Oracle Exadata の AWS 移行事例のご紹介
Oracle Exadata の移行 アジェンダ お客様の声 PoC フェーズ 移行診断 環境構築 データ移行 チューニング 移行フェーズ 業務 / データ整理 運用管理 まとめ 2
お客様の声 性能改修規模コスト移行方式運用環境 移行しても現状のデータベースと同等のパフォーマンスを出せるのか利用システムは どの程度改修が必要なのかコスト ( ランニング イニシャル ) はどれぐらいかデータはどのように持っていくのかクラウドでの運用はどうなるのか 不安 3
お客様の声 CAC の不安解消策 性能改修規模コスト移行方式 PoC の実施移行診断環境構築データ移行チューニング 業務 / データ整理 運用環境 4
データベース移行のアプローチ 1.PoC フェーズ 移行診断 環境構築 データ移行 チューニング 2. 移行フェーズ 移行計画 業務 / データ整理 運用管理 本番移行 5
PoC フェーズ 移行診断 6
移行診断 単純クラウド化 DWH分離 脱Oracle クラウドネィティブ化 Corporate data center AWSフルマネージド分析基盤 収集 AWS cloud 蓄積 保存 VPN connection AWS cloud Redshift Spectrum Athena AWS cloud Exadata Oracle on EC2 AWS Glue bucket with objects AWS Glue DWH Redshift Redshift Redshift Oracle on EC2 EMR Redshift Spectrum AWS Direct Connect 加工 分析 S3 AWS DMS RDS Aurora PostgreSQL データマート RDS Aurora PostgreSQL 7
移行診断 PoC の事例 アプリ改修規模 性能評価 コスト Oracle On EC2 へ 重要処理をピックアップし確認 現行同等の構成でコスト概算 周辺システムについてはほぼオンプレ データは RMAN バックアップを利用 8
PoC フェーズ 環境構築 9
環境構築 EC2 とストレージ構成を決定 コスト概算 EC2 CPU 数 インスタンスタイプ決定 台数 ストレージ EBS タイプ 容量 GP2 確認 冗長構成 スナップショット量 コスト試算 AWS Calculator HCC 圧縮 サイズ 確認 3 IOPS/GB から最大 10,000 IOPS 現行容量 本数 確認 インスタンスあたりの EBS 性能値 10
PoC フェーズ データ移行 11
データ移行 データ移行 AWS Snowball Snowball クライアントクライアント端末が必要 設置場所ラックマウントできないので注意 事前 TEST コマンド実施推奨 AWS Snowball* data center endpoints Exadata Backup Server client S3 OracleEE on EC2 12
データ移行 ポイント : データ移行時間短縮 RMANリストア ST1ディスク バックアップデータの読み取りスループットを重視最大スループット GP2:160MB/sec ST1:500MB/sec ブロックデバイスに対する先読み ブロックデバイスに対する先読み 1Mibに設定 blockdev --setra 2048 < ディスクパス > [ 参考 ]https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/awsec2/latest/userguide/ebsperformance.html 13
データ移行 ポイント : データ移行時間短縮 再圧縮 Exadata 固有の圧縮定義を変更する 再圧縮は Advanced Compression オプションが必要並列実行 並列度を CPU 負荷状況で調整 テーブル パーティション サブパーティション単位で実行 14
データ移行 ポイント : データ移行時間短縮 リビルドインデックス 並列実行 並列度を CPU 負荷状況で調整 テーブル パーティション サブパーティション単位で実行 15
PoC フェーズ チューニング 16
チューニング Exadata の性能に依存した SQL Oracle on EC2 では性能が劣化することがある チューニング SQL 文にヒント句を追加して最適な実行計画を利用する SMARTSCAN 非常に高速なので多く利用 INDEXを利用し改善効果を確認 17
移行フェーズ 業務 / データ整理 18
業務 / データ整理 OLTP 系 DWH 系不要 ( 重複 ) 比較的 現行データ 統合データベース利用の Exadata 内に混在しているデータを整理する 直近状態が必要システム停止しにくいデータ量小 事前移行が可能システム停止しやすいデータ量大削除検討 OLTP 系データ DWH 系データ 不要 ( 重複 ) データ 19
業務 / データ整理 整理したデータ毎に移行方法を決める 移行データ 方法 OLTP 系 システム停止してエクスポート / インポート DWH 系 過去分データ移行 RMAN バックアップリストア 必要差分をエクスポート / インポート 上記に加えて下記も検討 並行稼働 Exadata と AWS の両方を更新 移行リハーサル 作業精度向上 過去分データ移行も兼ねる 20
移行フェーズ 運用管理 21
運用管理 お客様のシステム運用業務の負担軽減を実現する自社開発の ec+管理コンソール と AWS認定エンジニアで構成された サービスデスク窓口 をベーシックサービスとして提供します サービス概要 分かりやすい管理画面 スケジューリング機能 グループ権限設定機能 VPC環境の設計/構築は無償 VPC初期構築 ベーシック監視サービス enteprisecloud+管理コンソール グループ権限設定機能 お客様VPC お客様サーバー enterprisecloud+管理コンソール ec+vpc管理サーバー 自動監視 自動監視機能 サービスデスク enterprisecloud+ VPC お客様サーバー 処理 メール通知 操作 オールインワン監視サービス ログ分析サービス 問合せ/ 作業依頼 電話連絡サービス お客様 定型作業代行サービス ec+サービスデスク 22
まとめ PoC の実施 業務 / データ整理 CAC の不安解消策 性能 改修規模 コスト PoC 実施移行診断環境構築データ移行チューニング 移行方式 運用環境 業務 / データ整理 23
まとめ段階的進化を皆様と共に 単純クラウド化 DWH 分離 脱 Oracle クラウドネィティブ化 AWS フルマネージド分析基盤 Corporate data center AWS cloud 収集 蓄積保存 加工 分析 AWS cloud Redshift Spectrum VPN connection EMR AWS Glue Exadata AWS cloud Oracle on EC2 Redshift Spectrum Athena Redshift Oracle on EC2 AWS Glue Redshift AWS Direct Connect AWS DMS bucket with objects S3 DWH Redshift データマート RDS RDS Aurora Aurora PostgreSQL PostgreSQL 24
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