【Oracle Cloud ウェビナー】クラウド上のMySQLの性能やコストでお困りの方向け データ活用・分析を爆速で安価に実現するHeatWaveのご紹介

クラウド上のMySQLの性能やコストでお困りの⽅向け データ活⽤・分析を爆速で安価に実現するHeatWave 稲垣 ⼤助 テクノロジー＆カスタマーストラテジー ⽇本オラクル 11/06, 2024

進化を続ける HeatWave (旧: MySQL HeatWave) 2020年12⽉の発表以降、継続的にサービスの発展・⾰新を継続 June 2024 Mar 2023 Oct 2021 Encrypted communication Dec 2020 High availability Product Launch Scale to 64 nodes Scale out storage Mixed workloads 2 Jul 2023 Lakehouse on OCI HeatWave compression Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. - Automated Vector Store - Chat (NL interface) 4 202 2023 Point-in-time recovery 2021 Sep 2023 Lakehouse on AWS Apr 2022 Available in all OCI regions 2020 Performance Tuning Real-time elasticity Autopilot - in-Database LLM AutoML Enhancement HeatWave Machine Learning Aug 2021 GenAI 2022 Oct 2022 Oracle Cloud World 2022 Keynote, Larry Ellison announced HeatWave Multi-Cloud capabilities

HeatWave オブジェクト・ストレージ内のデータのクエリに最適化されたスケールアウト型データ処理エンジン HeatWaveはさまざまなワークロードに対応 HeatWave HeatWave Lakehouse HeatWave MySQL HeatWave AutoML • オブジェクト・ストレージのデー タに対応 • ⽐類なきパフォーマンスと価 格設定 • MySQL のデータとオプション で利⽤可能 • MySQL のクエリを圧倒的に ⾼速処理 • ETL不要でリアルタイム分析 可能 • ⾼度なセキュリティ機能 • データベース内蔵ML • MLモデル構築を⾃動化 • データベース内・オブジェクト・ ストーレージのデータを使って トレーニング・モデル⽣成可 能 HeatWave GenAI • インデータベースLLM • ベクトル・ストアを⾃動化 • スケールアウト対応 • HeatWave Chat HeatWave Autopilot 3 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. • HeatWaveの機械学習を活⽤し⾃動化 • パフォーマンスと価格性能⽐を⾃動的に向上 • DBAと開発者の双⽅の⽣産性を向上

HeatWave MySQL: 独⾃の機能 ⾼レベルのパフォーマンス、セキュリティおよび信頼性の獲得に貢献 MySQL Enterprise Edition HeatWave l 暗号化、データ・マスキング、認証およ l MySQLにインメモリーのクエリ⾼速化 びデータベース・ファイアウォールなどの ⾼度なセキュリティ機能 l パッチ適⽤、アップグレード、バックアッ プ、⾼可⽤性の管理を⾃動化、最新 のMySQLの機能を活⽤可能 l MySQLエキスパートによる テクニカル・サポート 4 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. エンジンを統合 l MySQLに対する分析処理の クエリ性能を⼤幅に向上 HeatWave Autopilot l HeatWaveとMySQL向けの 機械学習による⾃動化 l チューニングの専⾨知識を必要とせず に、パフォーマンスを l HeatWaveクラスタはピーク時の負荷 ⾃動的にコスト効率よく向上 に対応するためにスケール・アウトし、 l 開発者とDBAの⽣産性を⾼め、 不要になったときにはスケール・インして コスト削減可能 ⼈的エラーを排除

HeatWave Clusterのアーキテクチャ l ⾼速検索の為にColumnar型に⾃動変換 l MySQLのデータを⾃動連携 l シンプルな課⾦体系 とりあえずから本格的な運⽤まで、MySQLのデータをそのまま 利⽤可能 →移⾏してすぐ利⽤できます。 5 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave Lakehouse – CSV, Avro, Parquet, JSONデータの活⽤ 6 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave Lakehouse オブジェクトストアのデータ – 様々なフォーマットのファイル 400TB をクエリ • オブジェクト・ストレージのデータをクエリ実⾏、 MySQL データと組み合わせ – 標準的な SQL 構⽂にて • 最⼤409TBのデータ - HeatWaveクラスタ は512ノードまで拡張可能 • オブジェクトストアへのクエリ実⾏はデータベー ス内クエリ実⾏と同じ速度 - 業界初︕ • MySQLと⾮MySQLの両⽅のワークロード に対応。オブジェクトストアでのデータ処理は スケールアウトされ、データはMySQLデータ ベースを経由せずHeatWaveにロード 7 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave AutoML – 機械学習でのユーザーエクスペリエンス 8 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave AutoML enables a wide range of use cases データベースとオブジェクト・ストレージのデータで学習し、モデルを作成 異常検知 分類 データベース データ クレジットカードの 不正使⽤検知 時系列予測 広告費⽤のROI予測 悪意のある ゲームハッカーの特定 類似したユーザーの特定 おすすめの動画 債務不履⾏ の予想 オブジェクト・ストレージ データ Database エクスポート 需要予測 フライト遅延の予測 降⾬予報 リコメンダー(推奨)システム 回帰 HeatWave AutoMLは、説明モジュールによってユーザーがモデルとその予測値を理解し解釈できるようにします。 9 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave AutoML - 簡素化された機械学習 [ AWS vs HeatWave ] ETLが不要でデータの移動が無い、アプリケーションのために⽤意された機械学習 AWS Sagemaker トランザクションデー タベース (RDS for MySQL) ETL/データ変換 (Glue) HeatWave AutoML ETL処理のための オブジェクトストア (S3) データベース内のデータ 分析データ ベース (Redshift) 10 オブジェクトストア オブジェクト・ストレージ のデータ 機械学習 (Sagemaker) 他クラウドサービスの機械学習へデータエクスポートが不要 組み込み型の機械学習: 追加コスト無くインサイトをすぐ⼊⼿ 複雑性とコストが増し、作業時間が増加 機械学習処理は⾃動化され、専⾨知識は不要 ⾃動化されておらず、データサイエンスの専⾨知識が必要 インデータベースとオブジェクト・ストレージで作動する機械学習 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave GenAI - 検索拡張⽣成 (RAG) と ⼤規模⾔語モデル (LLM) 11 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave GenAIで新たなユースケースとアプリケーションが⽣まれる + ⾃然⾔語で会話 コンテンツの作成と要約 • ⾃然⾔語を使って⾮構造化 • 企業内ドキュメントから⽰唆 を⽣成 / レポートを作成 ドキュメントの情報から⽣成さ れる会話 • PDF のインストラクションマ ニュアルからブログを⽣成 • 後続の質問のため HeatWaveがコンテキストを • コンテンツを要約 保持 12 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. RAGと類似性検索 ⽣成AIと機械学習の相乗効果 • RAGの企業内データを使って より正確で関連性が⾼い⽂脈 の⽣成 AI を利⽤ • 機械学習と⽣成 AI の結合 によって時間を節約し、より多 くの価値をお客様へ • ⾮構造化データから類似性検 索を実⾏ • 機械学習 でフィルタされた データを伴う⽣成 AI を利⽤ することによって低コストに精度 を向上

インデータベースLLM と⾃動化されたインデータベース・ベクトル・ストア OCI Generative AI serviceとの統合も オブジェクト・ ストレージ アプリケーション ⾃然⾔語 ベクトル・ストア 埋め込み⽣成 HeatWave AutoML 拡張 プロンプト 質問 HeatWave チャット ⾃然⾔語 回答 インデータベース LLM HeatWave 13 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 学習済みモデル

MySQLをクラウド環境で利⽤する際の課題 14 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

クラウド利⽤コストに関する課題 • 事前に把握出来ないコスト • 為替 • ネットワーク転送料 • I/Oコスト • 技術課題に対する対応 • テクニカルサポート • 基本料⾦ • 価格設定 15 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

クラウド利⽤コストに関する課題解決 ⽇本円での課⾦体系 オンデマンド Pay As You Go Universal Credits Annual Flex セルフサービスでの利⽤に 最適な定価モデル コスト削減を最⼤化できる 年額モデル 利⽤頻度が少なく気軽に利⽤したい場合や、継続利⽤を 検討中の場合に最適 ワークロードが安定している場合や、利⽤コストを最⼩化 したい場合に最適 • 新サービスのトライアル • 迅速なプロトタイピング • 柔軟なスケーリング • ワークロードが⼩さい初期の開発プロジェクト • 利⽤したい期間が短い場合 16 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. • ワークロードが予測可能な本番/テスト環境 • ⻑時間実⾏される⼤きなアプリケーション

クラウド利⽤コストに関する課題解決 外部へのデータ転送コスト(アウトバウンド通信) ストレージ性能 性能タイプ ・ ⽉/10TBまで無償 ※閉域網接続ではデータ転送コスト課⾦なし (接続ポート料⾦のみ) 17 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. より⾼いパフォーマンス VPU（Volume Performance Unit） 20 IOPS 75 IOPS/GB (最⼤50,000 IOPS/vol) スループット 600 KBPS/GB (最⼤ 680 MB/s/vol) Performance SLA Yes 1か⽉の1GBあたりの価格 (ストレージ+VPU) ¥7.14

クラウド利⽤コストに関する課題解決 サポート OCI (MySQL Database Service) カテゴリ Oracle 他社クラウド 開発元がサポートサービスを提供 テクニカル・サポート込み Compute ¥61.25/時 ¥119.94/時 エディション MySQL Enterprise Edition同様の 機能を提供 機能 最新機能をいち早く利⽤可能 脆弱性対応 脆弱性には迅速に対応 互換性 オンプレ版のMySQLと100%互換 分析エンジン 18 HeatWave統合 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Storage Network Compute (VM.Standard2.8; 16vCPU, 120GB, Linux) 仮想マシン (16vCPU, 64GB, Linux) ¥5,100/月 ¥239,040/月 Block Volume (1TB, 25K IOPS) ブロック・ストレージ (1TB, 25K IOPS) ¥18,972/月 ¥517,445/月 FastConnect (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 専用線接続サービス (1Gbps, 100TB) *閉域網接続

パフォーマンス劣化に関する課題 • データ増加に伴う検索時間の増加 • インスタンス拡⼤に頼る対応 • MySQL Versionの固定化 • 接続スパイクに対応するためのインスタンスサイズ • パフォーマンス劣化の原因究明 19 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

パフォーマンス劣化に関する課題解決 ECPUシェイプ ECPU数 メモリー MySQL.Free 2 8 MySQL.2 2 16 MySQL.4 4 32 MySQL.8 8 64 MySQL.16 16 128 MySQL.32 32 256 MySQL.48 48 384 MySQL.64 64 512 MySQL.256 256 1024 VS Amazon RDS , Amazon Aurora (4TB) 15,000 10,000 11時 間 5400倍 ⾼速 時間 (秒) • 全てのインスタンススペックがHeatWave Clusterに 対応 8,000 1400倍 ⾼速 4,000 5,000 0 8秒 クエリ実⾏時間 の幾何平均 RDS-MySQL (db.r5.24xlarge) MySQL HeatWave (10 nodes) 0 クエリ実⾏時間 の幾何平均 Aurora (db.r5.24xlarge) MySQL HeatWave (10 nodes) *Benchmark queries are derived from TPC-H benchmark, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since they do not comply with TPC-H specification. 20 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

パフォーマンス劣化に関する課題解決 TPC-C (10 GB, data fits in buffer pool) スループット (txn/s) 6000 ー HeatWave MySQL ー Amazon Aurora 4000 2000 0 1 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096 同時実⾏トランザクション • Enterprise Thread Pool利⽤可能 • オンプレのMySQLと同時期Release • LTSとInnovation Releaseの両⽅に対応 21 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

※ジッター（Jitter）＝Pingの揺らぎ（⼩さいほど回線安定） 帰結としてのブロックストレージの性能の差 AWS EBS vs OCI Block Volume AWS EBS の性能 レイテンシーに対し、⼤きなジッター （⾼負荷時にP95レイテンシーは数⼗ミリ秒超にも） OCI Bock Volume の性能 低レイテンシ―かつ⼩さなジッター （P95 レイテンシーは１ミリ秒未満、P99 レイテンシーも 1.5ミリ秒程度 →それでも DB/DWH ⽤途では不⼗分と考え、専⽤リソースプール(Exadata)を利⽤） Ref) https://www.percona.com/blog/performance-of-various-ebs-storage-types-inaws/ Ref) https://www.storagereview.com/review/oracle-cloud-infrastructure-compute-bare-metal-instancesreview https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/82e34448-25254bca-b8e5-0de3710f71ce/en-US/module4/ebsperf https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/how-to-measure-disk-performance-on-oraclecloud-block-volume 22 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

• https://www.percona.com/blog/performance-of-various-ebs-storage-types-in-aws/
• https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/82e34448-2525-4bca-b8e5-0de3710f71ce/en-US/module4/ebsperf
• https://www.storagereview.com/review/oracle-cloud-infrastructure-compute-bare-metal-instances-review
• https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/how-to-measure-disk-performance-on-oracle-cloud-block-volume

パフォーマンス劣化に関する課題解決 Opsインサイト 専⽤Autonomous Data Warehouse Autonomous Data Warehouseサーバーレス Exadata Database Service on Dedicated Infrastructureプラガブル・デー タベース Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure⾮コンテナ・デー タベース HeatWave MySQL Databaseサービス 等 23 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. SQLインサイト

MySQLをOCIに移⾏する 24 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

データ取得 ⾼速 圧縮 多重化 ① util.dumpInstance() OCI:オブジェクトストレージ ② ① util.copyInstance() 25 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. util.loadDump()

データ連携 VPN FastConnect on OCI Replication Public Internet PrivateLink 26 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. on AWS

HeatWaveによる本当のデータ活⽤ 過去 現在 未来 27 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave Lakehouse データベースだけなく過去のデータも 過去 使いたい時に使いたい分だけ CSV, JSON ⾼速かつ簡単に Parquest 現在 Backup Files(Aurora, Redshift) 未来 28 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 始めることが可能

HeatWave MySQL 過去 データ連携(ETL)は不要 リアルタイムに 現在 クエリ内容を意識するなく⾃動判断 MySQLでは実現できない圧倒的なパフォーマンス 未来 29 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

顧客事例︓NTTソルマーレ 様 HeatWaveで国内最⼤級の電⼦書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活⽤を強化 利⽤サービス・製品 • HeatWave お客様のコメント 「『HeatWave』の導⼊によりサービス基盤とデータ分析基盤の リアルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで通常の MySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が2秒程度 で完了するなど性能の良さも実感しています。 処理を待つ思考停⽌の時間が短縮化され、 業務効率化にもつながっています。MySQLに対応したツールは 『HeatWave』でもそのまま活⽤でき、 ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを 更なるサービス向上に役⽴てることができています。 『HeatWave』を利⽤した新たなデータ分析基盤を活⽤し、 今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける 書籍配信サービスを提供していきます。」 システム構成イメージ レプリケーション リアルタイム同期 コミックシーモアの サービス基盤 30 HeatWaveによる データ分析基盤 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社 電⼦書籍事業部 サービス開発グループ ⽊下 ⽒

諦めていた分析処理が可能に ジニアス・ソノリティ株式会社 HeatWave MySQL on OCIの採⽤によって[データー連携]・ [加⼯]・[取捨選択]・[分析の専⾨知識]等のハードルが消失 プレイヤーの詳細なログを使って、あらゆる⾓度からの分析処理を 開発者以外の幅広いメンバーにも開放しました。 より遊びやすく、より⾯⽩く “「桁違いに速い…」*” ジニアス・ソノリティ 取締役 最⾼技術責任者 川本昌之⽒ *引⽤元 : Case HUB.News ジニアス・ソノリティ、HeatWave MySQLの採⽤で膨⼤なゲームデータの分析を⾼速化 より 31 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Copyright ©2024 Genius Sonority Inc. All Rights Reserved.

MySQLをサポートする全てのBIツールに MySQL Database Service with HeatWave 32 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

MySQLやOracle Databaseだけで なく、環境依存せず、多くのデータソース をもとに ・直感的な操作性で ・分析モデルの作成と情報展開 を実現出来ます。 Oracle Analytics Cloud 33 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

顧客事例︓株式会社ティ・ジョイ 東映グループのシネコン、Oracle Analytics Cloud を活⽤して現場主導でデータドリブンマーケティングを 実現 株式会社ティ・ジョイ • 東映のグループ会社として新宿バルト9 や梅⽥ブルク7 など国内映画 館 22 劇場 218 スクリーンのシネマコンプレックスを運営（共同経 営含む） 従来の課題 • • 担当者のアイデア ベースの施策を⾏っており、数値を根拠としたマーケ ティング施策を実⾏できていない 担当者間で、情報の可視化が出来ていなかったため、傾向把握など に余計な時間を費やしていた Why Oracle • • • 検討していたオンプレミスの他社ツールと⽐較して、導⼊コストを⼤幅 に抑えられ、⼿軽に少⼈数でスモール スタート可能。また、データ分 析範囲の拡⼤など柔軟な拡張性を確認 データ・フロー機能を活⽤すれば、システム部⾨を頼らず、業務部⾨ ⾃ら分析データの準備・加⼯が可能 地図データと連携して可視化することができ、商圏分析など新たな視 点でインサイトの獲得が可能 分析サンプルイメージ 導⼊効果 • • • 属⼈的な施策から数値を根拠としたデータドリブンマーケティングを実 現。ターゲットを絞ったキャンペーンやイベントを⾏うことにより、劇場動 員数や顧客満⾜度の向上に貢献 地図データと連携し可視化することで、新たな視点でのインサイトを獲 得。緻密なエリアマーケティングを実現 現場主導でデータ分析基盤を運⽤。劇場担当者は共通のデータ分 析基盤を活⽤することで、情報共有に費やしていた作業⼯数を削減 利⽤サービス • 34 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Oracle Analytics Cloud

MySQL 過去 MySQL Enterprise Edition 障害対策への負荷軽減 現在 サポートを活⽤した技術者への⽀援 Enterprise Securityによるデータ保全 未来 35 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

MySQL MySQLも⾃動化へ 過去 現在 未来 36 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

顧客事例︓旭松⾷品 様 HeatWave MySQLを採⽤し、需給調整⽀援システムを低コストでクラウド上に構築 システム概要 システム構成イメージ • 従来のExcel等を⽤いた需給調整業務を Oracle Cloud Infrastructureを採⽤してシステム化 • 需給データの拡充と、データ分析のさらなる⾼度化、⾼速化、⾃動 化のためのプラットフォームへのHeatWave MySQLの導⼊も検討 システム課題 HeatWave MySQL • 需給調整業務を⽀援する仕組みが完全にシステム化されておらず、 ファックスやメールを送信するなど、⼈⼿が必要な⼿順があった • 分析で得た予測データをExcelに加⼯し、主原料調達元へ発注指 ⽰として出し⽣産指⽰を⾃社⼯場に送信するなど多くの作業負荷 導⼊の効果 • HeatWave MySQLで販売実績データや⽣産管理データを 需給データとして⼀元的に管理し、複数の担当者による データの共有・分析を実現 37 利⽤サービス • HeatWave MySQL • Compute, Storage, Network お客様のコメント • これまでの「ベテランの勘」に頼らざるを得なかった部分がシステム化 され次の販売予測を⽴て易くなり、⽣産計画に活かすことが可能に 「2020年からデータベーステクノロジ社の⽀援のもと、クラウド化を推進しています。 このたび需給調整⽀援システムをクラウドで実現し、データ連携の実現で 従来の⼿作業を廃⽌できただけでなく、将来的な拡張性も担保できました。 低コストで需給調整業務をシステム化できたことにも満⾜しています。」 • データ連携の実現で従来の⼿作業の廃⽌にもつながり、 作業フローの⼤幅を改善 旭松⾷品株式会社 経営企画部 情報システム課 宮下 章⽒ Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

顧客事例︓パソナテック 様 HeatWave MySQLを活⽤したCMSシステム基盤をAmazon RDSから移⾏しクラウド利⽤料を1/4に削減 システム概要 システム構成イメージ • コンテンツ管理システム(CMS)のリプレイスに合わせて AWSからOracle Cloud Infrastructureへの移⾏を実施し、 マルチ・クラウド化の⼀歩を踏み出した • データベース基盤をAmazon RDSからHeatWave MySQLに移⾏し コスト削減と⾼負荷時の性能安定性を確保 システム課題 • CMSの運⽤基盤としてのAWSでのサーバ増加や スケールアップによるAWSの利⽤コストが増加 • BCP対策やインフラ最適化の観点から 単⼀クラウドサービスではなく、マルチ・クラウド環境化を模索 導⼊の効果 • 「HeatWave MySQL」の採⽤により、マネージド・データベースとして の容易性を保ちつつ、最新機能の利⽤やMySQL開発元のサービス としての将来的な安⼼感、安定性を獲得 パートナー 株式会社スマートスタイル 利⽤サービス • HeatWave MySQL • Compute, Storage, Network お客様のコメント 「基幹システムやCMSを構築後、データベースのバージョンアップを⾏う際に OCI上のHeatWave MySQLをスマートスタイル社から提案されました。 新たな技術にチャレンジすることや障害発⽣時のリスクヘッジのために マルチ・クラウド化することを視野に、HeatWave MySQLの導⼊に⾄りました。 将来的な安⼼感と安定性を確保しながら、コスト削減にも成功しました。」 株式会社パソナテック IT戦略部 部⻑ 内⼭ 直樹⽒ 38 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

HeatWave AutoML 過去 分類 回帰 時系列予測 異常検出 レコメンド 現在 今のデータを活⽤して、未来の予測へ 原因追及から対策へ マーケティング 不正検出 未来 39 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 降⾬予想 広告費⽤ROI おすすめ商品 遅延予測 需給予測

HeatWave GenAI 事前準備不要 • llama3-8b-instruct-v1 • mistral-7b-instruct-v1 過去 利⽤に関する追加コスト不要 現在 ベクトル・ストア LLM 機密データや会社・個⼈の固有データも HeatWave内部で完結 未来 ⽣成AIを、RAGを、まずは試してみてください 40 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

NVIDIAにおけるログの異常検出 「異常検知」ユースケース NVIDIAのデータ・プラットフォームを管理するチームは 100を超えるミッションクリティカルなアプリケーションを運⽤ お客様の課題 • チップのデザインやテストを⾏う重要なアプリケーション は、⾮常に多くのエンジニアやチップのリリース期限に対 する 影響度が極めて⼤きい • ストレージの利⽤の急激な拡⼤や接続の増加への 迅速な対応が求められることが常に想定される • 上記の課題の検知と対応として、ストレージの拡⼤や インスタンスのリソースを増強するスケールアップが必要 ⽬的 • ストレージのリソースの早期の検出と対応 • インフラの障害や問題との関連付け 41 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. MySQL HeatWaveによるログの異常検出の流れ 効果 • 拡張を必要とするリソースの発⾒からプロビジョニングま での流れを迅速化 • 致命的な問題を早期にアラートとして展開できることに よるアプリケーションのダウンタイムの削減

IoTによる製造業⽣産性の向上 某⼤⼿製造業 「分類」 「回帰」ユースケース 海外⽣産拠点における製品不良率改善と消費電⼒削減の取り組みにHeatWave AutoMLを活⽤ n 製品不良率改善 1. 不良品判定時の各種データをIoTにより収集し、HeatWave MySQLに格納 • 例）製品の容量、製品の温度、冷却装置の温度、ガス圧、など 2. 収集したデータと不良品判定の結果を元に、HeatWave AutoMLで「分類」のデータモデルを作成 (教師あり学習により、正常な製品と不良品の傾向を学習) 3. 作成されたモデルに対する「説明」を確認し、どの要素が製品の良/不良の判断に⼤きな影響を与え ているかを確認 => ⼤きな影響を与えている要因について、優先的に改善対策を取る 42 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

私たちのミッションは、 ⼈々が新たな⽅法でデータを理解し、 本質を⾒極め、無限の可能性を解き放てるよう ⽀援していくことです。

HeatWave Rocket Start Pack 最新機能と経験を組み合わせた導⼊サービス「Rocket Start Pack」は、 以下のポイントを実現します。 実現する3つのポイント ポイント１ スモールスタートの導⼊ ポイント２ 短期間で利⽤開始 ポイント３ 内製化へ繋げる教育 環境構築からトレーニングまで、導⼊範囲を最⼩構成で 実現することで、低料⾦・低リスクで製品利⽤を開始。 環境構築時に貴社データの⼀部を取り込み機能を構築。 スモールスタートの導⼊によって、最短2か⽉で利⽤開始 し機能の検証や開発に多くの時間を利⽤可能。 構築環境を基にした製品利⽤⽅法に関するトレーニング を実施。⾃社でデータの投⼊や運⽤を可能とすることで、 後続の開発や保守の内製化をサポート。 Confidential ©2023 ZEAL CORPORATION. ALL RIGHTS RESERVED. 44

HeatWave Rocket Start Pack 貴社の要望に合わせる３つの導⼊プラン 各企業様におけるご予算、ご要望に合わせた３つのプランをご提供します。 A：スタンダードプラン B：ライトプラン C：トレーニングプラン 本サービスのベースプラン 環境構築からトレーニングまで ⼀貫してサポート ベースプランをよりライトに 始められるプラン ⾃社開発をメインとした⽀援 最も費⽤を抑えたプラン 貴社の体制をベースに、教育を メインした導⼊⽀援モデル ジールにて⽅針検討から、環境構築・機能開発、 スタンダードプランからジールの作業を可能な お客様の開発体制がある程度充⾜している場合、 トレーニングまでをすべてサポート。スモール 限り除き、⾃社にて開発をメインとすることで 貴社にて開発いただくことを前提に、環境構 スタートで環境利⽤を⼿軽に開始したい場合に より⼩規模に環境の構築検証を開始可能。 築・機能開発におけるトレーニングとQAをメイ おすすめ。 費⽤を抑え⾃社で⼿を動かしつつ、構築と検証 ンとして実施。 を実施したい場合におすすめ。 より低コストで実施されたい場合におすすめ。 Confidential ©2023 ZEAL CORPORATION. ALL RIGHTS RESERVED. 45

Q&A Zoomの「Q＆A」機能から ご質問をお受けしております ご質問は他の参加者からも閲覧可能となります 所属企業名など個⼈を特定できる情報は書き込ま ないでください 匿名での投稿をご希望される場合は、投稿前に 「匿名で投稿」チェックボックスをオンにしてご投稿くだ さい 本ウェビナー中、ご回答できなかったご質問について は、後⽇、本ウェビナーの資料公開時に合わせてご 回答差し上げます 46 Copyright © 2024 Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.