Wichtige Features von Oracle Autonomous AI Database

Wichtige Features

• Verwaltet: Oracle vereinfacht das End-to-End-Management der Datenbank:

  • Bereitstellung neuer Datenbanken

  • Vergrößern oder Verkleinern von Speicher- und Compute-Ressourcen

  • Patches und Upgrades

  • Backup und Wiederherstellung

• Vollständig elastische Skalierung: Skalieren Sie Compute und Speicher unabhängig voneinander, um Ihre Datenbank-Workload ohne Ausfallzeiten anzupassen:

  • Größe der Datenbank auf die genaue Compute- und Speicheranforderung anpassen

  • Skalierung der Datenbank nach Bedarf: Unabhängige Skalierung von Rechenleistung oder Speicher

  • Deaktivieren Sie die Berechnung im Leerlauf, um Geld zu sparen

• Autoscaling: Ermöglicht der Datenbank, mehr CPU- und I/O-Ressourcen zu verwenden oder zusätzlichen Speicher automatisch zu verwenden, wenn die Workload oder der Speicherbedarf zusätzliche Ressourcen erfordert:

  • Geben Sie die Anzahl der CPUs für die Autonomous AI Database-Workload an.

  • Mit der automatischen Compute-Skalierung kann die Datenbank je nach Workload-Anforderungen bis zu dreimal mehr CPU- und I/O-Ressourcen verwenden. Compute-Autoscaling ist standardmäßig aktiviert, wenn Sie eine autonome KI-Datenbank erstellen.

  • Verwenden Sie die automatische Speicherskalierung, damit die Datenbank je nach Ihren Speicheranforderungen bis zum Dreifachen des reservierten Basisspeichers erweitert werden kann. Die automatische Speicherskalierung ist standardmäßig deaktiviert, wenn Sie eine autonome KI-Datenbank erstellen.

  • Verwalten Sie Autoscaling über die Oracle Cloud Infrastructure-Konsole, um die automatische Compute-Skalierung oder Speicherskalierung für Ihre autonome KI-Datenbank zu aktivieren oder zu deaktivieren.

• Autonomous AI Database unterstützt:

  • Vorhandene Anwendungen, die in der Cloud oder On Premise ausgeführt werden

  • Konnektivität über SQL*Net, JDBC, ODBC

    Weitere Informationen finden Sie unter Verbindung zur autonomen KI-Datenbank herstellen.

  • Datenintegrationstools von Drittanbietern

  • Oracle Cloud-Services: Oracle Analytics Cloud, Oracle GoldenGate Marketplace und andere

• Hochleistungsabfragen und gleichzeitige Workloads: Optimierte Abfrageperformance mit vorkonfigurierten Ressourcenprofilen für verschiedene Benutzertypen.

• Oracle SQL: Autonomous AI Database ist mit vorhandenen Anwendungen kompatibel, die Oracle AI Database unterstützen.

• Integriertes webbasiertes Datenanalysetool: Webbasiertes Notizbuchtool zum Entwerfen und Teilen von SQL-basierten datengesteuerten, interaktiven Dokumenten.

• Datenbankmigrationsutility: Einfache Migration von MySQL, Amazon AWS Redshift, PostgreSQL, SQL Server und anderen Datenbanken.

Einfaches cloudbasiertes Laden von Daten

Oracle Database-Aktionen

Database Actions ist eine webbasierte Schnittstelle, die Oracle REST Data Services verwendet, um Entwicklungstools, Datentools, Administrationsfunktionen und Monitoringfeatures für Autonomous AI Database bereitzustellen, einschließlich Folgendes:

• Entwicklungstools

  • SQL Navigator und Worksheet: Objekte anzeigen, SQL- und PL/SQL-Anweisungen eingeben und ausführen sowie Datenbankobjekte erstellen

  • Data Modeler: stellt eine integrierte Version von Oracle SQL Developer Data Modeler mit grundlegenden Berichtsfunktionen bereit. Sie können Diagramme aus vorhandenen Schemas erstellen, Data Dictionary-Informationen abrufen, DDL-Anweisungen generieren und Diagramme exportieren.

  • REST: Eine IDE für Ihre REST-APIs, mit der Sie Vorlagen, Handler und OAuth-Clients verwalten, API-Dokumentation generieren und APIs testen können.

  • LIQUIBASE: Auf Ihr Schema angewendete View ChangeLogs.

  • JSON: Collections erstellen, Dokumente hochladen, Daten abfragen und filtern, Diagramme für JSON-Dokumentstrukturen erstellen und relationale Ansichten und Indizes erstellen.

  • Diagramme: Mit SQL-Abfragen können Sie umfassende Diagramme und Dashboards mit mehreren Diagrammen erstellen.

  • Planung: Eine Schnittstelle für DBMS_SCHEDULER, mit der Sie Jobs überwachen, Ausführungshistorien anzeigen, anstehende Jobs prognostizieren und Scheduler-Gruppen visualisieren können.

  • Oracle Machine Learning: stellt mehrere Komponenten bereit, auf die über eine gemeinsame Benutzeroberfläche zugegriffen werden kann. OML Notebooks unterstützt Python-, R-, SQL-, PL/SQL- und Markdown-Interpreter mit Zugriff auf datenbankinternes ML über OML4Py, OML4R und OML4SQL. OML-Modelle unterstützen die Verwaltung und Bereitstellung datenbankinterner Modelle. Die OML-Benutzeroberfläche AutoML bietet eine No-Code-Benutzeroberfläche zum Erstellen, Bewerten und Bereitstellen datenbankinterner Modelle mit automatisiertem maschinellem Lernen.

  • Oracle APEX: Melden Sie sich bei Oracle APEX an, entwickeln und führen Sie umfangreiche Low-Code-Webanwendungen aus.

  • GraphStudio: Mit Oracle Graph Studio können Sie Eigenschaftsgraphdatenbanken erstellen und die Erstellung von Graphmodellen und In-Memory-Graphen aus Datenbanktabelle automatisieren.

• Data Studio

  • Dataload: Laden Sie Daten aus lokalen Dateien oder Remotedatenbanken, oder greifen Sie darauf zu.

  • Katalog: Datenabhängigkeiten und die Auswirkungen von Änderungen kennen.

  • Data Insights: Erkennen Sie Anomalien, Ausreißer und verborgene Muster in den Daten.

  • Datenanalyse: Daten analysieren

  • Datentransformationen: Transformieren Sie Daten für Analysen und andere Anwendungen.

• Administration und Überwachung

  • Benutzer verwalten

  • Datenbank-Dashboard: Überwachen Sie Datenbankaktivitätsdiagramme, wie CPU-Auslastung, Anzahl der ausgeführten SQL-Anweisungen und Wait-Ereignisse, die zuvor in der Autonomous Database Service-Konsole gefunden wurden.

  • Performancehub: Auf Berichte zum SQL-Monitoring und Active Session History-(ASH-)Analysen zugreifen.

Disaster Recovery-Optionen

Autonomous Data Guard Autonomous AI Database stellt Oracle Autonomous Data Guard bereit, damit eine Standbydatenbank (Peerdatenbank) Datenschutz und Disaster Recovery für Ihre Autonomous AI Database-Instanz bietet. Wenn Sie eine Oracle Autonomous Data Guard-Standbydatenbank hinzufügen, erstellt das System eine Standbydatenbank, die kontinuierlich mit den Änderungen von der Primärdatenbank aktualisiert wird. Sie können Autonomous Data Guard mit einer Standbydatenbank in der aktuellen Region, einer lokalen Standbydatenbank oder mit einer Standbydatenbank in einer anderen Region, einer regionsübergreifenden Standbydatenbank, verwenden. Sie können Oracle Autonomous Data Guard auch mit einer lokalen und einer regionsübergreifenden Standbydatenbank verwenden.

Backupbasiertes Disaster Recovery verwendet Backups, um eine Peerdatenbank beim Switchover oder Failover zu instanziieren. Dadurch erhalten Sie im Vergleich zu Oracle Autonomous Data Guard eine geringere Kosten- und eine höhere Disaster Recovery-Option (RTO) für Ihre Autonomous AI Database. Für lokales backupbasiertes Disaster Recovery werden vorhandene lokale Backups verwendet. Es fallen keine zusätzlichen Kosten für ein lokales Backup-basiertes Disaster Recovery an. Regionsübergreifendes Backup-basiertes Disaster Recovery verursacht zusätzliche Kosten.

Unterstützung für SQL Developer

Mit Autonomous AI Database mit SQL Developer können Sie Folgendes tun:

• Verbindung zu Autonomous AI Database herstellen

• Tabellen, Indizes und Materialized Views in Autonomous AI Database erstellen

• Daten in eine autonome KI-Datenbank laden

• Tabellen in Autonomous AI Database kopieren

• Schema in Autonomous AI Database übertragen

Unterstützung für Business Intelligence-Tools

Autonomous AI Database ist mit einer Reihe von Business-Intelligence- und Datenvisualisierungstools von Oracle und vertrauenswürdigen Drittanbietern kompatibel:

• Oracle Analytics Cloud

• Oracle Analytics Desktop

• Business Intelligence-Tools von Drittanbietern