MySQL Autopilot とは？ 機械学習技術を利用して実装されたMySQL最新機能のご紹介
オープンソースカンファレンス2021 Fukuoka
2021年11月20日
MySQL Global Business Unit
山﨑 由章 / Yoshiaki Yamasaki日本オラクルによるプレスリリース (2021年8月11日)

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MySQL Autopilot

Auto Parallel Loading
Auto Data Placement
Auto Encoding

Auto Provisioning

MySQL
Autopilot
Data-driven
Query-driven
ML automation

Auto Error Recovery

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Auto Scheduling
Auto Change Propagation
Auto Query Time Estimation
Auto Query Plan Improvement

MySQL Autopilot とは？
• MySQL HeatWave Service 向けの自動化機能、運用支援化機能• 高度な機械学習技術を使用しており、HeatWaveの使い易さを改善し、パフォーマンスと拡張性をさらに向上できる• 主な機能は以下の9つ• アドバイザー機能• 自動プロビジョニング、自動並列ロード、自動データ配置、自動エンコーディング• 自動的に有効になっている機能• 自動クエリー計画改善、自動クエリー時間予測、自動変更伝搬、自動スケジューリング、自動エラー・リカバリ
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MySQL Database Service専用の高速クエリ処理アクセラレーター
インメモリ・カラムナアーキテクチャをベースに複雑なクエリ処理を高速化
OLTPと高速OLAPを同一インタフェースで実現✓ 対Amazon Aurora 1100倍✓ 対Amazon RedShift 18倍5(TPC-H, 4TB)

オラクルが100％開発・提供する
クラウド・サービス✓ Oracle LabsのRAPIDプロジェクトの成果を実用化✓ OracleCloudでのみ利用可能

圧倒的なコスト効率化を提供✓ 対Amazon Aurora 1/3以下✓ 対Amazon RedShift 1/3

機械学習を活用したDB管理効率化✓ DBAの各業務を自動化・効率化✓ 実行履歴から学習して高速化を図る

MySQL Database—Standard–E3$0.038MySQL Database—Standard–E3–Memory$0.0022 Gigabyte per hour

HeatWave—Standard–E3*minimum 3 nodes ($789 per months)$0.3536 Node Per Hour

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OCPU per hour

MySQL
Autopilot
Data driven
Query driven
ML Autom ation

MySQL Database Service

オラクルが提供するMySQLのマネージド・データベースサービス
Amazon RDS (MySQL)の1/3以下のコスト

オラクルが100％開発・提供する
クラウド・サービス

既存MySQLとの互換性によりオープンソース活用の幅を拡大✓ 有償版MySQLベースのサービス✓ MySQLチームが品質保証✓ 常に最新でセキュアなMySQLを利用可能(自動アップデート)✓ チューニングなどアドバイスもサポートに包含✓ オンプレミスのMySQLと完全互換✓ オンプレ向けの無償版、有償版と同一バージョン✓ オンプレミスとのレプリケーションでデータ同期が可能※他社サービスは無償版MySQLがベース✓ E3 VM(fixed shapes)で提供✓ 東京・大阪を含むOCIの全商用リージョンで展開中
1 0 0 OCPU ( 2 0 0 v CPU ) , 1 TBスト レージの構成による年間コスト$250,000$215,652$212,974$200,000$170,244$150,000$100,000$65,833$50,000$0

レプリケーションMySQL Database ServiceAmazon RDS

Microsoft Azure

Google Cloud SQLMySQL Database Service: Standard E3 AMD 16GB/Core, all regions have the same price.
Amazon RDS: Intel R5 16GB/Core, AWS US East.
Azure: Memory Optimized Intel 20GB/Core, MS Azure US-East.
Google: High Memory N1 Standard Intel 13GB/Core, GCP Northern Virginia.
Configuration: 100 OCPUs, 1 TB Storage.

https://www.oracle.com/mysql/
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HeatWaveを使うと…

分析ワークロードに適した高速なクエリ処理エンジンを搭載• MySQL上のデータをそのまま分析可能に(データ移動が不要)• 機械学習ベースのAutoPilotで運用管理も効率化
HeatWave

バックグラウンド通信

HeatWave専用のMySQL Database
Service• ETLツールもアプリ変更も不要• 最新のデータを分析できる• 複雑なクエリも高速処理

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クエリ実行

HeatWaveノード
× 2台～64台• メンテナンス支援機能• 自動チューニングMySQL Autopilot

Auto Parallel Loading
Auto Data Placement
Auto Encoding

Auto Provisioning

MySQL
Autopilot
Data-driven
Query-driven
ML automation

Auto Error Recovery

8Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates

Auto Scheduling
Auto Change Propagation
Auto Query Time Estimation
Auto Query Plan Improvement

ADVISORPROVISIONING

Auto Provisioning
必要ノード数の見積もりは時間がかかる上に精度が低い

機械学習によるメモリ使用量の予測を使って必要ノード数を推測
適切なノード数を自動見積もり

スキーマ定義、テーブル定義を確認

Autopilot

MySQL
必要ノード数を推測

vsMySQL

必要に応じて再見積もり
HeatWavenodes

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HeatWavenodes

Auto Provisioning：補足• HeatWaveノードはデータを列指向でメモリ上に保持するため、ノード毎に保持できるデータ量には限界がある• 目安としては、1台のHeatWaveノードで約400GBのデータを保持できる• HeatWaveノードにデータを格納し過ぎた場合、クエリー実行時にOut Of Memoryエラーが発生する可能性がある• Auto Provisioningで提示されるノード数は、Out Of Memoryエラーが発生しないと考えられる
HeatWaveノード数の最小値• HeatWaveは超並列処理により、ノード数を追加するほど性能が向上するアーキテクチャーになっているため、Auto Provisioningにより提示された台数よりもノード台数を増やすことは問題無い

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ADVISORPROVISIONING

Auto Provisioning results
高精度、高効率、完全自動化

Error %

Adaptive sampling0.01%

0.1%

Sample size

< 0.1% のデータが予測の為にスキャンされる

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データセット

TPCH 1024GTPCDS 1024G

Cust A

Cust B

メモリ予測の精度

98.4%

96.9%

98.3%

96.9%

ADVISOR

PARALLEL LOADING

Auto Parallel Loading
HeatWaveノードにデータをロードするために以下の2ステップが必要• 自動的にHeatWaveノードに全データをロード• ロード処理も並列化される

1. ロード対象テーブルにSECONDARY_ENGINEを定義
Autopilot

2. ロード対象テーブルにSECONDARY_LOADを実行

MySQL

MySQL

vs
1つの操作だけで全テーブルをHeatWaveノードにロード

HeatWavenodes

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HeatWavenodes

Auto Parallel Loading：補足• Auto Parallel Loadingを使用しない場合、テーブル毎に以下の操作を実行する必要がある
1. ALTER TABLE テーブル名 SECONDARY_ENGINE=RAPID
2. ALTER TABLE テーブル名 SECONDARY_LOAD• 複数テーブルに対するロード処理を並列化するためには、複数セッションから異なるテーブルに対して「ALTER TABLE テーブル名 SECONDARY_LOAD」を実行する必要がある• 「ALTER TABLE テーブル名 SECONDARY_LOAD」は、ロード処理が完了してから応答が返ってくる• 1テーブルに対するロード処理の並列度は、innodb_parallel_read_threads の設定に依存する• テーブル毎に innodb_parallel_read_threads を調整しながらロードするのは手間がかかる

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ADVISORDATA PLACEMENTAuto Data Placement• ワークロードに基づいて、最適なデータ配置キーを予測

手動によるデータ配置では、最適なパフォーマンスを得ることは難しい• 推奨したデータ配置キーを採用した場合にどれくらい性能が向上するかも予測

ワークロードに合わせて最適な配置キーを選択

vs
最適なデータ配置キーを推測

Autopilot

同じノード内で処理可能

クエリー実行

同じノード内で処理可能

クエリー実行クエリー実行時にノード間でデータ通信するのは高コスト(JOIN処理などで発生)
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同じノード内で処理可能

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Auto Data Placement：補足• デフォルトでは、主キーをベースにして各HeatWaveノードにデータを分散する• 主キー以外の列をデータ配置キーに指定することもできる• JOIN や GROUP BY を含むクエリー実行時に、データ配置キーを指定してデータを分散しておいた方がHeatWaveノード間のデータ通信が抑えられる可能性がある

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ADVISORDATA PLACEMENT

Auto Data Placement による性能向上結果
モデルが絶えず学習し、パフォーマンス向上に貢献

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データセット

デフォルト設定での実行時間(データ配置キーが主キーの場合)

Auto Data
Placementによる予測された性能向上率

Auto Data
Placementによる実際の性能向上率

TPCH 1024

332 sec

26%

37%

TPCH 4096

373 sec

20%

25%

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ADVISOR

AUTO ENCODING

Auto Encoding
列毎にエンコーディング方式をユーザーが選択可能 (デフォルトはVARLEN)

自動的に最適なエンコーディング方式を判断

最適なエンコーディング方式をアドバイス

VARLEN？ or SORTED？

MySQL

HeatWavenodes

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vsAutopilot

MySQL

HeatWavenodesAuto Encoding：補足• 文字列型の列のエンコーディング方式には以下2種類がある• VARLEN(Variable-length encoding) ※デフォルト• SORTED(Dictionary encoding)• 値の種類が少ない列に対してSORTEDを指定する方がパフォーマンスが向上する可能性もある• 全列に対してSORTEDを指定すべきかどうか判断するのは手間がかかる• SORTEDの場合、文字列関数を使えない、LIKE関数を使えない、JOINのキーに指定できない、などの制限事項があることに注意
https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/dictionary-encoding.html• Auto Encoding のアドバイスは、これらの制限事項を加味したものではない

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Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliatesそれぞれの機能の使用方法• Auto provisioning• オラクルクラウドのコンソール上から使用可能• Auto Parallel Loading• sys.heatwave_load() プロシージャーを実行https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/auto-parallel-load.html• Auto Data Placement• sys.heatwave_advisor() プロシージャーを実行
https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/advisor-data-placement.html• Auto Encording• sys.heatwave_advisor() プロシージャーを実行
https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/advisor-auto-encoding.html※sys.heatwave_advisor() プロシージャーには、クエリー実行時の詳細情報を確認できるQuery insightsという機能もあります
https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/advisor-query-insights.html
19Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliatesアドバイザー機能のデモ• デモ動画https://youtu.be/CyuBxBryJVA• デモ内容1. Auto Provisioning•

TPCHベンチマークで4TBのデータを生成した環境で、HeatWaveノードが何ノード必要かを自動算出

2. Auto Parallel Loading••

HeatWaveノード、HeatWave用のMDSノードのそれぞれにどれくらいメモリが必要になるかを自動見積もり
各テーブル毎に最適な並列度を自動判断してデータをロード

3. Auto Data Placement••20

TPCHのクエリーを実行後、Auto Data Placementアドバイザーの結果を確認
Auto Data Placementアドバイザーのアドバイスを適用した後で、TPCHのクエリーを再実行

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AUTOMATIONAUTOPILOT

機械学習を活用したMySQL HeatWaveの自動化

Auto Parallel Loading
Auto Data Placement
Auto Encoding

Auto Provisioning

MySQL
Autopilot
Data-driven
Query-driven
ML automation

Auto Error Recovery

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Auto Scheduling
Auto Change Propagation
Auto Query Time Estimation
Auto Query Plan Improvement

AUTOMATIONQUERY PLANNING

SQL実行計画の自動チューニング - Auto Query Plan improvement
実行されたクエリを学習してHeatWaveオプティマイザーが実行計画を改良
Query #1
A⨝B⨝C

Query #2
A⨝BUD

⨝
C⨝
A

B

NodeStatistics

A

70

B

150

A⨝B

1000

C…

A⨝B⨝C…

Runtime stats

MySQL AutopilotによるTPC-H, TPC-DS 24TBの性能向上
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UD⨝
A

40%B

AUTOMATIONDATA SCHEDULING

クエリ実行順の自動制御 - Auto Scheduling

OLTP + OLAPと両方の処理の実行待ち時間を削減

BASELINE• 分析系の処理は一般的にトランザクションでの処理よりも時間かかかる• HeatWaveはそれぞれのクエリの実行時間を予測• 処理時間の短いクエリは長いクエリよりも優先される

Session 1

Q1

Session 2

wait

Session 1
Session 3

1216
10
7
19

26.03
27.18
18.93
16.27
18.24

Geomean

20.89

11.43

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TimeQ1
Q2

wait
wait

Q3

Long queries in workload

Short queries in workload
Auto-Scheduling
(sec)
7.43
12.45
12.62
12.08
13.81

Q3

wait

Session 3

Session 2

Baseline (sec)

Q2AUTOSCHEDULING• クエリの実行時間に影響を与えずに待ち時間を削減

QueryTime

Elapse Time
Improvement45.29%

QueryBaseline (sec)

21
18
917
1

62.17
44.37
31.42
38.06
22.02

Auto-Scheduling(sec)
65.59
59.41
25.59
42.07
23.56

Geomean

37.34

39.72

Elapse Time
Increase
6.36%

Introducing
Scale-out Data Managementfor MySQL HeatWave
Oracle Cloud Infrastructureのみで利用可能

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SCALESCALE-OUT DATA MANAGEMENT

データ変更の展開タイミングを自動調整 - Auto Change Propagation

••••

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データの変更頻度変更されるデータサイズ
DMLのタイプ
オブジェクトストレージとの帯域

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InnoDB上のテーブル

RestartUpgradeReloadHeatWave

OCIオブジェクト・ストレージ• 以下の要素をもつ機械学習のモデルによりタイミングを調整Errorrecovery

HeatWave Storage Layer• HeatWaveクラスター上で変更されたデータをリアルタイムでオブジェクトストレージに適用

Data Reload Framework

MySQLで変更されたデータをスケールアウト・ストレージ・レイヤーへ転送するタイミングをAutopilotが自動的に調整

SCALESCALE-OUT DATA MANAGEMENT

オブジェクトストレージの活用 - Scale-Out Data Management• MySQLでの変更点はオブジェクトストレージに自動的に反映

InnoDB上のテーブル

RestartUpgradeReloadHeatWave26

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OCIオブジェクト・ストレージ• オブジェクトストレージの帯域を利用し、パーティション単位で並列でデータをロード

Error
recovery

HeatWave Storage Layer• データは分割され、メモリー内のフォーマットのまま暗号化されてオブジェクトストレージに格納

Data Reload Framework

データサイズにかかわらず一定のデータロード時間

HeatWave採用事例、検証事例

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MySQL HeatWaveにAWS Auroraから移行することで、性能が10倍向上し、コストも大幅に削減することができました

しかも、そのためにアプリケーションを変更する必要はありませんでした。

鈴木 健治
株式会社ファンコミュニケーションズ A8事業部
プロダクト開発部長 兼 A8 2.0推進室長
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Oracle Cloud Days 2021 でのHeatWave関連の発表• 他のクラウドから基幹データベースと分析基盤を移行！その理由と効果
株式会社ファンコミュニケーションズ• A8.netというアフィリエイトサービスの分析基盤としてHeatWaveを採用頂いた効果などについて発表して頂きました。
• 先進モビリティ・サービス実現のためのデータ収集・管理基盤
トヨタ自動車株式会社• トヨタ自動車様におけるコネクッテッドカーに対する取り組みについて説明があった後に、コネクッテッドカーから集積される膨大なデータを効率的に処理する方法としてHeatWaveに期待していることが述べられています。また、HeatWaveを詳細に検証した結果のサマリーについても発表して頂きました。

※セッション動画は以下URLで配信しています！ぜひご覧下さい！！
(「データ活用・分析基盤」、「レガシーモダナイゼーション」を選択下さい)
https://www.oracle.com/jp/cloud/events/cloud-days/on-demand/
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MySQL HeatWave パフォーマンスヘルスチェック

MySQLをご利用中のお客様にHeatWaveの性能を体感していただく無料プログラム
対象:
現在MySQLまたは類似のデータベース製品をご利用のお客様
内容:
MySQLのソリューション・エンジニアが支援し以下の活動を実施• 現在の性能に課題があるSQL文の抽出• テストデータなどをHeatWaveにロード• HeatWaveの有無での性能比較

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【MySQL お問い合わせ窓口】
0120-065556【受付時間】
平日 9:00-12:00/13:00-17:00(祝日及び年末年始休業日を除きます)
MySQL-Sales_jp_grp@oracle.com

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まとめ• MySQL Autopilot により、HeatWave環境の運用や最適化を支援可能

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参考情報

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MySQL Database Service 及び HeatWave のドキュメント• Oracle Cloud Infrastructure Documentation - MySQL Database Service
https://docs.oracle.com/en-us/iaas/mysql-database/index.html
https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/mysql-database/index.html• MySQL Database Service / Release Notes
https://docs.oracle.com/en-us/iaas/releasenotes/services/mysql-database/• HeatWave User Guide
https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/• HeatWave Release Notes
https://dev.mysql.com/doc/relnotes/heatwave/en/

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MySQL Database Service & HeatWave のチュートリアル
OCIのチュートリアルページにMySQL Database Service、HeatWaveのチュートリアルも掲載されています！(入門編：その9、その10)画面キャプチャー付きで詳細に手順を解説しています！
チュートリアル : Oracle Cloud Infrastructure を使ってみよう
https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/

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入門編 - Oracle Cloud Infrastructure を使ってみよう
https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/beginners/

MySQL Database Service & HeatWave & BIツールのハンズオンコンテンツ• Oracle Analytics Cloud と MySQL HeatWave によるデータ分析
https://github.com/YoshiakiYamasaki/mysql-heatwave-workshop_jp• セミナー開催時の動画
https://videohub.oracle.com/playlist/dedicated/170681322/1_2b7p6nie/1_0xrnnzn836

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Oracle Analytics Cloud と MySQL HeatWave によるデータ分析
ハンズオン内容:
Lab 00 Oracle Cloud Infrastructureのトライアルアカウントを作成する
Lab 01 仮想ネットワークを作成し、MySQL Database Serviceポートへの接続を確立する
Lab 02 踏み台サーバーとなるコンピュート・インスタンスを作成する
Lab 03 MySQL DB System (MDS) および Heatwaveをデプロイする
Lab 04 踏み台サーバーでのMySQL Shellのインストールとサンプルデータのダウンロード
Lab 05 HeatWaveクラスタをMySQL Database Serviceに追加する
Lab 06 MDSへのデータインポートとHeatWaveへのデータロード
Lab 07 HeatWaveを有効にしてクエリを実行する
Lab 08 OAC用のサンプルデータの準備、OACからMDS for HeatWaveへの接続
別紙OACハンズオン
Lab 4a MySQL Routerを構成し、MDS for HeatWaveへ接続する
Lab 09 OCI Bastion Serviceを利用してMDSをリモートで使う
Lab 10 高可用性構成のMDSを構成する
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書籍詳細：翔泳社様ホームページ

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••••

内容は 2部構成 となっており、第1部は OCIの主要クラウドサービスの特徴や仕様、注意点をしっかりと解説
サインアップから簡単なシステムを作ってみるチュートリアルまで手を動かして学ぶことも可能
第2部は OCI上でのシステム設計のポイントについて、サンプル要件に基づき分かりやすく解説
ページ数は圧巻の455ページ

第1部：Oracle Cloudの概要と主要サービスの理解
1章：Oracle Cloudの基本知識
2章：まずは触ってみよう
3章：認証・認可（IAM/IDCS）
4章：仮想クラウド・ネットワーク（VCN）
5章：コンピュート・サービス
6章：ストレージ・サービス
7章：データベース・サービス
8章：ロード・バランサ
9章：その他のサービス製品担当のエンジニアが執筆
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第2部：OCIを利用したシステム設計
第10章：クラウドでのシステム設計のポイント
第11章：ネットワーク設計
第12章：可用性設計
第13章：セキュリティ
第14章：運用設計
第15章：移行設計

コンサル担当のエンジニアが執筆

Oracle Cloud Infrastructure 主要情報一覧
Oracle Cloud Infrastructure 主要情報をまとめたポータル（以下１−９を含む）
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/column_oci_links
Oracleアーキテクチャ・センター

1https://docs.oracle.com/ja/solutions/
クラウド環境の検討や実装に役立つように設計されたリファレンス・アーキテクチャとソリューショ
ン・プレイブックのカタログを多数掲載。ダウンロード、カスタマイズ、およびデプロイできるコードまたはスクリプトも含む。
リファレンス・アーキテクチャ、ソリューション・プレイブックを概説した下記ブログもご参照ください。
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/move-workload-to-oraclecloud2

5

https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/
OCIを使ってみよう! という人のためのチュートリアル集。各項ごとに画面ショットなどを交えながらステップ・バイ・ステップで作業を進めて、OCIの機能についてひととおり学習することができるようになっています。

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Oracle Code Night

8

オラクルエンジニア通信

OCIお客様活用事例

3

https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/oracle-cloud-platformpaasiaas
OCIを活用したお客様の事例のご紹介。データベースはもちろんのこと、アナリティックス、セキュリティ、システム管理、コンテンツ管理、ブロックチェーン、チャットボットなど様々なサービスのお客様事例をご紹介します。

https://oracle-japan.github.io/ocidocs/
OCIを使ってみたい! という方のための技術ドキュメント集。 OCIのサービス別技術資料をはじめ、PPTスライドを中心とした公開ドキュメントや、セミナーで使用した資料をアップロードしています。
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https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/
オラクルのテクノロジーだけに限定しない、Developer（開発者）のDeveloper（開発者）によるDeveloper（開発者）のための開発者向けコミュニティ Meetup セミナーのこと。
ほぼ毎週 様々なテーマで開催中！

https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/
技術資料、コラム、マニュアルなど、OCIに関するその他の情報は、「オラクルエンジニア通信」よりお届けしています。

OCI活用資料集

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OCIセミナー情報https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/column_cloud_seminar
今後開催予定のウェビナー(含むハンズオントレーニング)についてご案内します。
ほぼ毎週 2回＋ハンズオンを様々なテーマで開催中！

OCIサービスアップデート
https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/category/o4e0-4サービス・アップ
デート
毎月公開するOCIのサービス・アップデート情報をスライドで分かり易く説明。各サービスの詳
細なアップデート情報は、各サービスのドキュメントや下記「OCI活用資料集」をご覧ください。

チュートリアル: OCI を使ってみよう

9

OCIドキュメント
各サービスのマニュアル。
https://docs.cloud.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/home.htm

oracle.com/heatwave

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