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Oracle Autonomous Databaseとは何ですか?

Autonomous Databaseは、柔軟にスケーリングし、高速な問合せパフォーマンスを提供する、使いやすい完全自律型データベースを提供します。 サービスとして、Autonomous Databaseではデータベース管理は必要ありません。

Autonomous Databaseでは、ハードウェアを構成または管理したり、ソフトウェアをインストールする必要はありません。 Autonomous Databaseは、データベースのプロビジョニング、データベースのバックアップ、データベースのパッチ適用とアップグレード、およびデータベースの拡大または縮小を処理します。 Autonomous Databaseは完全にエラスティック・サービスです。

コンピュートまたはストレージ容量のいずれかを、いつでもスケーリング、増減できます。 Autonomous Databaseインスタンスのリソースを変更すると、停止時間やサービスの中断を必要とせずに、リソースが自動的に縮小または拡大します。

Autonomous DatabaseはOracle Database上に構築されているため、Oracle DatabaseをサポートするアプリケーションおよびツールもAutonomous Databaseをサポートしています。 これらのツールとアプリケーションは、標準のSQL*Net接続を使用してAutonomous Databaseに接続します。 ツールとアプリケーションは、データ・センター内にあってもパブリック・クラウド内にあってもかまいません。 Oracle Analytics Cloudおよびその他のOracle Cloudサービスでは、Autonomous Database接続がサポートされます。

Autonomous Databaseは次を提供します:

  • アプリケーション開発の速度を向上: ベクトル、JSON、グラフなどをサポートする統合プラットフォームで、迅速に構築およびデプロイできます。 柔軟なクラウド・ツール、マルチ・クラウド・ツール、オンプレミス・デプロイメント・ツール、高度なセキュリティ・ツール、セルフサービス・ツールを備えた、スケーラブルでコスト効率の高いソリューションを活用します。

  • 完全に自動化されたデータベース・サービス: トランザクション処理、AI、アナリティクスなど、最新のOracleデータ型、ワークロードをすべてサポートし、複数の専門データベースの必要性を低減します。

  • データのセキュリティと可用性を最大化: Oracleの自動化サービスを使用すると、99.995%の可用性を活用することで、ミッション・クリティカルなアプリケーションの実行を維持できます。

  • AIをデータに持ち込むことができます: AI Vector Searchが組み込まれたLLMと独自のデータを使用して、より正確な回答を得ることができます。 データを別のベクトル・データベースに複製する必要はありません。

Autonomous Databaseには、次の項目も含まれます:

  • Oracle APEX: スケーラブルでセキュアなエンタープライズ・アプリケーションを世界クラスの機能で構築できるローコード開発プラットフォーム。

    詳細については、「Oracle APEXについて」を参照してください。

  • Oracle REST Data Services (ORDS): リレーショナル・データおよびJSONドキュメント・ストア用の最新のRESTインタフェースを簡単に開発できるようにするJava Enterprise Editionベースのデータ・サービス。

    詳細については、「Autonomous DatabaseでのRESTfulサービスの開発」を参照してください。

  • データベース・アクション: Oracle REST Data Servicesを使用して、Autonomous Databaseの開発、データ・ツール、管理およびモニタリング機能を提供するwebベースのインタフェースです。

    詳細については、「データベース・アクションについて」を参照してください。

  • Oracle Machine Learning: データ・サイエンティスト、MLエンジニア、データ・アナリスト、およびSQL、R、Pythonユーザーをサポートするコンポーネントのセットです。 コンポーネントには、SQL、RおよびPython API、組込みノートブック・インタフェース、AutoML用のコードなしインタフェース、データおよびモデル・モニタリング、モデル・デプロイメント、およびRESTエンドポイントを介したモデル管理、デプロイメントおよびモニタリングが含まれます。

    詳細については、Oracle Machine Learningを参照してください。