皆さま、こんにちは！k.otsukaです。 今回は、Oracle Cloud 公式ホームページに掲載された2ヶ月分の日本リージョンに関わるリリース情報をご紹介します。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！

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リージョン間でのボリューム・バックアップのコピーが可能に

　Block Volumeサービスでは、ボリュームグループのバックアップをリージョン間でコピーできるようになりました。詳しくは、Volume Group BackupsおよびCopying a Volume Backup Between Regions.を参照してください。

　

MySQLバックアップのコンパートメント間移動が可能に

　MySQLの バックアップを、あるコンパートメントから別のコンパートメントに移動できるようになりました。詳細は、Managing Compartments と Moving a Backup to a Different Compartment.を参照してください。

　

リージョン間バックアップコピーのスケジューリングでカスタムターゲットリージョンの指定が可能に

　ブロックボリュームサービスでは、リージョンをまたいだボリュームバックアップコピーのスケジューリングにおいて、カスタムターゲットリージョンを指定できるようになりました。詳しくは、 Scheduling Volume Backup Copies Across Regions.を参照してください。

　

Data FlowでHive Metastoreが利用可能に

　Data FlowでHiveのメタストアを使用できるようになりました。詳しくは、Service Guide.をご覧ください。

　

データサイエンスにおけるモデルカタログの新リリース

　モデルカタログの新バージョンが公開されました。このカタログには以下のような機能強化が含まれています。

•  データサイエンティストがモデルのユースケース、フレームワーク、ハイパーパラメータを文書化するための新しいモデルタクソノミーメタデータ。
• モデルのトレーニングリソース（ノートブックセッション）への参照を含む、モデルの実績メタデータの改善。
•  カスタムメタデータのサポートにより、データサイエンティストは、モデルのトレーニングに使用されたconda環境、トレーニングデータセット、検証データセットへの参照など、モデルにまつわるコンテキストを文書化できるようになりました。
•  モデルの入力特徴ベクトルと予測スキーマの文書化をサポートします。
• モデルがモデルカタログに保存される前に、モデルアーティファクト上で実行されるモデルイントロスペクションテスト。
•  モデルイントロスペクションでは、成果物に見られる一連の一般的な問題やエラーに対して成果物を検証します。これらのイントロスペクションテストは、それに含まれるmodel artifact code templateの一部です。

　モデルカタログとともに、一連の新しいconda環境とAccelerated Data Science (ADS)の更新版がこのリリースに含まれています。ADSには、新しいモデルカタログの機能が含まれています。ADSは、モデルのタクソノミー、プロバンス、入出力スキーマを自動的に抽出し、イントロスペクションテストを自動的に実行するようになりました。すべての変更点については、 ADS release notes をご覧ください。

　新しいモデルカタログの機能を紹介するいくつかの notebook examples をGithubリポジトリで公開しています。この新しいモデルカタログの機能を紹介したData Science blogもご覧ください。

　

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8/4

コンソールの履歴をOCIコンソールで確認可能に

　Oracle Cloud Infrastructure Consoleで、console history captures を管理できるようになりました。

　

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Exadata Cloud@Customer: 既存のデータベース・ホームを利用することによるDGアソシエーション/スタンバイ・データベースの作成

 既存のデータベースホームを選択するか、Data Guardの関連付けを有効にした状態でスタンバイ用の新しいデータベースホームを作成します。

詳細については、以下を参照してください。

• Using the Console to Enable Data Guard on an Exadata Cloud@Customer System

Cloud ShellがMySQL Shellをサポート

　MySQL Shellは、MySQLの高度なクライアントおよびコードエディタです。MySQL Shellは、MySQLと同様に提供されるSQL機能に加えて、JavaScriptおよびPythonのスクリプト機能を提供し、MySQLを操作するためのAPIを含んでいます。X DevAPIでは、リレーショナルデータとドキュメントデータの両方を扱うことができます。MySQL Shell 8.0は、MySQL Server 8.0および5.7での使用を推奨します。

詳細については、https://dev.mysql.com/doc/mysql-shell/8.0/en/mysqlsh.html.を参照してください。

　

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8/9

oci-fss-utils for File Storage in-transit encryptionのバージョン20がリリース

　OCI の File Storage Service で転送中の暗号化を有効にするには、マウントターゲットへのセキュアな接続を必要とするインスタンスに oci-fss-utils というパッケージをインストールします。

　定期的なメンテナンスの一環として、また最新のセキュリティ基準に準拠するために、オラクルは OCI ファイルストレージのアクセスレイヤーの SSL 証明書を更新しました。

　新しい SSL 証明書に加えて、新バージョンの oci-fss-utils RPM パッケージには、証明書用の最新のトラストアンカーが含まれているほか、その他の改善点もあります。

　最新版のパッケージ（V 20）を使用していない場合は、SSL接続に失敗する可能性があります。SSL接続障害が発生すると、NFSv3の操作に失敗することがあります。できるだけ早く最新版のoci-fss-utilsパッケージ

(https://www.oracle.com/downloads/cloud/cloud-infrastructure-file-storage-downloads.html)  にアップグレードすることをお勧めします。

詳細は、 Using In-transit Encryption.を参照してください。

　

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8/10

HeatWaveスケールアウトデータマネジメントのご紹介

　HeatWaveは、OCI Object Storage上に構築された新しいデータ管理層を導入しました。この新しいアーキテクチャは、HeatWaveフォーマットのデータを永続的なストレージに保存することを可能にし、データサイズに関わらず一定時間でのデータの再読み込みを可能にします。

　HeatWaveに読み込まれたデータは、伝播された変更も含めて、HeatWave Storage LayerによってOCI Object Storageに永続化され、HeatWaveのノードやクラスタが故障した場合にも復旧できるようになりました。以前は、データはMySQL DB Systemから復旧していました。OCI Object Storageからのデータの読み込みは、MySQL DB Systemからのデータの読み込み時のように、データをHeatWaveストレージのフォーマットに変換する必要がないため、高速化されています。OCI Object Storageからのデータ復旧に失敗した場合、HeatWaveはMySQL DB Systemからのデータ復旧にフォールバックします。テーブルがアンロードされたときにHeatWaveから削除されたデータは、バックグラウンド操作でOCI Object Storageから削除されます。関連情報として、 HeatWave Cluster Failure and Recovery.を参照してください。

　

Accelerated Data Science (ADS)の機能タイプとモデルカタログの機能

モデルカタログ

モデルカタログの新バージョンがリリースされました。以下のような機能強化がなされています。

• データサイエンティストがモデルのユースケース、フレームワーク、ハイパーパラメータを文書化できるよう、モデルタクソノミーメタデータを自動的に抽出します。
• モデルのトレーニングリソース（ノートブックセッション）への参照（save()にtraining_idを渡す）を含む、モデルの実績メタデータの改善を行いました。
• カスタムメタデータのサポートにより、データサイエンティストがモデルに関するコンテキストを文書化できるようになり、モデルのトレーニングに使用したconda環境、トレーニングデータセット、検証データセットなどの参照を自動的に抽出できるようになりました。
• モデルの入力特徴ベクトルと予測スキーマを自動的に抽出します。
• モデルがモデルカタログに保存される前に、モデルアーティファクト上で実行されるモデルイントロスペクションテスト。モデルイントロスペクションでは、成果物に見られる一連の一般的な問題やエラーに対して成果物を検証します。これらのイントロスペクションテストは、同梱されているモデルアーティファクトコードテンプレートの一部です。

機能タイプ

Feature Typeは新しく追加されたモジュールで、以下の機能を含んでいます。

• フィーチャーカウント、フィーチャープロット、フィーチャー統計、相関、相関プロットを含むExplorationary Data Analysisのサポート。
• Feature Typeシステムを駆動するためのハンドラーを管理するツールを提供するFeature Type Managerのサポート。
• データ検証を実行する方法であるフィーチャータイプバリデータをサポートしています。また、データ検証プロセスを再現し、プロジェクト間で共有できるように、フィーチャータイプを動的に拡張することができます。
• データ品質の問題をチェックするプロセスを自動化するための機能タイプ警告のサポート。
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8/13

ベアメタルおよび仮想マシンのDBシステム：データベースおよびDBシステムのプロビジョニングにはOracle Database 21.3が利用可能に

　Oracle Database 21.3 を搭載した新しいベアメタルまたは仮想マシンの DB システムとデータベースをプロビジョニングできるようになりました。

　Oracle Database 21c の最新情報については、Oracle Database 21c documentation のドキュメントを参照してください。

　

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8/17

管理エージェント：Oracle Cloud Agentプラグイン

　Oracle Cloud Agent プラグインを使用して、コンピュートインスタンスに Management Agent を展開できるようになりました。詳細については、 Deploy Management Agents on Compute Instances.を参照してください。

　

MySQL Database Serviceのローリングアップグレード時の可用性が向上

　MySQL Database Serviceでは、高可用性DBシステムのメンテナンスにローリングアップグレードを使用するようになりました。すでにDBシステムでHAを有効にしている場合は、何もする必要はありません。サービスは自動的にセカンダリ インスタンスにパッチを適用してからプライマリを切り替えるので、中断やダウンタイムを最小限に抑えることができます。詳細については、Rolling Upgrades.を参照してください。

　

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8/19

ネットワークビジュアライザーの更新

今回のNetwork Visualizerサービスのアップデートでは、DRGv2機能の可視化を地域ビューに導入し、以下の機能をカバーします。

• DRGアタッチメントとDRG内部ルーティング
• 1つのDRGに複数のVCNがアタッチされている場合
• クロステナンシーVCNのアタッチ

　

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8/20

Application Perfornmance Monitoring：Prometheus Scraper Plug-inによるメトリクス表示が可能に

　Application Performance Monitoring Prometheus Scraper Plug-inを使用して、Prometheus exposition テキスト形式のメトリクスをスクレイピングし、Oracle Cloud Infrastructure でメトリクスを表示できるようになりました。詳細については、Configure APM Prometheus Scraper.を参照してください。

　

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8/24

リソースの発見と監視が可能に

　OSマネジメントサービスで管理されているComputeインスタンス上で動作しているリソースを自動検出して監視できるようになりました。

詳細は、Resource Discovery and Monitoringを参照してください。

　

MySQLデータベースサービスのモニタリングを改善

　MySQL Database Serviceに、ディスクスペース、HeatWave、バックアップ、チャネルの新しいメトリクスが追加されました。このメトリクスを使用して、MySQL の健全性、容量、およびパフォーマンスを監視し、アラームを受け取ることができます。

　コンソールでは、MySQL DBシステムの直下、またはモニタリングサービスのネームスペースである oci_mysql_database でメトリクスを見つけることができます。

　ストレージ使用率の情報は、PERFORMANCE_SCHEMA health_block_device および error_log テーブルを使用して SQL からも入手できます。

　詳細については、 MySQL Database Service Metricsおよび MySQL Health Monitorを参照してください。

　

MySQLデータベースサービスのモニタリングを改善

　MySQL Database Serviceに、ディスクスペース、HeatWave、バックアップ、チャネルの新しいメトリクスが追加されました。このメトリクスを使用して、MySQL の健全性、容量、およびパフォーマンスを監視し、アラームを受け取ることができます。

　コンソールでは、MySQL DBシステムの直下、またはモニタリングサービスのネームスペースである oci_mysql_database でメトリクスを見つけることができます。

　ストレージ使用率の情報は、PERFORMANCE_SCHEMA health_block_device および error_log テーブルを使用して SQL からも入手できます。

詳細については、 MySQL Database Service Metricsおよび MySQL Health Monitorを参照してください。

　

グラフフィカル説明プランが利用可能に

　新しいオプション「グラフィカル説明プラン」では、説明プランをグラフィカルなツリーで表示します。 折りたたみ可能なノードのツリーが表示され、各ノードが操作を表します。 説明プランでは、必要に応じてデータを多くまたは少なく表示することができ、ツリーを回転させて SQL 統計情報をさまざまな方法で表示することができます。 詳細については、  Using Performance Hub to Analyze Database Performanceを参照してください。

　

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8/27

OCI Service Operator for Kubernetes (OSOK)の提供開始について

　OCI Service Operator for Kubernetes（以下、OSOK）の提供を開始し、Oracle Cloud Infrastructureコンソール、CLI、その他の開発者ツールを使用せずに、Kubernetes APIを使用してOracle Cloud Infrastructureリソースに対するアクションを実行できるようになりました。

　OCI Service Operator for Kubernetesは、オープンソースのKubernetesアドオンで、Kubernetes APIとKubernetesツールを使用して、Oracle Cloud Infrastructureリソース（Autonomous DatabaseサービスやMySQL Databaseサービスなど）の作成、管理、接続を行うことができます。その結果、Kubernetesアプリケーションを管理するのと同じ方法でOracle Cloud Infrastructureリソースを管理することができ、複雑さや管理のオーバーヘッドを減らすことができます。

　詳細については、 Adding OCI Service Operator for Kubernetes to Clustersを参照してください。

　

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8/31

DomainKeys Identified Mailがセルフサービスで利用可能に

　Oracle Cloud Infrastructureでは、電子メールドメインのDKIM（DomainKeys Identified Mail）キーをコンソールまたはプログラムインターフェイス内で作成・管理する機能が利用可能になりました。DKIMは、メール転送エージェント（MTA）によるメッセージの送信元と内容の検証を可能にする認証フレームワークです。DKIMでは、署名者は、あるドメインの電子メールメッセージに暗号で署名し、その真正性に責任を持つことができます。受信者は、署名ドメインに公開鍵を照会して、署名が一致する秘密鍵で作成されたことを確認することで、署名を検証します。

詳細については、 Managing DKIMを参照してください。

　

KspliceのアップデートがOSマネジメントサービスで管理可能に

　KspliceのアップデートをOS Managementサービスで管理できるようになりました。OS Managementは、Oracle Autonomous LinuxまたはOracle Linuxを実行しているかどうかにかかわらず、管理対象のインスタンスのKspliceアップデートを管理および設定する利便性を提供します。

詳細については、 Managing Linux Packagesを参照してください。

　

Oracle Autonomous Linuxとクリティカル・イベント・モニタリングをサポートするOS Managementが統合へ

　Oracle Autonomous LinuxがOracle Cloud InfrastructureのOS Managementに統合されました。

Oracle Autonomous Linuxは、一般的なオペレーティングシステム管理タスクの複雑さとオーバーヘッドを軽減するためのマネージドサービスで、以下の機能を提供します。

・カーネル、OpenSSL、glibcライブラリのダウンタイムなしのKspliceアップデートを含む、毎日の自動アップデート。

・カーネルの oops やカーネルのクラッシュなどの重要なイベントを監視し、イベントのデバッグや根本原因の分析に必要なメッセージやログの収集と送信を行います。

詳細については、 Oracle Autonomous Linux.を参照してください。

　

Logging Analytics: スコープフィルタでのエンティティ検索の高速化

　スコープ フィルターを使用すると、Logging Analyticsのエンティティがどのコンパートメントにあるかにかかわらず、エンティティを検索できます。エンティティを選択すると、それらのエンティティからのログを特定したり、エンティティに関連するリソースを見つけたりすることが容易になります。Use Scope Filters.を参照してください。

　

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9/1

シリアルコンソールに新しいCloud Shellを統合

 Cloud Shell integrationを使用して、シリアルコンソールにすばやく簡単に接続できるようになりました。

　

データカタログをリリース

　新規ユーザーとして、「データカタログの概要」ページを使用して、データカタログの機能に関する情報を取得し、サービスの利用を開始しました。

以下の項目が可能になりました。

• 用語集の階層内で用語やカテゴリを移動して、ビジネス用語集を再編成する。
• データカタログオブジェクトのカスタムプロパティの値が更新されたときにイベントを生成する。
• OCI Vault シークレットを使用して、ウォレットやパスワードなどのデータ資産接続の詳細を提供する。
• MySQLデータベースサービスからの収穫。

詳細については、Data Catalogと Data Catalog APIを参照してください。

　

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9/2

自律型データベースを専用のクラウド・インフラに クロスリージョンでのData Guardの展開にKMS暗号化を使用

　自律型コンテナ データベース (ACD) リソースに独自の Vault service暗号化キーを使用する、クロスリージョンの Autonomous Data Guard 展開を作成できるようになりました。独自のキーを使用したクロスリージョンのData GuardでACDをプロビジョニングする方法については、 Creating an Autonomous Container Databaseを参照してください。

この構成に必要な仮想プライベートボールトリソースの作成と管理については、次のトピックを参照してください。

• Key and Secret Management Concepts

• Replicating Vaults and Keys

　

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9/3

MySQL データベースサービスのワークリクエスト

　Oracle MySQL Database Serviceでは、ワークリクエストを使って長期的に実行されるオペレーションの進捗状況を監視する機能が強化されました。

　作業要求は、操作の進捗の各ステップを追跡できるアクティビティログです。例えば、新しいMySQL DBシステムを作成する際には、全体的な進捗状況と各アクティビティステップの詳細を記載した関連するワークリクエストが表示されます。

詳細については、 Work Requestsを参照してください。

　

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9/8

データベース管理に関する新リリースサービスを提供

Database Managementの新しいリリースが公開されました。

以下の項目が可能になりました。

• ベアメタルおよび仮想マシンDBシステムとExadata Cloud Service上で稼働するOracleデータベースのデータベース管理を有効にして使用する。
• 単一のデータベースまたはデータベースグループに対して、SQLジョブの実行を後の時点で、または指定した頻度で複数回、スケジュールする。

詳細については、 Database Managementを参照してください。

　

ジョブの強化

 download detailed Terraform logs（ログレベルを選択した場合）、parallel operations、refresh resource states 、 force-cancel jobs.が可能になりました。

　

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9/9

PyTorch 1.9 conda環境を導入

　新しいPyTorch 1.9のコンダを、コンピュータビジョンや自然言語処理のアプリケーションに使用します。これらのコンダ環境は、CPUとGPUに対応しています。スラッグ名は pytorch19_p37_cpu_v1 と pytorch19_p37_gpu_v1 です。

詳細については、 Data Science と Data Science APIを参照してください。

　

新しいコンソールのセッションタイムアウト設定

テナント内の change the Console session time-out settingsを変更できるようになりました。

　

Exadata Cloud Service、ベアメタルDBシステム、仮想マシンDBシステムで稼働するデータベースのパフォーマンス・ハブとメトリクスを提供

　パフォーマンスハブツールを使用して、以下のシステムで実行されるクラウドデータベースのメトリクスを表示できるようになりました。Exadata Cloud Serviceインスタンス、ベアメタルDBシステム、および仮想マシンDBシステム。この機能は、これらのデータベースに追加の監視および管理機能を提供します。

詳細は、 Analyzing Exadata Cloud Service Database Performanceおよび Analyzing Virtual Machine / Bare Metal Database Performance を参照してください。

　

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9/14

シールド付きインスタンスの販売開始

　Shielded instancesは、ベアメタルホストや仮想マシン（VM）のファームウェアのセキュリティを強化し、悪意のあるブートレベルソフトウェアから守ります。

　

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9/15

ジョブとジョブ・ランがデータ・サイエンスにて紹介

　ジョブ機能では、完全に管理されたインフラストラクチャ上で、反復可能な機械学習タスクを定義して実行することができます。ジョブはカスタムタスクを可能にするので、データ準備、モデルトレーニング、ハイパーパラメータ最適化、バッチ推論など、ほとんどすべてのユースケースを適用できます。

　ジョブにより、Oracle Cloud Infrastructure上でコンピュート・ワークロードを簡単かつコスト効率よく実行できます。Oracle Data Scienceジョブは、投入されたジョブに必要なコンピュートリソース（CPUまたはGPU）、ブロックボリューム、形状、ネットワーク構成を自動的にプロビジョニングします。

　Data Science jobsでは、ジョブを実行するコンピュート、サーバー・クラスター、ソフトウェアをインストールして管理する必要がないため、ユースケースに集中し、ビジネス上の問題を解決することができます。

　詳しくは、 Data ScienceとData Science APIをご覧ください。また、 Data Science blogもご覧ください。

　

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9/22

アクセラレイテッド・データ・サイエンス（ADS）の仕事とジョブラン特集

データサイエンスのジョブ機能は、ADS v2.4.0で導入され、以下の内容を含みます。

• Data Scienceジョブにより、データサイエンティストはノートブックセッションの外でカスタマイズされたタスクを実行できます。
• ジョブのインフラストラクチャとランタイムパラメータを設定することで、統一されたAPIを介してデータサイエンスジョブとデータフローアプリケーションを実行。
• PythonやBashスクリプト、またはJupyteノートブックを実行するためのランタイム構成をカスタマイズすることができます。ジョブのアーティファクトに必要なPythonパッケージを含めたり、Gitリポジトリから最新のコードを引き出すことができます。
• ジョブの実行を監視し、Loggingサービスを使用してログメッセージをストリーミングする。

詳細については、 Data Science と ADS SDKをご覧ください。また， Data Science blogもご覧ください。

　

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9/24

Cloud Shell がPython 2.7をインストールしたIPython 5.x LTSリリースのサポートを停止

　Python 2.7と一緒にインストールされたIPython 5.x LTSリリースは、Cloud Shellでサポートされなくなりました。Pythonバージョン3.3を必要とするIPython 6以上は、Cloud Shellでサポートされています。

　

Data Scienceは、Environment ExplorerとSpinnerエクステンションを更新

　環境エクスプローラーは、新しいリストビューを追加して拡張されました。これは、カードビューの代替ビューです。リストビューは、より優れた視覚的表現を提供することで、コンパクトな形でconda環境を探索することができ、conda環境タイプごとにカスタムアイコンが組み込まれています。 名前、言語、アーキテクチャ、作成日、サイズなどのプロパティで conda パックをソートできるようになりました。同じ conda 環境の異なるバージョンは、リストで管理され、バージョン間の切り替えが可能です。

　Spinnerエクステンションは、JupyterLabの起動時に表示されるアニメーションロゴを提供します。このロゴにはOracleブランドが付与されており、Oracle Cloud Infrastructure Data Scienceサービス製品であることがわかるようになりました。

　

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※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。