オラクルの自律型データベース「Oracle Autonomous Database」登場。高度な機械学習によるチューニング自動化で、管理者は次になにを学ぶべきか？［PR］

オラクルの創業者であり現CTOのラリー・エリソン氏が、2017年10月にサンフランシスコで開催された「Oracle OpenWorld 2017」で明らかにした自律型データベース・クラウドである「Oracle Autonomous Database」は、次世代データベース「Oracle Database 18c」を搭載し、データベース自身が自律的に稼働するクラウド・サービスです。

これまで管理者が行うべき作業だったデータベースの運用作業。例えばバックアップ、セキュリティパッチの適用、チューニング、ディザスタリカバリの設定、障害時の対応、といったさまざまな作業が、データベース自身によって自動的に実行されるようになります。

「世界初の、100％自動化された自律的なデータベースだ」（ラリー・エリソン氏）

Oracle Autonomous Databaseは、データウェアハウス向け、OLTP向け、開発者向けなどの用途別に提供される予定です。データウェアハウス向けは今年12月に、OLTP版は来年6月にリリース予定。

提供形態は、Oracle Cloudのクラウドサービスまたは、顧客のデータセンターでクラウド環境を提供する「Oracle Cloud at Customer」を予定しています。

オラクルのノウハウが集められた機械学習を用いてデータベースチューニング

自律的機能の中でも、特に注目されるのはチューニング機能の部分でしょう。

Oracle Autonomous Databaseは、実行されているSQLと、それによって使われるCPU、メモリ、ストレージ、ネットワークなどのリソースをリアルタイムにモニタリング。過去の履歴情報と合わせてどこが性能のボトルネックになっているのかを把握しています。

これらの情報をもとに、データベース分野のトップベンダとして同社が蓄積してきたパフォーマンスチューニングのノウハウを備えた機械学習によって最適化を実行します。

具体的には、キャッシュやロック、ストレージインデックス、オフロードなどの選択しに対して最適化を行うと同時に、統計情報を基にしたSQLの実行プランを再評価しつつ最適なSQLの実行も実現。

データベースのパフォーマンスチューニングはアプリケーション、データベース、ハードウェアにまたがる高度な知識をもとに、パラメータの増減によって引き起こされるトレードオフを見極めるためにさまざまな試行錯誤を行いつつ最適化を進めていくものです。Oracle Autonomous Databaseは機械学習によってそうしたチューニングの難しさを大幅に自動化してしまうものとなります。

と同時に、データベースのチューニングは、運用を継続していく中でデータの量や内容が変わってくれば最適なパラメータも変わってくるため、継続的な実施が必要です。

Oracle Autonomous Databaseによるチューニングの自動化はデータ量や内容の変更に追随するため、つねに最適な性能を引き出すことが可能となっています。

データベースを止めずに自動的にセキュリティパッチ適用

Oracle Autonomous Databaseの自律的な能力は、ワークロードのライフサイクル全体にわたる自動化機能を実現しています。

具体的には、クラスタのスケールアウト／スケールインやディザスタリカバリ、セキュリティに関するデータの暗号化や脆弱性に対するパッチの適用、エラー時や障害時の対応、構成変更などです。

自動的にバックアップをとることはもちろん、セキュリティパッチはデータベースを止めることなくオンラインのままで適用されます。もちろん管理者は、いつのどの時間帯ならパッチを適用してよいのか、期間を指定可能です。

また、自己診断ツールによって得られたデータを機械学習によって分析、既存のバグなどを引き起こすような要因がないかを確認し、もしバグに遭遇しそうな状況であれば、その部分の修正を優先的に実行。

こうした自律的な機能はデータベース管理者の手間を省けるだけでなく、人間が関わることで発生する操作ミスを大幅に減らすことができます。これらの自律的機能と、すでにOracle Databaseに備わっているさまざまな高可用性のための機能が組み合わされることで、Oracle Autonomous DatabaseはSLA（サービスレベル契約）においてメンテナンスのための計画停止などを含めて99.995％の可用性を保証するとしています。

これは1カ月あたりわずか2分30秒のダウンタイムに相当します。

データベース管理者は次になにを学ぶべきか？

こうした自律的な機能を備えたOracle Autonomous Databaseの最大のメリットは、データベース管理者の省力化と、最適なリソース消費の実現によるデータベース運用の低コスト化です。

と同時に、自律的なデータベースの運用による可用性と信頼性があり、さらに外部や内部からの攻撃に対するセキュリティの向上も実現されています。

これはデータベース管理者が手間をかけてきた日常的な業務の多くから解放されることを意味します。

では仕事がなくなったデータベース管理者は不要になるのでしょうか。ラリー・エリソン氏は、Oracle OpenWorld 2017の基調講演で、データベース管理者は企業におけるミッションクリティカルな要件に対応するような新たなスキルを身につける必要があると、次のように語っています。

You'll see a migration, an evolution of database skills, where you're focused more on database design, schema design, different kinds of data analytics including machine learning, setting the policies as to what is mission critical, what requires disaster recovery, figuring out those policies,” Ellison said. “Authorization? who's allowed to see the data, who's not allowed to see the data, and when. All those kinds of things.

データベースのシステム構成やスキーマ設計、機械学習を含む新たな視点のデータ分析、ミッションクリティカルな要件におけるポリシーの設定やディザスタリカバリ構築、といった、データベースに対するスキルや進化と言ったものが起きるだろう。 認証などについても同様に、データを参照をいつ誰に許可し、誰に許可しないのか、といったスキルだ。

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（本記事は日本オラクル株式会社提供のタイアップ記事です）