oracle database 12cndclients.com/oracle/regionales_2014/download/regionales... · 2014-03-20 ·...

1 Copyright © 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. Confidential – Oracle Internal

Oracle Database 12c


The following is intended to outline our general product

direction. It is intended for information purposes only, and

may not be incorporated into any contract. It is not a

commitment to deliver any material, code, or functionality,

and should not be relied upon in making purchasing

decisions. The development, release, and timing of any

features or functionality described for Oracle's products

remains at the sole discretion of Oracle.


PREVIEW ORACLE BIG DATA


Evolution of Work

10

0010

00111

01010

1101

Mobile Computing

BLOG

SMART

METER

Big Data Cloud Silos

Stratégie Oracle


Gartner Hype Curve 08/2013


Axes de discussion autour de Big Data

Big Data

Platform Solutions

Big Data Analytics

Data Management

Infrastructure

Business Analytics

Fast Data

Customer Experience

Social Cloud

Solutions Métier

Plateforme Solutions


Plateforme Big Data

•Information Discovery

•Business Intelligence

•Real-Time Decision Management

•In-Database Analytics

•Statistical Analysis (R for the enterprise)

BigData Analytics

•Data Integration

•Big Data Connectors

•DataBase

•NoSQL Database

•Hadoop

Data Management

•Big Data Appliance

•Exadata

•Exalytics Infrastructure


Plateforme Big Data Oracle

Oracle BI Foundation Suite

Oracle Real-Time Decisions

Endeca Information Discovery

Decide

Oracle

Advanced

Analytics

Oracle

Database

Oracle

Spatial

& Graph

Acquire – Organize – Analyze

Oracle Big Data Connectors

Oracle Data Integrator

Stream

Oracle Event Processing

Apache Flume

Oracle GoldenGate

Oracle

NoSQL

Database

Cloudera

Hadoop

Oracle R

Distribution


Exemple d’Initiatives métier avec le Big Data

Social

Customer

Experience

Online

Marketing

Sentiment

Analysis

Pattern/Event

Recognition

BLOG

SMART

METER

Plateforme Big Data

SmartBusiness


Hadoop – NoSQL - RDBMS

Choisir le BON OUTIL

Hadoop Distributed File

System (HDFS) Oracle NoSQL Database Oracle Database

File System Key-Value Database Relational Database

Aucune structure Structure de données simple Structures de données complexes,

SQL nécessaire

Volume élevé de lectures Volume élévé de lectures

aléatoires et d’écritures OLTP orienté avec 2-PC

Fonctionnalités limitées,

Développer vos propres

applications

Haute performance pour

application de type Get/Put de

données simples,

Sécurité, Backup/Restore, Gestion du

cycle de vie de la donnée, XML, etc.

Orienté Batch Applications de types Temps

Réel, “Web-scale”

Usage général des plateformes SQL ,

applications multiples, ODBC, JDBC


OBIEE

Oracle Database Enterprise Edition

Oracle R Distribution

Oracle Advanced Analytics Architecture

Oracle Advanced Analytics

Native SQL-PL/SQL Analytic Libraries plus high-performance R interface

Scalable, Distributed, Parallel Execution

SQL Developer

Applications

R Client


Statistics Advanced Analytics Data & Text Mining Predictive Analytics

Oracle In-Database Advanced Analytics Comprehensive Advanced Analytics Platform

Langage open-source de programmation statistique le plus

commun

Intégré à la base de données pour une meilleure scalabilité

Large éventail de fonctions de statistiques et d'analyse

avancées

R intégré dans les applications d’entreprise & OBIEE

Analyse exploratoire des données

Graphiques étendus

Intégré avec Hadoop pour le HPC

Oracle Data Mining Découverte automatique de connaissances à l'intérieur de

la base de données

12 algorithmes de data mining pour la base

Text mining

Environnement de développement d'applications d'analyse

prédictive

Schéma en étoile et extraction de données

transactionnelles

SQL Developer / Oracle Data Miner GUI

R Oracle R Entreprise

http://search.oraclecorp.com/search/search


Prédiction temps réel pour un client

Select prediction_probability(CLAS_DT_1_1, 'Yes'

USING 7800 as bank_funds, 125 as checking_amount, 20 as credit_balance, 55 as age, 'Married' as marital_status,

250 as MONEY_MONTLY_OVERDRAWN, 1 as house_ownership)

from dual;

Appliquer un algorithme sur une nouvelle donnée (ex. Depuis un call center)

Web

Branch

CRM

Call Center

Email

Social Media

Mobile Get Advice

ECM BI

http://images.google.com/imgres?imgurl=http://standupforamerica.files.wordpress.com/2009/03/citi-bank-front.jpg&imgrefurl=http://standupforamerica.wordpress.com/2009/03/20/industrial-economy-vs-knowledge-economy/&usg=__XTfoCBNtwxDW0eDsj-t03hChc3A=&h=259&w=400&sz=20&hl=en&start=11&sig2=8NbA2Xn9vkALqx4cpX2gMw&um=1&tbnid=j3hZj4kVmFXGtM:&tbnh=80&tbnw=124&prev=/images?q=citi&hl=en&rls=com.microsoft:*:IE-SearchBox&rlz=1I7SUNA_en&sa=N&um=1&ei=jn9YS5DzD6jutAP60cHFBw


Oracle In-Database Analytics

Fonctions

Statistiques

Data Mining &

Analyses Prédictives

Text Mining

Text Search

Graph Analysis

Spatial Analysis

Semantic Analysis

In-Database

MapReduce


Big Data Connectors et Data Integrator

Big Data Appliance +

Hadoop

Exadata +

Oracle Database

15TB / hour

10x plus vite


Analyser toute vos données “In-place”


Hadoop

Exadata +

Oracle Database

Advanced

Analytics


Exposer toutes vos données aux utilisateurs


Hadoop

Exadata +

Oracle Database

Endeca

OBI EE


Interrogez toutes vos données depuis la Base Intelligent Query Optimization

Requêtes de données à la fois sur

sur Hadoop & RDBMS

Oracle SQL

HDFS

Data Node

HDFS

Data Node

Local Process Local Process

Oracle

Storage Server

Oracle

Storage Server

Local Process Local Process


Rendre les applications prédictives Exemples : Applications Oracle utilisant Oracle Advanced Analytics

• HCM Fusion – Predictive Workforce—employee turnover and performance

prediction and “What if?” analysis

• CRM Fusion – Sales Prediction Engine--prediction of sales opportunities, what to

sell, amount, timing, etc.

• Supply Chain Management – Spend Classification—real-time flagging of noncompliance and

anomalies in expense submissions

• Identity Management – Oracle Adaptive Access Manager—real-time security and fraud

analytics

• Industry Data Models – Communications Data Model implements churn prediction,

segmentation, profiling, etc.

– Retail Data Model implements loyalty and market basket analysis

– Airline Data Model implements analysis frequent flyers, loyalty, etc.

• Oracle Fin. Services Analytic Applications – Customer Insight, Enterprise Risk Management

– Enterprise Performance, Financial Crime and Compliance

• OFSAA CI Retail Customer Analytics – Attrition Analysis- Mortgage Prepay, Savings Account Attrition,

Term Deposit, Cards…

– Survival analysis

– Customer Lifetime value

– Propensity Models- Credit Cards <-> Auto loans, Savings <->

Cards

• Retail Analytics – Oracle Retail Customer Analytics—”shopping cart analysis” and

next best offers

• Customer Support – Predictive Incident Monitoring (PIM) Customer Service offering

for Database customers


Oracle Big Data - Technologies

Oracle

Advanced

Analytics

Oracle

Database

Oracle

Spatial

& Graph

Acquire – Organize – Analyze

Oracle Big Data Connectors

Oracle Data Integrator

Oracle

NoSQL

Database

Cloudera

Hadoop

Oracle R

Distribution


UNE MACHINE VIRTUELLE (VM)

AVEC UN ENVIRONNEMENT

INTÉGRÉ POUR VOUS AIDER À

DÉMARRER AVEC LA PLATE-FORME

ORACLE BIG DATA

Oracle BigData Lite

http://www.oracle.com/technetwork/database/bigdata-appliance/oracle-bigdatalite-2104726.html


PREVIEW DATABASE SECURITY

Copyright © 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 23 23

Profitent du vol ou de la faiblesse des authentifications

Des incidents auraient pu être évités en prenant des mesures simples

76%

97%

Des données dérobées viennent des serveurs

67%

Plus d’1.1milliards

d’enregistrements

perdus

Des incidents ne sont pas découverts par les propriétaires

69%

Copyright © 2013, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. 24 24 24

Oracle Database Security Sécurité et conformité pour les bases

Audit

Activity Monitoring

Firewall SQL

DETECTION

Masquage statique

Contrôles d’accès renforcés

pour les utilisateurs à privilèges

Chiffrement / Masquage

dynamique

PREVENTION ADMINISTRATION

Recherches de données

Gestion de configuration

Analyse de privilèges

Surveillance


Chiffre les tablespaces ou les colonnes dans les tables

Gestion complète des clés de chiffrement

Pas de modification des applications

“Near Zero” impact de performance

Fonctionne avec les autres technologies de la base de donnée

– Log files, Compression, ASM, DataPump

Advanced Security

Transparent Data Encryption (TDE) Prévention : Chiffrement des disques et des flux réseau

Disk

Backups

Exports

Off-Site

Facilities

Applications


Masquage temps réel basé sur

l’évaluation de facteurs, IP, contexte,…

S’applique à des colonnes dans des

tables ou des vues

Masquage partiel, total, aléatoire, fixe

Transparent pour les applications

Sans impact sur les activités

d’exploitation

Advanced Security

Masquage dynamique Prévention : bases 12c and 11g (11.2.0.4)

Credit Card Numbers

4451-2172-9841-4368

5106-8395-2095-5938

7830-0032-0294-1827

Redaction Policy

xxxx-xxxx-xxxx-4368 4451-2172-9841-4368

Département facturation Application Call Center


L’interface utilisateur, avant / après


Transforme les données sensibles

Détecte et préserve l’intégrité référentielle

Bibliothèque de formats de masquage extensible

Support de bases non-Oracle DB

Intégration avec l’échantillonnage et Real Application Testing

Oracle Data Masking

Masquage statique pour utilisation hors PROD Prévention : bases Oracle et non-Oracle

LAST_NAME SSN SALARY

AGUILAR 203-33-3234 60,000

BENSON 323-22-2943 40,000

Non-production

Test

Production

LAST_NAME SSN SALARY

ANSKEKSL 323-23-1111 60,000

BKJHHEIEDK 252-34-1345 40,000 Dev


Oracle Database Vault

Analyser l’utilisation des privilèges et des rôles Administration : Oracle Database 12c

Create…

Drop…

Update…

DBA role

APPADMIN role

Capture conditionnelle de l’utilisation des privilèges. Par session, par contexte, ou plus généralement sur la base

Quels privilèges/rôles sont effectivement utilisés

Ce qui permet de corriger à postériori l’excès de privilèges de certains comptes

Et donc de converger vers la règle dite du ‘moindre privilège’

Sécurité accrue en minimisant le risque d’impact sur l’application

Inutilisés

Update

APPADMIN

Donc révocables

Analyse

des

privilèges


PREVIEW DATABASE AS A SERVICE


Aujourd’hui (ou approche traditionnelle) Lente et inefficace

Développeur Demande

d’une

instance

Accès à

l’instance

DB

Management Approbation

DBA Demande de HW

et stockage

Configuration et

création instance

Admin System Setup OS &

réseau

Admin Storage Allocation de

l’espace

… heures jusqu’à semaines …


Demain (ou approche service)

Standardisation

Consolidation

Automatisation

Gestion des ressources

Les souhaits

Catalogue de services

Environnements clonés

Interface libre service

Métriques & Facturation

Réduire les coûts et la maintenance

Améliorer la stabilité et la capacité de traitement

Augmenter l’agilité

Se focaliser sur l’activité de la société


Challenges des DBAs Les 3 axes de réflexion

AUTOMATISATION

GESTION DES

RESSOURCES &

GOUVERNANCE

CONSOLIDATION &

STANDARDISATION

* Données extraites de l’étude IOUG 2013 concernant l’administration des bases de données et la croissance du stockage des bases de données


Consolidation Le challenge

Les applications ont

des profils de charge

différents

Il est nécessaire

d’analyser de multiples

ressources CPU

Mémoire

Stockage

Réseau


Consolidation Consolidation Planner

Génération de plans de consolidation basés sur l’utilisation et

la distribution des ressources

P2P / P2V (D2S / D2D)

Politique de placement : contraintes

techniques ou fonctionnelles – Architecture des processeurs

– Propriété, localisation, cycle de vie

Fournit des détails sur: – Confidence

– Violations des contraintes de consolidation

– Serveurs ne pouvant être consolidés (violations)

– Ratio de consolidation

– Utilisation des serveurs de destination

– Cartographie des serveurs


Standardisation : catalogue de service Un référentiel unique pour tous les objets

Un seul référentiel pour stocker et accéder aux images, aux scripts &

assemblages

Catalogue de composants pré-packagés et préconfigurés (bases de

données, schémas, PDBs, …)

Intégration avec Virtual Assembly

Builder

Un catalogue pour l’ensemble des

utilisateurs ; accès basé sur les rôles

Déploiement en un seul clic


Challenges des DBAs Les 3 axes de reflexion


AUTOMATISATION

GESTION DES

RESSOURCES &

GOUVERNANCE

CONSOLIDATION &

STANDARDISATION


Oracle Enterprise Manager 12c

Interface en libre service pour le déploiement et

l’administration des infrastructures physiques et virtuelles

Console fournie en standard

Donne accès au catalogue de services:

- Services de base de données

- Modèles & Assemblages




Décommissionnement – VMs & des bases de données

Démarrage & Arrêt – VMs & des bases de données

Scale out & scale back

Demande d’espace de

stockage supplémentaire

Supervision des ressources – CPU, mémoire, stockage


• Informations de facturation – Tendance de charge, total

consommé, détails du plan de

charge, etc

• Quota


Data Cloning Un clone DB en quelques minutes

Anonymisation & échantillonnage

Base de production

010110011

101001010

000111010

Test Master DB

Fonctionnalités

• Clonage rapide et efficace

• Support des différents vendeurs et configurations (SAN and NAS)

• Intégré à la gestion du cycle de vie

• Capacité de « retour arrière » pour accéder aux données du passé

Bénéfices

• Provisioning efficace et rapide (quelques minutes pour cloner une base de plusieurs TB)

• Plus de 90% d’espace de stockage économisé

• Administration réduite


Data Cloning Scénarios clients avec Snap Clone

Scenario 1

[Client Telecom]

Prod DB = 12 TB

Standby DB = 12 TB

7 Clones (7 * 2 GB of writable space)

= 84TB 14 GB

-------------------

Total 108 ~24 TB

Temps = jours/semaines minutes

Scenario 2

[Client Banque]

5 Prod DB = 30 TB

5 Standby DB = 30 TB

5 Masked DB = 30 TB

6 Clones (6 * 5 * 2 GB of writable space)

= 180TB 60 GB

---------------------

Total 270 ~90 TB

Temps = jours/semaines minutes


Challenges des DBAs Les 3 axes de reflexion


AUTOMATISATION

GESTION DES

RESSOURCES &

GOUVERNANCE

CONSOLIDATION &

STANDARDISATION


Gestion des ressources & Gouvernance Administration & Contrôle

Gestion des quotas

Gestion des pools de ressources

PDB

Pool Schema

Pool

DB

Pool

Placement intelligent des

ressources

Contrôle des accès Politique de retrait des ressources

Cloud Admin



• Administration des zones et des ressources sous-jacentes

(Pool de serveurs, VMs, Bases de données, …) • Suivi des ressources, des flux, des ressources, des violations des

politiques, etc

• Accès aux informations des composants sous-jacents pour une

supervision plus précise et détaillée

• Supervision des requêtes, des échecs, des identifications,

des goulots d’étranglement potentiels, …

Surveillance continue des ressources et des demandes



Consommation des ressources - CPU

- Mémoire

- Stockage

- Reseau …

Facturation en fonction du plan de

charge défini par l'administrateur

Agrégation de la retro facturation

basée sur l’organisation de l’entreprise

Métriques & facturation


Surveillance continue des Ressources


Oracle Enterprise Manager 12c Une offre complète

Automation & Orchestration

• Full-stack provisioning

• Model-driven

• Dynamic

• Extensible

Self-Service Console

• Lifecycle Controls

• Monitoring

• Role-based access

• API support

Chargeback

• 24x7 Metering

• Plan-based chargeback

• Executive reporting

Operations

• Target management

• Performance and availability

• Incidents

• Capacity planning

Cloud Scale

• Highly Available

• Horizontally Scalable

• Optimized workload

• Scriptable


PREVIEW ORACLE DATABASE IN-MEMORY OPTION

NEXT RELEASE : DB 12.1.0.2


Jusqu’à présent, vous choisissez Un Format et subissez le compromis

Une longue controverse : Format ‘Ligne’ ou Format ‘Colonne’ ?

Row

OLTP s’exécute sur un format ligne (Row)

– Opérations sur quelques lignes, et beaucoup de

colonnes

Colonne

Les analyses s’exécutent mieux sur un

format Colonne

– Opérations sur quelques colonnes, et énormément

de lignes (rows)


A la fois le format ligne et

Colonne “in-memory” pour la

même table

Simultanément active et

consistance transactionnelle

Analyses et reporting utilisent

le nouveau format colonne

OLTP utilise le format row

Révolution technique: Dual Format In-Memory Database

Column

Format

Memory

Row

Format

Memory

Analytics OLTP Sales Sales


Toutes les données Business en moins d’une seconde

SIMD

Compare all

values in 1

cycle

Vector

Compare

all values

in 1 cycle

Load

multiple

State

values Vecto

r

Reg

iste

r

In-Memory Column Store

State column Sales

Exemple: Find all sales in state of CA

“CA”

>100X Faster

• Chaque CPU balaie les

colonnes “in-memory”

Les Scans mettent en

œuvre des instructions

vectorielles de type

“SIMD”

Des milliards de

lignes/seconde

scannées par core CPU CPU


Jointures des données en moins d’une seconde

Sales Stores

Type=outlet

Exemple: Find all sales in outlet stores

T

Y

P

E

Storeid

in

15,38,64

S

T

O

R

E

I

D

A

M

O

U

N

T

Jointure convertie en

scans de colonnes

Jointures jusqu'à 10x plus

rapide

Sum


Des performances pour l’Analytique et l’OLTP

Table 1 to 3

OLTP

Indexes

Le stockage colonne en

mémoire se substitue aux index

analytiques, et supprime

l’overhead pour la gestion des

tables en mémoire

Les requêtes analytiques pré-

définies et aussi “ad-hoc”

s’exécutent plus vite

OLTP & batch s’exécutent

jusqu’à 300% plus vite

In-Memory

Column Store

Moins de tuning & d’administration


Oracle In-Memory simple à déployer

1. Configurer la Capacité Mémoire inmemory_size = XXX GB

2. Configurer les tables or les partitions “in memory” alter table | partition … inmemory;

3. Suppression des index pour l’analytique


Oracle In-Memory : Transparent pour les Applications

Full Functionality - Pas de restrictions sur le SQL

Trivial to Implement - Pas de migration de données

Fully Compatible - Pour toutes les applications sans changement

DB as a Service Ready - Oracle Multitenant in-memory

Tous les bénéfices du tout en mémoire, sans aucun changement applicatif


Sommaire : Oracle In-Memory

Performances Extrêmes pour l’Analytique & l’OLTP

directement sur les données OLTP (1 seul stockage)

Tiering Extrême, Scale-Out & Scale-Up

Evolutivité sur les SMPs avec beaucoup de RAM

Très haute Disponibilité

Tous les avantages de l“In-Memory” sans changement de l’application


Oracle Database 12c

oracle database 12cndclients.com/oracle/regionales_2014/download/regionales... · 2014-03-20 ·...

Documents