皆さま、こんにちは！ShiinaKです。
梅雨に入ってじめじめしていますが、皆さんいかがお過ごしでしょうか。 さて、今回も、Oracle Cloud 公式ホームページに最近掲載されたリリース情報をご紹介します。
前回同様に日本では未対応のものもあり全てが日本のリージョンで使える訳ではありませんが、海外の最新情報をGETできるチャンスですので是非ご覧ください！
本記事の目次
- 6/15 韓国の北（春川）リージョンでデータフローが利用できるように
- 6/16 オーストラリア南東部（メルボルン）リージョンでアプリケーションの移行が可能に
- 6/17 オランダ北西部（アムステルダム）リージョンでOS管理が可能に
- 6/18 日本中央（大阪）リージョンでOS管理が可能に
- 6/22 アドミッション・コントローラーが追加でサポート開始
- 6/23 OracleCloud Infrastructure Data FlowでBootstrapping機能が利用できるようになりました。
- 6/24 Exadataデータベース ホームタグ付けが可能に
6/15 韓国の北（春川）リージョンでデータフローが利用できるように
韓国の北（春川）リージョンでデータフローが利用できるようになりました。
詳細については、Data Flowをご覧ください。
6/16 オーストラリア南東部（メルボルン）リージョンでアプリケーションの移行が可能に
アプリケーションマイグレーションがオーストラリア南東部（メルボルン）リージョンで利用できるようになりました。
詳細については、Overview of Application Migrationを参照してください。
AWRレポートのダウンロード
自動ワークロード リポジトリ（AWR）は、問題検出と自己調整を目的としたパフォーマンス統計を収集、処理、維持します。
このデータは、メモリ内とデータベースに保存されています。パフォーマンスハブから、収集したデータのレポートを生成してダウンロードすることができます。
詳細については、https://docs.cloud.oracle.com/iaas/Content/Database/Tasks/perfhub.htmを参照してください。
E3 追加領域で利用可能なshapeを計算
VM.Standard.E3.Flex shape と BM.Standard.E3.128 shape が以下のリージョンで利用できるようになりました。
・オーストラリア東部（シドニー）
・オーストラリア南東部（メルボルン）
・カナダ南東部（モントリオール）
・カナダ南東部（トロント）
・ジャパンセントラル（大阪）
・オランダ北西部（アムステルダム）
・韓国中央（ソウル）
詳細については、Flexible Shapesを参照してください。
コンピュートインスタンスプールのためのスケジュールベースのオートスケーリング
スケジュールベースのオートスケーリングがコンピュート・インスタンスプールで利用できるようになりました。
スケジュールベースのオートスケーリングを使用すると、インスタンス・プールは、あなたがスケジュールした時間に自動的にスケーリングされます。
これは、月、日、曜日、時間帯などのスケジュールに基づいて需要が予測可能に振る舞うインスタンス・プールに最適です。
スケジュールは、 定期的なものでも1回限りのものでもかまいません。
詳細については、 Autoscalingを参照してください。
6/17 オランダ北西部（アムステルダム）リージョンでOS管理が可能に
OS Managementがオランダ北西部（アムステルダム）リージョンで利用できるようになりました。
詳細については、OS Managementを参照してください。
仮想マシンまたはベアメタルDBシステムでアーカイブされたREDOログのバックアップを使用してデータベースを作成する
仮想マシンまたはベアメタル DB システムを使用するデータベースの最後にアーカイブされた REDO ログのバックアップからデータベースを作成できるようになりました。
詳細については、Options for Creating a Database from a Backupと Creating Bare Metal and Virtual Machine DB Systemsを参照してください。
ノートセッション環境の改善とライブラリのアップグレード
＜ノートセッション環境＞
ノートブックセッション環境には、以下のような改善が含まれています。
・ノートブックの例とスタートアップノートの両方に新しいランチャーボタンが追加されました。
・新しいライブラリであるkafka-pythonをインストールします。kafka-pythonライブラリは、Apache Kafka分散ストリーム処理システム用のPythonクライアントで、データサイエンティストがOracle Streaming Kafka対応APIに簡単に接続できるようにします。
・JupyterLabのCtrl + f (find)バグが修正されました。
ライブラリのアップグレードは
・TensorFlow 2.0.0
・Keras 2.3.0
・oci 2.14.1
・dask 2.16.0
＜Oracle Accelerated Data Science (ADS) SDK＞
.Oracle Cloud Infrastructure Data Flowサービスアプリケーションのサポートを含む多数のバグ修正。
・Oracle Cloud Infrastructure Data Flow サービス・アプリケーションのサポート (ノートブック・セッションの外で実行される) コンパートメント。アプリケーションおよびランレベルでの特定のオブジェクトストレージログおよびスクリプトのバケットのサポート。
・AutoMLモデルをスコアリングするためのカスタマイズ可能なスコアリング機能。class_weighting.ipynbノートブックの例は、このユースケースを示しています。
・ADSは小さな形状を検出し、AutoMLの実行に警告を表示します。
・Functions, func.yaml, ファイル内のトリガーの削除。
・DatasetFactory.openが連続ターゲットの分類データセットを誤って生成していた問題が修正されました。
・LabelEncoderがカテゴリ列とオブジェクト列に対して誤った結果を生成していた問題が修正されました。
・モデル説明の可視化を実行する際の信頼されていないノートブックの問題が修正されました。
・適応サンプリングで少なくとも1000データポイントを必要とする場合の警告が追加されました。
・MLX (バージョン 1.0.7) と AutoML (バージョン 0.4.2) の両方で新しいバージョンアップテイクを行いました。
＜ノートブック＞
・新しいノートブックの例では、Vaultを使用して、ノートブックセッションでパスワードやキーなどの認証情報や秘密を安全に引き出す方法を紹介しています。
・新しいノートブックの例では、kafka-pythonクライアントライブラリを使用してOracle Streamingに接続するためのステップバイステップのアプローチを示しています。
・また、既存のノートブックのほとんどの内容を修正、改善しました。
仮想マシンまたはベアメタルDBシステムにデータベースのポイントインタイムコピーを作成する
仮想マシンまたはベアメタル DB システムにデータベースのポイント イン タイム コピーを作成できるようになりました。
詳細については、Options for Creating a Database from a Backupと]Creating Bare Metal and Virtual Machine DB Systems](https://docs.cloud.oracle.com/Content/Database/Tasks/creatingDBsystem.htm#Using2)を参照してください。
6/18 日本中央（大阪）リージョンでOS管理が可能に
日本中央（大阪）リージョンでOS管理が利用できるようになりました。
詳しくはOS Managementをご覧ください。
6/22 アドミッション・コントローラーが追加でサポート開始
Oracle Container Engine for Kubernetesでは、以下のアドミッション・コントローラーが追加でサポートされるようになりました。
・ImagePolicyWebhook
・PersistentVolumeClaimResize
・Priority
・RuntimeClass
・StorageObjectInUseProtection
・TaintNodesByCondition
Oracle Container Engine for Kubernetes がサポートするアドミッション・コントローラーの完全なリストは、Supported Admission Controllersを参照してください。
Kubernetes version 1.16.8がサポート開始に
Container Engine for Kubernetesは、バージョン1.15.7と1.14.8に加えて、Kubernetesバージョン1.16.8をサポートするようになりました。
オラクルでは、Kubernetes環境をバージョン1.16.8にアップグレードすることを推奨しています。
以下の点に注意してください。
・Kubernetesのセキュリティ脆弱性（CVE-2019-11254）に対処するため、Kubernetesバージョン1.16.8では、このCVEに関連する脆弱性を緩和するためのパッチが適用されています。
Kubernetes バージョン 1.15.7 および 1.14.8 は、すでにこのセキュリティ脆弱性を緩和するためのパッチが適用されています。
・Container Engine for Kubernetesは、Kubernetesの3つのマイナーバージョンをサポートするようになりました（以前は2つのKubernetesのマイナーバージョンしかサポートしていませんでした）。
・サポートされていないマイナーバージョンを通してマスターノードをアップグレードできるようになりました。Kubernetesでは、マスターノードを1つのマイナーバージョンずつアップグレードする必要があります。
つまり、マスターノードがKubernetesバージョン1.12.7（サポートされていないマイナーバージョン）を実行している場合、1.14.8にアップグレードする前に、Kubernetesバージョン1.13.5（これもサポートされていないマイナーバージョン）にアップグレードすることができるようになりました。
・Kubernetes バージョン 1.16.8 では、多くの Kubernetes API バージョンと Kubernetes ラベルが非推奨となっています。
Kubernetes バージョン 1.16.8 にアップグレードする前に、非推奨の API バージョンとラベルを参照しているマニフェストファイルを更新する必要があります。
旧式化の詳細と、何をする必要があるかについては、Notes about Container Engine for Kubernetes Support for Kubernetes Version 1.16.を参照してください。
クラスターを新しいKubernetesマイナーバージョンにアップグレードするには、
１）こちら（here）に記載の手順に従って、マスターノードで実行されているKubernetesのバージョンをアップグレードします。
２）クラスタ内のマスターノードをアップグレードしたら、ここ（here）の手順に従ってノードプール内のワーカーノードで実行されているKubernetesのバージョンをアップグレードします。
マスターノードとワーカーノードをアップグレードする際には、Kubernetesのマイナーバージョンのサポートについては、常にKubernetesのスキューポリシー（Kubernetes skew policy）に従ってください。
例えば、クラスタ内のマスターノードがKubernetesバージョン1.16.8を実行している場合、ワーカーノードは1.16.8、1.15.7、または1.14.8を実行している必要があります。
ノードプール内のワーカーノードはKubernetesスキューポリシーに従わなければなりませんが、マイナーバージョンを1つずつアップグレードする必要はないことに注意してください。
詳細については、Upgrading Clusters to Newer Kubernetes Versions.を参照してください。
6/23 OracleCloud Infrastructure Data FlowでBootstrapping機能が利用できるようになりました。
Oracle Cloud Infrastructure Data FlowでBootstrapping 機能が利用できるようになりました。
メトリクスは、Run Start Time、Run Execution Time、Total Run Time、および Run Succeeded です。
詳細については、『Data Flow Service Guide』)を参照してください。
Exadata Cloud@Customer: Oracle Autonomous Databaseについて
Oracle Exadata Cloud@Customer 上の Oracle Autonomous Database は、自動運転、自動セキュリティ、自動修復のデータベース管理システムの利点と、
ファイアウォールの背後にあるオンプレミスに安全に配置することで提供されるセキュリティと制御を組み合わせたものです。
詳細については、以下を参照してください。 Introduction to Autonomous Database on Exadata Cloud@Customer
Data Catalogについての新しいリリース
データカタログの新しいリリースがリリースされました。
データ カタログでプライベート エンドポイントを作成して、プライベート ネットワークへのアクセスを構成できるようになりました。
プライベート エンドポイントを作成すると、オンプレミスのデータ ソースだけでなく、プライベートでしかアクセスできないデータ ソースを収集できます。
データ カタログのプライベート エンドポイント機能の詳細については、 Configuring a Private Networkを参照するか、Data Catalog Private Endpoints のビデオを見るか、
チュートリアルHarvesting from Autonomous Databases with Private AccessとHarvesting On Premise Data Sources.をお試しください。
さらに、ジョブの詳細ページが強化され、ハーベスティングジョブの作成時に選択したデータエンティティに関する情報が表示されるようになりました。
詳細はViewing Job Detailsを参照してください。
ワイルドカード文字を使用して検索できるようになりました。詳細はUsing the Search Field.を参照してください。
プライベート エンドポイントのデータ カタログ API を表示するには、Data Catalog REST APIs.を参照してください。
このリリースには、その他のマイナーな機能強化とバグ修正も含まれています。
Exadata Cloud@Customer. 共有DBホームリソースタグ
共有DBホームリソースに適用されるタグの追加、更新、削除ができるようになりました。
詳細については、以下を参照してください。
・Using the Console to Create Oracle Database Home on Exadata Cloud@Customer
・Using the Console to Create a Database
6/24 Exadataデータベース ホームタグ付けが可能に
Exadata DB システムの Database Homes にタグを追加できるようになりました。
Oracle Cloud Infrastructure でのリソースのタグ付けについては、 Resource Tags を参照してください。
※上記はOracle Cloudの公式ホームページよりOracle Cloud Infrastructureのリリースノートを参照し一部引用しています。
docs.cloud.oracle.com