2019 think summit 世界初のAIデータベース
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2019年think summit 世界初のAIデータベース Db2最新バージョン、Hybrid Data Management
2019 think summit 世界初のAIデータベース
- 1. 世界初のAIデータベース 日本アイ・ビー・エム株式会社 IBM クラウド事業本部 IBM Data and AI 事業部 Db2 Strategy Leader 四元 菜つみ
- 4. IBM Data and AI データは”使いやすい”ことが重要 Anyone だれもがデータ分析者 データサイエンティスト不足解消 Any Data あらゆるデータを使いやすく 生産性向上・コスト最小化 Any AI あらゆるAIに対応 新ビジネスへの挑戦・コスト削減
- 5. Db2 Warehouse on Cloud ハイパフォーマンスクラウド DWH Db2 on Cloud グローバルDR対応の フルマネージドOLTP DB Db2 Warehouse / Integrated Analytics System DWHアプライアンス CloudCloud Db2 SQL Engine Db2 Hosted Db2のクラウド・ ホスティングサービス Cloud Db2 高速DWHから超高可用 性構成も実現する エンタープライズDB インメモリカラムナーで実現するハイパフォーマンス 高トランザクション対応と自由自在のスケーラビリティ Db2 Family On-prem On-prem あらゆるデータを使いやすく
- 6. お客様事例：THK様 主に全世界の販売データおよび国内の生産データを対象としたデータ分析のための基盤に IBM Db2 Warehouse on Cloudを採用。IBM i上の基幹データの一元化とリアルタイム化を実 現し、実効的なＰＤＣＡサイクルを構築。 IBMCloud お客様環境 （オンプレミス） Oracle SQL Server Db2 Warehouse onCloud (SaaS) BIサーバ オンプレのデータをクラウドの Db2 WarehouseonCloudへコピー SQLプッシュバックを利⽤し パフォーマンスが向上 データの参照 Db2 for i 国内販売系システム 海外販売系システム 国内生産系システム 海外生産系システム Db2 for i Db2 for i Db2 for i その他システム レプリ ケーション サーバ 分析担当者 Db2 Warehouse on Cloud (SaaS) BIサーバ オンプレのデータをクラウドの Db2 on Warehouse on Cloudへコピー SQL プッシュバックを利⽤し パフォーマンスが向上 データの参照Db2 for i 国内販売系システム 海外販売系システム 国内⽣産系システム 海外⽣産系システム Db2 for i Db2 for i Db2 for i レプリ ケーション サーバ 分析担当者
- 9. Cloud Service 仮想化 1970’ 信頼性 分散 オープン化 SQLの発明 z Mainframe あらゆるプラット フォームのサポート（LUW） モダナイズ コンテナ/クラウド オートノミック インメモリカラムナ AI時代 AIデータベース AIデータベースへの進化 大量データ対応
- 10. AIデータベースとは？
- 11. AIを組み込んだデータベース 運用負担が非常に大きい DBインフラの維持メンテをAIで極小化 Powered by AI AIを生み出すためのデータベース 業務やアプリのAI化を後押し AIによるビジネスの加速を実現 Built for AI IBMのAIデータベースとは
- 12. 機械学習で最適なアクセスパスでSQL実行 従来比10倍のハイパフォーマンス DBA不要で運用いらず ワークロード最適化 バックアップ、リストア、統計情報取得の自動化 メモリ、ストレージなどHWリソースの最適化 データ圧縮の自動化＆最適化 ログローテーション、索引メンテの自動化 IBM Db2 the AI database IBMも他社も取り組んでいるエリア AIを組み込んだデータベース 運用負担が非常に大きい DBインフラの維持メンテナンスを極小化 Powered by AI
- 13. 自然言語で人と会話する ようなデータ探索 データに隠された新た な洞察を導き出す AIに必要なあらゆる データを仮想統合 IBMが特に注力しているエリア ① ② ③ IBM Db2 the AI database AIを生み出すためのデータベース 業務にやアプリのAI化を後押し AIによるビジネスの加速を実現 Built for AI
- 14. ① データ仮想化 IBM Data Virtualization あらゆる場所に点在する複数のデータソースを物理的に１箇所に集めることなく 仮想的にデータ統合。シンプルなデータ統合を可能にした最先端テクノロジー。 物理的にデータを統合せずコスト最適化 データソース同士が自律的にやり取りを行いデータ取得 データ移動/ETL不要 オーバーヘッドなし、シンプルで高性能 データ集約に手作業を介してしまうと • 手動でデータの整合性を確保する のが困難 • データの移動やコピーが無駄
- 16. クエリ結果 その機械学習モデルによって SQLをより賢く Cognitive Query データソース • Neural Netsの要素を融合 • 教師なし学習によってデータソースをベースとして 学習モデルを作成 よりスマートなクエリによってデータ探索。 従来のWHERE句では表現しきれない ”それらしき”データ、トレンドを導き出す。 ② Cognitive Query 隠された新たな洞察やトレンドを自動で導き出す
- 18. Augmented Data Explorer ベータ版 公開中: http://ibm.biz/Db2-AI-ADE 人間と対話するように、自然言語でデータ探索 ③Natural Language Query(NLQ) と データ探索ツール Db2 Augmented Data Explorer 例えば売上変遷の将来的予測も可能「月毎の平均売上」と自然言語で入力すれば それがそのまま表示 データを確認する軸（変数）も自動的に検 知・リコメンデーション • 従来は「SELECT …FROM GOSALES WHERE..」などSQLを実行する必要あり • Natual Language Query（NLQ）は、自然言語によるデータアクセスをサポート • NLQを用いたデータ可視化と予測分析を実現するDb2 Augmented Data Explorerでだれも が直感的かつ手軽にデータを活用
- 19. 従来と何が変わるのか？
- 21. •売上データやWebログなどが分散 •各事業部でお客様に関するデータがばらばら ユースケース（流通/販売業） • 企業内でのデータが有効活用できていない • データ分析専任の人がいない 事業部A 事業部B 事業部C 顧客分析 離反分析 顧客分析 DWHに集約 クエリ 管理ノード 結果 アプリ データ仮想化により 必要なデータのみDWHへ統合 Cognitive Queryにて 販売傾向や離反傾向を予測
- 23. IBMの目指す世界
- 24. The AI Database –Db2 V11.5 6月4日発表 6月28日出荷 基幹業務を支えるデータベースとして機能強化を続けながら、世界初のAIデータベースとして進化
- 25. Db2 V11.5 2 5 • Jupyter Notebookでのサンプル提供 • Visual Studio Extension（db2connect） • Gremlin&Tinkerpopフレームワークサポート • Blockchain対応 (Hyperledger Rest API対応) コア・データベース機能の拡張 デベロッパー向けの拡張 • DWH領域で培ったスキルとナレッジの投入 • シンプル化されたログ・マネジメント • メモリ管理機能の向上 • ワークロード管理の強化/自動最適化 最先端テクノロジーへの対応 JDBC Ledger SQL Federation Hyperledger Fabric Db2
- 26. Cloud Pak for Data 誰もがあらゆるデータをAI/分析に活用できる最 高のデータプラットフォーム（データハブ） HDMP / Db2 Family あらゆるデータワークロードをサポートする 共通テクノロジー＆ライセンス体系 オープンソース 市場で成長中のOSSとのパートナーシップ 拡大、お客様への選択の自由 Cloud Pak for Data Db2 Family HDMP オープンソース Hybrid Data Management お客様への 選択の自由 TCO削減 既存スキルの 有効活用 AIや分析で ビジネス加速 柔軟性と簡易性がこれまで以上に求められてくる中、 IBMは将来のビジネス変化に備えたデータプラットフォームを提供する唯一のベンダー
- 27. Thank you
- 28. ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されてお り、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報につい ては、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資 料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプ ライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契約の条項を変更することを意図 したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。 本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であることを暗示するものではありません。 本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法に おいても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販 売、売上高の向上、またはその他の結果が生じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された 環境において標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおける マルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーが ここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。 記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として示されたものです。実際の環境コス トおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、Db2およびIBM Cloudは、 世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他の製品名およ びサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧くだ さい。
Editor's Notes
- #27: データインフラのモダナイズでよく聞かれる２つの質問 モダナイズするにも現状/現行のものに影響なく、リスクなくやりたい場合どうすればいいですか AIやMLなどでビジネスも伸ばしたい、どうやって適用していけばいいの。最適化すればいいの。 従来、お客様は過去数年間でDWHやHadoopなど色々評価している。 けれども、人も減る一方で、やることの規模は大きくなっているので、柔軟性と簡易性はこれまで以上に求めれてきます。 データをAIに対応させるための課題が残っています。セキュリティ懸念でクラウドへは移行できない、オンプレとクラウドまたがって対応する必要がある、将来のビジネスの変化に備えて全体的なデータの状況を理解する、など。 我々、Hybrid Data Managementはこれらの課題すべてをソフトウェアの観点でご支援できるように様々な製品開発投資を行っている唯一のベンダーです。 既存環境にインパクトを与えることなく、誰もがその人それぞれに活用しやすいような形で管理され、すぐにデータ分析・AIに使うことができるようにする最高のデータプラットフォームを提供します（ICP4D） あらゆるデータワークロードのニーズをサポートする共通ライセンスと共通スキルセット（HDMP） さらに、市場で成長しているオープンソースコミュニティ/企業とのパートナーシップも拡大し、よりお客様に選択の自由を提供する（OSS)