[Oracle Cloud Days Tokyo2015]クラウドを使ってビッグデータ活用を実現

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クラウドを使ってビッグデータ活用を実現！ “フツーの会社”で実現する、ビッグデータからの新たな価値創造

日本オラクル株式会社クラウド・テクノロジー事業統括クラウド・テクノロジー製品戦略統括本部担当マネジャー大橋雅人

Oracle Cloud Days Tokyo

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•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。

2

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。


カスタマーエクスペリエンス向上による売上拡大

業務の効率化によるコスト削減

新たなビジネスモデルの創出

44% 30% 26%

ビッグデータから生み出される価値

Source: Sloan Review, MIT 2013

3


2015/10/29 日本オラクルプレスリリース

セブン＆アイ・ホールディングス様

4

• ネットとリアルの融合と複数事業体のシームレスな連携を可能にするオムニチャネルを実現するため、IT基盤を新たに構築

• 2015年11月1日

「omni7（オムニセブン）」を開設

• オラクルのエンジニアド・システムやクラウドなど最先端の技術を駆使した、オラクル製品の包括的な導入

2015/10/29 日本オラクルプレスリリースより抜粋


Proteus Digital Health 様

Source http://www.oracle.com/us/corporate/press/1941306

5

• Oracle Corp. 出資プロジェクト

• 薬剤搭載型ネットワークシステム

- 錠剤に摂取可能なセンサーを内蔵 ※ 米国食品医療品局（FDA）認可取得済み

- 胃酸を電解質溶液として利用し発電

- センサー＋パッチが生体情報を取得、送信

• 体温、脈拍、睡眠パターン、他

• 他慢性疾患管理、投薬反応モニタリング、他

• 服薬不良によるコスト削減 $3000億削減

お客様事例

生体情報を自律的に収集、創薬＆医療の昇華を目指す


Oracle Corporation • 目的

- サポート問い合わせ（Auto Service Request（ASR）への回答業務の効率化

- 既に一部単純HW障害で実施済の、自動回答のさらなる精度向上と、適用範囲の拡大

• 施策 - 顧客情報に関するサイロ化されたデータ（問合せ内容、パーツ情報、顧客情報、物流情報など）を一元化

- SR回答の自動化の取組（90%以上の高い精度のみ） • 状態原因解決策 • 強い相関関係を見つけ出し、次のパッチに適用

• 効果 - 自動回答率の向上 - パーツ故障の事前把握と事前手配（今後予定）

予兆分析と自動化によるサポート業務の効率化

オラクルコーポーレーション

サポート部門における顧客満足度と生産性向上の取り組み

6



業務アプリケーション

オペレーショナルレポーティング

DWH （RDBMS）

成功のポイントはデータベースとの共存にあり！

HadoopとRDBMSの強みを組みあわせるデータの特性や活用目的にあわせ、最適なテクノロジーを組み合わせる

8

ソーシャルメディア

Internet of Things

73° ビッグデータ

マネジメント基盤

Data Reservoir （Hadoop）

アナリティクス

• Hadoopの特長 – Schema-On-Readによる柔軟性

• 格納時にデータスキーマの考慮不要、利用時に定義

• レイアウトが変わるデータに向いている

– 高速なデータ加工・編集・集計処理 • 並列分散処理システム

• Sparkなどの豊富なエコシステム

– 低いバイト単価 • ストレージコストの低下の恩恵

• Oracle Big Data Cloud Service – 事前最適化されたHadoopプラットフォーム

Oracle Big Data Applianceが基盤

Big Data Cloud Service


成功のポイントはデータベースとの共存にあり！

Oracle’s Big Data Management System データの特性による典型パターン適材適所のデータ配置例

目的パターン・データ

特性 Hadoop

（Big Data Cloud Service） DWH/Database/Exadata （Database Cloud Service）

データ分析

データ密度・データ価値

低い高い

フォーマット変更頻度

多い少ない

粒度細かい粗い

参照頻度少ない多い

ETL処理・データ加工

ETL処理と生データ保持

ETL処理、生データ処理後データ

インフラ SAS 高速化基盤 Hadoop上のデータ DB上のデータ

センサーデータ、ログデータ、GPSデータ、SNS等

既存のRDBMS内のデータ（マスターデータ/

トランザクションデータ）

明細データサマリデータ

経年データアクティブデータ

ETL処理・データ加工前の生データ

ETL処理・データ加工後のデータ

SAS アナリティクス高速化基盤

9


データ収集から意思決定、アクションまで網羅的なデータ活用をセキュアなクラウドで実現

Big Data + IoT ＋ SaaS + PaaS Cloud

Gateway software 2G/3G/LTE

ネットワーク

WWAN

Database

Hadoop

NoSQL

Big Data SQL

Big Data Discovery

SCM

ERP

Sales Marketing

HCM PLM

ファイアウォール

Data Management （RDBMS,Hadoop）

SaaS/DaaS

Docs

Data Prep.

Java BI

Dev DB

Integration Process Mobile

PaaS

IoT

Device Virtualization

High Speed Messaging

Endpoint Management

Stream Processing

Event Store

Enterprise Connectivity

10


蓄積

把握・加工

分析

意思決定

アクション

収集

クラウドでのデータ活用のハブとなるBig Data Cloud Services データの蓄積・加工・分析など、クラウド上での全ての機能実現を支える中核基盤

11

Database

Business Intelligence

Big Data Discovery

SaaS

IoT

GoldenGate

Big Data SQL

and other PaaS, SaaS, IaaS ..


Data as a Service

Big Data Preparation

NoSQL Other Cloud

Venders


Agenda



Oracle Big Data Cloud Service エンタープライズ向けビッグデータ活用環境をクラウドで

13


・高パフォーマンスかつセキュアなHadoopの専用環境を数クリックですぐに構築・必要に応じて柔軟なスケールアップ/ダウンも可能

1.高パフォーマンスな専用環境をすぐに構築・活用

・データ加工やデータ分析のための最新ビッグデータ製品を含有・インフラ層のコストや管理コスト削減だけでなく、ソフトウェアも含めたTCO削減を実現

2.ビッグデータ活用のための製品を含有

・他クラウドサービスとの高速連携により、クラウド上でビッグデータマネジメント基盤を実現・Oracle Big Data SQL Cloud Service により、クラウド上のビッグデータマネジメント基盤にSQLでアクセス可能

3.クラウド上でビッグデータマネジメント基盤を実現


Oracle Big Data Cloud Service 高パフォーマンスな専用環境をすぐに活用可能

14

• 専用環境 – ハイパフォーマンスを実現するための専用環境

– Oracle Big Data Applianceが基盤

• Hadoopエンタープライズ実績の豊富なCloudera搭載

• Intel、Cloudera、Oracleの協業により、手組より2倍高速化

• 可用性 – 6-Node（192 OCPUs、288TB）から

– 必要に応じてスケールアップ/ダウンが可能

• 数クリックで構築 – 複雑で面倒なHadoop環境を数クリックで構築

• セキュア – ケルベロス認証やApache Sentryといったセキュアな

Hadoop クラスタ環境を数クリックで構築

Oracle Big Data Appliance




Oracle Big Data Appliance X5-2

15

ESG（第3者機関）調査に裏付けられた優位性：手組構築より33%短期で、21%安価に構築

コストを節約

出典： ESGホワイト・ペーパー

21％コスト削減

33％構築期間短縮

TCO削減も実現 • コマンド一つでノード追加などの拡張やアップグレードが可能、運用コスト削減

• オラクルによるH/WからS/Wまでの一元サポート

• ベストプラクティスに基づいた事前調整、テスト済

• Oracle Enterprise Managerによる一元管理

Big Data Appliance


http://www.oracle.com/us/corporate/analystreports/corporate/esg-bigdata-intel-2193858.pdf





Oracle Big Data Appliance X5-2

16

ESG（第3者機関）調査に裏付けられた優位性：手組構築より33%短期で、21%安価に構築

コストを節約

出典： ESGホワイト・ペーパー

21％コスト削減

33％構築期間短縮

TCO削減も実現 • コマンド一つでノード追加などの拡張やアップグレードが可能、運用コスト削減

• オラクルによるH/WからS/Wまでの一元サポート

• ベストプラクティスに基づいた事前調整、テスト済

• Oracle Enterprise Managerによる一元管理

Big Data Appliance


Hadoop環境をもっと簡単に、もっと早く構築







Oracle Big Data Cloud Service 複雑で面倒なHadoop環境を数クリックで構築

17



Oracle Big Data Cloud Service 複雑で面倒なHadoop環境を数クリックで構築

18


List view

2

• オラクルのCloud管理画面である My Servicesから全てのHadoop インスタンスを、一つの画面で管理

• Cloudera Manager Enterpriseから各Hadoopクラスタを管理



• Big Data (Hadoop, Spark) as a Service ：Hadoopの最新技術を活用可能 – Cloudera Enterprise (Data Hub Edition) 5.X

• Cloudera Impala • HBase (as well as support for Accumulo) • Cloudera Search • Apache Spark

– Cloudera Manager

• オラクルのビッグデータ製品も含有 – Oracle R Distribution – Oracle Big Data Connectors – Oracle Data Integrator and Big Data Extensions – Oracle Big Data Spatial & Graph

Oracle Big Data Cloud Service ビッグデータ活用のための製品も含有

19




Oracle Big Data Cloud Service 最新のビッグデータツールや、お手持ちのツールをクラウドでも活用可能

20




Oracle R Advanced Analytics for Hadoop

・RとHadoopを活用した分析のためのソフトウェア

・R言語のみでデータマイニングの分散並列処理が可能

・HDFS上のデータへR言語からアクセス

・Spark対応

Oracle Big Data Spatial and Graph （Spatial Analytics）

・豊富な空間演算関数

・近傍情報、ジオフェンス判定

・位置情報への付帯情報の付加

・空間データ、ラスタ（画像）データの加工・準備

Oracle Big Data Spatial and Graph

（Graph Analytics）

・プロパティグラフ

・標準のグラフ分析関数

・ソーシャルメディア分析

・IoT

・サイバーセキュリティ

21

Oracle Big Data Cloud Service オラクルのビッグデータ分析ツールを活用可能

明日13:30- D2-5A 「ビッグデータ活用のための分析基盤におけるポイント」にてさらに詳しく！



• ファイル/RDBMSからHiveへのロード • Hive を利用したデータの検証と変換 • FileもしくはHiveからOracleへのロード

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• 追加オプションでSparkやPigのコードを生成する事が可能

• Hadoopの最新技術を活用した、高速なインメモリ処理がGUIで定義可能に

Hadoop Cluster

f(x) MapReduce

Data Load

Oracle Database

Oracle Data Integrator

Application Adapters for Hadoop

Oracle Big Data Cloud Service Map Reduceによるデータ加工やETL処理、DBへのデータロードをGUIで定義可能 Oracle Data Integrator Application Adapters for Hadoop（Oracle Big Data Connectors内製品） Oracle Data Integrator and Big Data Extensions



Oracle Big Data Cloud Service 他Oracle Cloudとのデータ連携により、クラウド上で仮想DWHを構築

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• Oracle Storage Cloudとの高速データ連携

• Oracle Database Service Exadata Service との40Gb/s Infiniband での高速データ連携

• SaaS,PaaS,IoT Cloudなど、他のOracle Cloud とのデータ連携

• Oracle Big Data SQL Cloud Service により、クラウド上のビッグデータマネジメント基盤上のデータにSQLでアクセス可能



Oracle Big Data Cloud Service ビッグデータマネジメント基盤のための、HadoopとRDBMSの密連携ソリューション

24

①両者間のデータ移動をもっと早く

Oracle Big Data Connectors （Big Data Cloud Service機能） Hadoop上のデータをOracle DB CSへ高速ロード(*)

②HadoopからDBのデータを使いたい

Oracle Table Access for Hadoop and Spark （Big Data Cloud Service機能）データの移動なく、Hadoopから Oracle DB CSのデータにアクセス(*)

③もっと多くの人に開放、使ってほしい

Big Data SQL （Big Data SQL Cloud Service機能） Hadoop上のデータにもSQLクエリで高速かつセキュアにアクセス可能

①

④

②


Database Cloud Service

④ライフサイクルを見越したデータ管理をしたい

Copy to BDA （Big Data SQL Cloud Service機能） Exadata Cloud Service上の過去データをBig Data Cloud serrviceに安価に保持

SQL

③


(*) 同一Data Centerなど、一部条件が必要となります

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Oracle Open World 2015 お客様講演内容

新たなデータを活用し、顧客の真の姿を捉まえるグローバル消費財会社様

• 新たな分析ニーズ、新たなデータ活用ニーズ

- 上市後の市場反応を早くつかみ、生産計画に反映したい

- 現象のその裏の理由を把握したい「なぜ起きたのか？」

• 解決策

- 新たなデータ蓄積、加工のためのデータファクトリー構築

- 20%生産性向上、50%以上の意思決定サイクル時間短縮

• クラウドへのニーズの高まり

- 柔軟な拡張性、コスト、さらに多くのデータ

- セキュリティ、管理性は担保

• Why Oracle Big Data Cloud？

- 既存技術、資産の活用

- DaaSなどの新たなデータ活用

- PaaS、SaaS、BPaaSなど他Cloudデータのクラウドでの活用

- IoTデータへの対応

Data Warehouse （Exadata）

Data Marts （Exalytics）

売上

POS 在庫商品

店舗

Data Factory （Big Data Appliance）

？

SNS 位置情報

機器・センサー

Database Cloud Service


PaaS SaaS DaaS


Agenda

Big Data SQL Cloud Service


Oracle Big Data SQL

27

Smart Scan クエリをExadataの

ストレージサーバーにオフロード

Storage Index クエリに必要な

データブロックのみをスキャン

SQL一つで、必要なデータが

高速にセキュアに返される

Smart Scan クエリをBig Data Applianceのデータノードにオフロード

Storage Index クエリに必要な

データブロックのみをスキャン

SQL

必要データのみ移動

SQL

Big Data Appliance +

Hadoop/NoSQL

Exadata +

Oracle Database 12c

Hive metadata

ビッグデータの活用をよりシンプルに、しかも迅速に、そしてセキュアに

既存のアプリ、ツール、スキル

そのままで全てのデータがクエリ可能


next = lineNext.getQuantity();

}

if (!q.isEmpty() && (prev.isEmpty() || (eq(q, prev) && gt(q, next)))) {

state = "S";

return state;

}

if (gt(q, prev) && gt(q, next)) {

state = "T";

return state;

}

if (lt(q, prev) && lt(q, next)) {

state = "B";

return state;

}

if (!q.isEmpty() && (next.isEmpty() || (gt(q, prev) && eq(q, next)))) {

state = "E";

return state;

}

if (q.isEmpty() || eq(q, prev)) {

state = "F";

return state;

}

return state;

}

private boolean eq(String a, String b) {

if (a.isEmpty() || b.isEmpty()) {

return false;

}

return a.equals(b);

}

private boolean gt(String a, String b) {


return false;

}

return Double.parseDouble(a) > Double.parseDouble(b);

}

private boolean lt(String a, String b) {


return false;

}

return Double.parseDouble(a) < Double.parseDouble(b);

}

public String getState() {

return this.state;

}

}

BagFactory bagFactory = BagFactory.getInstance();

@Override

public Tuple exec(Tuple input) throws IOException {

long c = 0;

String line = "";

String pbkey = "";

V0Line nextLine;

V0Line thisLine;

V0Line processLine;

V0Line evalLine = null;

V0Line prevLine;

boolean noMoreValues = false;

String matchList = "";

ArrayList<V0Line> lineFifo = new ArrayList<V0Line>();

boolean finished = false;

DataBag output = bagFactory.newDefaultBag();

if (input == null) {

return null;

}

if (input.size() == 0) {

return null;

}

Object o = input.get(0);

if (o == null) {

return null;

}

//Object o = input.get(0);

if (!(o instanceof DataBag)) {

int errCode = 2114;

String msg = "Expected input to be DataBag, but"

SELECT first_x, last_z

FROM ticker MATCH_RECOGNIZE (

PARTITION BY name ORDER BY time

MEASURES FIRST(x.time) AS first_x,

LAST(z.time) AS last_z

ONE ROW PER MATCH

PATTERN (X+ Y+ W+ Z+)

DEFINE X AS (price < PREV(price)),

Y AS (price > PREV(price)),

W AS (price < PREV(price)),

Z AS (price > PREV(price) AND

z.time - FIRST(x.time) <= 7 ))

250行以上の Java UDF 12 行のOracle SQL

Oracle SQLなら、20倍もコードが少なくて済む

しかも標準機能としてサポートされる

10:00 10:05 10:10 10:15 10:20 10:25

Oracle SQLの豊富な分析関数例：パターンマッチング

例：機器ログでのDouble Bottom (W)パターンを検出するパターンマッチング

28


Oracle Big Data SQL Oracle Exadataで培った高速化技術、強固なセキュリティ機能をHadoopにも実装

HDFS Data Node

HDFS Name Node

DB

H

ado

op

29

B1 – Movie_ID Min: 1001 Max: 1609

B2 – Movie_ID Min: 1909 Max: 13010

✓

✗ HDFS Data Node

• Storage Index：スキャン対象を絞込み、クエリ時間とデータIOを削減 –データブロック毎のIndexの最大値と最小値を作成 –スキャン前に目的のデータがブロック内にあるか確認 –なければスキャン対象から外す

• Smart Scan：ローカルでの絞り込み・データ転送の極小化

–Hadoopのデータノードに並列にデータアクセス –Hadoopのデータノードで行と列の絞り込みを実行 –移動するデータを極小化

• データベースのセキュリティ制御：

–マスキング/リダクション –仮想プライベートデータベース –ファイングレインアクセス制御

SSN SALARY

111-11-XXXX 125275

222-22-YYYY 250950

333-33-ZZZZ 32000

Movie_ID=1109


Copy to BDA（Oracle Big Data SQL機能）

データライフサイクルを見越した低コストでのデータ管理

Big Data Appliance Cloudera Hadoop

Exadata Oracle Database

Copy Partition to BDA

Oracle Big Data SQL

直近13ヶ月分のデータ

14ヶ月目以降のデータ

• ビジネス上重要なデータを Exadataに保持

• 過去データをBDAに安価に保持

– Hadoop上でデータ分析を実施

– アーカイブデータによるアドホッククエリの実施

• 既存アプリケーションに改修の必要なく、全てのデータにSQL でクエリ可能

SQL

30


OOW2015 で提供発表、近日リリース予定 Oracle Big Data SQL Cloud Service クラウド上の仮想DWHのデータにSQLでアクセス可能

31


Database Cloud Exadata Service

Big Data SQL Cloud Service


Agenda

Big Data Discovery Cloud Service


Oracle Big Data Discovery

33

データ分析前の1000本ノックをいかにアジャイルに迅速に繰り返すか

大量にあるデータのうち、どのデータを使えばいいかわからない（データの把握、データの理解）

属性の関係性有無など、データをどう使えばいいのかわからない（変数の選択、把握）

後工程の分析に必要なデータ加工がむずかしい（データの加工）

データの理解

データの準備

Hadoopによるビッグデータ活用で生じる新たな課題

データ分析の80%もの工数と時間が費やされる

20%に削減するソリューション




34

直感的なUI画面でデータサイエンティストの生産性を向上

1.Hadoop上のデータを可視化、タグ付け

2.データの値特性、品質、分析価値有無を可視化

3.データの因果関係、説明変数のシミュレーションと把握

4.次の分析のためにデータ加工


• Big Data Cloud Service上のデータを可視化

• データの理解、データの加工を直感的に可能

• データ加工後は、 Big Data Cloud Serviceのアナリティクス製品を活用し、さらに詳細なビッグデータ分析を実現

•他のOracle Cloud上のデータも活用可能

OOW2015 で提供発表、近日リリース予定 Big Data Discovery Cloud Service

Big Data Discovery Cloud Service

35


Agenda

本日のまとめ

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データ収集から意思決定、アクションまで網羅的なデータ活用をセキュアなクラウドで実現

（再掲） Big Data + IoT ＋ SaaS + PaaS Cloud

Gateway software 2G/3G/LTE

ネットワーク

WWAN

Database

Hadoop

NoSQL

Big Data SQL

Big Data Discovery

SCM

ERP

Sales Marketing

HCM PLM

ファイアウォール

Data Management （RDBMS,Hadoop）

SaaS/DaaS

Docs

Data Prep.

Java BI

Dev DB

Integration Process Mobile

PaaS

IoT

Device Virtualization

High Speed Messaging

Endpoint Management

Stream Processing

Event Store

Enterprise Connectivity

37


蓄積

把握・加工

分析

意思決定

アクション

収集

（再掲）クラウドでのデータ活用のハブとなるBig Data Cloud Services データの蓄積・加工・分析など、クラウド上での全ての機能実現を支える中核基盤

38

Database

Business Intelligence

Big Data Discovery

SaaS

IoT

GoldenGate

Big Data SQL

and other PaaS, SaaS, IaaS ..


Data as a Service

Big Data Preparation

NoSQL Other Cloud

Venders


Integrated Cloud: エンタープライズ向けの統一化されたプラットフォーム

39

Cloud On-Premises

DEVELOP AND DEPLOY ANYWHERE

同じ「アーキテクチャ」同じ「オラクル製品」同じ「知識・ノウハウ」

オンプレミスで培った高度な技術をセキュアなクラウド環境へ

オラクルのクラウド戦略

クラウドで開発・運用したシステムをオンプレミス環境へ


本日お伝えさせて頂いたこと

40

• ビッグデータからの価値創出には、情報を集約、いつでも利活用できるようにし、企業のメインストリームで利用可能とするデータマネジメント基盤の構築が重要

• Big Data Cloud Servicesはデータの蓄積・加工・分析など、クラウド上での全ての機能実現を支える中核基盤

• Oracle Cloudは、クラウド上のビッグデータ活用をクラウド上で完結できる唯一のソリューション


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