylake”
Exadata Database Machine X7-2
Oracle Database
のために設計されたハードウェア
120 TB ディスク容量(10 TB ヘリウムディスク)
25.6 TB PCI NVMe Flash
20 コア for SQL オフロード
51.2 TB PCI NVMe Flash
20 コアfor SQL オフロード
40 Gb/s InfiniBand 内部接続
25/10/1 GigE
外部接続
2
ソケット Xeon プロセッサ
48
コア/サーバー
384 GB - 1.5 TB DRAM
•
Scale-Out Database Servers
•
Fastest Internal Fabric
•
Scale-Out Intelligent Storage
High-Capacity Storage Server
X7-2
ハードウェアの
X6-2
との比較
100% More Flash, 25% More Disk, Faster Ethernet, Faster Processors, More Memory
Compute
X7-2
X6-2
Improvement
Cores per CPU/server/FR
*
24
/
48
/
384
22 / 44 / 352
20% - 40% faster CPUs
DRAM per server/FR
*
384 GB
/
3 TB
256 GB / 2 TB
50% more memory
Max DRAM per server/FR
*
1.5 TB / 12 TB
1.5 TB / 12 TB
Network
X7-2
X6-2
Improvement
Internal (InfiniBand)
40 Gb/s
40 Gb/s
External (Ethernet)
25 GigE
10 GigE
150% faster Ethernet
Storage
X7-2
X6-2
Improvement
All-Flash per server/FR
*
51.2 TB
/
720 TB
25.6 / 360 TB
100% more all-Flash capacity
Flash Cache per server/FR
*
25.6
/
358.4 TB
12.8 / 180 TB
100% more Flash Cache
Disk capacity per server/FR
*
120 TB
/
1,680 TB
96 TB / 1,344 TB
25% more disk capacity
•
Scale-Out Database Servers
•
Fastest Internal Fabric
•
Scale-Out Intelligent Storage
High-Capacity Storage Server
Extreme Flash Storage Server
Exadata Database Machine X7-2
Oracle Database
に開発されたソフトウェア
Compute Software
–
Oracle Linux 6
–
Oracle Database Enterprise Edition
–
Oracle VM (optional)
–
Oracle Database オプション
Storage Server Software
–
Smart Scan (SQL オフロード)
–
Smart Flash Cache
–
Hybrid Columnar Compression
–
IO リソース管理
Exadata Database Machine X7-8
大規模
SMP プロセッサモデル
–
Big data warehouses
–
Massive database consolidation
–
In-Memory databases
120 TB disk capacity (10 TB helium disks)
25.6 TB PCI NVMe Flash
20 cores for SQL offload
51.2 TB PCI NVMe Flash
20 cores for SQL offload
40 Gb/s InfiniBand
25/10/1 GigE external connectivity
•
Scale-Out Database Servers
–
8ソケット x86
プロセッサ
–
192 コア
–
3-6 TB DRAM
•
Fastest Internal Fabric
•
Scale-Out Intelligent Storage
High-Capacity Storage Server
X7-2を同じネットワーク
および
必要な分だけシステムを拡張可能
Elastic
ハードウェア構成
Capacity-on-Demand Software Licensing
•
最小コア条件を満たしていれば、必要なだけコアを有効化
•
有効化したコアのみオラクル・ソフトウェアが必要
*1 DB
サーバーあたり14コア以上 (最大 48 コア)
*1 Eighth Rack DB
サーバーあたり8コア以上 (最大 24 コア)
X7-2 Eighth Rack Quarter Rack
Eighth to
Qtr
Upgrade
必要に
応じて
追加
*
Full Rack
ラック
追加
による
拡張
*
X7-8 Elastic Configuration
1010001001101001010101010001010101
001010101010001010101001010
1010010100010101010010101000101010100
0011010010101010100010101010010
101000100110100101010101000101
Oracle Database
の
開発チームが設計
Smart Scan
など
ストレージ側でも
DB
処理
Hybrid Columnar
Compression
Exadata Smart
Flash Cache
IO
リソース
管理
New Storage
Architecture for
High-Performance
Database Consolidation
Smart Analytics
•
問合せ処理をストレージ側で実行
•
問合せを自動的にオフロード、全てのストレージ
サーバーで並列処理
•
In-Memory DB
をフラッシュに拡張
•
In-Memory DB
を
スタンバイ
でも実行
•
10
倍 ～ 100倍
高速な分析処理
Smart Storage
•
Hybrid Columnar Compression
により容量を
1/10
に削減
•
データベース向けの
フラッシュ・キャッシング
により大容量ディスクでフラッシュの
スピードを実現
•
Storage Indexes
により不必要なI/Oを排除
Smart OLTP
•
特別な
InfiniBand
プロトコルにより
OLTP
処理を
3
倍x
高速化
•
超高速、DB最適化技術
フラッシュ・ロギング
•
ノード障害やI/O問題を高速に検知
Smart Consolidation
•
クリティカルなデータベースのメッセージ優先度を
調整 – 超高速レイテンシー
•
CPU
、I/O、ネットワーク リソースの優先度
定義によるサービス品質の向上
•
Exadata
ソフトウェアの無い通常の
ハードウェアに比べて、
4
倍
多くの
データベースを統合
The Next Big Thing:
Exadata System Software
18.1.0.0.0
•
In-Memory OLTP and Consolidation Acceleration
•
In-Memory Columnar Caching on Storage Servers
•
Storage Server
クラウドスケール・ソフトウェア・アップデート
•
より高速な
Database Server
ソフトウェア・アップデート
•
Oracle VM
における
Ethernet
性能の向上
•
ディスク・オンライン完了後の性能向上
•
Flash
障害後の高可用性の向上
•
OEDA
コマンドライン・インタフェース
•
Exadata Database Machine X7
ハードウェア対応新機能
In-Memory OLTP in Storage
In-Memory Analytics in Storage
最新の
Exadata System Software
機能強化
In-Memory
Columnar
Scans
In-Flash
Columnar
Scans
< 1.5 TB
DRAM per
Server
< 25.6 TB Flash
per Server
自動的に
In-Memory
Columnarフォーマットにデー
タ変換、
Exadata Flash Cache
に比べ
4倍
の性能向上
DRAM
Cache
(HOT)
Flash
Cache
Disks
Storage Server
Compute Server
DB
Blocks
ストレージ・サーバー上の
DRAMキャッシュを OLTP
ブロックが利用。
Flash
Cacheに比べ
2.5倍
高速
12.8 TB Flash
Analytics
: In-Memory Columnar Formats in Flash Cache
3 - 4x Overall Analytics Performance Improvement
Up to 1.5 TB
DRAM
SGA
IMC
25.6 TB Flash x 3 =
76.8 TB
(or more)
IMC (In-Memory Columnar) data
Database Server
In-Memory
Columnar scans
In-Flash
Columnar scans
Row formatted
or
HCC Data
Storage
Server
OLTP:
Exadata
は
In-Memory OLTP
をストレージで実現
•
Exadata Storage Server
の
Flash
メモリの前段に
DRAM
キャッシュを追加
–
今までディスクの前段に
Flash
があったのと同じ考え方
•
キャッシュは、
DB
サーバーの
追加の
キャッシュとして動作
–
データベースとの緊密な統合により実現
•
OLTP IO
が
2.5
倍 低いレイテンシー
– 100 microseconds
•
OLTP
高速化のため、
21 TB
まで
DRAM
をストレージに追加可能
–
V2
の
Exadata
の
Flash
は
5TB
でした
Compute
サーバー
Storage
サーバー
Hot
Warm
Cold
DRAM
Flash
※
Oracle Database In-Memoryオプション不要
※
Exadata X6、X7で利用可能
Exadata X7-2
の性能向上
(vs X6)
•
350 GB/sec
IO Throughput
–
17%
以上の向上
•
5.97 Million
OLTP Read IOPs
–
50%
以上の向上
(250μsec
のレイテンシで
3.5M IOPS)
•
40%
CPU
性能向上
(Analytics)
•
20%
CPU
性能向上
(OLTP)
•
主要なオールフラッシュストレージよりも劇的に高速
Full Rack
構成で、最大
1.7 PB Disk
(HC
モデル
)
Exadata X7
の
I/O
は
”All-Flash
の
EMC”
より超高速
1
台の
High Capacity
Exadata
は、最速の
EMC
XtremIO
all-flash
アレイに
比べて全てのパフォーマン
ス要素を上回る
–
9倍のスループット
–
3倍のIOPS
–
2倍高速なレイテンシー
5.97 M
1 Rack EMC
VMAX
1 Rack HC
Exadata
2 M
3 M
4 M
5 M
6 M
2 M
OLTP Read IOPS
3X
12X
Analytic Scans
1 Rack EMC
VMAX
1 Rack HC
Exadata
GB
/s
ec
50
100
150
200
250
300
350
350 GB/s
38 GB/s
9X
Amazon
Automated Cloud Scale Software Upgrade
•
新しいアップグレード方式
–
Storage Server
からソフトウェア・ストアを指定
–
Storage Server
がバックグラウンドで新しいバージョンのソフトウェアを
ダウンロード
–
ユーザーが指定したスケジュールで実行
–
Storage Server
は自動的にローリング形式でオンライン・アップグレード
•
ベネフィット
–
シンプルなオンプレミス/クラウド共通のアップデート方式
–
必要なのはアップグレードのスケジュール設定のみ
–
ひとつのソフトウェア・リポジトリで数百のマシンに対応
Fault Tolerant Availability
他の
AL4
システム
•
IBM - z Systems
•
HPE - Integrity NonStop &
Superdome
•
Fujitsu – GS & BS2000
•
NEC – FT Server/320 Series
•
Stratus ftServer & V Series
•
Unisys – Dorado
“Exadata
と
SuperCluster
は共に
AL4 fault tolerance
を
Maximum Availability
Architecture*
構成にて達成
”
FIVE NINES
5X9
99.999%
A New Gold Standard
Exadata X7
ハードウェア対応新機能
(1/2)
•
保守時に電源オフ可能な
Storage Server
を
LED
で確認可能
–
システム管理者または保守員
に Storage Server
の電源を
オフすべきでないことを知らせる
–
誤った
Storage Server
の電源オフを防止
–
冗長性が失われている場合にリアルタイムに自動的に点灯
Exadata X7
ハードウェア対応新機能
(2/2)
•
UEFI (Unified Extensible Firmaware Interface)
により、
署名付きファームウェアとともに安全なブート環境を提供
–
マルウェアによるブート環境への攻撃を防御
•
ベアメタル環境のみ
•
Secure Boot
の管理
–
UEFI
構成メニューで
enable/disable
等を設定可能
–
OS
から
mokutil
コマンドにより状態表示、鍵の追加・削除が可能
Secure Boot
Shim boot loader
grub2
Exadata Maximum Availability Architecture (MAA)
HA
のブループリント: すべての障害シナリオを考慮し、テスト済み
Fastest RAC Instance and Node Failure Recovery | Fastest Backup - RMAN Offload to Storage
Deep ASM Mirroring Integration | Fastest Data Guard Redo Apply | Complete Failure Testing with Lowest Brownouts
HA
フェイルオーバーのため
のローカル・スタンバイ
データの整合性を
チェックしながら
変更ログ・ベースの
レプリケーション
オンライン・パッチ、
再構成、
拡張
LAN
WAN
Servers, Disks,
Flash, Network,
Power
Active clusters,
Disk/flash mirroring
Exadata
内
サイト内
災害対策のための
リモート・スタンバイ
サイト越し
D AT AB AS E I N -ME MO R Y D AT AB AS E I N -ME MO R Y D AT AB AS E I N -ME MO R Y冗長化された
ソフトウェア
冗長化された
ハードウェア
冗長化された
システム
冗長化された
データベース
冗長化された
システム
冗長化された
データベース
Zero Data Loss
DR to the Cloud Use Case
Zero Downtime
RAC
Zero Data Loss
Backup to the
Cloud Use Case
Prod/Departmental
Business Critical
Dev, Test, Prod
Mission Critical
Backup and
Recovery
Bronze +
Zero Downtime
High Availability
Silver +
Zero Data Loss
HA and DR
GOLD
BRONZE
SILVER
PLATINUM
Zero Downtime
Golden Gate Cloud Svc.
Gold +
Zero Downtime
Maintenance / Migration
Local & Remote
Backups
Bronze +
Active/Active
Database Clustering
+ Backup & Recovery
Silver +
Remote Replication,
Zero Data Loss
,
Reduced Downtime
Gold +
Advanced Capabilities for
Zero Application Outages and
Zero Data Loss
MAA
リファレンス・アーキテクチャ
PaaSとIaaSを
活用した新たなアプリ
ワークロードの
移行と拡張
Six
Oracle Journeys to Cloud
最適化された
オンプレミス
1
Public
Cloud
2
3
5
4
Oracle Public
Cloud
SaaSを用いた
トランス
フォーメーション
Oracle Public
Cloud
Cloud at
Customer
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
クラウドネイティブ
アプリで構築
6
新たな
ビジネス
PaaSとIaaSを
活用した新たなアプリ
ワークロードの
移行と拡張
Six
Oracle Journeys to Cloud
最適化された
オンプレミス
1
Public
Cloud
2
3
5
4
Oracle Public
Cloud
SaaSを用いた
トランス
フォーメーション
Oracle Public
Cloud
Cloud at
Customer
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
既存の
データセンタ
クラウドネイティブ
アプリで構築
6
新たな
ビジネス
1
最適化された
オンプレミス
従来の
データセンター
Oracle Public
Cloud
最初のパス
:6
つの
Cloud-Ready
インフラストラクチャ
ビッグデータと分析
アプリケーション層
データ保護
データベース層
高パフォーマンス
1
最適化された
オンプレミス
従来の
データセンター
Oracle Public
Cloud
最初のパス
:6
つの
Cloud-Ready
インフラストラクチャ
ビッグデータと分析
アプリケーション層
データ保護
データベース層
高パフォーマンス
思い通りにリストア・リカバリを出来ていますか？
過去1年以内に
DB
のリストア・リカバリを実施した
DBA
の84%が失敗の経験あり
16%
1%
2%
6%
9%
67%
0%
20%
40%
60%
80%
不明／未確定
100%
50%～75%
20%～50%
10%～20%
1%～10%
昨年、リストア・リカバリに失敗した割合
出典：
UNISPHERE RESEARCH社 「Oracle Database and Data Protection Survey」
•
データベースのリストア・リカバリ
を実施した
DBA
のうち、84%が過去
1年間に失敗を経験している
•
約20%の企業（
DBA
）は5回のリス
トア・リカバリで1回以上の失敗を経
験している
•
40%以上の組織が4時間以上の計画
外停止を経験し、21%は8時間以上
の停止を経験している
どうしてリストア・リカバリに失敗したか？
人的エラー、バックアップ欠落・破損、複雑なプロセスにより戻せないバックアップ
19%
9%
11%
12%
13%
26%
26%
34%
不明／未確認
インテグレイトされていないソリューションと複数ベンダ－
正しいバックアップを指定できない
アプリケーションがリストアされたデータでは起動できない
リストアプロセスに複数の人員が関係している
ハードウェア／ソフトウェアの不具合
バックアップの破損
人的エラー
リストア・リカバリに失敗した主な理由
•
システム毎にバックアップ機器、ツー
ル、運用方法が標準化されておらず、
スキル・経験・共有不足が人的エラー
を生む要因となっている（34%）
•
26%の企業でバックアップの破損、
必要ファイルの不足によりリストア・
リカバリに失敗している
•
思った時点に戻せずにアプリケーショ
ンが起動できない、業務が再開できな
い障害も12%の企業で発生している
Safe Harbor Statement
The following is intended to outline our general product direction. It is intended for
information purposes only, and may not be incorporated into any contract. It is not a
commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon
in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or
functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.
faster data
Up to 90%
recovery
Real-time
recovery
status
point-in-time
Recover to
any
Millions in
savings
End-to-end
data
validation
Restore
Feb. 18,
2017
ZDLRA
Zero Data Loss
Recovery Appliance
エンタープライズのための
DVR
（デジタルビデオレコーダー）
DVR
Restore
Oct. 15,
2017
Restore
Feb. 18,
2017
Restore
April 6,
2017
汎用バックアップ・ストレージ
VS. Recovery Appliance
継続したデータ保護とデータ整合性チェック
Continuous
backup
Continuous
DB-aware
validation
Hourly/
daily
backups
?
No
DB-aware
validation
Database
1010001001101001010101010001010101
001010101010001010101001010
1010010100010101010010101000101010100
0011010010101010100010101010010
101000100110100101010101000101
Oracle Database
の
開発チームが設計
データベースと
ダイレクトかつ
リアルタイムに通信
常にデータ検証し
リカバリ可能かを確認
どの時点にも
リカバリ可能
コード・レベルでの統合
Data Guard, RMAN, OSB
Engineered Data Protection
For The Oracle Database
Zero Data Loss Recovery Appliance Software
リストアできるかどうか？安心のための仕組み
自動バックアップ検証と冗長化
End-to-End
のブロック検証
バックアップ時もリストア時も
データ検証
組込み冗長化
•
データは
Recovery Appliance
のディスク上で3重化または2重化
•
Recovery Appliance
カタログは3重化
•
データベースバックアップは、2重化
•
Recovery Appliance
のサーバーはクラスタ化されており、
自動でフェイルオーバー。
single point of failure
無
し
ブロック破損
を検出!
Self-Healing Architecture
ミラーされたコピーから自己修復
•
データ受信時に
データ検証
•
自動で定期的にブロック検証
アプライアンス内のディスクに対し
て、二週間（デフォルト）おき
•
テープへのコピー時に
データ検証
他の
Recovery
Appliance
での
データ受信または
レプリカのリストア
時にも
データ検証
正常なブロック
で救済!
!
バックアップ環境をシンプルにしながら、
アップグレードを伴う移行時の利便性も実現
既存環境
（Exadata+UNIX/Linux/Windows）
11
g
10
g
将来環境
（Exadata+UNIX）
統合バックアップ
①
全社DBを
一箇所に
バックアップ統合
②
アップグレード対象を
新環境へ、順次、複製
③
アップグレード後、
引き続き
Recovery Appliance
にバックアップ
※
Cloud at Customer
Multitenant
など含む
New
ランサムウェア対策
高速な巻き戻し
•
サイバー攻撃を受けた際に
攻撃の直前までデータを
高速に巻き戻し
•
パッチ適用直前まで
データベースを復旧
•
最小の時間で
任意の時点にリカバリ
Oracle’s Zero Data Loss
Recovery Appliance
サイバー
攻撃
トランザク
ションの履歴
を常に取得
データベース
攻撃の直前ま
で迅速に
リカバリ
ローンチから 2年間で数百のシステムを全ての地域に
日本ペイント
ホールディングス様
保証されたリカバリ
基盤を短期間で稼働
開発環境の提供
本番データベースの任意時点の複製を作成
することで完全な開発環境を提供可能に
安心
継続した
バックアップ、
リカバリ
簡素化
ストレージベース
からの脱却
お客様のコメント
バックアップによりサービス提供時間に影響がで
ていたが、Recovery Appliance によりバック
アップ・ウィンドウを考えなくて済むので、より
良いインフラサービスを提供できるようになりま
した。
また、アプリケーションチームに開発環境を安全
かつ迅速に提供可能になっております。
1
最適化された
オンプレミス
従来の
データセンター
Oracle Public
Cloud
最初のパス
:6
つの
Cloud-Ready
インフラストラクチャ
ビッグデータと分析
アプリケーション層
データ保護
データベース層
高パフォーマンス
Forrester Wave: Big Data Hadoop-Optimized Systems
•
Oracle
が事前最適化された
Hadoop
システム
として
No1
を獲得（7ベンダ中）
•
Oracle
が
3つの領域で
No1
を獲得
–
Current Offering
–
Strategy
–
Market Presence
2016/5
発表
Source: Forrester Wave: Big Data Hadoop-Optimized Systems, May. 2016
