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今まで仕事上様々な大企業の皆様と仕事をしてきましたが、非常に素朴な質問「なんでOracle Databaseを使うんですか?」にきちんと答えられる人がいないんですよね。
「実績があるから」「信頼性があるから」と答える人がほとんどで、具体的な実績や信頼性に関するデータも情報も存在せず、実態としては「何となく」「他でも使っていて安心できそうな気がする」という理由がほぼ全てでした。
ここから考えると、AWSという「Oracleに比肩する実績と信頼」を旗印にして、有象無象の存在であるMySQL (MariaDB)への移行を進めたということなんではないかと思います。
いや、検証したことあるけどオラクルサーバ早いんだよ何も考えずにエクササーバおくれって!ってエクサ使うとクッソ早いの。もうインデックスも何もつけないでこれとこれとコレーって結合してもはやい、むしろそれ推奨。
逆に、オールフラッシュストレージ(エクサと似たような環境)を準備してMySQLなり使っても計算してこれとこれで計算量を考えてって実装しないと遅いの。
詳細な検証データは社外秘だから出せねぇ
考えて使うだけで性能でるなら高いお布施を払う理由もないのでは?
金融系で何も考えずに使うことはないだろう。
考えて使うだけって思うじゃん?抽出SQL一個作るのに日別データ量、週別、月別、年別考えてINDEXやPKだと効く最大件数とかあるからその辺を考慮して設計して検証して実行時間を計測してデータ量が増えてもどうなるか検証してってやるのがどんだけ大変か。
リリースを1日に何度も出来るSaaSなら未だしもリリースが毎日出来ないような金融系だと考えなくっていい、金の暴力で殴れるOracleは強いよ
これ典型的かロボット化される産業と一緒なんだよねゴールドマンサックスで高給取りのトレーダーが減ってアルゴリズムを作るエンジニアがエンジニアが増えたけど要するに金って言う淘汰圧があって人にやらせるより機械にやらせようってのがあってオラクル採用が多かった
で、SQL一本作るのに係る工数が設計、検証、実装、リリースまでやるとして20人/日として設計、検証は上位のエンジニアが必要とすると5人/日でもそんなエースオブエース使おうとすれば1日20万とかになるので5人日で100万残りは並みのエンジニアで1人日3万から5万が相場かな?だとすると75万、SQL一本作るのに175万10本必要なら2000万、20本必要なら4000万エクサデータなら3000万で買えちゃうし保守費用払ってもトントンだったりするのでオラクルを導入するだけの価値はあったりする
この内容の本質は住信SBIは前から段々とやってたけどシステムの内製化を推し進める事でSasSの様に短いスパンでリリースしていける体制を作っているって事だと思うよメガSIer任せのシステム開発からの脱却っす
> ゴールドマンサックスで高給取りのトレーダーが減ってアルゴリズムを作るエンジニアがエンジニアが増えたけど
後者はフラッシュトレードのことだな歩合でもらうトレーダーとは役割がぜんぜん違うよ(規制などで高リスクを取れず、リーマンショック前より儲けにくくなってるようだ)あとアルゴリズムと、AIトレードもそれぞれ別
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UNIXはただ死んだだけでなく、本当にひどい臭いを放ち始めている -- あるソフトウェアエンジニア
結局のところ移行の大義名分が欲しかっただけでは (スコア:0)
今まで仕事上様々な大企業の皆様と仕事をしてきましたが、非常に素朴な質問
「なんでOracle Databaseを使うんですか?」
にきちんと答えられる人がいないんですよね。
「実績があるから」「信頼性があるから」
と答える人がほとんどで、具体的な実績や信頼性に関するデータも情報も存在せず、
実態としては「何となく」「他でも使っていて安心できそうな気がする」という理由がほぼ全てでした。
ここから考えると、AWSという「Oracleに比肩する実績と信頼」を旗印にして、
有象無象の存在であるMySQL (MariaDB)への移行を進めたということなんではないかと思います。
Re: (スコア:3, 参考になる)
いや、検証したことあるけどオラクルサーバ早いんだよ
何も考えずにエクササーバおくれって!ってエクサ使うとクッソ早いの。
もうインデックスも何もつけないでこれとこれとコレーって結合してもはやい、むしろそれ推奨。
逆に、オールフラッシュストレージ(エクサと似たような環境)を準備してMySQLなり使っても計算して
これとこれで計算量を考えてって実装しないと遅いの。
詳細な検証データは社外秘だから出せねぇ
Re: (スコア:0)
考えて使うだけで性能でるなら高いお布施を払う理由もないのでは?
金融系で何も考えずに使うことはないだろう。
Re: (スコア:3, 興味深い)
考えて使うだけって思うじゃん?
抽出SQL一個作るのに日別データ量、週別、月別、年別考えて
INDEXやPKだと効く最大件数とかあるからその辺を考慮して設計して検証して
実行時間を計測してデータ量が増えてもどうなるか検証してってやるのがどんだけ大変か。
リリースを1日に何度も出来るSaaSなら未だしもリリースが毎日出来ないような金融系だと考えなくっていい、金の暴力で殴れるOracleは強いよ
Re:結局のところ移行の大義名分が欲しかっただけでは (スコア:1)
これ典型的かロボット化される産業と一緒なんだよね
ゴールドマンサックスで高給取りのトレーダーが減ってアルゴリズムを作るエンジニアがエンジニアが増えたけど
要するに金って言う淘汰圧があって人にやらせるより機械にやらせようってのがあってオラクル採用が多かった
で、SQL一本作るのに係る工数が設計、検証、実装、リリースまでやるとして20人/日として設計、検証は上位のエンジニアが必要とすると
5人/日でもそんなエースオブエース使おうとすれば1日20万とかになるので5人日で100万
残りは並みのエンジニアで1人日3万から5万が相場かな?だとすると75万、SQL一本作るのに175万10本必要なら2000万、20本必要なら4000万
エクサデータなら3000万で買えちゃうし保守費用払ってもトントンだったりするのでオラクルを導入するだけの価値はあったりする
この内容の本質は住信SBIは前から段々とやってたけどシステムの内製化を推し進める事でSasSの様に
短いスパンでリリースしていける体制を作っているって事だと思うよ
メガSIer任せのシステム開発からの脱却っす
Re: (スコア:0)
> ゴールドマンサックスで高給取りのトレーダーが減ってアルゴリズムを作るエンジニアがエンジニアが増えたけど
後者はフラッシュトレードのことだな
歩合でもらうトレーダーとは役割がぜんぜん違うよ(規制などで高リスクを取れず、リーマンショック前より儲けにくくなってるようだ)
あとアルゴリズムと、AIトレードもそれぞれ別