1 Oracle AI Data Platformの概要
この章では、新規ユーザーがOracle AI Data Platformを開始するための情報および手順について説明します。
Oracle AI Data Platformの使用目的
Oracle AI Data Platformは、データとAIワークフローを構築、オーケストレーション、運用するための統合環境を提供します。
- データ検出とガバナンスの合理化: AI Data Platformは、構造化データおよび非構造化データの検索可能性とガバナンスを強化する、一元化されたメタデータ・リポジトリ(マスター・カタログ)を提供します。
- セキュアなデータ・コラボレーションの実現: RBACベースのアクセス制御により、AI Data Platformでは、厳密なセキュリティ・ポリシーを維持しながら、異なるチームが共有データセットで作業できます。
- データの準備と処理の高速化:ノートブックとワークフローのオーケストレーションが組み込まれているため、ユーザーはデータを効率的にクレンジング、変換、エンリッチできます。
- Advanced Analytics、AI、MLのサポート:ユーザーは、カスタマイズ可能なAIエージェントを構築およびデプロイして、カタログ化されたデータでの作業をサポートできます。AI Data PlatformもApache Sparkと統合されているため、データ・サイエンティストやアナリストは複雑な計算を実行し、データ内でトレーニングをモデル化できます。
- データ・ソース間のシームレスな統合の確認: AI Data Platformでは、Autonomous Database (ADB)、Object Storage (OS)およびサードパーティのデータ・ソースの外部カタログがサポートされるため、ユーザーは重複せずにデータを問い合せて分析できます。
オープン・ソースとの統合の管理
Oracle AI Data Platformは、オープンソース・テクノロジを活用および拡張して、強力で管理されたエクスペリエンスを提供します。
- Apache Spark: AI Data Platformのコンピュート・レイヤーはSparkを搭載し、スケーラブルで分散されたデータ処理を可能にします。
- Delta Lakeのサポート: AI Data Platformは、Delta Lakeを活用して、データの信頼性、ACIDトランザクション、およびスキーマの進化を強化します。
- Delta UniformによるIcebergとHudiの互換性: Delta Uniformにより、AI Data PlatformはApache IcebergとApache Hudiのサポートを拡張し、さまざまなストレージ形式での相互運用性を実現します。これにより、ユーザーは、効率的な問合せ実行およびデータ・ガバナンスを維持しながら、統一された表形式戦略を採用できます。
- JDBC BIツール統合: AI Data Platformは、JDBCドライバを提供し、Oracle Analytics Cloud (OAC)やサードパーティのビジュアライゼーション・プラットフォームなどの外部BIツールとシームレスに接続できるようにします。
Oracle AI Data Platformユーザーのペルソナ
Oracle AI Data Platformは、組織内の様々なロールにまたがる様々なユーザーにサービスを提供し、それぞれに固有のニーズと要件があります。
- データ・エンジニア - データ・エンジニアは大規模なデータ・パイプラインを操作し、RAWデータを分析に使用できる形式に変換します。AI Data Platformの堅牢な機能により、データ・ワークフローの設計と管理、様々なソースからのデータの取込み、データ品質の確保が実現します。プロセスの自動化、コンピューティング・リソースの最適化、さまざまなデータ・システムのシームレスな統合に重点を置いています。
- AIエンジニア - AIエンジニアは、AIを活用したエージェントのためのエンドツーエンドのフローを構築します。RAG、SQL、プロンプトなどのサポートされているツールとインタフェースできるエージェントを構築し、ユーザーがデータ開発と管理を合理化するのを支援します。
- データ・アナリスト - データ・アナリストは、AIデータ・プラットフォームを使用して、データからインサイトを検出、分析および生成します。これには、大規模なデータセットを問い合せて分析するための直感的なインタフェースとツールが必要です。AI Data Platformは、インタラクティブなノートブックとビジネス・インテリジェンス(BI)ツールとのシームレスな統合により、意思決定者向けの実用的なインサイトに生データを変換するのに役立ちます。
- データ・サイエンティスト - データ・サイエンティストは、機械学習および高度な分析タスクにAIデータ・プラットフォームのスケーラブルなコンピュート機能を利用します。多様なデータセットへのアクセス、強力な処理ツール、複雑なモデルを実行する機能が必要です。Spark搭載のノートブック、AI/ML統合、およびオープンソース・ライブラリのサポートにより、データ・サイエンティストはプラットフォーム内でモデルを構築、テスト、およびデプロイできます。
- データ・スチュワード - これらのユーザーは、すべてのデータが業界の規制および組織のポリシーに準拠して処理されるようにします。データ・プライバシを維持し、アクセスを監査し、組織全体のデータ使用状況を監視することに重点を置いています。AI Data Platformは、メタデータの管理、ロールベースのアクセス制御(RBAC)の徹底、カタログ化、系統追跡およびセキュリティ・ポリシーによる適切なガバナンスの確保を支援します。
Oracle AI Data Platformの一般的なユース・ケース
Oracle AI Data Platformは、業界やビジネス機能のさまざまなユースケースに対応します。
Medallionアーキテクチャ
- ブロンズ層、シルバー層、ゴールド層を備えたMedallionアーキテクチャを実装します。
- Delt@ UniformとIcebergを使用して、効率的なデータ保存とクエリの最適化を実現します。
- 外部データ・ソースへのゼロコピー・アクセスを有効にして、シームレスな分析を実現します。
ETLおよびデータ・エンジニアリング
- Sparkベースのワークフローおよびノートブックを使用して、RAWデータを処理、変換およびエンリッチします。
- ローコード/ノーコードのワークフロー・オーケストレーションにより、データ・パイプラインを自動化します。
- 大規模なバッチ処理とリアルタイムのデータ取込みを処理します。
機械学習、AIおよびデータ・サイエンス
- Sparkを搭載したノートブックを使用して、機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイします。
- 大規模な機能エンジニアリングとデータ変換を可能にします。
- PythonおよびPySparkワークロードの管理対象実行環境を提供します。
- データの取得と開発を支援する会話型AIエージェントを作成します。
エンタープライズ・データ・カタログおよびガバナンス、デルタ共有
- 構造化データおよび非構造化データの一元化されたメタデータ管理。
- セキュアなデータ・アクセスおよびコラボレーションのためのロール・ベースのアクセス制御(RBAC)。
- Oracle Autonomous AI DatabaseやOCI Object Storageなどの外部カタログとの統合。
- AI Data Platformは、Delta Sharingをサポートし、組織の境界を越えてセキュアでリアルタイムかつ管理されたデータ共有を実現します。
分析、ビジネス・インテリジェンスおよびレポート
- TableauやPower BIなどのJDBCを介して、OCI、Oracle Analytics Cloud (OAC)およびサードパーティのBIツールを接続します。
マルチクラウドとハイブリッド・データ統合
- 複数のOCIサービス間でフェデレーテッド・クエリ実行を有効にします。
- サードパーティのクラウド・ストレージおよびデータベースと統合して、ハイブリッド分析を実現します。
- 複数の環境にわたってデータの主権とコンプライアンスを維持します。
Oracle AI Data Platformのサービス・レベル目標値について
Oracle AI Data Platformは、Oracle Cloud Infrastructure上に構築され、Oracle PaaS Cloudサービスを利用します。
Oracle AI Data Platformの可用性は、Oracle Identity Cloud Service、Oracle Autonomous AI Lakehouse、Oracle Cloud IaaSサービス(コンピュートやストレージなど)などの依存するOracleサービスに関連付けられています。これらの各サービスには、Oracle Cloud SLAに基づいてサービス・レベル契約が公開されています。Oracle PaaSおよびIaaS Public Cloud Servicesの補遺(PDF)を参照してください。
Oracle AI Data Platformのサービス・レベル目標(SLO)は99.95%です。
次の定義を使用して、AIデータ・プラットフォームのサービス・レベルを計算します。
| 用語 | 定義 |
|---|---|
| サービス・レベル | Oracleは、直前の暦月におけるサービス・レベルを次の方法で測定します。
|
| エラー率 | 測定された月の1時間間隔で発生した失敗したサービスREST APIコールの合計数を、その間隔内のサービスREST APIコールの合計数で割った値。 |
| サービスREST APIコール | 該当するCloud ServiceのREST API仕様を満たすHTTPリクエスト。 |
| 失敗したサービスREST APIコール | お客様のユーザーが処理するCloud Service REST APIコールであって、5xx(サーバー・エラー)のステータス・コードとなるもの。 |