Workload-Typen für autonome KI-Datenbanken

Autonomous AI Database unterstützt verschiedene Workload-Typen, darunter Lakehouse, Transaktionsverarbeitung, JSON Database und APEX-Service. Jeder dieser Workload-Typen bietet Performanceverbesserungen und zusätzliche Features, die Vorgänge für die angegebene Workload unterstützen.

Informationen zu Oracle Autonomous AI Lakehouse

Autonomous AI Lakehouse ist eine Weiterentwicklung von Autonomous Data Warehouse von Oracle, das Open-Source-Technologien wie Apache Iceberg unterstützt. Es bietet ein einheitliches System für die Verwaltung, den Zugriff und die Analyse von Unternehmensdaten über verschiedene Clouds und Plattformen hinweg und behält gleichzeitig die langjährigen Oracle-Datenbankfunktionen bei.

Durch die Integration mit Autonomous AI Database ermöglicht Autonomous AI Lakehouse Unternehmen den effizienten Zugriff auf und die Analyse von Daten, die über mehrere Umgebungen verteilt sind, wodurch die Interoperabilität gefördert und die Datenduplizierung reduziert wird. Es bietet einen faktenbasierten Ansatz für die Integration, Verwaltung und Verarbeitung von Unternehmensdaten über Cloud-Provider und -Plattformen hinweg und nutzt offene Standards und vorhandene Oracle-Datenbankfunktionen. Seine Funktionen erfüllen sowohl Interoperabilitäts- als auch Performanceanforderungen für modernes Datenmanagement und KI-Workloads.

Zu den wichtigsten neuen Features von Autonomous AI Lakehouse gehören:

• Einheitlicher Metadatenkatalog: Der autonome KI-Datenbankkatalog verbindet und vereinheitlicht Metadaten aus verschiedenen Quellen (wie Databricks Unity, AWS Glue und Snowflake Polaris) und erleichtert das Auffinden und Arbeiten mit Daten über Clouds und Systeme hinweg.

• Nativer Iceberg- und SQL-Zugriff: Benutzer können Daten in Apache Iceberg und anderen Katalogen mit SQL abfragen, ohne die Daten zu übertragen oder zu duplizieren.

• Performanceoptimierung: Der Data Lake Accelerator skaliert automatisch Ressourcen während der Abfrageausführung, und häufig abgerufene Iceberg-Tabellen können für einen schnelleren Abruf gecacht werden.

• KI-Workflowtools: Integrierte Features (Select AI Agent, Data Science Agent) unterstützen die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gesteuerten Prozessen sowie die Datenexploration und -vorbereitung in natürlicher Sprache.

• Echtzeitdatenintegration: Oracle GoldenGate streamt Daten aus mehreren Quellen in Iceberg-Tabellen, um aktuelle Analysen zu ermöglichen.

• Kontrollierte Datenfreigabe: Mit der Funktion "Tabellen-Hyperlink" können aktuelle Datasets über temporäre, sichere Links mit anderen geteilt werden.

• Cloud- und Plattformkompatibilität: Unterstützt die Nutzung über AWS, Azure, GCP, OCI sowie mit Plattformen wie Databricks und Snowflake hinweg, ohne Benutzer auf eine bestimmte Umgebung einzuschränken.

Zunächst erstellen Sie eine autonome KI-Datenbank mit dem Workload-Typ "Lakehouse", und geben Sie die Anzahl der ECPUs und die Speicherkapazität in TB für die autonome KI-Datenbank an.

Sie können Autonomous AI Database mit Oracle Analytics Cloud oder Oracle Analytics Desktop verwenden, um auf einfache Weise Visualisierungen und Projekte zu erstellen, die Trends in den Unternehmensdaten aufdecken und Ihnen helfen, Fragen zu beantworten und wichtige Erkenntnisse zu Ihrem Geschäft zu erlangen.

Informationen zu Oracle Autonomous AI Transaction Processing

Autonomous AI Database wurde entwickelt, um alle Standardgeschäftsanwendungen zu unterstützen und eine skalierbare Abfrageperformance zu bieten.

Autonomous AI Database bietet die gesamte Performance der marktführenden Oracle AI Database in einer Umgebung, die abgestimmt und optimiert ist, um die Anforderungen einer Vielzahl von Anwendungen zu erfüllen, darunter: geschäftskritische Transaktionsverarbeitung, gemischte Transaktionen und Analysen, IoT und JSON-Dokumentspeicher.

Zunächst erstellen Sie eine autonome KI-Datenbank mit dem Workload-Typ "Transaktionsverarbeitung", und geben Sie die Anzahl der ECPUs und die Speicherkapazität für die Datenbank an.

Mit Autonomous AI Database können Sie mit Oracle Analytics Cloud oder Oracle Analytics Desktop ganz einfach Visualisierungen und Projekte erstellen, die Trends in den Betriebsdaten Ihres Unternehmens aufdecken, Fragen beantworten und wichtige Einblicke in Ihr Unternehmen gewinnen.

Die folgende Abbildung zeigt die Architektur der autonomen KI-Datenbank mit zugehörigen Komponenten für die Transaktionsverarbeitung und gemischte Workloads.

Beschreibung der Abbildung autonome-transaction-processing-architecture.png

Autonomous AI JSON Database

Oracle Autonomous AI JSON Database ist Oracle Autonomous AI Transaction Processing, wurde jedoch für die Entwicklung von Anwendungen im NoSQL-Stil entwickelt, die JavaScript Object Notation-(JSON-)Dokumente verwenden. Sie können einen autonomen KI-JSON-Datenbankservice zu einem autonomen KI-Transaktionsverarbeitungsservice hochstufen.

Die autonome KI-JSON-Datenbank verwendet das ECPU-Compute-Modell für neu bereitgestellte Datenbanken.

Oracle Autonomous AI JSON Database bietet dieselben Features wie die autonome KI-Transaktionsverarbeitung. Diese wichtige Einschränkung: Sie können nur bis zu 20 GB Daten außer JSON-Dokumentsammlungen speichern. Es gibt kein Speicherlimit für JSON-Collections. Weitere Informationen zu Nicht-JSON-Objekten, die dem Limit von 20 GB unterliegen, finden Sie unter Nicht-JSON-Objekte auf einer autonomen KI-Datenbankinstanz auflisten.

Die Entwicklung von dokumentenorientierten NoSQL-Anwendungen ist besonders flexibel, da die Anwendungen schemaless-Daten verwenden. So können Sie schnell auf sich ändernde Anwendungsanforderungen reagieren. Es ist nicht erforderlich, die Daten in relationalen Tabellen zu normalisieren, und es besteht keinerlei Behinderung, die Datenstruktur oder Organisation jederzeit zu ändern. Ein JSON-Dokument hat eine interne Struktur, es wird jedoch keine Beziehung zu separaten JSON-Dokumenten hergestellt.

Mit Oracle Autonomous AI JSON Database verwenden Ihre dokumentenorientierten JSON-Anwendungen in der Regel Simple Oracle Document Access (SODA). Dabei handelt es sich um eine Reihe von NoSQL-basierten APIs für verschiedene Anwendungsentwicklungssprachen und für den Architekturstil der Repräsentationsstatusübertragung (REST). Sie können jede beliebige SODA-API verwenden, um auf jede SODA-Collection zuzugreifen.

SODA-Dokumentsammlungen werden durch gewöhnliche Datenbanktabellen und -Views gesichert. Um andere Arten von Daten zu verwenden, benötigen Sie, vorbehaltlich des Limits von 20 GB, in der Regel Kenntnisse über Structured Query Language (SQL) und darüber, wie diese Daten in der Datenbank gespeichert werden.

Unabhängig davon, welche Art von Daten Ihre Anwendungen verwenden, ob JSON oder etwas anderes, können Sie alle Oracle AI Database-Features nutzen. Dies gilt unabhängig von der Art der von Ihnen verwendeten Oracle Autonomous AI Database.

JSON-Daten werden nativ in der Datenbank gespeichert. In einer SODA-Sammlung auf einer autonomen KI-Datenbank werden JSON-Daten im nativen Binärformat von Oracle, OSON, gespeichert.

Informationen zu Oracle APEX Application Development

Oracle APEX Application Development (APEX-Service) ist eine kostengünstige Oracle Cloud-Service-Lösung, die einen bequemen Zugriff auf die Oracle APEX-Plattform bietet, um Low-Code-Anwendungen schnell zu erstellen und bereitzustellen.

APEX-Service verwendet das ECPU-Compute-Modell für neu bereitgestellte Datenbanken.

APEX Service wurde entwickelt, um alle Standardgeschäftsanwendungen zu unterstützen und eine skalierbare Abfrageperformance bereitzustellen. Sie können den APEX-Service zum autonomen KI-Transaktionsverarbeitungsservice hochstufen.

Weitere Informationen finden Sie unter Oracle APEX Application Development und APEX-Service zur autonomen KI-Transaktionsverarbeitung aktualisieren.