同社の代表者は、新しいソリューションであるOracle Autonomous Database Cloud（Autonomous Database Cloud、ADC）は安価であり、Oracle Cyber Security Systemの追加により、どの製品のAmazon Web Services（AWS）よりも安全であることを保証しました。
Oracle Autonomous Databaseの最初のリリースは、今年末までData Warehouse Cloud Serviceを介して利用できないため、Oracleの比較がどの程度公平かはまだ不明です。
ここでさらに数か月追加できますが、独立したレビュー担当者は独自のテストを実施し、新しいOracle製品を競合するクラウドサービスと比較できます。
OOW17で発表されたいくつかの製品は、今日利用可能です。 その中には、Oracle Big Data Cloud、Oracle Event Hub、Stream Analytics Cloudサービス、およびOracle Analytics Cloud Data Lake Editionがあります。
今後3〜6か月の間に、Adaptive Intelligent Apps、AI、およびMLに関連するオラクルの発表がさらにいくつか発表され、Platform-as-a-Service（PaaS）テクノロジーと更新されたOracle Analytics Cloudが使用されます。 以下は、これらの発表に含まれる簡単な指示情報です。
Oracle Autonomous Database Cloud
クラウド戦争で勝利することは、もちろんオラクルにとって非常に重要です。 現在、同社には世界中で48万人以上の顧客があり、その最大の製品はOracle Databaseです。 明らかに、クライアントがOracle DBMSに焦点を合わせている場合、他の関連製品の選択はOracleに関連付けられます。 したがって、OOW17全体でLarry Ellisonは、「より速く、より安く」パフォーマンスと、同社の新しい提案の価値を実証しました。
彼はまた、参加者に、割引を考慮して、データベースサービスの価格が月額わずか300ドルから始まることを伝えましたが、1つの中央処理装置と1テラバイトのRAMを備えた最小構成では、今日の多くのアプリケーションが十分に機能しないようです。
オラクルのCEOであるMark Hurdの声明では、今日、企業のワークロードの約14％のみがパブリッククラウドにあると聞くことができます。 しかし、開発の強力な勢いを考えると、ワークロードの最大80％が2025年までにクラウドになります。
最新の傾向により、オラクルが保有する今日のデータベース市場における最大のシェアは減少する可能性があります。 したがって、同社は、主要なタスクの1つを、Amazon RedShiftやAmazon Auroraなどの代替手段から顧客をそらすものと見なしています。
OOW17全体を通して、高性能で低コスト（Oracleによる）が繰り返し強調されてきました。 これらは、DBMSをクラウドに配置するためのオプションを検討している顧客にとって、オラクルの主要な武器です。
同時に、潜在的な顧客にとって、Oracle Oracle Autonomous Databaseはクラウドベースのサービスにすぎないことを明確に理解することが重要です。 残り時間があまりないOracle Database 18cには、オフラインで作業する固有の機能がありません。 自律プロパティを取得するには、DBMSがOracleサービスである必要があります。
オンプレミスのオンプレミス展開オプションについても同じことが言えます。 DBMSは、顧客データセンターにデプロイされているがOracleによって管理されているOracle Cloud Machineを備えたCloud at Customerモデルを使用して配信されない限り、自律型ではありません。
少なくとも数年間、オラクルは、クラウド内の製品の動作を自動化することで得られる高い効率性について話してきました。 Autonomous Database Cloudは、会社の代表者が言うように、これらの利点を新しいレベルに引き上げます。
Marina Savinovaのブログから
OOW17のオープニングで、ラリーエリソンは、企業の新しい開発は「インターネットと同じくらい革新的」であると述べました。 これは、世界で最初の100％自己管理DBMSです。 機械学習アルゴリズムを使用し、管理と構成を実質的に必要とせず、「人的要因」によるエラーの可能性を排除し、自動運転車のように機能します。
ネットワーク、サーバー、ストレージシステム、仮想マシン、オペレーティングシステム、アプリケーション、分析システム、およびデータベースによって生成される多数のシステムイベントログは、トレーニング用のデータの配列として機能します。
これにより、自律型DBMSはデータとイベントの異常を検出し、クエリを分類し、データベースを自動的に構成できます。 さらに、ラリーエリソンが強調したように、非常に緊急のサイバーセキュリティの問題は今日解決されています。データベースは異常なイベントを検出することで自身を保護できます。
Ellison氏によると、この製品はデータベース管理に関する手作業をほぼ完全に排除し、コストを大幅に削減し、99.995％（年間30分以内のダウンタイム）のレベルで可用性を保証し、システムリソースの消費を抑え、自動微調整により生産性を向上させています。
エリソンは、コンピューティングリソースとストレージリソースのこの適応的な使用を「本物の回復力」と呼びました。
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Oracle 12c DBMSの同等のサービスと比較して、機械学習の原理と最適化によって制御される自律性が、さらに魅力的になることを時が示します。
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Larry Ellisonの講演のほぼ半分は、Oracle Autonomous Cloud DatabaseとAmazon CloudのOracle DatabaseおよびAmazon CloudのRedshift Databaseを、典型的なワークロードを使用したデモと比較することについてでした。
彼は、宣言されたAmazon SLAが99％を超えていると、計画的および計画外のダウンタイムの多くを占めていないことに気付きました。 テストでは、同じデータで同じクエリにOracle Autonomous Data Warehouse Cloudを使用すると、Amazon RDSクラウドでOracleを使用するよりも5〜8安くなることが示されました。
同様のテストでは、Oracle Autonomous Data Warehouse CloudのデータリクエストはAmazon Redshiftの15倍のコストがかかることが示されました-これは、Oracle DBMSの自動化による人件費の削減を考慮していません
「Amazonは、同じワークロードのスタンドアロンOracleデータベースよりも5〜8倍高価です」とLarry Ellison氏は述べています。 潜在的に、Oracle Autonomous Databaseへの移行によりAmazon Data Warehouseの顧客は、コストを50〜80％削減できます。
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ただし、Oracle Cloud上のOracle DatabaseとAmazon上のOracle Databaseの比較に関して、 ZDNetリソースは 、データ処理メカニズムの違いにより、多少不正確であると指摘しました。 より均質なのは、Exadata上のOracle DBとAmazon上のRedshiftを比較することです。 ここでは、独立したテスト結果がより明らかになります。
もちろん、ML駆動技術に基づいたDBMSの自動化には、追加の利点があります。 しかし、Oracleには、Autonomous OLTP（2018年6月に予定）やAutonomous NoSQLおよびGraph DBMSサービスなど、その他の革新的な機能があります。 OOW18で紹介される可能性があります。
Oracle Adaptive Intelligent Apps
昨年10月、OOW16は、Oracleクラウドアプリケーションと統合するクラウドベースのMLアプリケーションファミリであるOracle Adaptive Intelligent Appsをかなり静かに発表しました。 その後、同社はMLに必要な「データパイプライン」の作成に2016年前半を費やしました。
適応型インテリジェントアプリは、顧客指向のSaaSデータとOracle Data Cloudのサードパーティの強化データの組み合わせを使用して、現在のソリューションとビジネス成果を改善するための推奨事項を顧客に提供します。
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Oracle Adaptive Intelligent Appsは、世界最大の独立したデータ市場であるOracle Data Cloudの分析を使用しており、50億を超える世界の消費者およびビジネスユーザーIDと7.5兆を超えるコレクションを収集しています。 毎月収集されるデータポイント。
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お客様が現在利用できるのは、カスタマーエクスペリエンス（CX）クラウドのアダプティブインテリジェントエクスペリエンスのサブセットであるネクストベストオファーとレコメンデーションです。
OOW17のOracleは、前回の会議で示されたロードマップの後、HR、ERP、およびサプライチェーン管理向けのAdaptive Intelligent Appsのリリースを発表しましたが、具体的な日付は発表されていません。 同じ会議で、スウェーデンスポルティアとイタリアモールスキンの2社が展開開始を発表しました。
ただし、2016年10月、オラクルはこれらのアプリケーションが「今後12か月以内に」デビューすることを控えめに述べました。 もちろん、この分野でのOracleの主な競合相手はSalesforce Einsteinであり、2017年に集中的に推進されました。SalesforceEinsteinの顧客からの証拠と展開の詳細は、11月6〜9日にサンフランシスコで開催される次のDreamforceグローバルカンファレンスで聞くことができます。
そのため、新しいOracle Adaptive Intelligent Appsは2018年の第1四半期よりも早く登場することはほとんどなく、限定版でデビューします。 少なくとも次のものが含まれます。
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Oracle Mobile Cloudには、ボットを使用した対話型AIが含まれており、自然言語、気分、音声、画像、機械学習を使用して人間の対話を自動化します。
Oracle Autonomous Database Cloudには、データウェアハウスおよびOLTPワークロードの自己管理と自己修復、およびセキュリティと信頼性の向上のための機械学習が含まれています。
Oracle Analytics Cloudを使用すると、アナリストは機械学習技術を使用して、開発者になることなく、データをよりよく視覚化し、依存関係を理解できます。
Oracle Security and Management Cloudには、セキュリティ違反、パフォーマンス異常、脆弱性の検出、防止、対応を自動化する組み込みの機械学習が含まれています。
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Oracle Big DataとAIの進歩
場合によってはOracleは市場を先取りしており、ビッグデータや高度な分析に関しては多少遅れています。 そのため、この夏、オラクルはOracle Big Data Cloudを発表しました。 これは、HadoopとSparkに基づくビッグデータプラットフォームです。 また、Hortonworks、Microsoft、IBMで使用されているODPi標準にも近いです。
オラクルの以前のオファーであるClouderaベースのビッグデータアプライアンスは、オンプレミスソリューションまたはホスティングサービスとして引き続き利用可能です。 しかし、さらなる中心的な製品は、間違いなく、共有ストレージと処理システムを備えたOracle Big Data Cloudでしょう。 このソリューションは、大規模なデータレイクの低コストの代替手段として提案されています。
このソリューションへの最新の追加は、データをルーティングおよび処理するオープンソースのApache Kafka製品に基づいたOracle Event Hubです。 別の製品であるOracle Stream Analyticsは、書き換えられたイベント処理テクノロジーを実装し、現在はApache Sparkで実行されています。
OracleのThomas Kurian社長のスピーチで、新しいAI＆ML PaaSプラットフォームについて話されました。 ユーザーにGPU（ベアメタルインフラストラクチャと仮想マシンの両方を構築するためのグラフィックプロセッサ）のコンピューティングパワーと、Caffe、Keras、TensorflowなどのさまざまなオープンソースAI構造を提供します。 開発者は、さまざまな言語とラップトップで作業できます。
Oracle Big Data Cloudはすでに利用可能であり、OracleにAWSやMicrosoft Azureなどの大規模データサービスと競合する機能を提供します。 Event HubとStream Analyticsも利用できます。 競合他社の製品がカバーするギャップを埋めます-AWS Kinesisポートフォリオ、Microsoft AzureのEvent HubsおよびStream Analytics。
AI＆ML PaaSに関しては、このプラットフォームはOOW17で発表されましたが、（Oracle Webサイトによると）顧客はまだ利用できず、3〜6か月以内に予定されています。 マイクロソフトは10月に、次世代のAzure Machine Learningポートフォリオのベータプレビューを開始しました。これにより、継続的で模範的なライフサイクル管理が約束されます。 したがって、市場の全体像を一言で表すために、OracleはクラウドAIサービスとその機能に追いついています。
Oracle Analytics Cloud
これは、市場に対応するためにOracleが急速に動いているもう1つの分野です。 Oracle BI Cloud ServiceおよびOracle Visualization Cloud Serviceへの移行は3年前に発表されました。 Oracle Analytics Cloudは、これら2つのサービスを組み合わせ、新しい要素を追加して、データの発見、準備、分析、予測をカバーするより包括的なセットを取得します。
OracleはOOW17でData Lake Editionを発表しました。ユーザー数ではなく、使用される中央処理装置（CPU）の数に基づいたサブスクリプションにより、このコンセプトが広く採用されています。 Standard EditionおよびEnterprise Editionのサブスクリプションは以前に利用可能でした。
オラクルは、Oracle Analytics Cloud向けの一連のMLベースの拡張機能および自然言語処理も発表しました。 また、今後3〜6か月で利用できるようになります。
自動データ診断は、隠されたエンジンが示す機能を「説明」し、ユーザーが他の方法では取得できないデータと分析にユーザーを導く。
Natural Language Insightsは、プレーンテキストの隠れた瞬間と意味に対する洞察を提供し、ユーザーが特定の問題に集中できるようにします。
自然言語クエリに基づく改善された「質問」は、同義語と頭字語をサポートします。 ユーザーが入力したユーザーのリクエストを動的に修正し、異なる解釈を与えることができます。
オラクルは、メタデータおよびソーシャルメディアタグによる検索やナビゲーション、およびデータの「検出」を実行するための関連データセットおよび関連データセットに関する自動化された推奨事項など、拡張データカタログ機能にも取り組んでいます。
上記のすべてから、Oracle Analytics CloudはMicrosoft PowerBIとAzure MLが動いている道にあるように思われると結論付けることができます。 実際、この市場セグメントをリードするすべての企業は、独自の非常に完全なポートフォリオを既に作成しており、クラウドおよびデータプラットフォームの機能をあらゆる方法で開発しようとしています。
OOW17で発表された更新および機能強化は、主に市場ですでに利用可能な一連の最新機能と一致しています。 たとえば、オラクルは、その製品の機能はMicrosoft PowerBIに含まれるBeyondCore Salesforceなどに似ていると説明しました。 自然言語の自然言語の洞察は、物語科学、つまり、QlikとTableauの一部である「物語の科学」に似ています。
さらに、人々の自然言語の自動処理の現代技術のレベルは、Microsoft、IBM Watson Analytics、その他を含む多くの他の大規模開発会社の間で非常に高いです。
OOW17-一般的な経験
全体として、OOW17カンファレンスは、オラクルが発表した幅広いアプリケーションとテクノロジーに感銘を受けました。 オラクルは、常に最新の機会とブレークスルーを提供する最初の企業であるとは限りません。 ただし、DBMSおよびデータプラットフォームプロバイダーの分野では、常に主要な競合相手です。
データプラットフォームおよび関連アプリケーションの市場における同社の存在は、このクラスのデータ分析および新興の「スマートアプリケーション」の分野でもリードするための優れたポジショニングを提供します。
今日の重要な質問は次のように定式化できます。最近の多くの開発者が、既存の顧客のクラウドへの移行を開始するほどオラクルを成功させるにはどうすればよいでしょうか。 これまでのところ、アプリケーションソフトウェアの分野で最も驚くべき出来事は、SaaSアプリケーションから獲得したまったく新しいOracleクライアントの数です。
Mark Hurdは、同社の中核ビジネス（Oracle DBMS）が他の市場よりも先行していると主張しています。 しかし、これはライセンスとサブスクリプションの本質であり、クラウドソリューションで見られる大きな成長は、同じメトリックで測定することはほとんどできません（ソフトウェアが商業的にサポートされている場合でも）。
Oracle Big Data、データ統合および分析-今日、すべてがパブリッククラウドソリューションに含まれているようです。 OOW17では、Hadoop、Spark、Kafka、およびCassandra（後者はDatastaxとのパートナーシップ）から広く入手可能なソフトウェアを見ることができました。 Python、Rプログラミング言語、および深層学習用のさまざまなオープンソース構造。
オラクルの商用製品に対する勇気が近い将来に終わることはまずありません。 しかし、同社は、急速に変化するプラットフォームとデータ技術の世界のリーダーたちとともに、ますます着実に歩んでいることを認識すべきです。