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 Analytics Cloudからのアクセスを許可するようOracle Autonomous AI Lakehouse管理者に依頼します。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からウォレットにダウンロードされたセキュリティ証明書を使用する(mTLSまたは相互Transport Layer Securityと呼ばれる)か、ウォレットを使用せずに(TLSまたはTransport Layer Securityと呼ばれる)、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の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、Oracle AI Databaseの接続でSSLを有効にするために、信頼できるSSL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・ファイルを使用して接続する(相互TLS接続と呼ばれる)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 Serverlessの使用のクライアント資格証明(ウォレット)のダウンロードに関する項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の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」をクリックし、「接続」をクリックします。
  3. 「Oracle Autonomous Data Warehouse」をクリックします。
  4. 「接続情報」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方法については、Oracle Autonomous AI Database Serverlessまたは専用Exadataインフラストラクチャ上のAutonomous Databaseのトピック「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」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」を入力してから、Oracle Autonomous AI Lakehouseのユーザーの「ユーザー名」および「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、次に「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)を参照して選択してから、「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接続を定義する場合、highサービス名がデフォルトで選択されます。この名前は、同時接続数が制限されることのないように、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情報を使用できるようにする場合、「システム接続」を選択します。「データベース接続オプション」を参照してください。
  10. 「認証」で、接続を認証する方法を指定します:
    • 常にこれらの資格証明を使用 - Oracle Analyticsは、接続に指定されたログイン名およびパスワードを常に使用します。ユーザーがログインを求められることはありません。
    • ユーザーは自分の資格証明の入力が必要 - Oracle Analyticsはデータ・ソースに対する自分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、権限およびロールが割り当てられているデータのみにアクセスできます。
  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るようになりました。

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

Oracle Autonomous AI Lakehouse (Oracle ALK)に接続する際には、事前作成済の正しいデータベース・サービス名を選択することが重要です。事前作成済の様々なデータベース・サービス名と、そのうちのどれを選択すべきかについて学習します。

事前作成済のデータベース・サービス名とは

Oracle Autonomous AI Lakehouseには、3つの接続用データベース・サービス名が次の形式で用意されています:
  • databasename_high - リソースが最も多く、同時実行性が最も低い。問合せはパラレルで実行されます。
  • databasename_medium - リソースが少なく、同時実行性が高い。問合せはパラレルで実行されます。
  • databasename_low - リソースが最も少なく、同時実行性が最も高い。問合せは順次実行されます。

これらの名前は、Oracleウォレット内の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」をクリックすると、文字列が表示されます。
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Oracleリソース・マネージャでのコンシューマ・グループについて

データベース・サービス名は、リソース・マネージャでのコンシューマ・グループにマップされています。これにより、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処理の最大数(parallel_degree_limit)が制限されます。これらの制限は、ライセンスされた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いています。

次の表は、データベースのECPU数が32で、ECPUの自動スケーリングが無効の場合と有効の場合の同時接続値の例を示しています。

データベース・サービス名 ECPUの自動スケーリングが無効の場合の同時問合せ数 ECPUの自動スケーリングが有効の場合の同時問合せ数
high 3 9
medium 20 (0.63 × ECPU数) 60 (1.89 × ECPU数)
low 最大4800 (150 x ECPU数) 最大4800 (150 x ECPU数)

Oracle Analyticsに最適なデータベース・サービス名の選択

high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、自動スケーリングが無効の場合は3、自動スケーリングが有効の場合は9です。この制限には、highデータベース・サービス名に接続した3人のユーザーがそれぞれ1つの問合せを実行するか、1つのOracle Analyticsダッシュボードで1人のユーザーが3つのレポートを実行することで達する可能性があります。

lowサービス名は、Oracle AnalyticsでのOracle Autonomous AI Lakehouseワークロードのほとんどに適していますが、パラレル問合せを利用する場合は、mediumサービス名を選択します。lowサービス名の並列度の制限は1です。つまり、並列性はありません。lowサービス名に接続している場合、表または索引レベルで並列度が指定されていたとしても、並列度は1に低下し、問合せはパラレルで実行されません。mediumおよびhighの並列度の制限(問合せごと)は、ライセンスされたCPUの数の2倍に等しくなります。

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場合は、lowサービス名を使用して、最大数の同時問合せを実行できるようにする必要があります。

キューに入れられた文のモニタリング

同時問合せの最大数の制限に達した場合、制限を超える問合せは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があるか確認するメトリックが用意されています。

Oracle Cloud Infrastructureコンソールの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。


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「パフォーマンス・ハブ」を選択し、「SQLモニター」タブを選択すると、キューに入れられた文のステータスがグレーの時計として表示されます。この例では、3つの問合せがhighサービス名で実行され、1つがキューに入れられ、1つの問合せがmedium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、high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すると実行されます。


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並列度のモニタリング

並列度の制限を超えると、SQLモニター・レポートに並列度(DOP)の低下が表示されます。並列度の低下の理由が353の場合、その文は、最大並列度の制限が原因で、リソース・マネージャによりダウングレードされています。


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Oracle Databaseバージョン18以上でのダウングレードの理由コードを次の表に示します:

ID 理由コード
352 適応型DOPによるDOP低下。
353 リソース・マネージャの最大DOPによるDOP低下。
354 プロセス数の不足によるDOP低下。
355 スレーブの結合が失敗したことによるDOP低下。

リソース・マネージャのCPU待機イベント

リソース・マネージャによるCPUの割当てを待っているセッションがあると、resmgr:cpu quantum待機イベントが増えます。この待機イベントの発生を減らすには、lowまたはmediumサービス名がOAC接続で使用されていることを確認するか、Oracle ALKに割り当てられているCPUの数を増やします。

待機の数と平均待機時間を調べるには、resmgr:cpu quantum待機イベントについて、自動ワークロード・リポジトリ(AWR)レポートで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、合計で272件の待機が発生しており、それぞれの平均待機時間は588.91ミリ秒、合計待機時間は160秒でした。OAC接続でhighデータベース・サービス名が使用されていることが原因であると判断されました。これらの待機期間は、顧客がmediumサービスに切り替えると解消され、ダッシュボードの定期的な処理速度低下も解決しました。


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Oracle AnalyticsでOracle Autonomous AI Lakehouseへの接続を作成する際のヒント

Oracle Analyticsで、インスタンス・ウォレットを使用してOracle Autonomous AI Lakehouse接続を定義する際には、highサービス名がデフォルトで選択されます。この名前は、同時接続数が制限されることのないように、lowまたはmediumに変更します。


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