今、Oracle Days Tokyo 2014会場にいる（会場内の無料WiFiで接続）
いまさっき（１０月２２日）あった、午前中の基調講演をメモメモ
Oracle Days tokyo
ご挨拶
・アメリカズカップ 和太鼓
１８５１年 ペリーが浦賀に来た２年前からはじまった
Ｏｒａｃｌｅチーム優勝
→クラウドでセンサーつけて（３００くらい）ＩＴテクノロジーで優勝した
ラリーエリソンの生写真
５９４SaaS製品 ２２５Ｎｅｗ！
・ラリー７０歳。ほえた
Vision2020 一番クラウド
→ブロガーの人はこれだけ書いてくれればいい
コミニティ参加者１５００万人
日本オラクル：１９８５
Ｏｒａｃｌｅ マスター２４万人
研究開発に１３％→キャッシュたくさん
オラクルの製品ポートフォリオ
アプリケーション
ミドルウェア
データベース
サーバーストレージ
→これらを全部クラウドへというのが戦略
Oracle Open World 2014
Cloud
Bigdata
engineered system
mobile
創業者みずからデモ
application+cloud = saas
Platfirm+cloud=paas
Infrastructure=IaaS
・ぱぷりっくとプライベート両方やる
・ほんきだ。
既存データベース資産を完全に継承し、次世代のプラットフォームへ
・データベースをクラウドへ
・ボタン１つでパブリック・プライベートへ
ＳａａＳ現在第二位
・今日はテクノロジーＤａｙ
・あしたはクラウドＤａｙ
・DBaaS=Private
-----------------
アンディさん
Oracle Databaseの継続的なイノベーション
・クライアントサーバー
・インターネット
・ビッグデータとクラウド
ＲＤＢ：３５年いまでも加速度的に
・ＳＱＬ
・クエリオプティマイザ→処理
→言語とどのように処理するかが分かれている
→進化しても使える
今後も保護
・えくさでーたはしってるよね、今日はあんまり話さない
・インメモリアナリティクス
・マルチテナントケーパビリティ
過去１２ヶ月のイノベーション
→いろいろカイゼン
・ＮｏＳＱＬ、ＫＶＳ、Ｄｏｃｏｍｏでも
・ビッグデータＨａｄｏｏｐ、クラウド、
・セキュリティ：暗号化キー→Key Vault：暗号キーの管理
Engineered System for Oracle Database
Oracle Zero Data Loss Recovery Appliance
従来のバックアップ装置は、ＤＢ保護に適していない
→定期的な単なるファイルコピーだけでは、以下の課題が起こりえる
・データ損失のリスク
・毎日のバックアップウィンドウ
・データベースを正常に復旧できないリスク
・膨大なバックアップシステムの管理
Oracle Zero Data Loss Recovery Appliance
エンタープライズ・レベルでのデータ保護に対する新たなアプローチ
→Redoログを送っている
・データ損失をなくす
・本番環境への影響を最小化
・任意の時点に高速にリストア
・小規模から開始し、ペタ・バイト規模までスケールアウト
１２ｃ
・ＢｉｇＤａｔａにフォーカスした
・５００のフィーチャー
・クラウド上でデータベースを統合
従来のデータベースの統合方法
仮想マシン
データベースインスタンス
スキーマ統合
・マルチテナント
→コンテナＤＢ：プラガブル・データベース
・Database as a Serviceパッチ適用およびアップグレード
すべてのプラガブル・データベースに変更を一度だけ適用
プラグ・アンプラグで切り替えられる
お客様のコメント
→５倍
開発用のDatabase as a Service
高速プロビジョニング、スナップショット、クローン
→クローンを作る：１分くらいしかかからない
→スナップショットクローン
マルチテナントを活用したDatabase as a Service
要件ごとに標準化した異なるサービスレベルを設定
ミッションクリティカル：ゴールド、コンテナＲＡＣ、スタンバイも災害対策
本番システム：シルバー、ＲＡＣ高可用性
テストと飼い蜂用：ブロンズ、ばっくあっぷ
マルチテナントを活用したSaaS
マルチテナント機能は、アプリケーション層ではなく、データベース層で実装
ＳＡＳ １２ｃ
Oracle Cloud Platform
・最新のセキュアクラウドアプリケーション構築のための完全なプラットフォームサービス
ＳＦＤＣ Force.com→Sales forceにロックイン
Oracleオンプレからクラウド、Ａｍａｚｏｎにも
クラウドまとめ
・高い統合密度
・既存アプリケーションへの変更は不要
・オンプロミスとクラウド両方
・既存テクノロジーを完全利用
■BigData
Oracle DataBase In-memory
In-mamoryのゴール
・１００倍速いクエリー
・データウェアハウスとの混合環境のＯＬＴＰ
・透過的：アプリケーションの変更不要
・ロー型のデータベースとカラム型のデータベースの比較
→カラムベクターとして入れる：トランザクション処理は？
ローストア：トランザクション
カラムストア：ＯＬＡＰに優れている
・技術革新：インメモリー・デュアル・フォーマット
カラムベクターを高速に作る→インメモリーだけ！で作る
→既存のディスク上のインデックスをインメモリーで作っている
→トランザクションも速くなるかも？
・オラクルのインメモリ技術は導入が簡単
３ステップ
・顧客事例：シュナイダーエレクトリック
総勘定元帳にインメモリ
分析処理が７～１２８倍高速化
ＯＬＴＰトランザクションが５～９倍高速化
ストレージを７６％削除
・まとめたけっか→１００倍、１０００倍の高速化
Oracle Database In-memory
・最先端のインメモリテクノロジー
卓越したパフォーマンス
既存アプリケーションへの変更不要
顧客による導入が容易
デモンストレーション
・In-memory
・オンプレミスからの移行
３９億件（２５０ギガバイト）のレコードに対する検索
データベースのオンプレミスからパブリッククラウドで
クラウド上で３９億件
エンタープライズマネージャーでアンプラグド
ぱぷりっくクラウドでもエンタープライズマネージャー使える
→プラグイン
Javaプログラム：JDeveloperのデプロイ先をパブリッククラウドにすればいい
Oracle SQLの持つ力
・各種のビッグデータタイプに対応
・構造化データ
・非構造化データ
LOB,テキスト,XML,JSON,地理情報,グラフ,マルチメディア
ビッグデータ分析の進化
ＯＬＡＰ：オペレーショなるレポート作成
データウェアハウス：ビジネス・アナリティクス
BigDataプラットフォーム：ビジネスアナリティクス IoT,ソーシャルメディア
HDFS,Hadoop
ビッグデータ分析の課題
・分析に必要な情報が異なるサイロに別れている
お客様の声
１つのＳＱＬでＮｏＳＱＬ，Ｏｒａｃｌｅ、Ｈａｄｏｏｐ一緒に
あらゆるＢＩツールやアプリケーションから透過的に
Ｏｒａｃｌｅ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ＳＱＬ
・Oracle HadoopおよびNoSQLデータに対する大規模パラレルＳＱＬクエリ
デモ
Ｔｗｉｔｔｅｒデータ
構造化
アナリティクス
個人情報の不可視化
ＯＲＡＣＬＥ＿ＨＩＶＥタイプでＳＱＬアクセスできる
ＣＡＳＴ構文 ＪＳＯＮ動く 必要なデータをとってくる
リダクション
Oracle Databaseの方向性
・イノベーションとお客様の投資保護
・RDBMS,NoSQK,Hadoop、エンジニアドシステムをまたがるイノベーションとインテグレーション
・イオンメモリデータベースの継続的的なイノベーション
・業界をリードするＳＱＬを使ったビッグデータ分析意席
・オンプレミスとクラウドの両方に配備
-----------------
最新テクロジーご紹介 みさわさん
６万人（２０万～３０万のカンファレンスフィー）
→サンフランシスコ借り切る
Ｊａｖａ Ｏｎｅも一緒
まずはクラウド、
Oracle Cloud Platform
・明日以降はＳａａＳ
→ＳａａＳ世界第二位
→日本でも展開
・ＰａａＳ
２０１４年は、Oracleにとって転換期
既存資産をそのまま使い続ける
クラウドに自由にデプロイ
３つのゴール
1.Move it to Cloud
2.Modernize Application
3.Low Your Cost
JavaとSQLの上に
・ＳａａＳアプリケーション
ＣＸ，ＨＣＭ，ＥＲＰ
→PaaSの上で動いている
たれお（タレントマネージメント）にＡｄｄＯｎ
・オンプレミスからクラウドへ
オンプレミスからパブリッククラウドへ→エンタープライズマネージャー
Ｅｎｇｉｎｎｅｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍへの興味（ハードとソフト）
２１％→６０％
Exadata
おきゃくまま
ＮＴＴ Ｃｏｍ
どこも
ＫＤＤＩ
そふとばんく
野村総研
ＡＮＡ
事例
・野村総研：金融サービス：投信窓口販売口座管理
・ＡＮＡ：Oracle GoldenGateの組み合わせ
Zero Data Loss Recovery Appliance(ZDLRA)
・ゼロ・データ・ロス
・膨らみ続けるバックアップコスト対策
・あらゆるデータベースバージョンとプラットフォーム
Ｍ７ Microprocessor
Software in silicon
Sun→Oracleで多額の資金
Software on silicon→ソフトウェアのコードがチップの中に入っている
・シリコンによる究極のソフトウェア最適化
圧縮も
・Application Data Integrity(ADI)
セキュリティソリューション
・機密情報保護における不十分なデータベースセキュリティ対策
・データベースセキュリティに対して
・データベース管理者：職務文章
・ＯＳ管理者：情報の不可視化
・不正ユーザー：ログ
Database Vault
データベースの暗号化：暗号かもチップで
Audit Vault Server
BigData ソリューション
・Caixa Bank スペインの銀行
→ストレステストの要請：コストをどう下げるか
→Hadoop
リアルタイムオファリング
今のＢｉｇＤａｔａ
・Hadoop難しすぎる
・脆弱なセキュリティ
・性能
Oracle
・Oracle SQLでHadoopアプリ
・Oracle DBのセキュリティ
・スマートスキャン
【所感】
デモをみたけど、数十億件のレコード検索だと、
AWSのRedShiftよりはやそう。
ＩＢＭのねてぃーざと比べても、はやいかも？
（ねてぃーざはＦＰＧＡでＳＱＬを処理、
Ｏｒａｃｌｅは、チップで処理＝ＡＳＩＣ）
そうすると、
ORACLEの「Vision2020 一番クラウド」は、マジかもしれない！
（少なくとも選択肢には、入る）
この辺については、午後のBigDataのセッション
（会場に今座っている）を聞いて、その上で、
別エントリで・・・
いまさっき（１０月２２日）あった、午前中の基調講演をメモメモ
Oracle Days tokyo
ご挨拶
・アメリカズカップ 和太鼓
１８５１年 ペリーが浦賀に来た２年前からはじまった
Ｏｒａｃｌｅチーム優勝
→クラウドでセンサーつけて（３００くらい）ＩＴテクノロジーで優勝した
ラリーエリソンの生写真
５９４SaaS製品 ２２５Ｎｅｗ！
・ラリー７０歳。ほえた
Vision2020 一番クラウド
→ブロガーの人はこれだけ書いてくれればいい
コミニティ参加者１５００万人
日本オラクル：１９８５
Ｏｒａｃｌｅ マスター２４万人
研究開発に１３％→キャッシュたくさん
オラクルの製品ポートフォリオ
アプリケーション
ミドルウェア
データベース
サーバーストレージ
→これらを全部クラウドへというのが戦略
Oracle Open World 2014
Cloud
Bigdata
engineered system
mobile
創業者みずからデモ
application+cloud = saas
Platfirm+cloud=paas
Infrastructure=IaaS
・ぱぷりっくとプライベート両方やる
・ほんきだ。
既存データベース資産を完全に継承し、次世代のプラットフォームへ
・データベースをクラウドへ
・ボタン１つでパブリック・プライベートへ
ＳａａＳ現在第二位
・今日はテクノロジーＤａｙ
・あしたはクラウドＤａｙ
・DBaaS=Private
-----------------
アンディさん
Oracle Databaseの継続的なイノベーション
・クライアントサーバー
・インターネット
・ビッグデータとクラウド
ＲＤＢ：３５年いまでも加速度的に
・ＳＱＬ
・クエリオプティマイザ→処理
→言語とどのように処理するかが分かれている
→進化しても使える
今後も保護
・えくさでーたはしってるよね、今日はあんまり話さない
・インメモリアナリティクス
・マルチテナントケーパビリティ
過去１２ヶ月のイノベーション
→いろいろカイゼン
・ＮｏＳＱＬ、ＫＶＳ、Ｄｏｃｏｍｏでも
・ビッグデータＨａｄｏｏｐ、クラウド、
・セキュリティ：暗号化キー→Key Vault：暗号キーの管理
Engineered System for Oracle Database
Oracle Zero Data Loss Recovery Appliance
従来のバックアップ装置は、ＤＢ保護に適していない
→定期的な単なるファイルコピーだけでは、以下の課題が起こりえる
・データ損失のリスク
・毎日のバックアップウィンドウ
・データベースを正常に復旧できないリスク
・膨大なバックアップシステムの管理
Oracle Zero Data Loss Recovery Appliance
エンタープライズ・レベルでのデータ保護に対する新たなアプローチ
→Redoログを送っている
・データ損失をなくす
・本番環境への影響を最小化
・任意の時点に高速にリストア
・小規模から開始し、ペタ・バイト規模までスケールアウト
１２ｃ
・ＢｉｇＤａｔａにフォーカスした
・５００のフィーチャー
・クラウド上でデータベースを統合
従来のデータベースの統合方法
仮想マシン
データベースインスタンス
スキーマ統合
・マルチテナント
→コンテナＤＢ：プラガブル・データベース
・Database as a Serviceパッチ適用およびアップグレード
すべてのプラガブル・データベースに変更を一度だけ適用
プラグ・アンプラグで切り替えられる
お客様のコメント
→５倍
開発用のDatabase as a Service
高速プロビジョニング、スナップショット、クローン
→クローンを作る：１分くらいしかかからない
→スナップショットクローン
マルチテナントを活用したDatabase as a Service
要件ごとに標準化した異なるサービスレベルを設定
ミッションクリティカル：ゴールド、コンテナＲＡＣ、スタンバイも災害対策
本番システム：シルバー、ＲＡＣ高可用性
テストと飼い蜂用：ブロンズ、ばっくあっぷ
マルチテナントを活用したSaaS
マルチテナント機能は、アプリケーション層ではなく、データベース層で実装
ＳＡＳ １２ｃ
Oracle Cloud Platform
・最新のセキュアクラウドアプリケーション構築のための完全なプラットフォームサービス
ＳＦＤＣ Force.com→Sales forceにロックイン
Oracleオンプレからクラウド、Ａｍａｚｏｎにも
クラウドまとめ
・高い統合密度
・既存アプリケーションへの変更は不要
・オンプロミスとクラウド両方
・既存テクノロジーを完全利用
■BigData
Oracle DataBase In-memory
In-mamoryのゴール
・１００倍速いクエリー
・データウェアハウスとの混合環境のＯＬＴＰ
・透過的：アプリケーションの変更不要
・ロー型のデータベースとカラム型のデータベースの比較
→カラムベクターとして入れる：トランザクション処理は？
ローストア：トランザクション
カラムストア：ＯＬＡＰに優れている
・技術革新：インメモリー・デュアル・フォーマット
カラムベクターを高速に作る→インメモリーだけ！で作る
→既存のディスク上のインデックスをインメモリーで作っている
→トランザクションも速くなるかも？
・オラクルのインメモリ技術は導入が簡単
３ステップ
・顧客事例：シュナイダーエレクトリック
総勘定元帳にインメモリ
分析処理が７～１２８倍高速化
ＯＬＴＰトランザクションが５～９倍高速化
ストレージを７６％削除
・まとめたけっか→１００倍、１０００倍の高速化
Oracle Database In-memory
・最先端のインメモリテクノロジー
卓越したパフォーマンス
既存アプリケーションへの変更不要
顧客による導入が容易
デモンストレーション
・In-memory
・オンプレミスからの移行
３９億件（２５０ギガバイト）のレコードに対する検索
データベースのオンプレミスからパブリッククラウドで
クラウド上で３９億件
エンタープライズマネージャーでアンプラグド
ぱぷりっくクラウドでもエンタープライズマネージャー使える
→プラグイン
Javaプログラム：JDeveloperのデプロイ先をパブリッククラウドにすればいい
Oracle SQLの持つ力
・各種のビッグデータタイプに対応
・構造化データ
・非構造化データ
LOB,テキスト,XML,JSON,地理情報,グラフ,マルチメディア
ビッグデータ分析の進化
ＯＬＡＰ：オペレーショなるレポート作成
データウェアハウス：ビジネス・アナリティクス
BigDataプラットフォーム：ビジネスアナリティクス IoT,ソーシャルメディア
HDFS,Hadoop
ビッグデータ分析の課題
・分析に必要な情報が異なるサイロに別れている
お客様の声
１つのＳＱＬでＮｏＳＱＬ，Ｏｒａｃｌｅ、Ｈａｄｏｏｐ一緒に
あらゆるＢＩツールやアプリケーションから透過的に
Ｏｒａｃｌｅ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ＳＱＬ
・Oracle HadoopおよびNoSQLデータに対する大規模パラレルＳＱＬクエリ
デモ
Ｔｗｉｔｔｅｒデータ
構造化
アナリティクス
個人情報の不可視化
ＯＲＡＣＬＥ＿ＨＩＶＥタイプでＳＱＬアクセスできる
ＣＡＳＴ構文 ＪＳＯＮ動く 必要なデータをとってくる
リダクション
Oracle Databaseの方向性
・イノベーションとお客様の投資保護
・RDBMS,NoSQK,Hadoop、エンジニアドシステムをまたがるイノベーションとインテグレーション
・イオンメモリデータベースの継続的的なイノベーション
・業界をリードするＳＱＬを使ったビッグデータ分析意席
・オンプレミスとクラウドの両方に配備
-----------------
最新テクロジーご紹介 みさわさん
６万人（２０万～３０万のカンファレンスフィー）
→サンフランシスコ借り切る
Ｊａｖａ Ｏｎｅも一緒
まずはクラウド、
Oracle Cloud Platform
・明日以降はＳａａＳ
→ＳａａＳ世界第二位
→日本でも展開
・ＰａａＳ
２０１４年は、Oracleにとって転換期
既存資産をそのまま使い続ける
クラウドに自由にデプロイ
３つのゴール
1.Move it to Cloud
2.Modernize Application
3.Low Your Cost
JavaとSQLの上に
・ＳａａＳアプリケーション
ＣＸ，ＨＣＭ，ＥＲＰ
→PaaSの上で動いている
たれお（タレントマネージメント）にＡｄｄＯｎ
・オンプレミスからクラウドへ
オンプレミスからパブリッククラウドへ→エンタープライズマネージャー
Ｅｎｇｉｎｎｅｒｅｄ Ｓｙｓｔｅｍへの興味（ハードとソフト）
２１％→６０％
Exadata
おきゃくまま
ＮＴＴ Ｃｏｍ
どこも
ＫＤＤＩ
そふとばんく
野村総研
ＡＮＡ
事例
・野村総研：金融サービス：投信窓口販売口座管理
・ＡＮＡ：Oracle GoldenGateの組み合わせ
Zero Data Loss Recovery Appliance(ZDLRA)
・ゼロ・データ・ロス
・膨らみ続けるバックアップコスト対策
・あらゆるデータベースバージョンとプラットフォーム
Ｍ７ Microprocessor
Software in silicon
Sun→Oracleで多額の資金
Software on silicon→ソフトウェアのコードがチップの中に入っている
・シリコンによる究極のソフトウェア最適化
圧縮も
・Application Data Integrity(ADI)
セキュリティソリューション
・機密情報保護における不十分なデータベースセキュリティ対策
・データベースセキュリティに対して
・データベース管理者：職務文章
・ＯＳ管理者：情報の不可視化
・不正ユーザー：ログ
Database Vault
データベースの暗号化：暗号かもチップで
Audit Vault Server
BigData ソリューション
・Caixa Bank スペインの銀行
→ストレステストの要請：コストをどう下げるか
→Hadoop
リアルタイムオファリング
今のＢｉｇＤａｔａ
・Hadoop難しすぎる
・脆弱なセキュリティ
・性能
Oracle
・Oracle SQLでHadoopアプリ
・Oracle DBのセキュリティ
・スマートスキャン
【所感】
デモをみたけど、数十億件のレコード検索だと、
AWSのRedShiftよりはやそう。
ＩＢＭのねてぃーざと比べても、はやいかも？
（ねてぃーざはＦＰＧＡでＳＱＬを処理、
Ｏｒａｃｌｅは、チップで処理＝ＡＳＩＣ）
そうすると、
ORACLEの「Vision2020 一番クラウド」は、マジかもしれない！
（少なくとも選択肢には、入る）
この辺については、午後のBigDataのセッション
（会場に今座っている）を聞いて、その上で、
別エントリで・・・
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