Gluesync 2.0: 新しい統合とパフォーマンス向上へ

Gluesync 2.0は新しいデータソースと高可用性機能のサポートを含む、新しい統合とパフォーマンス強化しました。

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Syniti Data Replication: OracleからKafka StreamsへのCDC(Change Data Capture)方法

OracleKafkaへの接続を設定し、Syniti Data ReplicationのChange Data Capture(CDC)オプションを使用してKafkaにデータをレプリケートする方法についてのビデオチュートリアル(YouTube)。

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Oracle RAC One Node環境を構成してみました ステップ4 Oracle Grid Infrastructureの導入

前回までの記事で、Oracle RAC One nodeを構成するための環境構成が一通り完了しました。今回はいよいよOracle Grid Infrastructureを導入していきます。

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待ち時間分析によるOracleからPostgreSQLへの移行のトラブルシューティング:Database Performance Analyzer(DPA)

レガシーなOracleデータベースをオープンソースのPostgreSQLに置き換えるというコスト削減計画を持っている場合、おそらく次のような疑問が沸いてくるでしょう:

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進化するクエリと PostgreSQLの台頭:そのデータベー スパフォーマンス重要性

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開発とテストを安全に高速化 – データベースの仮想化とマスキング

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Database Performance Analyzer (DPA) 2024.2のリリース

最新バージョンのDatabase Performance Analyzer (DPA) 2024.2の一般提供が開始されました。このリリースでは、SQL ServerおよびOracle向けのDPAの既存機能である実行プラン収集、インデックスアドバイザ、Table Tuning Advisor(テーブルチューニングアドバイザ)をPostgreSQLにも適用し、PostgreSQLのワークロードを分析します。

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テーブル一括作成やマッピングをカスタマイズ:グローバルスクリプト[Syniti Replicate]

Syniti Replicateでは以下のよう特定スキーマ間でレプリケーションを一括で複数作成することができます。

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Oracle RAC One Node環境を構成してみました ステップ3 別Oracleノードの構成と共有ディスクの設定

前回までの記事では、Oracle RAC One nodeを構成するために、Oracle Linuxを導入し、Oracle Grid Infrastructureインストールの下準備を行いました。今回は別Oracleノードと、共有ディスクの構成を行います。
※特に記載がない限り、本記事でのOracle Linuxでの各種コマンドはrootユーザで実行しています。

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GlueSyncでNoSQL活用を加速:通知アラート、ログ、モニタリング

GlueSyncはログ、アラートをLogbackで実装しています。これにより、ログをコンソールのみでなくファイルとして出力、エラーレベルのものはメール通知するといった対応が可能です。

また監視についてはPrometheus 互換のメトリクスをサポートしていますので、/metricsエンドポイント介してPrometheus で監視できます。

今回はそれぞれの構成を具体的に紹介していきます。

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GlueSyncでNoSQL活用を加速:データモデリング編

前回はRDBMSからNoSQLへの連携を行うためにGluesyncのデプロイと単純なレプリケーションを構成しました。

しかし、RDBMSからNoSQLにデータを連携する際の大きな課題はそのデータ形式の違いです。テーブル構造でデータを保持しているRDBMSからNoSQLのJSON形式にどのように落とし込んでいくかといった点が課題になります。

  • 不要カラムの除外
  • 長すぎるカラム名などの変更
  • 複数カラム、複数テーブルにわたるデータの結合
  • ネストしたJSONへの連携

このような課題をGluesyncのデータモデリングは解決します。また、データモデリングはローカル キャッシュや Gluesync 内のいかなる形式の永続化も必要とせずにオンザフライで実行されるため、プロセス全体がより高速で、安全で、一貫性のあるものになります。

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GlueSyncでNoSQL活用を加速:導入編

GlueSyncはデータレプリケーションツールですが、既存のソフトウェアと大きく異なり、以下の点に特化しています。

  • クラウドネイティブでステートレスなコンテナとして動作
  • NoSQLやビッグデータへのデータ連携

コンテナで動作し、DockerやKubernetes環境で簡単に実行できるという点で実装を容易にしつつ、RDBMS上のテーブルに格納されているデータをどのようにNoSQL上のJSON形式に落とし込んでいくかといった点に柔軟に対応したツールです。

今回は実際にこのGlueSyncをDocker環境で実行してみたいと思います。

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データベース仮想化 – 企業データの次なる変革

 

データはビジネスの要であり、金融からAI/MLトレーニングまで、あらゆる側面に関与しています。開発・エンジニアリング・チーム、品質保証チーム、ビジネス・インテリジェンス・チーム、データベース管理者は、業務を効率的に遂行するためにデータベース・アクセスを必要としています。業務においてデータが果たす役割は大きいにもかかわらず、従来のデータベース提供形態は依然として複雑で、高価で、時間が係っています。

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Accelario、テストデータ管理プラットフォーム (TDM)の新機能でシフトレフトテストを推進

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DBA(データベース管理者)にはビジネス・リーダー感覚が必要

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