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Oracle Autonomous AI Lakehouseへの接続

Oracle Autonomous AI Lakehouseへの接続を作成し、その接続を使用してデータにアクセスできます。

開始する前に、Oracle Autonomous AI Lakehouse管理者にOracle Analytics Cloudからのアクセスを許可するよう依頼してください。 管理者が従う構成ステップは、パブリック・タイプの接続とプライベート・タイプの接続とで異なります:
Oracle Autonomous AI Lakehouseからウォレット(mTLSまたはMutual Transport Layer Securityと呼ばれる)にダウンロードされたセキュリティ証明書を使用して、またはウォレット(TLSまたはTransport Layer Securityと呼ばれる)なしでOracle Autonomous AI Lakehouseに接続できます。 「TLS認証について」を参照してください。 資格証明ウォレット・ファイルは、Oracle AnalyticsとOracle Autonomous AI Lakehouse間の通信を保護します。 Oracle AI Database接続でSSLを有効にするには、アップロードするウォレット・ファイル(たとえば、wallet_ALKC1.zip)にSSLの信頼できる証明書が含まれている必要があります。

チュートリアル・アイコン チュートリアル

  1. 資格証明ウォレット・ファイル(相互TLS接続と呼ばれる)を使用して接続するには、Oracle Autonomous AI LakehouseからSSL証明書をダウンロードします。

    「Oracle Autonomous Databaseサーバーレスの使用」の「クライアント資格証明(ウォレット)のダウンロード」を参照してください。

    資格証明ウォレット・ファイルは、Oracle AnalyticsとOracle Autonomous AI Lakehouse間の通信を保護します。 アップロードするウォレット・ファイル(wallet_ALKC1.zipなど)には、SSL証明書が含まれている必要があります。

    資格証明ウォレット・ファイルを使用せずに接続する(TLS接続と呼ばれる)には、ステップ1をスキップして、ステップ2に進みます。

  2. ホーム・ページで、「作成」、「接続」の順にクリックします。
  3. 「Oracle Autonomous Data Warehouse」をクリックします。
  4. 「接続を使用する」で、「基本」または「リソース・プリンシパル」を選択します。
    リソース・プリンシパルの使用の詳細は、Oracle Autonomous AI Database ServerlessまたはAutonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructureの「リソース・プリンシパルを使用したOracle Cloud Infrastructureリソースへのアクセス」のトピックを参照してください。
  5. わかりやすい「接続名」および「説明」を入力します。
  6. 「暗号化タイプ」では:
    • 資格証明ウォレット・ファイルなしで接続するには、「暗号化タイプ」として「TLS」を選択し、「接続文字列」を入力して、Oracle Autonomous AI Lakehouseでユーザーのユーザー名とパスワードを入力します。
    • 資格証明ウォレット・ファイルを使用して接続するには、「暗号化タイプ」として「相互TLS」を選択し、「選択」をクリックして、Oracle Autonomous AI Lakehouseからダウンロードしたクライアント資格証明ウォレット・ファイル(wallet_ALKC1.zipなど)を参照して選択し、サービス名を入力します。 「クライアント資格証明」フィールドにcwallet.ssoファイルが表示されます。 「Oracle Autonomous AI Lakehouseのサービス名の選択」を参照してください。

      ヒント: インスタンス・ウォレットを使用してOracle Autonomous AI Lakehouse接続を定義すると、デフォルトで上位サービス名が選択されます。 同時接続の数を制限しないように、名前をlowまたはmediumに変更します。

  7. 「クライアント資格証明」で、「選択」をクリックして、クライアント資格証明のZIPファイルに移動して選択します。
  8. リモート・データベースに接続している場合は、「リモート・データ接続の使用」をクリックします。
    リモート・データベースにアクセスできることを管理者に確認してください。
  9. データ・モデラーでこれらの接続詳細を使用できるようにする場合は、「システム接続」を選択します。 「データベース接続のオプション」を参照してください。
  10. 認証で、接続の認証方法を指定します:
    • 「常にこれらの資格証明を使用」 - Oracle Analyticsでは、接続に指定したログイン名とパスワードが常に使用されます。 ユーザーはログインを求められません。
    • 「ユーザーは自分の資格証明の入力が必要」 - Oracle Analyticsは、データ・ソースの独自のユーザー名とパスワードを入力するようユーザーに求めます。 ユーザーは、権限、権限およびロール割当てを持つデータにのみアクセスできます。
  11. 「保存」をクリックします。
これで、接続からデータセットを作成できます。

Oracle Autonomous AI Lakehouseのサービス名の選択

正しい事前構築済データベース・サービス名の選択は、Oracle Autonomous AI Lakehouse (Oracle ALK)への接続の鍵となります。 様々な事前作成済データベース・サービス名および選択する必要があるデータベース・サービス名について学習します。

事前構築済のデータベース・サービス名とは何ですか。

Oracle Autonomous AI Lakehouseでは、接続用に次の3つのデータベース・サービス名が提供されます。
  • databasename_high - リソースが最大の場合、同時実行性は最も低くなります。 問合せはパラレルで実行されます。
  • databasename_medium - リソースの削減、同時実行性の向上。 問合せはパラレルで実行されます。
  • databasename_low - リソースが最小の場合は、同時実行性が最も高くなります。 問合せは順次実行されます。

これらの名前は、Oracleウォレットのtnsnames.oraファイルに含まれています。 Oracle Cloud Infrastructureコンソールで「データベース接続」をクリックして、文字列を表示します。
「adw1.pngの説明は以下のとおりです
図adw1.pngの説明」

Oracle Resource Managerのコンシューマ・グループについて

データベース・サービス名は、Oracle Autonomous AI Lakehouseで同時に実行できる同時接続および問合せの数(同時実行性)と、問合せごとに許可されるパラレル・プロセスの最大数(parallel_degree_limit)を制限するリソース・マネージャ内のコンシューマ・グループにマップされます。 これらの制限は、ライセンスされているECPUまたはOCPUの数と、自動スケーリングが有効かどうかに基づきます。

次の表に、ECPU自動スケーリングが無効で有効である32個のECPUを持つデータベースの同時接続値のサンプルを示します。

データベース・サービス名 ECPU自動スケーリングが無効になっている同時問合せの数 ECPU自動スケーリングが有効な同時問合せの数
高 3 9
中 20 (.63×ECPU数) 60 (1.89×ECPU数)
低 最大4800 (150 x ECPU数) 最大4800 (150 x ECPU数)

Oracle Analyticsの最適なデータベース・サービス名の選択

高いデータベース・サービスに対して実行できる同時問合せの最大数は、自動スケーリングなしで3つ、自動スケーリングを有効にして9つです。 この制限に達するのは、1人のユーザーに対して、1つのOracle Analyticsダッシュボードでそれぞれ1つの問合せを実行するか、3つのレポートを実行している高データベース・サービス名に接続された3人のユーザーです。

低サービス名は、Oracle Analyticsを使用するほとんどのOracle Autonomous AI Lakehouseワークロードで適切に機能しますが、パラレル問合せを使用するには、中程度のサービス名を選択します。 低サービス名の並列度制限は1で、並列度はありません。 低サービス名に接続している場合、表レベルまたは索引レベルで並列度が指定されていても、並列度は1に減らされ、問合せはパラレルで実行されません。 中および高の並列度制限(問合せ当たり)は、ライセンスされたCPU数の2倍です。

ノート: Oracle Fusion Analytics Warehouse (Fusion Analytics)の一部であるデータベースに接続するには、同時問合せの最大数を許可するために低いサービス名を使用する必要があります。

キュー済の文のモニタリング

同時問合せの最大数に達すると、過剰な問合せがキューに入れられます。 Oracle Autonomous AI Lakehouseには、キューに入れられた文をチェックするメトリックが用意されています。

Oracle Cloud Infrastructure Consoleの「Oracle Autonomous AI Lakehouse」ページで、「データベース・アクション」および「データベース・ダッシュボード」を選択します。


「adw2.pngの説明は以下のとおりです
図adw2.pngの説明」

「パフォーマンス・ハブ、」を選択し、「SQLモニター」タブを選択して、キューに入れられた文のステータスを表示します。このステータスはグレーのクロックとして表示されます。 この例では、3つの問合せが上位サービス名で実行され、1つはキューに入れられ、1つの問合せが中間のサービス名で実行されています。 キューに入れられた文は、上位サービス名で実行されている3つの問合せのいずれかが完了したときに実行されます。


「adw3.pngの説明は以下のとおりです
図adw3.pngの説明」

並列性のモニタリング

並列度制限を超えると、SQL監視レポートに並列度(DOP)ダウングレードが表示されます。 並列度ダウングレード理由353は、最大並列度制限のためにリソース・マネージャが文をダウングレードしたことを意味します。


「adw4.pngの説明は以下のとおりです
図adw4.pngの説明」

Oracle Databaseバージョン18以降では、ダウングレード理由コードを次の表に示します:

リソース・マネージャCPU待機イベント

リソース・マネージャによってCPUが割り当てられるのを待機しているセッションによって、resmgr:cpu quantum待機イベントが増加します。 この待機イベントの発生を減らすには、OAC接続に低または中程度のサービス名が使用されていることを確認するか、Oracle ALKに割り当てられるCPUの数を増やします。

待機数および平均待機時間を確認するには、resmgr:cpu quantum待機イベントの自動ワークロード・リポジトリ(AWR)レポートのフォアグラウンド待機イベントを確認します。

この例では、合計272回の待機があり、それぞれ平均588.91ミリ秒で待機し、合計待機時間は160秒でした。 その理由は、OAC接続に高データベース・サービス名が使用されていることが判明したためです。 これらの待機期間は、顧客が中程度のサービスに切り替え、ダッシュボードの定期的な遅さが解決されると消失しました。


「adw5.pngの説明は以下のとおりです
図adw5.pngの説明」

Oracle AnalyticsでOracle Autonomous AI Lakehouseへの接続を作成する場合のヒント

Oracle Analyticsでは、インスタンス・ウォレットを使用してOracle Autonomous AI Lakehouse接続を定義すると、デフォルトで上位サービス名が選択されます。 同時接続の数を制限しないように、名前をlowまたはmediumに変更します。


「adw6.pngの説明は以下のとおりです
図adw6.pngの説明」