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 DX(デジタルトランスフォーメーション)はデータの活用ができて初めてビジネスにつながります。自動稼働・自動保護・自動復旧が可能な自律型データベースを採用することで、データ基盤に労力をつぎ込むのではなく、データ活用から価値を生み出すことに集中できます。

 今回解説する米Oracle(オラクル)のOracle Autonomous Data Warehouse Cloud(ADWC)は自律型という他のサービスにはないコンセプトのデータベースサービスです。これまで人が担っていた管理作業を、AI(人工知能)を使って自動化するのが特徴です。

 ADWCはデータウエアハウス(DWH)向けに最適化された自律型データベースですが、オラクルはトランザクション処理向けに最適化した「Oracle Autonomous Transaction Processing(ATP)」も提供しています。今回はATPについても後半で触れながら、これまでのDWHの課題をADWCでどのように解決できるのか、デメリットも含めて解説します。

自律型データベースでDXを加速

 レガシーシステムの刷新がDXのゴールではありません。データに基づいて市場の反応を把握し、迅速に改善を続けてビジネスの競争力を高めることが最大の目的です。迅速に進めるには、内製化によってレスポンスよく対応するのが近道です。しかし、ユーザー企業だけでは必要とするスキルが十分にそろっていないことがあり、内製化の障壁になります。必要に応じて、自社に不足しているスキルをITベンダーや自動化で補完することが、DXにおいては効率的です。

 ここで有効なのが自律型データベースです。データ基盤に関して、これまでデータ活用を遅らせる要因となっていたDWHの構築やチューニングについて、「簡単」「高速」「柔軟」な自律型データベースに任せることで、一定の品質を保ちつつスピーディーに進められます。データ分析作業に取り掛かることも可能になります。

 スピード感を意識したスモールスタートとアジャイル開発を進めるうえで、自律型データベースは有効な選択肢の1つです。また、運用の手間を減らして、ビジネスチャンスにつなげるための競争力を得る改善作業に力を注ぐことがビジネスを成功させるカギになります。

自律型データベースで解決するデータ基盤の課題

人材と内製化

 国内においてIT人材の不足が叫ばれています。データ基盤を設計・構築・運用するデータベース管理者も例外ではありません。多くのユーザー企業はデータベースに精通した人材を確保できておらず、今後も少ない人材を確保するためのコストが高くなると考えられます。

 また、確保した人材が期待通りデータベースに精通しており、データベースの幅広いタスクをこなせる人材であるとは限りません。運よく高スキルの人材を確保できた場合でも、継続して雇用を続けられる保証もありません。さらに属人化してしまうと将来的なシステムの維持に支障が出ます。これらの問題点の一部は、データベースのコアな技術を自律型データベースによって補完することで解決可能となります。

コスト

 自律型データベースはDXを活用し、競争力を高める「攻めのIT投資」に適しています。自律型データベースを使用して、品質を維持・向上させるとともに、業務にスピード感を持って取り組むことで、攻めの IT投資につなげられます。

 現状、DXを進めるにあたり、経営層の理解がなかなか得られずにうまく進められないケースを耳にします。DXの加速には、短期間で小さな成功体験を積み重ねて、横展開することがポイントになります。こうした場で、データベースの性能問題や障害対応によってスピード感が落ちてしまうのは本末転倒です。自律型データベースを使用することで、あらかじめDXを加速させる障壁となる要因を取り除けます。

データベース管理コストを考慮
データベース管理コストを考慮
図 ADWCと他のサービスの料金比較
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 米アマゾン・ウェブ・サービス(AWS)の「Amazon Aurora PostgreSQL」とADWC、そしてオンプレミスのオンプレミスOracle(Enterprise Edition、以下EE) の年間のランニングコストを試算して比較した場合、ADWCは単純に見れば割高です。

 ただし、自律型データベースを採用することで、実作業の多くを自動化できます。管理的業務については多くの場合、人手がかかるため、データベース管理者を非常駐もしくは兼任といった形でアサインするのが現実的です。

ADWCは「管理的作業」の一部も自動化できる
ADWCは「管理的作業」の一部も自動化できる
図 ADWCと他のサービスが自動化できるデータベース管理業務のマトリクス
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