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。
続きを読む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。
続きを読む前回は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。
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。
続きを読む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。
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。
続きを読むドキュメント・データベースは、柔軟性の高いNoSQLタイプのデータベースです。JSONのようなドキュメントにデータを格納し、様々なサイズや構造を持つことができるため、複雑なデータを格納するのに適しています。
続きを読む前回の記事では、Oracle RAC One nodeを構成するためのOracle Linuxの導入までを行いました。今回はOracle LinuxにOracle Grid InfrastructureやOracle DBを導入するための準備を行っていきます。
※最後の環境変数の作成以外は、rootユーザで作業を行います。
SAP 4/HANAユーザの80%はSnowflake, AWS RedShift, Google BigQueryなどのクラウド・データウェアハウスを所有しています。これらのデータウェアハウスの用途は分析にあり、タイムリーに必要に応じたフレッシュなデータを提供する必要があります。
続きを読む開発用テストデータの生成が便利なAccelarioはデータベース内のデータをマスキングする機能も備えています。
特定のルールに沿って機密情報を検出し、検出した機密情報をマスキングします。
このマスキングルールにはGDPR、HIPAA、PCI、CCPAといったセキュリティ規則に則ったものがデフォルトで多数用意されていますが、環境によっては独自のルールを作成したい場合もあります。
Accelarioは正規表現またはLookupファイルを使用して、簡単にオリジナルのマスキングルールを作成できます。
これはデフォルトで用意されているマスキングルールです。