[db tech showcase Tokyo 2017] E23: クラウド異種データベース(AWS)へのデータベース移行時の注意点 ~レプリケーションテクノロジーは、使えるのか?~ by 株式会社インサイトテクノロジー 中川裕貴

Insight Technology, Inc.
Insight Technology, Inc.Insight Technology, Inc.
株式会社インサイトテクノロジー
プロダクトコンサルティング 事業部
中川 裕貴
クラウド異種データベース(AWS)への
データベース移行時の注意点
- レプリケーションテクノロジーは、使えるのか?
コンサルティング事業 ソフトウェア事業 ハードウェア事業
設計、構築、運用、移行
データベース総合ソリューション
データベースの課題を解決する
各種ソフトウェアの開発・サポート
高性能・低コスト・高信頼性
データベースマシンの開発
データベースに関連するナレッジと技術力を追求し、ソフトウェア、ハードウェア、
サービスを最適に組み合わせてお客様に提供する会社です。
高速・低コスト・セキュア なデータベース環境を実現
データベースのアクセス監査ツール(自社開発)
マルチデータベース リアルタイムレプリケーションツール
データウェアハウス向け 超高速データベース
Oracle Database Standard Edition向け DRツール
Oracle Database パフォーマンス監視・分析ツール(自社開発)
データベース専用高速マシン(自社開発)
Insight Technologyとは?
Agenda
1. AWSへのデータベース移行
2. Attunity Replicateのご紹介
3. DEMO
4. 国内事例のご紹介
1. AWSへのデータベース移行
1. AWSへのデータベース移行
 課題
 データベース移行に(あまり)工数を掛けたくない
 切替え時のサービス停止を最小限にしたい
1. AWSへのデータベース移行
データベース移行のタスク
1.ターゲットデータベースの選定
2.メタデータを移行
3.アプリケーション、運用スクリプト改修
4.テーブルデータを移行
1. AWSへのデータベース移行
1.ターゲットデータベースの選定
 データベースの種類を変更するか?
 データベースはEC2上に立てるかRDSを使用するか?
移行の難易度(≒ 期間・工数)に影響する!
Amazon
EC2
Amazon
RDS
例) Oracle Database → Amazon Aurora
1. AWSへのデータベース移行
2.メタデータの移行
 ユーザ/権限
 データベース・オブジェクト
3.アプリケーション、運用スクリプト改修
 SQL文
データベースの種類を変えない場合、
RDBMSの機能で移行できるので、
ほぼ対応不要
SQL文も互換性があるので同様
オブジェクト/SQL文の移行
AWS Schema Conversion Tool(SCT)
 異種DB間でオブジェクト/SQL文を自動変換
 自動変換出来ない場合は問題をレポーティング
工数の削減や見積もりに使える
※データベースの種類を変える場合
Amazon RDS for Oracle※
Amazon RDS for SQL Server ※
Amazon RDS for MySQL
Amazon RDS for PostgreSQL
Amazon Aurora
※同一種ソースの場合のみ
対応ターゲット
(OLTP)
Oracle Database
Microsoft SQL Server
MySQL
PostgreSQL
対応ソース
(OLTP)
メタデータ/SQLの移行
1. AWSへのデータベース移行
データベース移行のタスク
1.ターゲットデータベースの選定
2.メタデータを移行
3.アプリケーション、運用スクリプト改修
4.テーブルデータを移行
AWS Schema
Conversion Tool
 異種データベース間でのデータ移行
 増大するデータ量
 止められないサービス
AWS Database Migtation Service(DMS)
 マルチデータベース対応
 差分同期を使い、少ないサービスダウンタイムでの移行が可能
テーブルデータの移行
Oracle Database
Microsoft SQL Server
MySQL
PostgreSQL
Amazon Aurora
MariaDB
SAP ASE
Amazon Redshift
Amazon DynamoDB
Amazon S3
対応ターゲット
Oracle Database
Microsoft SQL Server
MySQL
PostgreSQL
Amazon Aurora
MariaDB
SAP ASE
MongoDB
対応ソース
Source DB Target DB
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
初期同期
(FullLoad)
INSERT
UPDATE
DELETE
テーブルデータの移行
Source DB Target DB
Change
Data
Capture
Redoログ
EMP
DEPT
SALGRADE
EMP
DEPT
SALGRADE
Change
Data
Apply
INSERT
UPDATE
DELETE
差分同期で、切替え時の
サービス停止時間を極小化可能
テーブルデータの移行
1. AWSへのデータベース移行
データベース移行のタスク
1.ターゲットデータベースの選定
2.メタデータを移行
3.アプリケーション、運用スクリプト改修
4.テーブルデータを移行
AWS Schema
Conversion Tool
AWS Database
Migration Service
 注意点
2.UNDO表領域/一時表領域の容量(Oracle Database)
3.データベースのキャラクタセット(UTF8以外のみ)
 外字が使用されている環境では文字化けが発生してしまう・・・
 FullLoadの所要時間が長いとソースでORA-01555が発生する可能性がある
テーブルデータの移行
1.ソース – ターゲット間のデータ整合性のチェック
 データチェック機能が無い為、ツール作成が必要
 チェック方式(データのcsv化 or ハッシュ値計算等で比較)
を検討する。また、チェックに要する時間を移行作業に含める
 FullLoad後にターゲットで索引の再作成が行われるので、一時表領域が不足す
る可能性がある。チェックのためFullLoad後、差分同期前に一時停止するオプ
ションを使うとよい
6.フィルタリング機能が弱い
 注意点
 複雑な条件は指定できない(列毎に=,<=,>=,between andのみ)
テーブルデータの移行
5.ネットワーク関連のチューニングができない
 ソースへの接続にWANを介している場合などネットワークが低速だと
設定で同期のパフォーマンスを改善できない
 ネットワーク帯域が制限できない
4.差分同期のデフォルトの動作
 差分同期は一件ずつ更新が適用される、遅い場合は
BatchApplyEnabledをtrueに設定するといい(CLIが必要)
2. Attunity Replicateのご紹介
Enterprise Data Management
On Premises | Cloud | Across Platforms
 1988年創業、データ統合において、20年以上にわたる研究開発と経験
 CDC(更新データ捕捉)技術における独立系リーディング企業
 米国、英国、イスラエル、日本、香港、台湾、韓国など、全世界的事業規模
65ヶ国で2,000社以上の顧客
Attunity社 概要
Microsoft with OEM and for over 8 Years
Oracle with OEM for over 13 years
IBM with OEM for over 9 years
Backend of Data Migration Service
Teradata as a reseller for Data Warehouse /Hadoop market
マイクロソフト、オラクル、IBMやその他の企業から認められ、選ばれた技術
2つのデータベース間でテーブルデータを同期するソフトウェア
初期同期(FullLoad)機能
差分同期機能(FullLoad後シームレスに開始もしくは時間指定で開始)
 対応データベースの種類が豊富
 WAN越し、長距離通信でも比較的高速に同期可能なオプションがある
(Attunity Replicateを各拠点で立てて、通信データを圧縮する)
 データのフィルタリング・簡易加工機能あり
機能
特徴
Attunity Replicate 概要
RDBMS
Oracle
SQL Server
MySQL
PostgreSQL
SAP ASE
DB2 LUW
DB2 iSeries
DB2 z/OS
Informix
Data Warehouse
Exadata
Teradata
Netezza
Vertica
Actian Vector
Actian Matrix
(SAP / HANA)
Hortonworks
Cloudera
MapR
Pivotal
Hadoop
IMS/DB
SQL M/P
Enscribe
RMS
VSAM
Legacy
Amazon RDS
Salesforce
Cloud
RDBMS
Oracle
SQL Server
MySQL
PostgreSQL
SAP ASE
DB2 LUW
Informix
Data Warehouse
Exadata
Teradata
Netezza
Vertica
Pivotal DB
(Greenplum)
Pivotal HAWQ
Actian Vector
Sybase IQ
SAP / HANA
Hortonworks
Cloudera
MapR
Pivotal
Hadoop
MongoDB
NoSQL
Amazon RDS
Amazon Redshift
Google Cloud SQL
Azure SQL Data
Warehouse
Cloud
Kafka
Message Broker
targets
sources
Oracle
SQL
DB2
SAP
Attunity Replicate サポートデータベース
1.DMSが対応していないデータベース間のデータ移行/連携
例) DB2 → Amazon Aurora等
4.複雑な条件/操作のフィルタリング
• 複数列をまたがった条件を指定したい
• DELETE操作を連携させない
3.ネットワーク帯域制限(OSの機能)
Attunity Replicate to AWS 使い所
2.WAN越しや遠距離の同期を高速化
3. DEMO
Target DB
SQL Server 2016
Oracle 11gR2
※シンプルな構成
デモ環境(その1)
Source DB
AWS
Oracle 11gR2
※WAN/Cloud向け構成
SQL Server 2016
デモ環境(その2)
Target DB
Source DB
AWS
4. 国内事例のご紹介
事例1 人材派遣業様
課題
 DB2を使用しているが、参照系の処理時にロックエスカレーションが多発
 新参照系としてAmazon Auroraを検討している(DB2は稼働を続ける)
 遅延は最大でも2~3分程度に収めたい。
成果
 参照系でのロックエスカレーションが無くなり、快適に!
 DB2、Attunity間のネットワーク帯域を制限することで影響を最小限に
ソリューション
 Attunity Replicateを使用したデータ同期
採用
CDC Incremental
DB2 Amazon
Aurora
課題
成果
 想定通りのサービス停止で移行可能になった
事例2 食品メーカー様
ソリューション
 Attunity Replicateを使用したデータ移行
 システムのクラウド化(まずはデータベースのみ)
 移行テストを実施しながら移行テーブル群の確定をしたい
 サービス停止は2~3時間程度に収めたい
Oracle 12c
Amazon
EC2
採用
Oracle
Database
11gR2
CDC Incremental
課題
成果
 通信データを圧縮することで小さい遅延で同期できた
事例3 製造業様
ソリューション
 Attunity Replicateを使用したデータ同期
 OracleからSQL Serverへのデータ連携
 SQL Serverは海外拠点に存在
 遅延は最大でも数分程度に収めたい。
採用
Oracle
Database
11gR2
CDC Incremental Microsoft
SQL Server
2008 R2
Optimized
WAN
オブジェクト関連の移行
データの移行 / 同期
AWS Database Migration Service
これらが、AWSへのデータベース移行のために提供されており、
これらを使うことである程度移行の工数を減らしたり、
切り替え時のサービス停止時間を最小限にできます。
AWS Schema Conversion Tool
まとめ
DMSが適していない環境や対応していないデータベースをご利用の場合
もご検討ください。
まとめ
記載されている会社名、サービス名、製品名は、株式会社インサイトテクノロジーおよび各社の商標または登録商標です。
Copyright 2016 Insight Technology, Inc. All Rights Reserved.
1 de 32

Recomendados

今こそクラウドへ!データの移行、連携、統合のコツ por
今こそクラウドへ!データの移行、連携、統合のコツ今こそクラウドへ!データの移行、連携、統合のコツ
今こそクラウドへ!データの移行、連携、統合のコツ株式会社クライム
829 visualizações48 slides
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version - por
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version - ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version - Tetsutaro Watanabe
7K visualizações48 slides
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版 por
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版
Yahoo! JAPANのOracle構成-2017年版Makoto Sato
4.4K visualizações95 slides
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー... por
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...
[db tech showcase Tokyo 2017] D35: 何を基準に選定すべきなのか!? ~ビッグデータ×IoT×AI時代のデータベースのアー...Insight Technology, Inc.
2.4K visualizações55 slides
[db tech showcase Tokyo 2017] A32: Attunity Replicate + Kafka + Hadoop マルチデータ... por
[db tech showcase Tokyo 2017] A32: Attunity Replicate + Kafka + Hadoop マルチデータ...[db tech showcase Tokyo 2017] A32: Attunity Replicate + Kafka + Hadoop マルチデータ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A32: Attunity Replicate + Kafka + Hadoop マルチデータ...Insight Technology, Inc.
502 visualizações38 slides
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分... por
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...
[data analytics showcase] B16: Live Demo! データ分析基盤を支えるデータレプリケーション技術とデータワークロード分...Insight Technology, Inc.
1.2K visualizações43 slides

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph por
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
分散グラフデータベース DataStax Enterprise GraphYuki Morishita
2.1K visualizações36 slides
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ... por
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...Insight Technology, Inc.
589 visualizações34 slides
Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介 por
Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介
Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介Masayuki Matsushita
3.6K visualizações28 slides
[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ... por
[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ...[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ...
[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ...Insight Technology, Inc.
231 visualizações38 slides
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~... por
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...Insight Technology, Inc.
304 visualizações23 slides
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔 por
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔Insight Technology, Inc.
34.7K visualizações44 slides

Mais procurados(20)

分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph por Yuki Morishita
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
分散グラフデータベース DataStax Enterprise Graph
Yuki Morishita2.1K visualizações
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
[db tech showcase Tokyo 2017] A15: レプリケーションを使用したデータ分析基盤構築のキモ(事例)by 株式会社インサイトテ...
Insight Technology, Inc.589 visualizações
Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介 por Masayuki Matsushita
Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介
Pivotal Greenplumで実現する次世代データ分析基盤のご紹介
Masayuki Matsushita3.6K visualizações
[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ...[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ...
[db tech showcase Tokyo 2017] B26: レデータの仮想化と自動化がもたらす開発効率アップとは?by 株式会社インサイトテクノ...
Insight Technology, Inc.231 visualizações
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...
[db tech showcase Tokyo 2017] E35: 12台でやってみた!DWHソフトウェアアプライアンス Db2 Warehouse ~...
Insight Technology, Inc.304 visualizações
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔 por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
[db tech showcase Tokyo 2015] B12:カラムストアデータベースの技術と活用法 by 日本電気株式会社 田村稔
Insight Technology, Inc.34.7K visualizações
[db tech showcase OSS 2017] A22: NoSQL:誰のための、何のためのデータベース?その将来は?by Aerospike, ... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase OSS 2017] A22: NoSQL:誰のための、何のためのデータベース?その将来は?by Aerospike, ...[db tech showcase OSS 2017] A22: NoSQL:誰のための、何のためのデータベース?その将来は?by Aerospike, ...
[db tech showcase OSS 2017] A22: NoSQL:誰のための、何のためのデータベース?その将来は?by Aerospike, ...
Insight Technology, Inc.1.1K visualizações
PHP開発者のためのNoSQL入門 por じゅん なかざ
PHP開発者のためのNoSQL入門PHP開発者のためのNoSQL入門
PHP開発者のためのNoSQL入門
じゅん なかざ6.3K visualizações
[db tech showcase Sapporo 2015] B16:ビッグデータには、なぜ列指向が有効なのか? by 日本ヒューレット・パッカード株式... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Sapporo 2015] B16:ビッグデータには、なぜ列指向が有効なのか? by 日本ヒューレット・パッカード株式...[db tech showcase Sapporo 2015] B16:ビッグデータには、なぜ列指向が有効なのか? by 日本ヒューレット・パッカード株式...
[db tech showcase Sapporo 2015] B16:ビッグデータには、なぜ列指向が有効なのか? by 日本ヒューレット・パッカード株式...
Insight Technology, Inc.5.8K visualizações
Developers.IO 2019 Effective Datalake por Satoru Ishikawa
Developers.IO 2019 Effective DatalakeDevelopers.IO 2019 Effective Datalake
Developers.IO 2019 Effective Datalake
Satoru Ishikawa2.4K visualizações
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11 por MapR Technologies Japan
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
MapR Technologies Japan19.6K visualizações
[db tech showcase Tokyo 2017] D33: Deep Learningや、Analyticsのワークロードを加速するには-Ten... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2017] D33: Deep Learningや、Analyticsのワークロードを加速するには-Ten...[db tech showcase Tokyo 2017] D33: Deep Learningや、Analyticsのワークロードを加速するには-Ten...
[db tech showcase Tokyo 2017] D33: Deep Learningや、Analyticsのワークロードを加速するには-Ten...
Insight Technology, Inc.983 visualizações
[db tech showcase Tokyo 2015] C17:MySQL Cluster ユーザー事例紹介~JR東日本情報システム様における導入事例... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2015] C17:MySQL Cluster ユーザー事例紹介~JR東日本情報システム様における導入事例...[db tech showcase Tokyo 2015] C17:MySQL Cluster ユーザー事例紹介~JR東日本情報システム様における導入事例...
[db tech showcase Tokyo 2015] C17:MySQL Cluster ユーザー事例紹介~JR東日本情報システム様における導入事例...
Insight Technology, Inc.9.7K visualizações
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...
Insight Technology, Inc.540 visualizações
MySQL InnoDB Clusterによる高可用性構成(DB Tech Showcase 2017) por Shinya Sugiyama
MySQL InnoDB Clusterによる高可用性構成(DB Tech Showcase 2017)MySQL InnoDB Clusterによる高可用性構成(DB Tech Showcase 2017)
MySQL InnoDB Clusterによる高可用性構成(DB Tech Showcase 2017)
Shinya Sugiyama10.9K visualizações
[db tech showcase Tokyo 2015] B34:データの仮想化を具体化するIBMのロジカルデータウェアハウス by 日本アイ・ビー・エ... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2015] B34:データの仮想化を具体化するIBMのロジカルデータウェアハウス by 日本アイ・ビー・エ...[db tech showcase Tokyo 2015] B34:データの仮想化を具体化するIBMのロジカルデータウェアハウス by 日本アイ・ビー・エ...
[db tech showcase Tokyo 2015] B34:データの仮想化を具体化するIBMのロジカルデータウェアハウス by 日本アイ・ビー・エ...
Insight Technology, Inc.5.2K visualizações
(LT)Spark and Cassandra por datastaxjp
(LT)Spark and Cassandra(LT)Spark and Cassandra
(LT)Spark and Cassandra
datastaxjp1.9K visualizações
[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想... por Masahiro Tomisugi
[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想...[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想...
[db tech showcase Tokyo 2015] E26 Couchbaseの最新情報/JBoss Data Virtualizationで仮想...
Masahiro Tomisugi7.7K visualizações
PostgreSQL10を導入!大規模データ分析事例からみるDWHとしてのPostgreSQL活用のポイント por NTT DATA OSS Professional Services
PostgreSQL10を導入!大規模データ分析事例からみるDWHとしてのPostgreSQL活用のポイントPostgreSQL10を導入!大規模データ分析事例からみるDWHとしてのPostgreSQL活用のポイント
PostgreSQL10を導入!大規模データ分析事例からみるDWHとしてのPostgreSQL活用のポイント
NTT DATA OSS Professional Services7.6K visualizações
20160220 MSのビッグデータ分析基盤 - データマイニング+WEB@東京 por Koichiro Sasaki
20160220 MSのビッグデータ分析基盤 - データマイニング+WEB@東京20160220 MSのビッグデータ分析基盤 - データマイニング+WEB@東京
20160220 MSのビッグデータ分析基盤 - データマイニング+WEB@東京
Koichiro Sasaki6.4K visualizações

Similar a [db tech showcase Tokyo 2017] E23: クラウド異種データベース(AWS)へのデータベース移行時の注意点 ~レプリケーションテクノロジーは、使えるのか?~ by 株式会社インサイトテクノロジー 中川裕貴

Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure por
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureSmart data integration to hybrid data analysis infrastructure
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureDataWorks Summit
234 visualizações35 slides
iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力 por
iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力
iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力nisobe58
7.1K visualizações36 slides
Azure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまで por
Azure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまでAzure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまで
Azure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまでDaisuke Masubuchi
4.2K visualizações69 slides
Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版) por
Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版)Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版)
Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版)Osamu Monoe
6.5K visualizações63 slides
【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー por
【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー
【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャーDaisuke Masubuchi
2.1K visualizações93 slides
事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日) por
事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日)事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日)
事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日)オラクルエンジニア通信
2.3K visualizações66 slides

Similar a [db tech showcase Tokyo 2017] E23: クラウド異種データベース(AWS)へのデータベース移行時の注意点 ~レプリケーションテクノロジーは、使えるのか?~ by 株式会社インサイトテクノロジー 中川裕貴(20)

Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure por DataWorks Summit
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructureSmart data integration to hybrid data analysis infrastructure
Smart data integration to hybrid data analysis infrastructure
DataWorks Summit234 visualizações
iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力 por nisobe58
iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力
iOS/Androidにも対応した SQL Anywhere 12の魅力
nisobe587.1K visualizações
Azure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまで por Daisuke Masubuchi
Azure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまでAzure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまで
Azure上の データベース 機能の選び方。KVSからDWHまで
Daisuke Masubuchi4.2K visualizações
Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版) por Osamu Monoe
Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版)Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版)
Microsoft Azure 概要 (2015 年 4 月版)
Osamu Monoe6.5K visualizações
【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー por Daisuke Masubuchi
【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー
【CEDEC2018】Azure最新情報+「オトギフロンティア」運用大公開+サーバーレスアーキテクチャー
Daisuke Masubuchi2.1K visualizações
事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日) por オラクルエンジニア通信
事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日)事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日)
事例から見る規模別クラウド・データベースの選び方 (Oracle Database) (Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年6月30日)
オラクルエンジニア通信2.3K visualizações
[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラス... por Funada Yasunobu
[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラス...[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラス...
[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラス...
Funada Yasunobu801 visualizações
[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラスタリ... por Funada Yasunobu
[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラスタリ...[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラスタリ...
[DB tech showcase Tokyo 2015] B37 :オンプレミスからAWS上のSAP HANAまで高信頼DBシステム構築にHAクラスタリ...
Funada Yasunobu8.3K visualizações
20170719 wintechq azure_stack por Osamu Takazoe
20170719 wintechq azure_stack20170719 wintechq azure_stack
20170719 wintechq azure_stack
Osamu Takazoe283 visualizações
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版] por オラクルエンジニア通信
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
【旧版】Oracle Exadata Cloud Service:サービス概要のご紹介 [2021年6月版]
オラクルエンジニア通信822 visualizações
[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E28 『Hadoop DataLakeにリアルタイムでデータをレプリケ... por Insight Technology, Inc.
[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E28 『Hadoop DataLakeにリアルタイムでデータをレプリケ...[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E28 『Hadoop DataLakeにリアルタイムでデータをレプリケ...
[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E28 『Hadoop DataLakeにリアルタイムでデータをレプリケ...
Insight Technology, Inc.194 visualizações
[日本DCの本命、大阪でWindows Azureを愛でる会] Windows Azure 概要 & 最新情報 por Naoki (Neo) SATO
[日本DCの本命、大阪でWindows Azureを愛でる会] Windows Azure 概要 & 最新情報[日本DCの本命、大阪でWindows Azureを愛でる会] Windows Azure 概要 & 最新情報
[日本DCの本命、大阪でWindows Azureを愛でる会] Windows Azure 概要 & 最新情報
Naoki (Neo) SATO1.9K visualizações
クラウド化のコツ教えます 面倒なシステムリプレース解決事例(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年1月20日) 株式会社データベーステ... por オラクルエンジニア通信
クラウド化のコツ教えます 面倒なシステムリプレース解決事例(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年1月20日)  株式会社データベーステ...クラウド化のコツ教えます 面倒なシステムリプレース解決事例(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年1月20日)  株式会社データベーステ...
クラウド化のコツ教えます 面倒なシステムリプレース解決事例(Oracle Cloudウェビナーシリーズ: 2021年1月20日) 株式会社データベーステ...
オラクルエンジニア通信434 visualizações
Microsoft Azure build & ignight update summary por Hirano Kazunori
Microsoft Azure build & ignight update summary Microsoft Azure build & ignight update summary
Microsoft Azure build & ignight update summary
Hirano Kazunori3K visualizações
最強のデータベース基盤“Exadata”をパブリック・クラウドで活用!(Oracle Cloud Days Tokyo 2015) por オラクルエンジニア通信
最強のデータベース基盤“Exadata”をパブリック・クラウドで活用!(Oracle Cloud Days Tokyo 2015)最強のデータベース基盤“Exadata”をパブリック・クラウドで活用!(Oracle Cloud Days Tokyo 2015)
最強のデータベース基盤“Exadata”をパブリック・クラウドで活用!(Oracle Cloud Days Tokyo 2015)
オラクルエンジニア通信1.1K visualizações
Open for data_summer_for_slideshare por japan_db2
Open for data_summer_for_slideshareOpen for data_summer_for_slideshare
Open for data_summer_for_slideshare
japan_db2336 visualizações
Openfordatasummerforslideshare 160816054829 por mtanaka0111
Openfordatasummerforslideshare 160816054829Openfordatasummerforslideshare 160816054829
Openfordatasummerforslideshare 160816054829
mtanaka011149 visualizações
組み込みDb empressのご紹介 por ITDORAKU
組み込みDb empressのご紹介組み込みDb empressのご紹介
組み込みDb empressのご紹介
ITDORAKU7.6K visualizações
OSC 2012 Microsoft Session [マイクロソフトの魅せるセンサー×クラウド技術] por Aya Tokura
OSC 2012 Microsoft Session [マイクロソフトの魅せるセンサー×クラウド技術]OSC 2012 Microsoft Session [マイクロソフトの魅せるセンサー×クラウド技術]
OSC 2012 Microsoft Session [マイクロソフトの魅せるセンサー×クラウド技術]
Aya Tokura1.5K visualizações
【17-E-3】Hadoop:黄色い象使いへの道 ~「Hadoop徹底入門」より~ por Developers Summit
【17-E-3】Hadoop:黄色い象使いへの道 ~「Hadoop徹底入門」より~【17-E-3】Hadoop:黄色い象使いへの道 ~「Hadoop徹底入門」より~
【17-E-3】Hadoop:黄色い象使いへの道 ~「Hadoop徹底入門」より~
Developers Summit5.9K visualizações

Mais de Insight Technology, Inc.

グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか? por
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?Insight Technology, Inc.
4.3K visualizações68 slides
Docker and the Oracle Database por
Docker and the Oracle DatabaseDocker and the Oracle Database
Docker and the Oracle DatabaseInsight Technology, Inc.
1.5K visualizações77 slides
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~ por
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~Insight Technology, Inc.
1.1K visualizações33 slides
事例を通じて機械学習とは何かを説明する por
事例を通じて機械学習とは何かを説明する事例を通じて機械学習とは何かを説明する
事例を通じて機械学習とは何かを説明するInsight Technology, Inc.
362 visualizações62 slides
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン por
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーンInsight Technology, Inc.
428 visualizações45 slides
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと por
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごとMBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごとInsight Technology, Inc.
618 visualizações82 slides

Mais de Insight Technology, Inc.(20)

グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか? por Insight Technology, Inc.
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Insight Technology, Inc.4.3K visualizações
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~ por Insight Technology, Inc.
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
Insight Technology, Inc.1.1K visualizações
事例を通じて機械学習とは何かを説明する por Insight Technology, Inc.
事例を通じて機械学習とは何かを説明する事例を通じて機械学習とは何かを説明する
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
Insight Technology, Inc.362 visualizações
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン por Insight Technology, Inc.
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
Insight Technology, Inc.428 visualizações
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと por Insight Technology, Inc.
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごとMBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
Insight Technology, Inc.618 visualizações
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか? por Insight Technology, Inc.
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Insight Technology, Inc.277 visualizações
DBREから始めるデータベースプラットフォーム por Insight Technology, Inc.
DBREから始めるデータベースプラットフォームDBREから始めるデータベースプラットフォーム
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
Insight Technology, Inc.1.6K visualizações
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門 por Insight Technology, Inc.
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
Insight Technology, Inc.2.1K visualizações
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉 por Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉 db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
Insight Technology, Inc.339 visualizações
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也 por Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
db tech showcase2019 オープニングセッション @ 石川 雅也
Insight Technology, Inc.696 visualizações
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー por Insight Technology, Inc.
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
db tech showcase2019 オープニングセッション @ マイナー・アレン・パーカー
Insight Technology, Inc.663 visualizações
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか? por Insight Technology, Inc.
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
Insight Technology, Inc.788 visualizações
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介 por Insight Technology, Inc.
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
Insight Technology, Inc.1.1K visualizações
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか? por Insight Technology, Inc.
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
Insight Technology, Inc.409 visualizações
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』... por Insight Technology, Inc.
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
Insight Technology, Inc.2K visualizações
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 por Insight Technology, Inc.
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。 複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
Insight Technology, Inc.2.2K visualizações
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ... por Insight Technology, Inc.
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
Insight Technology, Inc.1.9K visualizações
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018] por Insight Technology, Inc.
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
Insight Technology, Inc.986 visualizações

Último

Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向 por
Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向
Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向Hitachi, Ltd. OSS Solution Center.
60 visualizações26 slides
The Things Stack説明資料 by The Things Industries por
The Things Stack説明資料 by The Things IndustriesThe Things Stack説明資料 by The Things Industries
The Things Stack説明資料 by The Things IndustriesCRI Japan, Inc.
58 visualizações29 slides
SNMPセキュリティ超入門 por
SNMPセキュリティ超入門SNMPセキュリティ超入門
SNMPセキュリティ超入門mkoda
355 visualizações15 slides
Windows 11 information that can be used at the development site por
Windows 11 information that can be used at the development siteWindows 11 information that can be used at the development site
Windows 11 information that can be used at the development siteAtomu Hidaka
88 visualizações41 slides
SSH応用編_20231129.pdf por
SSH応用編_20231129.pdfSSH応用編_20231129.pdf
SSH応用編_20231129.pdficebreaker4
335 visualizações13 slides
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料) por
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
18 visualizações38 slides

Último(11)

Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向 por Hitachi, Ltd. OSS Solution Center.
Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向
Keycloakの全体像: 基本概念、ユースケース、そして最新の開発動向
The Things Stack説明資料 by The Things Industries por CRI Japan, Inc.
The Things Stack説明資料 by The Things IndustriesThe Things Stack説明資料 by The Things Industries
The Things Stack説明資料 by The Things Industries
CRI Japan, Inc.58 visualizações
SNMPセキュリティ超入門 por mkoda
SNMPセキュリティ超入門SNMPセキュリティ超入門
SNMPセキュリティ超入門
mkoda355 visualizações
Windows 11 information that can be used at the development site por Atomu Hidaka
Windows 11 information that can be used at the development siteWindows 11 information that can be used at the development site
Windows 11 information that can be used at the development site
Atomu Hidaka88 visualizações
SSH応用編_20231129.pdf por icebreaker4
SSH応用編_20231129.pdfSSH応用編_20231129.pdf
SSH応用編_20231129.pdf
icebreaker4335 visualizações
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料) por NTT DATA Technology & Innovation
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
速習! PostgreSQL専用HAソフトウェア: Patroni(PostgreSQL Conference Japan 2023 発表資料)
今、改めて考えるPostgreSQLプラットフォーム - マルチクラウドとポータビリティ -(PostgreSQL Conference Japan 20... por NTT DATA Technology & Innovation
今、改めて考えるPostgreSQLプラットフォーム - マルチクラウドとポータビリティ -(PostgreSQL Conference Japan 20...今、改めて考えるPostgreSQLプラットフォーム - マルチクラウドとポータビリティ -(PostgreSQL Conference Japan 20...
今、改めて考えるPostgreSQLプラットフォーム - マルチクラウドとポータビリティ -(PostgreSQL Conference Japan 20...
NTT DATA Technology & Innovation120 visualizações
JJUG CCC.pptx por Kanta Sasaki
JJUG CCC.pptxJJUG CCC.pptx
JJUG CCC.pptx
Kanta Sasaki6 visualizações
さくらのひやおろし2023 por 法林浩之
さくらのひやおろし2023さくらのひやおろし2023
さくらのひやおろし2023
法林浩之96 visualizações
定例会スライド_キャチs 公開用.pdf por Keio Robotics Association
定例会スライド_キャチs 公開用.pdf定例会スライド_キャチs 公開用.pdf
定例会スライド_キャチs 公開用.pdf
Keio Robotics Association111 visualizações

[db tech showcase Tokyo 2017] E23: クラウド異種データベース(AWS)へのデータベース移行時の注意点 ~レプリケーションテクノロジーは、使えるのか?~ by 株式会社インサイトテクノロジー 中川裕貴