Ankündigungen neuer Features

Ankündigungen für die bemerkenswerten Änderungen, die an Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure vorgenommen wurden.

Verwandte Themen

März 2026

   
Verfügbarkeit neuer dynamischer Performanceansichten auf Oracle Autonomous AI Database auf dedizierter Exadata-Infrastruktur
Mit dynamischen Performance-Views können Sie:
  • Historie der statistischen Zusammenfassung der Systemleistungsmetriken anzeigen
  • Historische Informationen für Exadata-Zelle anzeigen

Weitere Informationen finden Sie unter Datenbankbeobachtbarkeit mit dynamischen Performanceansichten.

Oracle Autonomous AI Database auf dedizierter Exadata-Infrastruktur auf Oracle Database@Azure

Mit Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure auf Oracle Database@Azure können Sie Oracle Database-Workloads auf der von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) verwalteten Exadata-Infrastruktur in öffentlichen Azure-Regionen und Availability Zones ausführen.

Weitere Informationen finden Sie unter Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure in Azure Region.

DBMS_CLOUD_FUNCTION-Package mit Unterstützung für externe Prozeduren

Mit Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure-Deployments können Sie die Unterprogramme im DBMS_CLOUD_FUNCTION-Package verwenden, um Anwendungen mit benutzerdefinierten SQL- und PL/SQL-Funktionen zu entwickeln, die Remotefunktionen aufrufen, die in der OCI- und AWS-Cloud bereitgestellt werden, sowie externe Prozeduren, die in einer benutzerdefinierten OCI-Compute-VM implementiert sind. Cloud Functions sind serverlose Compute-Engines in der OCI- und AWS-Cloud. Externe Prozeduren sind Routinen, die in einer Sprache der dritten Generation geschrieben und als SQL-Funktionen oder PL/SQL-Prozeduren oder -Funktionen aufgerufen werden. SQL und PL/SQL eignen sich am besten für eine schnelle und effiziente Daten- und Transaktionsverarbeitung in der Datenbank. Cloud-Funktionen und externe Prozeduren können die datenbankinterne SQL- und PL/SQL-Verarbeitung ergänzen, indem sie rechen- und speicherintensive Aufgaben in einer Remote-VM ausführen und die Ergebnisse an die Datenbank zurückgeben. Typische Beispiele für solche Aufgaben sind wissenschaftliche und technische Probleme, deren Rechenbibliotheken in der Cloud oder im Linux-Betriebssystem vorhanden sind (und nicht einfach in die Datenbank portierbar sind), Offline-Datenanalyse, Steuerung von Echtzeitgeräten und -prozessen usw.

Weitere Informationen finden Sie unter Cloud-Funktionen und externe Prozeduren aufrufen und DBMS_CLOUD_FUNCTION-Package.

Integration generativer KI-Funktionen in Python-Workflows

Auf Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure können Sie jetzt Select AI für Python verwenden, um von Python-Anwendungen auf DBMS_CLOUD_AI-Funktionen in Autonomous AI Database zuzugreifen. Mit Select AI für Python können Sie:

  • Stellen Sie Fragen zu Ihren Datenbankdaten in natürlicher Sprache (NL2SQL)

  • KI-generierte SQL-Abfragen anzeigen und erläutern

  • Chatten Sie mit Ihrem LLM mit benutzerdefinierten Prompts

  • Verwendung automatisierter Prozesse zur Erstellung von Vektorindizes und zur Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  • Synthetische Daten mit großen Sprachmodellen zum Auffüllen von Datenbanktabellen generieren

  • Durchführung von Konversations-KI-Sitzungen für das Kurz- und Langzeitgedächtnis

Weitere Informationen finden Sie unter AI für Python auswählen.

Februar 2026

Feature Beschreibung
Verbesserte Sichtbarkeit des ASM-Rebalancing-Fortschritts während Speicherskalierungsvorgängen für Exadata-VM-Cluster. In Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure können Sie den detaillierten ASM-Rebalancing-Fortschritt beim Skalieren des Speichers anzeigen. Die Option "VM-Cluster skalieren" ist auch während des Speicheranhangs verfügbar, und das Cluster befindet sich im Status UPDATING. Die Cluster, bei denen der Speicheranhang abgeschlossen ist und das Rebalancing ausgeführt wird, wechseln wieder zu AVAILABLE, sodass Sie neue Vorgänge starten können, ohne darauf zu warten, dass alle Cluster beendet werden. Nach Abschluss des Speicheranhangs kehren die VM-Cluster automatisch zu AVAILABLE zurück. Außerdem können Sie einen klareren Fortschritt für Speicheranhänge und Rebalancing anzeigen, einschließlich Abschlussstatus, Fortschritt in Prozent und relevanten Logmeldungen.
In der Ansicht DB_NOTIFICATIONS können Sie Informationen zu Wartungsstatusbenachrichtigungen anzeigen. In Oracle Public Cloud-Deployments können Sie mit der Ansicht DB_NOTIFICATIONS Informationen zu Wartungsstatusbenachrichtigungen anzeigen.

Weitere Informationen finden Sie unter Wartungsstatusbenachrichtigungen anzeigen.

DBMS_DCAT Paketunterstützung

Mit Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure-Deployments können Sie Funktionen und Prozeduren im Package DBMS_DCAT verwenden, um Autonomous AI Database-Benutzern zu helfen, das Daten-Discovery- und zentralisierte Metadatenmanagementsystem von OCI Data Catalog zu nutzen. DBMS_DCATProzeduren und Funktionen verbinden Autonomous AI Database mit Data Catalog, synchronisieren die Assets mit der Datenbank und erstellen geschützte Schemas und externe Tabellen. Anschließend können Sie den Objektspeicher mit diesen externen Tabellen abfragen und ganz einfach externe Daten mit in Autonomous AI Database gespeicherten Daten verknüpfen.

Weitere Informationen finden Sie unter DBMS_DCAT Package.

Fähigkeit, Autonomous Recovery Service als Backupziel in Oracle Database@AWS auszuwählen.

In Autonome KI-Datenbank auf Oracle Database@AWS können Sie beim Erstellen der ACD Autonomous Recovery Service als Backupziel auswählen. Dies ist die empfohlene Option für das Backupziel.

Weitere Informationen finden Sie unter Autonome Containerdatenbank erstellen und Einstellungen für Backup der autonomen Containerdatenbank bearbeiten.

Text mit Select AI zusammenfassen

Mit der Option "KI auf Autonome KI-Datenbank auf dedizierter Exadata-Infrastruktur" können Sie eine Zusammenfassung Ihres Texts direkt in einem Prompt oder über eine URI generieren. Sie können anpassen, wie die Übersicht generiert wird.

Informationen zu dieser Funktion finden Sie unter Zusammenfassung mit ausgewählter KI generieren, Beispiel: KI-Zusammenfassung auswählen, GENERATE-Funktion und SUMMARIZE-Funktion.

Text mit Select AI übersetzen

Mit dem Feature "Übersetzen" von "KI auswählen" auf Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure können Sie Ihren Text mit SQL oder PL/SQL in mehrere Sprachen übersetzen, wie von Ihrem KI-Provider unterstützt.

Informationen zu dieser Funktion finden Sie unter Text mit Select AI übersetzen, Beispiel: AI TRANSLATE auswählen, GENERATE-Funktion und TRANSLATE-Funktion.

Mit Metadaten interagieren, um die Generierung von Select AI SQL-Abfragen zu verbessern

Die Option "KI auf Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure" umfasst die folgenden neuen Features:

Feedback zur Verbesserung von LLMs mit ausgewählter KI geben

Auf der Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure können Sie mit Select AI Feedback zu generierten NL2SQL-Ergebnissen geben, um die Genauigkeit der Abfragegenerierung zu verbessern. Feedback kann sowohl in der SQL-Befehlszeile als auch über PL/SQL-Prozeduren gegeben werden.

Informationen zum Feature finden Sie unter FEEDBACK zur Verbesserung von LLMs geben, Beispiel: KI-FEEDBACK auswählen und FEEDBACK-Prozedur.

Unterhaltungen mit ausgewählter KI erstellen und anpassen

Auf der Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure unterstützt Select AI anpassbare Unterhaltungen, mit denen Sie Select AI mit verschiedenen Themen verwenden können, ohne Kontext zu kombinieren. Dadurch werden Flexibilität und Effizienz verbessert. Sie können Unterhaltungen über die DBMS_CLOUD_AI-Unterhaltungsprozeduren und -funktionen erstellen, festlegen, löschen und aktualisieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterhaltungen verwenden und anpassen und Beispiel: Unterhaltungen in ausgewählter KI aktivieren sowie unter Zusammenfassung der Unterprogramme DBMS_CLOUD_AI.

Eigenschaftsdiagrammdaten mit ausgewählter KI generieren

Auf Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure können Sie mit Select AI Strukturen grafisch darstellen und SQL-Eigenschaftsdiagramme in natürlicher Sprache abfragen. So können Sie den Zeit- und Arbeitsaufwand beim Erstellen von Diagrammabfragen mit dem Operator GRAPH_TABLE reduzieren.

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

AI-Agent auswählen (Autonomes Agent-Framework)

Select AI Agent (Autonomes Agenten-Framework) führt ein Framework für die Erstellung von Agent-Workflows ein, mit dem Entwickler Agents, Tools, Aufgaben und Teams erstellen können, die generative KI in der Datenbank verwenden und diese begründen, handeln und zusammenarbeiten.

Agents können Aktionen planen, integrierte oder benutzerdefinierte Tools (wie SQL, RAG, Websearch oder Benachrichtigung) verwenden und Kontext für Multiturn-Unterhaltungen verwalten. Mit dieser Funktion können Entwickler mit SQL und PL/SQL agentenbezogene Workflows erstellen, die KI-gesteuerte Automatisierung, Dateninteraktion und Human-in-the-Loop-Kontrolle unterstützen.

Weitere Informationen zu diesem Feature finden Sie unter Autonome Agents mit Select AI Agent erstellen, DBMS_CLOUD_AI_AGENT Package, DBMS_CLOUD_AI_AGENT Views und Beispiele für die Verwendung von Select AI Agent.

Januar 2026

Feature Beschreibung
Konfigurieren Sie Autonomous Data Guard zwischen ACD in OCI und ACD in der AWS-Region.

Sie können Autonomous Data Guard zwischen einer ACD in OCI und einer ACD in AWS erstellen und verwalten. Dieses Feature bietet vollständige Autonomous Data Guard-Funktionalität für Disaster Recovery und High Availability über Clouds hinweg.

Weitere Informationen finden Sie unter Autonomous Data Guard-Konfiguration verwalten.

Verwenden Sie AWS Key Management Service (AWS KMS), um Masterverschlüsselungsschlüssel in Autonomous AI Database on Oracle Database@AWS zu verwalten.

In Autonome KI-Datenbank auf Oracle Database@AWS können Sie AWS Key Management Service (AWS KMS) verwenden, um Masterverschlüsselungsschlüssel in AWS zu verwalten.

Weitere Informationen finden Sie unter Autonome KI-Datenbank auf dedizierter Exadata-Infrastruktur in der AWS-Region.

Möglichkeit, Autonomous Recovery Service als Backupziel auszuwählen.

Bei Oracle Public Cloud-Deployments können Sie beim Erstellen der ACD Autonomous Recovery Service als Backupziel auswählen. Dies ist die empfohlene Option für das Backupziel.

Weitere Informationen finden Sie unter Autonome Containerdatenbank erstellen und Einstellungen für Backup der autonomen Containerdatenbank bearbeiten.

Möglichkeit, eine dritte Netzwerkschnittstellenkarte (NIC) für bestimmte Datenbankvorgänge wie Autonomous Data Guard zu verwenden und die Autonomous AI Database zu klonen.

Wenn Sie in Exadata Cloud@Customer-Deployments ein Disaster-Recovery-Netzwerk aktiviert haben, können Sie die dritte NIC verwenden, die Sie für bestimmte Datenbankvorgänge wie Autonomous Data Guard (AuDG) konfiguriert haben, und die autonome KI-Datenbank klonen. Data Guard- und Klonvorgänge sind vom regulären Netzwerkverkehr getrennt, wodurch das Risiko von Netzwerküberlastungen verringert und die Performance verbessert wird.

Um die dritte NIC mit Ihrem Autonomous Virtual Machine Cluster (AVMC) zu verwenden, müssen Sie zunächst eine Serviceanfrage an Oracle Support senden. Diese Serviceanfrage muss vor der Erstellung des AVMC erstellt werden. Nach der Aktivierung verwenden alle Data Guard- und Klonvorgänge aus der Datenbankinstanz nur die 3. NIC.

Weitere Informationen finden Sie unter Netzwerkanforderungen für Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer.