Data Lake mit Power BI auf Oracle Database@Azure bereitstellen

Viele Unternehmen nutzen Microsoft Power BI mit Data Lakes auf Microsoft Azure, um verwertbare Geschäftseinblicke abzuleiten.

Sie können diese Funktionen erweitern, indem Sie eine Medaillonarchitektur verwenden, die Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Compute, Oracle Database@Azure (entweder eine vollständig verwaltete Oracle Autonomous Database oder eine gemeinsam verwaltete Oracle Exadata Database Service-Instanz) und Power BI umfasst, um verschiedene wichtige Datenherausforderungen zu bewältigen, mit denen Kunden konfrontiert sind:

Datensilos und Integration: Azure Data Factory nimmt Daten aus verschiedenen Quellen in einen einheitlichen Data Lake auf, bricht Silos auf und stellt eine Single Source of Truth bereit.
Datenqualität und -konsistenz: Autonomous Data Warehouse in der Kurationsebene stellt saubere, konsistente und qualitativ hochwertige Daten durch Deduplizierungs- und Qualitätsregeln sicher, reduziert Fehler und verbessert die Entscheidungsfindung.
Skalierbarkeit und Performance: Die skalierbaren Compute-Ressourcen von Azure und die serverlose Architektur von Autonomous Data Warehouse oder Oracle Exadata Database Service verarbeiten groß angelegte Daten effizient und behalten gleichzeitig optimale Performance bei, wenn Datenvolumen und Benutzerakzeptanz (Nebenläufigkeit) zunehmen.
Komplexe Transformationen: Azure Compute und Autonomous Data Warehouse oder Oracle Exadata Database Service führen komplexe Transformationen und Analysen effizient durch, reduzieren die Verarbeitungszeit und konzentrieren sich auf Erkenntnisse.
Kostenmanagement: Die serverlosen und nutzungsabhängigen Modelle für Azure-Services und Autonomous Data Warehouse oder Oracle Exadata Database Service optimieren die Kosten und stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie verwenden.
Data Governance und Compliance: Strukturierte Datenmanagementschichten erleichtern eine bessere Governance, Rückverfolgbarkeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Integrierte Analysen: Benutzer können Analysen direkt auf ihre Daten anwenden, indem sie integrierte Funktionen wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Diagramme, räumliche Analysen und Textanalysen verwenden.

Typische Anwendungsfälle sind:

Einzelhandelsanalysen: Integriert Daten aus Online-Verkäufen, In-Store-Transaktionen und Kundenfeedback und optimiert so Bestands- und Marketingstrategien.
Finanzdienstleistungen: Analysiert Transaktionsdaten auf Betrugserkennung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, um Risiken zu mindern.
Analysen im Gesundheitswesen: Integriert Patientendaten aus EHRs, Laborergebnissen und tragbaren Geräten und verbessert so die Patientenversorgung und das Gesundheitsmanagement.

Mit dieser Architektur können Unternehmenskunden branchenübergreifend Daten effektiv nutzen, um ihre Geschäftsbenutzer zu befähigen, fundierte Entscheidungen zu treffen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Logische Architektur

Der analytische Data Lake kann Daten aus mehreren Quellen aufnehmen und mithilfe von Power BI, das auf Microsoft Azure ausgeführt wird, Geschäftseinblicke liefern.

Datenquellen: Der analytische Data Lake kann Daten aus mehreren Quellen aufnehmen. Azure Data Factory kann Daten aus Microsoft SQL Server und Azure Blob Storage aufnehmen. Oracle Database@Azure kann Daten aus Oracle Cloud ERP, Oracle Cloud Infrastructure Object Storage, Azure Cosmos Database, Azure SQL Database, verschiedenen Arten von Tabellenspeicherdaten (Azure, PostgresSQL, Azure MariaDB) und anderen Typen von relationalen On-Premise-Datenbanken aufnehmen.
Datenebene: Oracle Database@Azure nimmt Quelldaten aus Azure Data Lake Storage in Verbindung mit Azure Data Factory auf.
Nutzungsebene: Oracle Database@Azure bietet Einblicke in Microsoft Power BI, das auf Microsoft Azure ausgeführt wird.

Das folgende Diagramm veranschaulicht die Funktionsarchitektur:

Beschreibung von data-lake-db-azure-process.png folgt

Beschreibung der Abbildung data-lake-db-azure-process.png

data-lake-db-azure-process-oracle.zip

Medallion-Architektur

In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie Oracle Database@Azure als Data Warehouse in der Azure-Medaillonarchitektur bereitstellen können.

Die Medaillon-Architektur ist ein Datenmanagement-Framework, das die Datenverarbeitung in einem Data Lakehouse in verschiedene Phasen (Bronze, Silber und Gold) strukturiert und die verschiedenen Phasen der Datenverarbeitung darstellt:

Bronzebühne: Daten aus verschiedenen Quellen werden aufgenommen, validiert und kuratiert.
Silberstufe: Die Daten werden für Analysen und Berichte gespeichert und verarbeitet.
Goldstufe: Raffinierte Daten werden für Analysen und Berichte bereitgestellt.

Das folgende Diagramm zeigt die Architektur:

Beschreibung von data-lake-db-azure-medallion.png folgt

Beschreibung der Abbildung data-lake-db-azure-medallion.png

data-lake-db-azure-medallion-oracle.zip

Die Medaillonstufen sind weiter in folgende Einsatzbereiche unterteilt:

Aufnahme-Framework: Nimmt Daten aus verschiedenen Datenquellen mit Azure Data Factory auf. Rohdaten werden in Azure Data Lake Storage Gen 2 und Delta Lake gespeichert. Dieses Framework gewährleistet Datenkonsistenz und -genauigkeit in allen Quell- und Sink-Systemen. Dieses Framework stellt eine robuste Gruppe von Skripten dar, um die Qualität durch den plattformübergreifenden Einsatz von Audit-, Balance- und Kontrollmechanismen sicherzustellen.
Validierung: Rohdaten werden für Deduplizierung und Datenqualitätsprüfung in Oracle Autonomous Data Warehouse Serverless oder Oracle Exadata Database Service aufgenommen. Dieser Workflow führt die grundlegende Bereinigungsmaskierung von personenbezogenen Daten und personenbezogenen Gesundheitsinformationen zusammen mit der Validierung von Rohdateien über ein regelgesteuertes Framework aus, um Schemaprüfungen durchzuführen. Das Validierungs-Framework kann mit Azure Data Factory implementiert werden.
Ablehnungsworkflow: Jeder Datensatz, der während der Aufnahmephase aufgrund von Validierungsfehlern oder anderen Verarbeitungsfehlern abgelehnt wird, wird in einem separaten Azure Data Lake-Speicherpfad zwischengespeichert. Automatisierte E-Mail-Benachrichtigungen mit Logic App werden basierend auf definierten Softwarelizenzvereinbarungen (SLAs) an das Support-Team gesendet. Standardisierte Daten verbleiben in Oracle Autonomous Data Warehouse Serverless oder Oracle Exadata Database Service.
Orchestrierung: Ein Planungssystem verwaltet Datenverarbeitungsjobs, Terminierung und Jobabhängigkeiten. Azure Data Factory kann für die Orchestrierung von ETL-Jobs verwendet werden. Die Orchestrierungsphase umfasst Oracle Autonomous Data Warehouse Serverless oder Oracle Exadata Database Service, Delta Lake und Azure Data Lake Storage der 2. Generation.
Reporting/Analytics: Die Berichtsphase umfasst Power BI und Datenservices wie externe Feeds und Datenmonetarisierung.

Die Architektur enthält die folgenden Infrastrukturkomponenten:

Region
Eine Azure-Region ist ein geografisches Gebiet, in dem sich ein oder mehrere physische Azure-Rechenzentren, sogenannte Verfügbarkeitszonen, befinden. Regionen sind unabhängig von anderen Regionen, und große Entfernungen können sie trennen (über Länder oder sogar Kontinente).

Azure- und OCI-Regionen sind lokalisierte geografische Bereiche. Bei Oracle Database@Azure ist eine Azure-Region mit einer OCI-Region verbunden, wobei Availability Zones (AZs) in Azure mit Availability-Domains (ADs) in OCI verbunden sind. Azure- und OCI-Regionspaare werden ausgewählt, um Entfernung und Latenz zu minimieren.
Availability Zone
Eine Verfügbarkeitszone ist ein physisch separates Data Center innerhalb einer Region, die verfügbar und fehlertolerant ist. Verfügbarkeitszonen sind nahe genug, um Verbindungen mit geringer Latenz zu anderen Verfügbarkeitszonen zu haben.
Virtuelles Netzwerk (VNet) und Subnetz
Eine VNet ist ein virtuelles Netzwerk, das Sie in Azure definieren. Eine VNet kann mehrere sich nicht überschneidende CIDR-Blocksubnetze aufweisen, die Sie nach dem Erstellen der VNet hinzufügen können. Sie können eine VNet in Subnetze segmentieren, die sich auf eine Region oder eine Verfügbarkeitszone beschränken. Jedes Subnetz besteht aus einem Bereich zusammenhängender Adressen, die sich nicht mit anderen Subnetzen in der VNet überschneiden. Verwenden Sie VNet, um Ihre Azure-Ressourcen logisch auf Netzwerkebene zu isolieren.
Azure ExpressRoute
Mit Azure ExpressRoute können Sie eine private Verbindung zwischen einem VNet und einem anderen Netzwerk einrichten, z.B. Ihrem On-Premise-Netzwerk oder einem Netzwerk in einem anderen Cloud-Provider. ExpressRoute ist eine zuverlässigere und schnellere Alternative zu typischen Internetverbindungen, da der Traffic über ExpressRoute nicht das öffentliche Internet durchläuft.
Virtuelles Netzwerkgateway
Ein virtuelles Netzwerkgateway ermöglicht Traffic zwischen einem Azure-VNet und einem Netzwerk außerhalb von Azure, entweder über das öffentliche Internet oder mit ExpressRoute, je nach dem von Ihnen angegebenen Gatewaytyp.
Routentabelle
Routentabellen leiten den Traffic zwischen Azure-Subnetzen, VNets und Netzwerken außerhalb von Azure weiter.
Netzwerksicherheitsgruppe
Eine Netzwerksicherheitsgruppe enthält Regeln zur Kontrolle des Netzwerktraffics zwischen den Azure-Ressourcen in einer VNet. Jede Regel gibt die Quelle oder das Ziel, den Port, das Protokoll und die Richtung des Netzwerkverkehrs an, der zugelassen oder abgelehnt wird.
Site-to-Site-VPN
Stellt ein Site-to-Site-VPN IPSec zwischen Ihrem On-Premise-Netzwerk und Ihrem VCN über eine sichere, verschlüsselte Verbindung bereit.

Die Architektur umfasst die folgenden Oracle-Produkte und -Services:

Oracle Database@Azure
Oracle Database@Azure ist der auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ausgeführte Oracle Database-Service (Oracle Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure und Oracle Autonomous Database Serverless), der in Microsoft Azure-Data Centern bereitgestellt wird. Der Service bietet Features und Preisparität mit OCI. Erwerben Sie den Service im Azure Marketplace.

Oracle Database@Azure integriert die Technologien Oracle Exadata Database Service, Oracle Real Application Clusters (Oracle RAC) und Oracle Data Guard in die Azure-Plattform. Benutzer verwalten den Service auf der Azure-Konsole und mit Azure-Automatisierungstools. Der Service wird im virtuellen Azure-Netzwerk (VNet) bereitgestellt und in das Identitäts- und Zugriffsverwaltungssystem von Azure integriert. Die generischen Metriken und Auditlogs von OCI und Oracle Database sind nativ in Azure verfügbar. Für den Service müssen Benutzer über ein Azure-Abonnement und einen OCI-Mandanten verfügen.

Autonomous Database basiert auf der Oracle Exadata-Infrastruktur und ist selbstverwaltend, selbstsichernd und selbstreparierend, wodurch manuelle Datenbankverwaltung und menschliche Fehler vermieden werden. Autonomous Database ermöglicht die Entwicklung skalierbarer KI-gestützter Apps mit beliebigen Daten mithilfe integrierter KI-Funktionen unter Verwendung des LLM-Modells (Großsprache) und des Bereitstellungsorts Ihrer Wahl.

Sowohl Oracle Exadata Database Service als auch Oracle Autonomous Database Serverless können einfach über das native Azure-Portal bereitgestellt werden, um den Zugriff auf das breitere Azure-Ökosystem zu ermöglichen.
Oracle Cloud Infrastructure Object Storage
Oracle Cloud Infrastructure Object Storage speichert Inhalte als Objekte in Speichercontainern, die als Buckets bezeichnet werden. Jedes Objekt enthält die Daten und die beschreibenden Metadaten, um einen einfachen Abruf und eine einfache Verwaltung zu ermöglichen.

Die Architektur umfasst die folgenden Microsoft-Produkte und -Dienste:

Azure Data Factory
Azure Data Factory (ADF) ist ein Cloud-basierter Datenintegrationsservice von Microsoft Azure. Es wurde entwickelt, um Datenworkflows in großem Maßstab zu erstellen, zu planen und zu orchestrieren. ADF ermöglicht es Unternehmen, Daten von verschiedenen Quellen zu Zielen zu erfassen, zu transformieren und zu verschieben, um datengesteuerte Entscheidungsfindung und Analysen zu ermöglichen.
Azure-Funktionen
Azure Functions ist eine serverlose Lösung, mit der Sie weniger Code schreiben, weniger Infrastruktur verwalten und Kosten sparen können.
Azure Service Bus
Azure Service Bus ist ein vollständig verwalteter Enterprise Message Broker mit Queues und Publish-Subscribe-Themen.
Azure Monitor
Azure Monitor bietet Infrastrukturmetriken und -logs auf Basisebene für die meisten Azure-Services. Azure-Diagnoselogs werden von einer Ressource ausgegeben und stellen umfangreiche, häufige Daten über den Betrieb dieser Ressource bereit. Azure Data Factory (ADF) kann Diagnoselogs in Azure Monitor schreiben.
Azure DevOps (CICD)
Azure Data Factory lässt sich sowohl in GitHub als auch in Azure DevOps Git integrieren, um die Versionskontrolle, das Releasemanagement und CI/CD zu aktivieren. Mit der Versionskontrolle können Entwickler zusammenarbeiten, ihre Änderungen verfolgen und in einem Zweig der Wahl speichern (in diesem Fall handelt es sich um eine DEV-Verzweigung). Diese Änderungen werden in der Hauptverzweigung zusammengeführt und in den übergeordneten Umgebungen (QA, UAT, Prod) bereitgestellt, wo sie ebenfalls getestet und validiert werden.
Azure Active Directory
Big Data-Plattform auf Azure-Diensten kann in vorhandene Azure Active Directory-Dienste integriert werden, um eine feinkörnige Sicherheitskontrolle bereitzustellen. Dadurch kann die Organisation vorhandene Single Sign-On-Prozesse wiederverwenden, um auf Daten und Services in der Azure-Cloud zuzugreifen.
Azure ML
Azure ML ist eine GUI-basierte integrierte Entwicklungsumgebung für die Erstellung und Implementierung von Machine Learning-Workflows auf Azure.
Power BI
Power BI ist die Suite von Geschäftsanalysetools von Microsoft, mit denen Unternehmen Daten visualisieren, Erkenntnisse austauschen und fundierte Entscheidungen treffen können. Es ermöglicht Benutzern, sich mit einer Vielzahl von Datenquellen zu verbinden, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen und teamübergreifend zusammenzuarbeiten. Power BI ist Teil der Microsoft Power Platform und lässt sich nahtlos in andere Microsoft-Produkte wie Excel, Teams und Azure-Services integrieren.

Hauptkomponenten von Power BI:
- Power BI Service: Eine cloudbasierte Plattform, auf der Benutzer Berichte und Dashboards gemeinsam nutzen, veröffentlichen und zusammenarbeiten können, um die Datenüberwachung und -freigabe in Echtzeit über Organisationen hinweg zu ermöglichen.
- Power BI Mobile: Mobile Apps für iOS-, Android- und Windows-Geräte, um unterwegs auf Dashboards und Berichte zuzugreifen.
- Power BI Embedded: Ein Service, mit dem Entwickler Power BI-Visualisierungen und -Analysen in benutzerdefinierte Anwendungen, Portale oder Websites integrieren können.
Azure SQL-Server
Azure SQL Server ist ein cloudbasierter relationaler Datenbankdienst, der von Microsoft Azure bereitgestellt wird. Es ist Teil der Azure SQL-Familie und bietet eine vollständig verwaltete Platform-as-a-Service-(PaaS-)Umgebung für das Hosting und die Verwaltung von SQL Server-Datenbanken in der Cloud. Azure SQL Server ist hoch skalierbar, sicher und bietet Funktionen für High Availability, automatisierte Backups und Disaster Recovery.
Azure PostgreSQL
Azure Database for PostgreSQL ist ein verwalteter relationaler Datenbankservice, der von Microsoft Azure bereitgestellt wird. Es wurde entwickelt, um die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von PostgreSQL-Datenbanken in der Cloud zu vereinfachen und gleichzeitig High Availability, Sicherheit und Skalierbarkeit zu bieten. Mit Azure Database for PostgreSQL können sich Entwickler auf die Erstellung von Anwendungen konzentrieren, ohne sich um die Infrastrukturverwaltung kümmern zu müssen.
Azure Cosmos
Azure Cosmos DB ist ein global verteilter Multimodell-Datenbankdienst, der von Microsoft Azure bereitgestellt wird. Es wurde für die Erstellung hochreaktionsschneller, skalierbarer und global verfügbarer Anwendungen entwickelt. Cosmos DB unterstützt mehrere Datenmodelle und APIs und ist somit eine vielseitige Wahl für verschiedene Anwendungsszenarien.
Azure BLOB Storage
Azure Blob Storage ist die Objektspeicherlösung von Microsoft Azure für die Cloud, die für die Speicherung großer Mengen unstrukturierter Daten entwickelt wurde. Es ist hoch skalierbar, sicher und kostengünstig und daher ideal für verschiedene Anwendungsfälle, einschließlich Anwendungsentwicklung, Datenarchivierung und Medienspeicher.
Delta Lake
Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherschicht, die Data Lakes Zuverlässigkeit bietet. Es wurde entwickelt, um ACID-Transaktionen (Atomizität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) sowie skalierbare Metadatenverarbeitung bereitzustellen und Streaming- und Batchdatenverarbeitung zu vereinheitlichen. Durch die Integration mit Azure Data Lake Service verbessert Delta Lake die Funktionen der Datenspeicher- und Analysedienste von Azure.

Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake Storage (ADLS) ist ein hoch skalierbarer und sicherer Datenspeicherservice, der für Big Data-Analysen optimiert ist. Es kombiniert die Skalierbarkeit des Objektspeichers mit den Performance- und Sicherheitsfunktionen eines hierarchischen Dateisystems und eignet sich somit ideal für die Verwaltung großer Datenmengen sowie für erweiterte Analysen und maschinelles Lernen.

Vergleich mit Azure Blob Storage

Feature	Azure Data Lake Storage	Azure Blob Storage
Anwendungsfall	Big Data-Analysen, hierarchische Daten	Allgemeiner Objektspeicher
Namensraum	Hierarchisch (Dateisystemähnlich)	Flat (keine Verzeichnisstruktur)
Integration	Optimiert für Big Data Frameworks	Allgemeine Verwendung und Anwendungsspeicherung
Zugriffskontrolle	ACLs und RBAC auf Dateiebene	RBAC- und SAS-Token

Empfehlungen

Verwenden Sie die folgenden Empfehlungen als Ausgangspunkt für die Bereitstellung einer Datenanalysepipeline auf Microsoft Azure mit Oracle Database@Azure. Ihre Anforderungen können von den hier beschriebenen abweichen.

Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf ein Azure-Abonnement und -Verzeichnis haben.
Stellen Sie sicher, dass Sie Zugriff auf einen Oracle Cloud Infrastructure-(OCI-)Mandanten haben.
Stellen Sie sicher, dass Sie über einen aktiven Oracle Database@Azure-Multicloud-Link zwischen Azure und OCI verfügen (diese Verbindung wird standardmäßig erstellt, wenn Sie Oracle Database@Azure bereitstellen und von Oracle verwaltet wird).
Stellen Sie sicher, dass sich nicht überschneidende CIDR-Blöcke zwischen Azure VNets und OCI-VCNs vorhanden sind.
Stellen Sie vor dem Provisioning sicher, dass Sie über ein angemessenes Servicelimit für Oracle Exadata Database Service oder Oracle Autonomous Database Serverless verfügen.

Hinweise

Beachten Sie Folgendes, wenn Sie eine Datenanalysepipeline auf Microsoft Azure mit Oracle Database@Azure bereitstellen.

Disaster Recovery (DR)
Disaster Recovery ist in dieser Architektur nicht dargestellt und liegt in der Verantwortung des Kunden.
Networking-Setup für Oracle Database@Azure
- Azure-Umgebung: Verwendet ein virtuelles Azure-Netzwerk (VNet) für das Networking und erstellt virtuelle Netzwerkschnittstellenkarten (VNICs) innerhalb eines vorab erstellten delegierten Subnetzes.
- OCI-Umgebung: Oracle Database@Azure stellt eine Verbindung zu einem Clientsubnetz innerhalb eines virtuellen Oracle Cloud Infrastructure-(OCI-)Cloud-Netzwerks (VCN) her.
Clientkonnektivität
Diese Netzwerkeinrichtung ermöglicht die Clientkonnektivität von Azure-Ressourcen.
Oracle Autonomous Database Serverless-Networking
- Verwenden Sie ein VNet mit 1 Datenbanksubnetz in Azure. Verwenden Sie ein /27-Subnetz, aber ermöglichen Sie ein geplantes zukünftiges Wachstum.
- Erstellen und delegieren Sie das Datenbanksubnetz vor dem Deployment von Oracle Autonomous Database Serverless an Oracle Database@Azure.
- Verwenden (oder teilen) Sie das delegierte Subnetz wieder mit zusätzlichen Datenbanken.
Azure ExpressRoute
Die Kosten für Azure ExpressRoute variieren von Region zu Region. Azure verfügt über mehr als eine SKU für eine Expressroute. Oracle empfiehlt, die lokale Einstellung zu verwenden, da keine separaten Ingress- oder Egress-Gebühren anfallen und mit einer Mindestbandbreite von 1 Gbit/s beginnen. Die Standard- und Premium-Konfigurationen bieten eine geringere Bandbreite, verursachen jedoch separate Egress-Gebühren in einem nutzungsabhängigen Setup.
Oracle Autonomous Database Serverless
- Integration
  Oracle Autonomous Database verfügt über integrierte Integrationsservices für über 100 Anwendungen, Datenbanken und Objektspeicher. Mit der grafischen Benutzeroberfläche von Data Studio können Sie Datentransformationen für die Datenintegration mit Autonomous Database entwerfen.
- Analyse
  Oracle Autonomous Database verfügt über integrierte Analyseservices, mit denen Sie eine Reihe von Analysen (Grafik, räumliches Lernen, maschinelles Lernen und KI) direkt auf Ihre Daten anwenden können. Dadurch wird die Analyselatenz reduziert, um schnell umsetzbare Erkenntnisse bereitzustellen.
- Kostenfaktor
  Das Provisioning und die grundlegenden Verwaltungsfunktionen für eine Oracle Autonomous Database Serverless-Instanz erfolgen auf der Seite Oracle Database@Azure. Zusätzliche Verwaltungsfunktionen sind im Oracle Cloud Infrastructure-(OCI-)Portal verfügbar, indem Sie den Link zu der spezifischen Autonomous Database auf der Seite Oracle Database@Azure verwenden.
  Steuern Sie die Ressourcennutzung mithilfe der folgenden Konfigurationsoptionen:
  - Mit der ECPU-Anzahl können Sie die ECPU-Anzahl von 2 auf 512 festlegen.
  - Mit Compute-Autoscaling können Sie die Computing-Zuweisung automatisch auf 512 skalieren. Standardmäßig ist diese Option ausgewählt.
  - Mit Storage können Sie die Speicherzuweisung von 1 TB auf 383 TB oder von 20 GB auf 393216 GB festlegen.
  - Mit Speichereinheitengröße können Sie auswählen, ob der Speicher in GB oder TB zugewiesen ist.
  - Mit Speicher-Autoscaling können Sie die Speicherzuweisung automatisch auf bis zu 383 TB oder 393216 GB skalieren. Standardmäßig ist diese Option nicht ausgewählt
- Performance
  - High Availability (HA) wird für Oracle Autonomous Database Serverless bereitgestellt.
  - Prüfen und messen Sie die Netzwerklatenz im Rahmen von Anwendungsperformancetests.
  - Betrachten Sie die Regionsaffinität. Die Netzwerklatenz zwischen Anwendungen und Datenbanken, die in verschiedenen Cloud-Data Centern gehostet werden, muss weniger als 10 ms betragen. Wir empfehlen die Auswahl von Anwendungs- und Datenbankregionen in der Nähe, um eine optimale End-to-End-Performance zu erzielen.
- Verfügbarkeit
  Oracle Autonomous Database Serverless ist in mehreren Microsoft Azure-Regionen verfügbar.
  
  Siehe den Link zum Service-Lizenzvertrag (SLA) im Abschnitt "Weitere Informationen durchsuchen".
Oracle Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure
- Kostenfaktor
  - Die bereitgestellte Infrastruktur hat konsistente Kosten und kann jederzeit heruntergefahren werden (mindestens 48 Stunden werden berechnet).
  - Die Laufzeitkosten werden durch die Anzahl der OCPUs bestimmt, die der VM zugewiesen sind und skalierbar sind.
  - Die Lizenzierungsoptionen umfassen sowohl Bring Your Own License (BYOL) als auch Lizenz inklusive.
  - Oracle Support Rewards sind für BYOL verfügbar
- Performance
  - Kunden erleben die gleiche Performance wie bei jedem anderen Exadata-Deployment (Oracle Exadata Database Service, Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer oder On Premise).
  - Die Latenz (einfache Fahrt/Hin- und Rückfahrt) von einer Azure-VM eines beliebigen Typs zum Oracle Database@Azure-Service ist ausschließlich die Provinz der Azure-Cloud-Services. Das Ziel ist .5ms, kann aber aufgrund von Azure-Netzwerküberlegungen variieren.
  - Oracle berechnet keine Gebühren für den Datenausgang für Oracle Database@Azure, aber je nach Azure-Architektur kann Microsoft Gebühren für die Datenverschiebung erheben.
- Verfügbarkeit
  Exadata-Deployments haben ein Service Level Objective (SLO) von 99,99%. Höhere Zahlen können mit einer Maximum Availability Architecture (MAA) erreicht werden, die das Einrichten einer Disaster Recovery Site und die Verwendung von Backup- und Restore-Funktionen wie Oracle Database Zero Data Loss Autonomous Recovery Service umfassen kann.

Mehr erfahren

Weitere Informationen zu den Features dieser Architektur:

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Danksagungen

Autoren: Amrita Mukherjee, CCSP
Mitwirkende: : Wei Han, Roger Simon, Tammy Bednar, Martin Gubar, Roy Rodan, Robert Lies