Voraussetzungen für Federated Cubes
Nachdem Sie sich entschieden haben, einen föderierten Cube mit Essbase auszuprobieren, müssen Sie eine Entscheidung über die Speicherverwaltung treffen. Anschließend müssen Sie ein Autonomous AI Lakehouse bereitstellen, Essbase bereitstellen und die erforderlichen Setupaufgaben ausführen.
Hinweis:
Nachdem Sie eine föderierte Partition erstellt haben, wird Ihr Essbase-Cube zu einem föderierten Cube.Bevor Sie eine föderierte Partition erstellen können,
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Entscheiden Sie sich je nach Anwendungsfall für eine Datenspeicher-Verwaltungsoption. Siehe Dataload-Optionen für föderierte Cubes.
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Stellen Sie eine Oracle Autonomous AI Database Serverless-Instanz mit dem Workload-Typ Autonomous AI Lakehouse bereit.
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Stellen Sie Essbase mit Marketplace in demselben Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten bereit.
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Führen Sie die unten aufgeführten Setupaufgaben aus.
Die folgenden Setupaufgaben müssen abgeschlossen sein, bevor Sie in Essbase eine föderierte Partition erstellen können.
Prüfen Sie die folgenden Checklisten, und fahren Sie mit Federated Cube Deployment Workflow fort, um die Reihenfolge der Aufgaben für die Implementierung zu erfahren.
Tabelle 16-1: Voraussetzungen für das Cloud-Deployment
| Anforderung | Grund | Anleitung/Weitere Informationen |
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Essbase und Autonomous AI Lakehouse werden zusammen in einem gemeinsamen Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten über das Marketplace-Angebot bereitgestellt. |
Mit Oracle Cloud Infrastructure kann Essbase flexible und skalierbare Cloud-Computing-Architekturen nutzen. Autonomous AI Lakehouse Serverless speichert die Daten für Ihren Essbase-Cube. |
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Essbase verwendet Autonomous AI Lakehouse als Schema-Repository. |
Die folgenden Schemas in Autonomous AI Lakehouse haben unterschiedliche Zwecke für Essbase: Die Repository Creation Utility-(RCU-)Schemas werden beim Essbase-Deployment automatisch erstellt und enthalten Informationen zu Plattformartefakten und -komponenten. Das Datenbankbenutzerschema enthält die Faktentabelle mit den Essbase-Daten. Achtung: Diese Schemas sind als separate Schemas konzipiert. Verwenden Sie keines der RCU-Schemas für die Faktentabelle. |
Essbase aus Marketplace für föderierte Cubes bereitstellen |
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Das Essbase-Deployment verwendet OCI Object Storage. |
Der Essbase-Dateikatalogspeicher muss in den OCI-Object Storage-Bucket integriert sein. |
Tabelle 16-2: Datenbankvoraussetzungen
| Anforderung | Grund | Anleitung/Weitere Informationen |
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Ihre Organisation stellt ein Autonomous AI Lakehouse Serverless bereit. |
Konfiguration, Optimierung, Speicherung, Backups und Updates werden allesamt von Oracle verwaltet. So können Sie Essbase in einer Cloud-Umgebung verwenden, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Autonomous AI Lakehouse verarbeitet auch den Datenspeicher für Essbase. Ganz gleich, ob Sie eine schnellste Abfrageperformance, hochgradig nebenläufige Workloads oder eine Mischung aus beidem benötigen, Autonomous AI Lakehouse ist der richtige Service, um diese Anforderungen an die Datenzugriffsanforderungen zu erfüllen. |
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Der Datenbankadministrator für Autonomous AI Lakehouse erstellt ein neues Schema. |
Sie benötigen ein Schema in Autonomous AI Lakehouse, das die Daten für den föderierten Cube enthält. Hinweis: Oracle empfiehlt die Verwendung eines dedizierten Schemas.Ein neuer Autonomous AI Lakehouse-Benutzer entspricht einem neuen Schema. Im Weiteren Verlauf dieser Dokumentation wird der Eigentümer des Schemas als DB-Benutzer bezeichnet. |
Benutzer in Autonomous Database erstellen (wenn Sie die OCI-Konsole verwenden möchten) Oder CREATE USER (zum Erstellen des Autonomous AI Lakehouse-Benutzers/Schemas mit einem beliebigen SQL-Clienttool) |
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Der Datenbankadministrator für Autonomous AI Lakehouse erteilt dem DB-Benutzer Ressourcenberechtigungen. |
Der Datenbankbenutzer in Autonomous AI Lakehouse muss folgende Aktionen ausführen können:
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Benutzerrollen und -berechtigungen in autonomer KI-Datenbank verwalten |
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Optional: Der DB-Benutzer erstellt eine Faktentabelle im Schema. Hinweis: Diese Voraussetzung gilt nicht, wenn Essbase den Datenspeicher verwalten soll. Siehe Dataload-Optionen für föderierte Cubes. |
Eine Faktentabelle in Autonomous AI Lakehouse ist erforderlich, um die Essbase-Cube-Daten zu speichern. Hinweis: Sie können Daten mit Data Studio-Tools in Autonomous AI Database laden. Siehe Seite "Dataload". |
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SQL Session Governor ist aktiviert. |
Sie können SQL-Sessions abbrechen, die auf Autonomous AI Lakehouse ausgeführt werden. Eine SQL-Abbruch kann erforderlich sein, wenn eine Essbase-Berechnung zu lange dauert oder wenn der föderierte Cube ein Backup oder Recovery benötigt. Wenn Essbase-Berechnungen, Dataloads oder Aggregationen, die auf föderierten Cubes ausgeführt werden, SQL-Anweisungen mit langer Ausführungszeit generieren, können die Sessions abgebrochen werden, obwohl sie auf Autonomous AI Lakehouse ausgeführt werden. |
SQL mit langer Ausführungszeit auf föderierten Cubes abbrechen Hinweis: Die Schritte 1 und 2 sind erforderlich. Schritt 2 ist eine Validierung von Schritt 1. Wenn der Vorgang fehlschlägt, wiederholen Sie den 1. Schritt und korrigieren alle Fehler. |
Tabelle 16-3: Voraussetzungen für die Essbase-Plattform
| Anforderung | Grund | Anleitung/Weitere Informationen |
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Eine Essbase-Anwendung und ein Essbase-Cube werden erstellt. Der Cube muss keine Daten enthalten. Der Cube muss sich in einer eigenen Anwendung mit einem eindeutigen Namen befinden. Föderierte Cubes dürfen keine Anwendungen mit anderen Cubes gemeinsam verwenden. Verwenden Sie nicht dasselbe Autonomous AI Lakehouse-Schema für mehrere Instanzen von Essbase. |
Eine Essbase-Modellstruktur ist für die Zuordnung des Cubes zur Faktentabelle in Autonomous AI Lakehouse erforderlich. |
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Der Essbase-Serviceadministrator oder -Anwendungsmanager definiert eine Verbindung. |
Essbase muss über Konnektivität mit Autonomous AI Lakehouse verfügen. |
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Dies ist eine Voraussetzung zum Erstellen einer föderierten Partition. Mindestens ein Mitarbeiter konfiguriert DBMS_CLOUD-Zugangsdaten. |
Bevor Sie eine föderierte Partition erstellen, müssen Sie Cloud-Zugangsdaten aktivieren, damit Essbase Daten und Metadaten in Autonomous AI Lakehouse speichern kann. |