Oracle Cloud Infrastructure-Dokumentation

Neue Features für Oracle Autonomous AI Database Serverless

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der bemerkenswerten Oracle Autonomous AI Database-Ergänzungen und -Verbesserungen.

Ankündigungen und ältere Ankündigungen zu 2025 finden Sie unter Ankündigungen vorheriger Features.

Mai 2026

Feature Beschreibung

Automatische Verwaltung von Rollen und Berechtigungen während der Migration

Autonomous AI Database konvertiert oder unterdrückt nicht unterstützte Erteilungs- und Entzugsvorgänge automatisch, ordnet Rollen ihren unterstützten Äquivalenten zu und verwaltet einen transparenten Audittrail in der Ansicht DBA_CONVERTED_STATEMENTS.

Weitere Informationen finden Sie unter Rollen und Berechtigungen bei der Migration zu einer autonomen KI-Datenbank verwalten.

Schutz vor Datenverlust mit lokaler Autonomous Data Guard-Standbydatenbank

Für Autonomous Data Guard wird kein Datenverlustschutz (RPO = 0) für eine lokale Standbydatenbank bereitgestellt. Autonomous Data Guard führt automatisches Failover zu einer lokalen Standbydatenbank aus, wenn eine Standbydatenbank verfügbar ist und das System keinen Datenverlust garantiert. Wenn ein Datenverlustgrenzwert (0 bis 3600 Sekunden) angegeben wird, erfolgt ein Failover innerhalb des definierten Limits.

Weitere Informationen finden Sie unter Standbydatenbanken mit Autonomous Data Guard für Disaster Recovery nutzen.

Absolute Pfadunterstützung in CREATE DIRECTORY

Autonomous AI Database akzeptiert absolute Pfade in CREATE DIRECTORY-Anweisungen und erstellt Verzeichnisse unter verwalteten Speicherorten, um die Migrationskompatibilität zu gewährleisten.

Weitere Informationen finden Sie unter Verzeichnis in autonomer KI-Datenbank erstellen.

Daten mit DBMS_CLOUD_IMPORT migrieren

Sie können DBMS_CLOUD_IMPORT verwenden, um Daten in eine autonome KI-Datenbank zu importieren. DBMS_CLOUD_IMPORT unterstützt Oracle-Quelldatenbanken sowie Nicht-Oracle-Datenbanken, wie MySQL, PostgreSQL und Amazon Redshift. Sie können entweder die gesamte oder die Teilmenge der in einer unterstützten Quelldatenbank gespeicherten Daten importieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Daten mit DBMS_CLOUD_IMPORT migrieren.

Reduzierte Schritte beim Switching der Netzwerkkonfiguration

Die autonome KI-Datenbank ermöglicht einen nahtlosen Wechsel von privatem Endpunktzugriff zu Sicherer Zugriff nur von zulässigen IPs und VCNs ohne TLS-Änderungen, wobei die vorhandene Konfiguration beibehalten wird.

Weitere Informationen finden Sie unter Von privaten zu öffentlichen Endpunkten mit autonomen KI-Datenbanken wechseln.

Verbesserte Optionen für ausgehende Verbindungen für private Endpunkte in Oracle Autonomous AI Database 26ai

Wenn Sie einen privaten Endpunkt für Ihre Autonomous AI Database 26ai-Instanz definieren, können Sie eine verbesserte Sicherheit bereitstellen, indem Sie eine Datenbankeigenschaft festlegen, um durchzusetzen, dass alle ausgehenden Verbindungen zu einem Zielhost den Egress-Regeln des privaten Endpunkts unterliegen und von diesen begrenzt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Sicherheit für ausgehende Verbindungen mit privaten Endpunkten.

Multifaktor-Authentifizierung in autonomer KI-Datenbank 26ai

Autonomous AI Database 26ai unterstützt die Multifaktor-Authentifizierung (MFA), um die Sicherheit des Datenbankzugriffs zu erhöhen, indem zusätzlich zum Benutzerkennwort ein zusätzlicher Verifizierungsfaktor erforderlich ist. MFA kann für die Datenbankanmeldung, für die Ausführung geschützter SQL-Anweisungen oder für beide konfiguriert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Multifactor-Authentifizierung mit autonomer KI-Datenbank verwenden.

Datentransformationen - Erweiterungen
Datentransformationen umfassen die folgenden neuen Features und Änderungen:

  • OCI Vault-Integration für Verbindungen

    Datentransformationen werden in OCI Vault integriert, um die Verwendung von Vault-Secret-Zugangsdaten zur Authentifizierung von Verbindungen zu ermöglichen. Siehe OCI Vault-Secret-Zugangsdaten für Verbindungen verwenden.

  • Bildvektor-Einbettungen in Datenflüsse

    Mit dem generativen KI-Service von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) können Sie Bildvektoreinbettungen in einen Datenfluss hinzufügen. Verwenden Sie im Datenflusseditor den Operator Bildeinbettungsvektor in der Datenbankfunktion Maschinelles Lernen, um Eingabebilder in Vektoreinbettungen zu konvertieren. Weitere Informationen finden Sie unter Vektoren in einen Datenfluss einbetten.

  • Auditinginformationen für Dataloads erfassen

    Die Schaltfläche Einstellungen auf der Seite "Detail für Dataload" enthält jetzt Optionen, mit denen Sie Auditingdatenspalten hinzufügen können, wenn Sie einen Dataload ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Dataload ausführen.

  • Statistiken für Iceberg-Tabellen sammeln und veröffentlichen

    Der Workflow-Editor enthält den Schritt Iceberg-Statistiken, mit dem Sie Statistiken für Iceberg-Tabellen erfassen und veröffentlichen und in externen Tabellen veröffentlichen können. Sie können den Schritt unabhängig verwenden oder dem Workflow einen Iceberg-Dataload hinzufügen. Fügen Sie dann Iceberg-Statistiken als Schritt hinzu, um Tabellen- und Spaltenstatistiken zu erfassen und in einer externen Tabelle zu veröffentlichen. Siehe Eisberg-Tabellenstatistiken in externen Tabellen erfassen und veröffentlichen in Apache Iceberg-Verbindung erstellen.

  • Verbesserungen an der Seite "Jobdetails"

    Die Schritte, die auf der Seite "Jobdetails" angezeigt werden, werden jetzt zur einfachen Referenz in verschiedene Knoten kategorisiert. Dazu gehören Admin-Jobs, Ausführungssets und Tabellen. Weitere Informationen zur Seite "Jobdetails" finden Sie unter Jobs erstellen und verwalten.

  • Daten mit Snowflake Open Catalog in Apache Iceberg-Tabellen laden

    Sie können Snowflake Data Catalog verwenden, wenn Sie eine Apache Iceberg-Verbindung zum Laden von Daten erstellen. Sie können AWS S3-Speicherservices zum Speichern von Daten in Apache Iceberg als Zieltabellen verwenden. Ausführliche Anweisungen finden Sie unter Create an Apache Iceberg Connection.

  • Unterstützung für Apache Iceberg Parquet File Clustering und Compaction

    Data Transforms unterstützt die Clustering- und Verdichtungsfunktionen von Iceberg, um erhöhte Speicherkosten zu minimieren und die Abfrageleistung zu optimieren. Sie können dem Workflow einen Iceberg-Dataload hinzufügen und dann Iceberg Clustering and Compaction als Schritt hinzufügen. Anschließend können Sie den Workflow so planen, dass der Dataload ausgeführt wird. Anschließend können Sie Clustering und Komprimierung für die geladenen Daten ausführen. Siehe Parquet File Clustering and Compaction in Apache Iceberg-Verbindung erstellen.

  • Daten in Oracle Fusion Incentive Compensation-Tabellen laden

    Oracle Data Transforms ermöglicht die Aufnahme von Oracle Fusion Incentive Compensation-Daten aus CSV-Dateien, die in Oracle Object Storage gespeichert sind, in Oracle Fusion Incentive Compensation-Tabellen. Siehe Oracle Fusion Incentive Compensation-Verbindung erstellen und verwenden.

  • Daten in Oracle Fusion Subscription Management-Tabellen laden

    Mit Oracle Data Transforms können Sie abonnementbezogene Daten aus CSV-Dateien, die in Object Storage gespeichert sind, zwischenspeichern und in die Anwendungstabellen von Oracle Fusion Subscription Management laden. Siehe Oracle Fusion Subscription Management-Verbindung erstellen und verwenden.

  • Zusätzliche Verbindungstypen

    Datentransformationen umfassen die Unterstützung der MariaDB- und Sage Intacct-Anwendungsverbindungstypen in diesem Release. Eine vollständige Liste der unterstützten Verbindungstypen finden Sie unter Unterstützte Verbindungstypen.

April 2026

Feature Beschreibung

Select AI Translate-Unterstützung für Google, AWS und Azure erweitern

Mit der Funktion "Übersetzen" können Sie Text mit SQL oder PL/SQL in mehrere Sprachen übersetzen, basierend auf dem in Ihrem KI-Profil konfigurierten KI-Provider. Diese Funktion unterstützt mehrere Anbieter, einschließlich OCI, Google, AWS und Azure.

Unter TRANSLATE, Beispiel: AI TRANSLATE auswählen, TRANSLATE-Funktion und GENERATE-Funktion wird dieses Feature erläutert.

Oracle Spatial Studio

Oracle Spatial Studio bietet eine No-Code-Benutzeroberfläche für den Zugriff auf die räumlichen Features von Oracle Database. Die Schnittstelle unterstützt das Laden, Vorbereiten, Visualisieren und Analysieren räumlicher Daten. Spatial Studio ist ein vollständig integriertes Feature der autonomen KI-Datenbank und wird auf der Registerkarte Toolkonfiguration auf der Seite "Autonome KI-Datenbankdetails" angezeigt. Es ist nur für das Elastic CPU-(ECPU-)Modell verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Oracle Spatial mit Autonomous AI Database verwenden.

Secret-basierte Kennwortauthentifizierung für Benutzer einer autonomen KI-Datenbank

Mit der geheimen Kennwortauthentifizierung können Sie Datenbankbenutzer erstellen und verwalten, deren Kennwörter als Secrets im Vault eines Cloud-Providers gespeichert und über Vault-Secret-Zugangsdaten referenziert werden. Die Datenbank ruft das Passwort während der Authentifizierung aus dem Vault ab, generiert Verifizierungen nur im Speicher und speichert keine Passwörter oder Verifizierungen auf dem Datenträger.

Weitere Informationen finden Sie unter Benutzer mit Secret-Based Password Authentication erstellen und Benutzerkennwort mit Secret-Based Password Authentication aktualisieren.

Granulare Berechtigungen für autonome KI-Datenbank-Policys

Die Variablen actiontype in der autonomen KI-Datenbank ermöglichen eine präzise Kontrolle über Untervorgänge wie adminPassword, scheduledOperations, manageEncryptionKeys und mehr während der Datenbankerstellung oder -updates. Dies unterstützt die Aufgabentrennung, den Zugriff mit den geringsten Berechtigungen und die Compliance, ohne vorhandene umfassende Berechtigungen zu unterbrechen.

Weitere Informationen finden Sie unter Policy-Details für autonome KI-Datenbank.

März 2026

Feature Beschreibung

KI für Eigenschaftsdiagramme auswählen

Select AI unterstützt die Generierung natürlicher Sprache in SQL (NL2SQL) für SQL-Eigenschaftsdiagramme. Sie können ein oder mehrere Eigenschaftsdiagramme in eine AI-Profilobjektliste aufnehmen und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache absetzen, die Select AI mit dem Operator GRAPH_TABLE in PGQ-(Property Graph Query-)Anweisungen konvertiert.

Mit dieser Funktion können Benutzer grafisch strukturierte Daten abfragen und analysieren, ohne die komplexe PGQ-Syntax manuell zu schreiben.

Weitere Informationen finden Sie unter AI für Eigenschaftsdiagramme auswählen, Beispiel: AI für Eigenschaftsdiagramme auswählen und Beispiel: Beispiel-Prompts für Eigenschaftsdiagramme.

Netzwerk-Header für Datenbankidentität für ausgehende HTTP-Anforderung senden

Database Identity Network-Header in Autonomous AI Database fügen den ausgehenden UTL_HTTP-Aufrufen Datenbankidentitätsmetadaten als JSON X-header hinzu, sodass Remoteendpunkte prüfen können, welche Autonomous AI Database (und Mandant) sie aufruft.

Weitere Informationen finden Sie unter Database Identity Network-Header für ausgehende HTTP-Anforderungen senden.

Speicherauslastung der autonomen KI-Datenbank überwachen

Zwei neue Metriken zur Arbeitsspeicherauslastung für das Monitoring der SGA- und PGA-Auslastung sind jetzt als autonome KI-Datenbank verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Metriken: oci_autonomous_database.

ADMIN-Berechtigungen in autonomer KI-Datenbank klonen

Mit dem Package DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC können Sie die Berechtigungen und Berechtigungen klonen, die dem Benutzer ADMIN für einen angegebenen Benutzeraccount in der autonomen KI-Datenbank zugewiesen sind. Dadurch können Administratoren named user-Accounts mit denselben Berechtigungen wie der Benutzer ADMIN erstellen. Sie bietet eine Alternative zur Verwendung des gemeinsam verwendeten ADMIN-Accounts, um die Sicherheit zu verbessern.

Weitere Informationen finden Sie unter DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC Package.

Single Sign-On-Unterstützung für alle autonomen KI-Datenbanktools

Sie können mit Single Sign-On auf integrierte Tools in Ihrer autonomen KI-Datenbank zugreifen. Sie müssen sich einmal mit Ihren Datenbankzugangsdaten anmelden, um zwischen Tools wie Oracle APEX, Database Actions, Graph Studio, Oracle Machine Learning und Oracle Data Transforms zu wechseln, ohne sich erneut zu authentifizieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Auf integrierte Tools mit Single Sign-On zugreifen.

Februar 2026

Feature Beschreibung

Multifaktor-Authentifizierung in autonomer KI-Datenbank

Autonome KI-Datenbank unterstützt die Multifaktor-Authentifizierung (MFA), um die Sicherheit des Datenbankzugriffs zu erhöhen, indem zusätzlich zum Benutzerkennwort ein zusätzlicher Verifizierungsfaktor erforderlich ist. MFA kann für die Datenbankanmeldung, für die Ausführung geschützter SQL-Anweisungen oder für beide konfiguriert werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Multifactor-Authentifizierung mit autonomer KI-Datenbank verwenden.

Dataplane-Ereignis: ConnectionDropsDetected

Das Ereignis ConnectionDropsDetected wird generiert, wenn eine erhebliche Anzahl von Verbindungsabbrüchen für Ihre autonome KI-Datenbank beobachtet wird.

Weitere Details finden Sie unter Informationsereignisse zur autonomen KI-Datenbank.

Datentransformationen - Erweiterungen
Datentransformationen umfassen die folgenden neuen Features und Änderungen:

  • Zeitzone für die Ausführung von Zeitplänen konfigurieren

    Sie können die Standardzeitzone für die Ausführung von Zeitplänen auf der neuen Seite Einstellungen unter der Registerkarte "Administration" festlegen. Die hier festgelegte Konfiguration wird als Standardauswahl auf der Seite "Plan erstellen" angezeigt. Beachten Sie, dass Sie beim Erstellen eines Zeitplans eine andere Zeitzone auswählen können. Siehe Zeitzone auf Ausführungspläne festlegen.

  • Gewünschte Rahmenfarbe für Datentransformationsinstanz festlegen

    Sie können unterschiedliche Farben auf Ihre Datentransformationsumgebungen anwenden, um zwischen ihnen zu unterscheiden. Die Seite Einstellungen unter der Registerkarte "Administration" enthält eine Farbpalette, aus der Sie wählen können, um die Farbe festzulegen. Die ausgewählte Farbe wird als Rahmen um die Benutzeroberfläche angezeigt. Siehe Farbcodierung auf Oracle Data Transforms-Umgebungen anwenden.

  • Provisioning-UI - Erweiterungen

    Wenn Sie sich bei Ihrer Autonomous Database-Umgebung anmelden, wird jetzt ein Begrüßungsbildschirm angezeigt, der eine Diaschau über die Funktionen von Datentransformationen anzeigt.

  • Erweiterte Optionen für Apache Iceberg

    Sie können jetzt die Batchupdategröße für Apache Iceberg-Verbindungen festlegen, um die Anzahl der Datensätze zu steuern, die gleichzeitig in der Zieltabelle aktualisiert werden. Dadurch wird die Performance von Dataload-Ausführungen verbessert. Siehe Apache Iceberg-Verbindung erstellen.

Januar 2026

Feature Beschreibung
AI-Proxyintegration auswählen

Verwenden Sie eine autonome KI-Datenbank als ausgewählten KI-Proxy, um sich sicher in Oracle- und Nicht-Oracle-Datenbanken zu integrieren und Abfragen in natürlicher Sprache in diese Datenbanken zu bringen, indem Sie Anforderungen über die autonome KI-Datenbank weiterleiten.

Weitere Informationen finden Sie unter AI Data Gateway für Select AI NL2SQL verwenden.

Monitoringmetriken für autonome OCI-KI-Datenbank

Ressourcenauslastungsmetriken sind zum Überwachen autonomer KI-Datenbanken verfügbar.

Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Metriken: oci_autonomous_database.

Inkrementelle Aktualisierung von Materialized Views über Cloud-Links

Bei der inkrementellen Aktualisierung von Materialized Views über Cloud-Links aktualisiert die autonome KI-Datenbank nur geänderte Daten aus Remote-Tabellen, anstatt die gesamte Materialized View neu zu berechnen. Mit dem Parameter MV_FAST_REFRESH in den Prozeduren REGISTER und UPDATE_REGISTRATION des Packages DBMS_CLOUD_LINK können Provider die Fast Refresh-Funktionalität für Cloud-Links explizit unterstützen. Diese Fast Refresh-Funktion verbessert die Dashboard- und Berichtsperformance und bietet Echtzeitanalysen.

Weitere Informationen finden Sie unter Performance von Cloud-Links mit Materialized Views optimieren.

Online-Neustartoption für autonome KI-Datenbank

Oracle Autonomous AI Database bietet zwei Neustartoptionen: einen standardmäßigen Neustart und einen Online-Neustart, der Ausfallzeiten reduziert. Mit dem Online-Neustart wird die Instanz der autonomen KI-Datenbank mit minimalen Auswirkungen auf die Datenbankverfügbarkeit neu gestartet.

Weitere Informationen finden Sie unter Autonome KI-Datenbank neu starten

Verbesserte Optionen für ausgehende Verbindungen für private Endpunkte

Wenn Sie einen privaten Endpunkt für die Instanz der autonomen KI-Datenbank definieren, können Sie eine verbesserte Sicherheit bereitstellen, indem Sie eine Datenbankeigenschaft festlegen, um durchzusetzen, dass alle ausgehenden Verbindungen zu einem Zielhost den Egress-Regeln des privaten Endpunkts unterliegen und von diesen begrenzt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Sicherheit für ausgehende Verbindungen mit privaten Endpunkten.

Unterstützung der Cloud-Linkfreigabe mit dem Geltungsbereich MY$POOL im Elastic Pool.

Mit dem Geltungsbereich MY$POOL in Cloud-Links können Sie Datasets einmalig in einer autonomen KI-Providerdatenbank registrieren, sodass sie von jeder anderen autonomen KI-Datenbank im selben Elastic Pool erkannt und abfragbar sind. Umfangsprüfungen werden auf Verbraucherseite durchgesetzt, um eine ordnungsgemäße Zugriffskontrolle sicherzustellen.

Weitere Informationen finden Sie unter Zugriff auf Cloud-Links für Datenbankbenutzer erteilen.