デジタル トランスフォーメーションと、それによって生じたビジネス トランスフォーメーションの時代において、企業は顧客に対するビジョンを再検討する必要に迫られています。その一環として、SalesforceのようなCRM（顧客関係管理）プラットフォームを導入することが、顧客に対する全方位型「360度のビジョン」を構築するうえでとても効果的です。
続きを読む当文書は、Oracle Data Integrator（ODI）の新バージョンODI 12におけるマイグレーションの問題を概説し、その対策につながるアイデアを提供します。そこから見えてくるのは、デジタル トランスフォーメーション プロジェクトを従来の技術で管理することの問題点です。ここでは、プロジェクトにアジリティ（敏捷性）と効率性をもたらすビジョンも提案していきます。これらをさらに詳しく掘り下げたい場合は、巻末の参考資料リストを参照してください。
続きを読むSyniti Data Replication 9.6(旧DBMoto)では、Hadoop HDFSへのレプリケーションが強化されました。
元々DBMoto 9.0にてHadoop HDFSへのレプリケーションは対応しておりましたが、
全件レコード転送のリフレッシュモードしか対応しておらず、差分レコード連携は未対応となっておりました。
データベースはそもそも、なぜ作られたのでしょうか？
システム設計上の概念から言えば、変数に入るさまざまな値をプログラムから切り離して、別の場所に保管したほうが便利だったから、なのでしょう。そんな初期のデータベースは、大勢の人が一斉にアクセスするわけでもなく、パフォーマンスや可用性は二の次で、正確性と整合性が何よりも重要でした。
続きを読む異種間データベース連携ツール「DBMoto」の名前が「Syniti Data Replication」へ変更されました。
製品名変更だけでなく、データ分析の基盤となるHadoop HDFSやAmazon S3、Apache Kafkaを始め、多くのデータプラットフォームがサポートに追加され、リアルタイムにデータ連携が可能となります。
続きを読む昨今、各企業で蓄積したデータを次のビジネスに活かすために、様々なBIツールや分析ツールが
オンプレミスでも、仮想環境でも、更にはクラウドでも多く提供されています。
Syniti Data Replication (DBMoto)では、レプリケーションジョブにスクリプトを組み込むことによって、ある程度レコードに操作を加えて、ターゲットデータベースにレプリケーションができます。
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アプリケーションは「ステートレス アプリケーション（Stateless Application）」と「ステートフル アプリケーション（Stateful Application）」の2種類に分類できるそうです。しかし、このステートレスとステートフルの意味は一見簡単なようでわかりにくいです。いろいろな資料を読めば読むほど頭が混乱してきます。たとえば、アプリケーション設計はシンプルがベストであり、マイクロサービスにおいて、ステートレス アプリケーションは何より重要だと説く声がある一方、この世にステートレス アプリケーションなんてものは存在しないという声もあります。
続きを読むSyniti Data Replication(旧DBMoto)では、Apache Kafkaに対してのレプリケーションが追加されました。
膨大なデータ量を処理する必要があるビッグデータ解析や、毎秒IoTデバイスから転送されるデータを効率よく高速に処理したい、各種データソースからの変更をリアルタイムに別アプリケーションへ連携したい場合にApache Kafkaは最適なプラットフォームとなります。
データベースレプリケーションツールSyniti(旧DBMoto)では、双方向のデータベース差分連携(シンクロナイゼーション)を行うことも可能です。これにより、双方のデータベースで更新が発生する連携システムなどの運用要件にも対応できます。
続きを読むDatabase Performance Analyzer(以下DPA)を使用することで、
ユーザはデータベースに対するクエリの応答時間を把握することができ、
簡単にデータベースの隠れた遅延原因を特定することができます。
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