イベント講演者一覧

【前半】 2024年2月に完了した30TBのデータを含む国内家電販売に関する情報を一元管理する販売統計分析システムのOCI移行に関する事例紹介 【後半】 社内でのDWHサービス化に向けた取り組みとして、DWH系のデータベースであるSnowflakeとOCIのMySQLHeatWave,Autonomous Database Data Warehouse の性能検証のご紹介

Oracle Database 23aiでは一部のPostgreSQLやMySQL構文がサポートされるようになりましたが動作が異なる部分もあります。いつも普通に使っているSQL文や関数の微妙な動作の違いについて、代表的なRDBMSを使って説明します。

市場で最も利用されているオープンソース・データベースとしてMySQLは進化し続けます。 本セッションではMySQL 8.4 LTSおよびHeatWaveの最新イノベーションである生成AIやベクトル・ストアなどの新機能を一挙にご紹介します。さらに、データベースを効率的かつ安全に利用する上で重要なセキュリティや、運用監視、アプリケーション開発など盛りだくさんのトピックをお届けします。

クラウドの真骨頂といえば「自動化」、「IaC」ですよね。 インフラ構築をコード化しコマンドベースで環境構築。工数削減と品質向上。まさにクラウドならではメリット。当然OCIでも利用できます。 と聞こえは良いけど、いざ自動化の検討を始めるといろんな壁にぶつかります。本セッションではそういった「壁」の存在を皆さんに共有しつつ実際の事例を元に自虐と反省と技術トピックを交えながら次の一手をご紹介致します。

ソフトウェア開発はしばしば複雑なプロセスが伴いますが、高品質な製品を迅速かつ効率的に開発するためには、開発とテストのプロセスを簡素化、自動化、最適化することが鍵となります。このセッションでは、Visual Studio Code, REST API, JavaScript, Kubernetes Operator などのツールを活用して、MySQLを使ったアプリ開発を劇的に効率化する最新手法をご紹介します。

NTTドコモは、Insight Maskingを導入しフリーテキストマスキングを実現、社内分析業務の効率化に成功しました。本セッションでは、この具体的な事例を通じて、Insight Maskingにおける次なる一手を紹介します。ドコモが直面した課題とそれを克服すべく図った取り組み、結果として得られた効率化について詳しく解説します。現場の声から生まれた挑戦と、開発者の経験した困難と努力を紹介することで、参加者の皆さまに新たな視点を提供します。このセッションは多くの洞察を得られるものとなるでしょう。どうぞお気軽にお越しください。

NTTドコモは、Insight Maskingを導入しフリーテキストマスキングを実現、社内分析業務の効率化に成功しました。本セッションでは、この具体的な事例を通じて、Insight Maskingにおける次なる一手を紹介します。ドコモが直面した課題とそれを克服すべく図った取り組み、結果として得られた効率化について詳しく解説します。現場の声から生まれた挑戦と、開発者の経験した困難と努力を紹介することで、参加者の皆さまに新たな視点を提供します。このセッションは多くの洞察を得られるものとなるでしょう。どうぞお気軽にお越しください。

キャッシュレイヤはOracleやRDBMS等のコスト削減に対する強力な武器となります。しかしごく一部でしか使っていない、どの程度の効果があるか分からない、トレードオフが分からない、という方も多いのではないでしょうか。本セッションではキャッシュレイヤ導入に向けてユーザー事例、コスト試算、サンプルコード、実装時の注意点等を30分に凝縮してお伝えします。

近年、データ活用（DX）が進む中で、データに含まれる個人情報のマスキングが重要視されています。 弊社のInsight Maskingは、テキストデータを分析し、個人情報を適切にマスクする機能を提供していますが、画像データのマスキングにはまだ対応していません。 今回発表では、機能拡張の一環で大規模言語モデルや自作モデルを用いた画像のマスキング技術の可能性を調査した結果と成果としてPDFに含まれる画像内の個人情報に該当する物体をマスキングするデモを実施します。

近年、データ活用（DX）が進む中で、データに含まれる個人情報のマスキングが重要視されています。 弊社のInsight Maskingは、テキストデータを分析し、個人情報を適切にマスクする機能を提供していますが、画像データのマスキングにはまだ対応していません。 今回発表では、機能拡張の一環で大規模言語モデルや自作モデルを用いた画像のマスキング技術の可能性を調査した結果と成果としてPDFに含まれる画像内の個人情報に該当する物体をマスキングするデモを実施します。

社内データ活用により特定の組織・分野に適した生成AIシステムを構築する技術としてRetrieval-Augmented Generation(RAG)が注目されています。 しかし、生成AIの便利さが注目されている一方で、新たなサイバー攻撃も登場しています。特に、RAGを導入している場合は、社内の機密データが攻撃の対象となり、データ漏洩や改ざんのリスクが高まります。 本発表では、RAGの導入によるセキュリティリスクを説明し、それらへの対策としてデータセキュリティ技術を紹介します。

AlloyDB for PostgreSQL は、PostgreSQL と互換性を持つフルマネージド型のデータベースサービスで、極めて要求が厳しいデータベース ワークロードをモダナイズできます。本セッションでは、AlloyDB の概要とアーキテクチャ、運用の Autopilot 機能や利用するにあたって押さえておくべきポイントをご確認いただければと思います。

普段は、SQL Server のデータベースの技術支援に携わらせていただいております。 前回の db techshowcase 2023 では、技術支援でどのような調査を行っているかをお話させていただきましたが、お伝え出来なかった内容がまだまだたくさんあります。 今回 db techshowcase 2024 版として、前回はお伝えすることができなかった調査方法をお話させていただきたいと思います。 前回同様、マニアックな内容が含まれているかもしれませんが、この機会に動作確認を行う際の手法の一例を是非お持ち帰りください。

オンプレミスだけでなくクラウドでのデータベース利用、従来のRDBMSではなくNoSQLを活用したデータ分析、アプリケーション開発などデータの扱いは多種多様になっています。 このようなプラットフォーム、アーキテクチャが異なる環境でデータを連携させたいとき、単純なデータのエクスポート、インポートだけで済めば良いですが、ETLツールを使った複雑な変換処理やリアルタイムな連携、同期が必要になってくると途端に手間が多くなります。 本セッションでは、クラウドネイティブで動作しAerospike, AWS S3, Couchbase, DynamoDB, MongoDBなどのNoSQLに特化した「Gluesync」と日本語GUIで簡単に設定可能な異種DB間レプリケーションツール「Syniti Replicate」を使用し、手間のかかるデータ連携・活用を簡単に実現する方法を紹介します。

データ利活用が進むと同時に、データ分析基盤に対する期待やニーズが大きくなります。 しかしながら、データ分析基盤の状態が不安定なままですと日々の運用に追われるどころかデータ利活用ニーズに追いつけず、データの品質は下がり、管理コストだけが増え続けてしまいます。その結果、データ利活用によって生まれる価値が限りなく小さなものになってしまうことも少なくありません。 このような結末を迎えないために「持続可能なデータ分析基盤」であることが重要だとINSIGHT LABは考えます。 本セッションでは、これまでのデータ分析基盤の構築・運用の経験をもとに、基盤の最適化と高品質なデータを素早く提供し続けるために必要だと考える要素をご紹介いたします。

フルマネージドな分散 DB である Spanner は、原子時計の話など目立つ内部アーキテクチャの話ばかり知られていて、実際のアプリ開発や運用がどうなるのか、イメージが沸かない方も多いのではないでしょうか？本セッションでは、Spanner で実際の開発や運用を行う際に利用できる、「細かすぎて一般にあまり伝わってない」ユニークで実用的な機能や特徴について紹介したいと思います。これを聞けば Spanner を使うときのイメージが膨らむこと間違いなし！

ここ数年にわたるERP刷新需要の高まりを背景に、専門性の高いERPコンサルタントやエンジニアの慢性的な不足が続いており、「人的リソースの供給が追いつかない」、「DXに直結するデータ活用まで工数を割けない」というお客様の声を多く受けています。 「Data Activate Solution」は、それらの声にお応えするソリューションとしQlikとウイングアーク１ｓｔが製品を連携し提供するものです。ERPからデータを抽出・加工し、可視化するまでのプロセスをモデル化しているため、ERPのデータ活用にかかる各種連携設計の負担削減が期待できます。

分散データベースであるYugabyteDBが今、大きく注目されつつあります。 PostgreSQLやCassandraとの高い互換性や強力な一貫性に加え、ゼロダウンタイムの高可用性や耐障害性、優れたスケーラビリティなど、RDBMSとNoSQLの両方の特長を兼ね備えており、国内外で着実に実績が積み上がってきています。 YugabyteDBではマルチリージョン、マルチクラスタ、地理分散など多くの構成パターンや構成オプションが用意されており、導入する前に、それぞれの用途、メリット・デメリットを理解し、用途や目的に合った構成を選ぶことが重要です。 本セッションでは、YugabyteDBをご存知ではない方にもわかりやすいように、YugabyteDBの概要・特長から、用途や目的に合った構成選定のポイントおよび最新情報までご紹介します。

誰もが知っているMySQLとPostgreSQLの長所を、さらに強化できるとしたらどうでしょうか？それがPolarDBです。このセッションでは、PolarDBがクラウドネイティブリレーショナルデータベースの展望をどのように再定義しているかを探ります。 PolarDBのユニークな機能、アーキテクチャ、なぜPolarDBがデータベースイノベーションの次の波をリードできるのかについてお話しします。PolarDBを単なるMySQLやPostgreSQLではなく、比類のないパフォーマンスと機能を備えた超強化バージョンとして際立たせているテクノロジーについて、技術的な観点から深く洞察します。 We all know the strengths of MySQL and PostgreSQL, but what if we could push those boundaries even further? This is where PolarDB steps in. In this session, you'll explore how PolarDB is redefining the landscape of cloud-native relational databases. We will discuss its unique features, architecture, and why it's positioned to lead the next wave of database innovation. You'll gain deep technical insights into technologies that make PolarDB stand out as not just another MySQL or PostgreSQL, but a supercharged version with unparalleled performance and capabilities, also you will see firsthand how they work and be inspired by their transformative impact on modern database management.

このセッションでは、東洋エンジニアリング（TOYO）のデジタルトランスフォーメーション（DX）と、日本のITエンジニアがグローバルなエンジニアリング会社で働く魅力をお伝えします。 TOYOは、プラントの設計・調達・建設（EPC）をグローバルで手がける日本有数の企業です。1960年代から海外市場に進出し、化学肥料から石油化学、エネルギー、発電、そして、カーボンニュートラル社会実現に向けた高品質のプロフェッショナルサービスを提供しています。 カーボンニュートラルな社会実現には高度なデジタル技術の導入が不可欠であり、TOYOは中期経営戦略の柱としてDXに取り組んでいます。今回は、プロジェクトの情報処理のデジタル化やクラウド基盤の活用による生産性向上や社会課題解決の方法を紹介します。 また、ITエンジニアがプラントEPCプロジェクトに携わる魅力、ワクワク感についても言及します。ぜひご参加いただき、一緒に未来を創りましょう。

時系列データベースは、現代のデータ駆動型ビジネスにおいて不可欠な要素となっています。適切な時系列データベースの選択は、ビジネスの成功に直結します。本セッションでは、市場の最新動向を概観し、選択基準の詳細な解説、主要な選択肢の比較検討、そして最終的な選択のための実践的なガイドラインを提供します。ビジネスの競争力を高めるために、最適な時系列データベースを選ぶための知識と洞察を共有します。

企業がビジネスに生成AI活用を模索する中で、独自の情報と生成AIを組み合わせたRAGが注目されています。しかし、ビジネス応用には事前検証が不可欠で、多くの企業が検証にかかる時間や検証のための適切なデータの準備に悩んでいます。 本セッションでは、Oracle AI Vector Searchを用いて迅速かつ効率的にRAGを構築する方法を紹介します。 OracleDBを利用することで既存の環境を活かし、データ重視のアプローチで導入のハードルを低くすることが可能です。具体的な事例として、タレントマネジメントシステムを用いてOracle AI Vector SearchのRAG構築における貢献とその活用方法を詳しく解説します。生成AI技術のビジネス活用に興味があるエンジニアやRAGの構築方法を知りたい方、実践的なOracle AI Vector Searchの使い方を学びたい方におすすめです。

パナソニックグループでは、グループ全体のDXを牽引するプロジェクト「PX（Panasonic Transformation）」を立ち上げ、データドリブン経営を推進しています。グループのあまねくビジネス現場において、当たり前に、データ分析・活用がなされている姿を目指し、現場自らがデータに基づいた意思決定を可能とするデータ利活用環境の整備・拡充を行ってきました。本セッションでは、パナソニックにようなコングロマリットな会社において、個別最適化やデータのサイロ化といったハードルを乗り越えつつ、どのようにグループ共通化を図ってきたかについてご紹介します。

生成 AI やチャットボットの普及により、ベクトル検索は身近な存在になりつつあります。こうした技術の普及が進む一方で、従来型の検索技術とベクトル検索の使い分けや併用に悩むケースも増えてきているかと思います。本セッションでは、RAG にとどまらないベクトル検索のユースケースについて、AWS サービスを活用した実装パターンを交えて解説していきます。

Oracle CloudのFull Stack Disaster Recovery（FSDR）を使用することで、 Oracle、SQL Server、PostgreSQLによって技術スタックの簡素化とコスト削減、およびシームレスなディザスタ・リカバリを実現できます。 Oracle FSDRは、データベース、アプリケーション、ミドルウェア、オペレーティング・システムなど、ITインフラストラクチャのあらゆる場面で自動リカバリが可能です。 結果的に最小限の時間でアプリケーションを完全にリカバリすることができます。 こうした特徴をもつOracle FSDR ですが、 Dbvisit StandbyMP で補完することで、企業は FSDR サポートを Oracle SE、SQL Server、PostgreSQL データベースに拡張することができます。 これにより、企業は技術スタックとディザスタリカバリ計画を簡素化し、データベース・ライセンスのコスト効率を向上させることができます。 本セミナーでは、以下の内容をご紹介します： ・ FSDRのビジネス上の利点 ・ FSDRによって技術スタックを統合した顧客事例 ・ Oracle SE/SQL Server のマルチプラットフォーム展開のデモンストレーション

Oracle CloudのFull Stack Disaster Recovery（FSDR）を使用することで、 Oracle、SQL Server、PostgreSQLによって技術スタックの簡素化とコスト削減、およびシームレスなディザスタ・リカバリを実現できます。 Oracle FSDRは、データベース、アプリケーション、ミドルウェア、オペレーティング・システムなど、ITインフラストラクチャのあらゆる場面で自動リカバリが可能です。 結果的に最小限の時間でアプリケーションを完全にリカバリすることができます。 こうした特徴をもつOracle FSDR ですが、 Dbvisit StandbyMP で補完することで、企業は FSDR サポートを Oracle SE、SQL Server、PostgreSQL データベースに拡張することができます。 これにより、企業は技術スタックとディザスタリカバリ計画を簡素化し、データベース・ライセンスのコスト効率を向上させることができます。 本セミナーでは、以下の内容をご紹介します： ・ FSDRのビジネス上の利点 ・ FSDRによって技術スタックを統合した顧客事例 ・ Oracle SE/SQL Server のマルチプラットフォーム展開のデモンストレーション

Snowflakeの最新サービスであるSnowpark Container Services（以下SPCS）と、テクノロジー変革の中心にある生成AIをできる限り使い倒し、データ管理と活用の未来を模索したデモンストレーションを行います。具体的には、生成AIを用いてデータカタログを自動生成し、Snowflakeの高性能なデータウェアハウスとSPCSのセキュアな環境を活用することで、少ないリソースで、効果的にデータの民主化が進められるのかについてケーススタディを行います。

ChatGPT等のLLMによる生成AIチャットボットでは、従来トレーニングにないデータに関してうまく答えられない問題があります。昨今RAG（検索拡張）と呼ばれる技術を用いることで、このコンテキスト不足を補い、より精度の高い生成AIチャットボットを開発する技術が発展しています。MongoDB Vectorsearchは、マルチクラウド環境で動作可能なクラウドベースのベクトル検索機能であり、RAGのバックエンドとしてグローバルで人気のあるデータベース機能です。本セッションでは、このMongoDB Vectorsearchを使って高度な生成AIアプリを簡単に作成する方法をご紹介します。

5月のG/W明けには、と頑張っていたTsurugiのGAリリースですが、アレやコレやのenbugと、メンバーが季節外れのコロナにやられるクラスター事故と、俺の考えた本当に必要なSQL論争の勃発と、等々のお約束というか想定外というか、そういうアレがありまして。 GAリリースは6月の末も厳しいとのリリースマネージャの悲鳴レポートを受け取った責任者のプレゼンです。 ・・・まぁとりあえずプレゼン時点の最新のTsurugiの情報をお届けします。 特にGAとそれ以降のロードマップについて、またサポートツールについても可能であれば情報提供をしていく予定です。 特に、今後の機能としては重要な「低遅延replication=次世代の高可用性」について詳細に話す予定です。 掛け値なしで粉骨砕身で頑張っているので応援してください。現場から以上です。

ココナラスキルマーケットの基幹データベースに対して、3つの目的（EOL対応、SLO99.96%の実現、IOPSの限界脱却）を実現するために移行を計画していました。 限られた時間の中で8億を超えるSQLを網羅したテストを実施することで、移行後のアプリケーションへの影響を未然に防ぐことを検討していたときに、Insight SQL Testingと出会いました。 試行錯誤してテストを行ったノウハウや、その結果としてどのような効果を得られたか？をご紹介します。

ココナラスキルマーケットの基幹データベースに対して、3つの目的（EOL対応、SLO99.96%の実現、IOPSの限界脱却）を実現するために移行を計画していました。 限られた時間の中で8億を超えるSQLを網羅したテストを実施することで、移行後のアプリケーションへの影響を未然に防ぐことを検討していたときに、Insight SQL Testingと出会いました。 試行錯誤してテストを行ったノウハウや、その結果としてどのような効果を得られたか？をご紹介します。

6/3-5にアメリカで開催された「Qlik Connect 2024」のレポートセッションです。Qlik社が取り組むデータ統合とデータ品質への取り組みと戦略を共有します。

Now, with 23ai coming out as General Available, what is there that you cannot miss regarding protecting your data availability and recoverability? Oracle Database 23ai brings many important new features that will definitely protect your business continuity! Join Francisco Munoz Alvarez in this amazing session that highlights all you need to know regarding this new release of the Oracle Database and more!

エンタープライズ領域におけるデータベースの活用ではより高い可用性が求められています。それを実現するためにデータベースにもAlways on Architectureの概念を用いた構成と管理が重要と言えるでしょう。 エンタープライズDB（以下EDB）では、PostgresのMulti Master構成を提供しており、PostgreSQL でも Always On 可用性グループの機能を提供しています。 本セッションではNTTデータ川戸様に本機能を用いた社内システムの構築について、各種Tipsを共有いただきます。またEDBからは生成AI関連の新サービスについてもご紹介いたします。

エンタープライズ領域におけるデータベースの活用ではより高い可用性が求められています。それを実現するためにデータベースにもAlways on Architectureの概念を用いた構成と管理が重要と言えるでしょう。 エンタープライズDB（以下EDB）では、PostgresのMulti Master構成を提供しており、PostgreSQL でも Always On 可用性グループの機能を提供しています。 本セッションではNTTデータ川戸様に本機能を用いた社内システムの構築について、各種Tipsを共有いただきます。またEDBからは生成AI関連の新サービスについてもご紹介いたします。

データベースのトラブルは複雑で、根本原因を特定できないケースが多いです。根本原因が特定できない理由として、一般的な監視ではデータベースの状況を正確に把握するためのデータが乏しいことが挙げられます。様々なトラブルの根本原因を把握するためには、データベースの内部状況を観測して理解する『可観測性』が重要です。本セッションでは、主にRDBの一般的なデータベース監視から『可観測性』をどのようにして高めていくかをテーマにご紹介いたします。

大成建設では建設業が直面する働き方改革・生産性向上の課題に対して、データ利活用という​観点から、バリューチェーン横断のデータ共有・データ連携・データ活用を​実現する『統合プラットフォーム』を構築しました。建設現場業務のデジタル化により、より多くのデータ収集が可能となった今、取得したデータをいかに活用し、新しい価値を生み出していくかが重要になります。本セッションでは、統合プラットフォームの2大機能である『Data-HUB』と『データカタログサイト』を中心に、構築に至った背景、システム概要、現状の利活用状況から今後想定される利活用イメージを紹介します。データ基盤に関する内容からデータ活用文化の醸成を起こすためのポイントまで盛りだくさんとなっておりますので、ぜひお気軽に足をお運びください。

大成建設では建設業が直面する働き方改革・生産性向上の課題に対して、データ利活用という​観点から、バリューチェーン横断のデータ共有・データ連携・データ活用を​実現する『統合プラットフォーム』を構築しました。建設現場業務のデジタル化により、より多くのデータ収集が可能となった今、取得したデータをいかに活用し、新しい価値を生み出していくかが重要になります。本セッションでは、統合プラットフォームの2大機能である『Data-HUB』と『データカタログサイト』を中心に、構築に至った背景、システム概要、現状の利活用状況から今後想定される利活用イメージを紹介します。データ基盤に関する内容からデータ活用文化の醸成を起こすためのポイントまで盛りだくさんとなっておりますので、ぜひお気軽に足をお運びください。

最近弊社にはレガシーな環境下のデータをGoogle BigQuery などのクラウドDWH に連携し、よりスピーディかつアドホックなデータ分析・ビジネス上の意思決定につなげたい、という相談がよく寄せられます。 しかしながら、単純にデータを持っていく、というアプローチにおいても大規模データの場合、アーキテクチャやそれぞれのAPI の性質を理解し考慮しなければパフォーマンスや運用面などで課題が発生してしまいます。 今回のセッションでは実際にDb2 for i に格納された大規模データをクラウドDWH・BigQuery に連携したケースを元に、データレプリケーションの勘所、それぞれのインターフェースやアーキテクチャの考慮ポイントをDb2 for i のプロフェッショナルであるベルデータ様と一緒に解説します。

最近弊社にはレガシーな環境下のデータをGoogle BigQuery などのクラウドDWH に連携し、よりスピーディかつアドホックなデータ分析・ビジネス上の意思決定につなげたい、という相談がよく寄せられます。 しかしながら、単純にデータを持っていく、というアプローチにおいても大規模データの場合、アーキテクチャやそれぞれのAPI の性質を理解し考慮しなければパフォーマンスや運用面などで課題が発生してしまいます。 今回のセッションでは実際にDb2 for i に格納された大規模データをクラウドDWH・BigQuery に連携したケースを元に、データレプリケーションの勘所、それぞれのインターフェースやアーキテクチャの考慮ポイントをDb2 for i のプロフェッショナルであるベルデータ様と一緒に解説します。

経済産業省では、DFFTの実現に向け、複数のシステムを連携させ、企業・業界を横断したデータの利活用を促進することで、データ・システム・ビジネス連携を具体的に推進し、官民協調で企業・産業競争力強化を目指す取組として、ウラノス・エコシステムを推進している。データ連携に関する国内外の動向を踏まえ、先行ユースケースであるサプライチェーンデータ連携基盤の構築を紹介しながら、我が国における産業全体のDXの方向性をお示しする。

製造・流通業を中心に多くの企業がSAPを基幹システムとして利用しています。そこには膨大な宝の山であるデータが格納されています。こうしたデータを外部データなどと組み合わせてさまざまなビジネスシーンで広く活用することで、その価値は何倍にも高まります。 本セミナーでは、あらためてこの「SAPデータの真の価値」を確認し、それを活用するソリューションをご紹介します。

発展著しい生成AI技術の最新動向について、研究者視点で解説を行う。また、特に研究上の結果が得られている有望な活用事例についても紹介する。

生成AIを利用する際、いかに既存のデータを有効活用し、新しい知識の獲得に繋げるかが重要になっています。企業内で多く利用されているRDBには従来より企業活動を支える多くのデータが格納されています。これらの既存データと生成AIをシームレスに繋げることでどのようなことができるか具体的な例を見ながら考えてみたいと思います。また、今回ご紹介するRDBであるAurora PostgreSQLで利用できるベクトルデータ類似性検索拡張(pgvector)についても触れようと思います。また、比較的新しい技術であるベクトル検索をPostgreSQLで利用する場合の課題をAurora PostgreSQLで最適化する方法もみてみます。

このセッションでは、MySQLのビューテーブルを活用したマルチテナントについてご紹介いたします。ファインディが提供するFindy Team+では、提供企業ごとにデータを分離するためにマルチテナントを採用しております。今まではマルチテナントの制御はアプリケーションレイヤーで行っていたのですが、アプリケーションレイヤーで対応する場合、コードに不具合が混入することでテナント外のデータにアクセスしてしまう可能性があります。ビューテーブルを活用することで、データベースレイヤーでマルチテナントを制御して、より安全にマルチテナントを運用する方法をご紹介します。

DX推進の号令のもと、国内企業のクラウドシフトが加速する中、業務の自動化・効率化は新たな局面を迎えています。しかし、オンプレミスシステムや慣れ親しんだExcel業務を完全に無くすことは難しいという声も多く、クラウドとオンプレミスの併用が続く企業のアプリケーション環境は日々複雑化しています。その結果、データ連携や業務プロセスの改善・自動化に支障をきたしている企業も少なくありません。 こうした状況を解消するため、IIJではデータプラットフォームとしてiPaaSを提案しています。独立系プロバイダならではのプライベート接続サービスと、インサイトテクノロジー様の技術を活用したデータマスキング機能により、機微データも安全に取り扱えるデータ基盤として、皆さまのDXをサポートいたします。 本セッションでは、IIJが提供するこれらのデータ基盤について詳しくご紹介します。

Oracle, MySQL, PostgreSQLを対象に、実行計画に関連することがらを比較することで、データベースに関する理解を深めることを狙ったセッションです。 セッション全体としてのストーリーは特になく、気になった点をピックアップしてお話しする形で進めます。 いずれかのRDBMS製品の実行計画についてある程度の知識があることを前提とします。上級者向けのセッションと位置づけ、懇切丁寧には説明しません。

AIは一部の関心事ではなく、すべての人の関心事となり急速にビジネス、生活に取り込もうという流れになっています。MicrosoftはAIの最前線を走り続けており、安全で効果的なAIの利用を目指しています。顧客のニーズに応え、製品リードタイムを短縮する革新を実現していただくために、5月にシアトルで開催されたMicrosoft BuildでもAIが中心テーマとなり、私たちの生活とビジネスの変革に向けた数多くの新たなサービス、テクノロジーが発表されました。 本セッションでは、現在の最先端AIとはをテーマにMicrosoft BuildのAI関連のハイライトをお伝えします。

データベースといえばRDB。データは属性の集まりをカラム列としてテーブルに格納。それが当たり前と思っていませんか。 同じことはグラフDBでも可能です。グラフDBはエンティティの関連を直接に扱えるので、たとえばホワイトボードに描いた概念モデルを自然にシステムに落としこむことができます。さらに弊社製品の trunus graph のようにスキーマもサポートしたグラフDBであれば、ER図で表現される属性や関係をそのまま実装することも可能です。 グラフDBは、不正検知などのニッチなユースケースが取り上げられることが多いですが、実際は汎用的なDBとして一般的なアプリケーション開発に用いることができるのです。 本セッションでは、従来RDBで作られてきた簡単なアプリを例にとって、RDBとグラフDBを対比する形でアプリが扱うデータのモデリングを行い、データをグラフDBに自然な形で格納して操作できることを示します。

データベースといえばRDB。データは属性の集まりをカラム列としてテーブルに格納。それが当たり前と思っていませんか。 同じことはグラフDBでも可能です。グラフDBはエンティティの関連を直接に扱えるので、たとえばホワイトボードに描いた概念モデルを自然にシステムに落としこむことができます。さらに弊社製品の trunus graph のようにスキーマもサポートしたグラフDBであれば、ER図で表現される属性や関係をそのまま実装することも可能です。 グラフDBは、不正検知などのニッチなユースケースが取り上げられることが多いですが、実際は汎用的なDBとして一般的なアプリケーション開発に用いることができるのです。 本セッションでは、従来RDBで作られてきた簡単なアプリを例にとって、RDBとグラフDBを対比する形でアプリが扱うデータのモデリングを行い、データをグラフDBに自然な形で格納して操作できることを示します。