【要約】[Autonomous AI Database]組み込みツールの有効化/無効化および各ツールの割当てECPU数をPL/SQLで制御する [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
運用担当者が、Autonomous AI Databaseの組み込みツールの設定変更において、OCIコンソールによる手動操作を強いられている。管理の自動化が進まないことで、以下の課題が生じている。
- ・GUI操作に依存するため、運用プロセスへの組み込みが困難。
- ・時間帯や負荷状況に応じた、リソース（ECPU）の動的な変更ができない。
- ・大規模な環境において、複数ツールの設定を一括管理することが難しい。
// Approach
開発者は、PL/SQLからOCI REST APIを直接制御するプロシージャ「adb_tool_config」を実装した。これにより、データベース内部からインフラ設定を変更するアプローチを採用している。
- ・DBMS_CLOUD.SEND_REQUESTを用いたREST APIのコール。
- ・リソース・プリンシパルによる認証の自動化。
- ・v$pdbsからデータベースのOCIDを動的に取得する仕組み。
- ・JSON形式のペイロードによる、ツール名、有効化状態、ECPU数の指定。
// Result
作成したプロシージャにより、コードベースでの組み込みツール制御が可能となった。これにより、運用の柔軟性とコスト効率が向上する。
- ・MongoDB APIの有効化を、SQL実行のみで完結。
- ・Data Lake AcceleratorのECPU数を32から64へ動的に変更。
- ・DBMS_SCHEDULERとの連携による、夜間停止や負荷時増強の自動化への道筋を確立。
Senior Engineer Insight
> 運用自動化の観点で非常に実用的なアプローチだ。GUI操作を排除し、DB内部からリソースを制御できる点は、コスト最適化において大きな武器になる。ただし、API実行中にデータベースが「更新中」となるため、実行タイミングの設計には注意が必要だ。また、本番環境への投入にあたっては、APIのレスポンスに応じたエラーハンドリングやリトライ処理を組み込み、堅牢性を高めるべきである。