Documentación de Oracle Cloud Infrastructure

Novedades de Oracle Autonomous AI Database Serverless

A continuación, se muestra un resumen de las notables adiciones y mejoras de Oracle Autonomous AI Database.

Consulte Anuncios de funciones anteriores para conocer los anuncios de 2025 y los anuncios anteriores.

Junio de 2026

Función Descripción

Gestionar acceso de operador de Oracle Cloud

El acceso del operador en la nube para la solución de problemas y la mitigación de problemas ahora incluye una opción adicional. Los permisos se pueden otorgar para una duración definida o como acceso ilimitado, que permanece vigente hasta que se revocan explícitamente.

Consulte Gestión del acceso de operadores de Oracle Cloud para obtener más información.

Soporte de SharePoint en DBMS_CLOUD

Puede leer y mostrar archivos directamente desde SharePoint mediante el paquete DBMS_CLOUD, lo que facilita la carga de datos en la base de datos de IA autónoma. Un tipo de pipeline DOWNLOAD también permite automatizar la ingesta desde estos orígenes, con soporte para metadatos ampliados en SharePoint.

Consulte Soporte de SharePoint en base de datos de IA autónoma mediante DBMS_CLOUD para obtener más información.

DBMS_SHARE Subprogramas

Oracle Autonomous AI Database proporciona subprogramas DBMS_SHARE para simplificar la configuración del uso compartido delta y los flujos de trabajo de suscripción. Estos subprogramas admiten la generación de perfiles compartidos, la creación de credenciales, la validación de perfiles y la gestión de suscripciones de proveedores.

Consulte Resumen de subprogramas de productores de recursos compartidos para obtener más información.

Mayo 2026

Función Descripción

Mejoras en la caché del lago

La caché de lago en la base de datos de IA autónoma incluye las siguientes mejoras:

  • Las cachés de lago basadas en políticas soportan el almacenamiento en caché selectivo de columnas, lo que permite almacenar en caché solo un subjuego de columnas de una tabla externa.
  • Tanto las cachés basadas en políticas como las de lago automático soportan grupos de consumidores de recursos de base de datos para operaciones de caché.
  • Se ha agregado soporte para tablas externas creadas en archivos CSV junto con los formatos Parquet, ORC, AVRO e Iceberg para tablas externas particionadas y no particionadas.

Consulte Uso de Caché de Lago para Mejorar el Rendimiento de Tablas Externas para obtener más información.

Gestión automática de roles y privilegios durante la migración

La base de datos de IA autónoma convierte o suprime automáticamente las operaciones de revocación y otorgamiento no soportadas, asigna roles a sus equivalentes soportados y mantiene una pista de auditoría transparente en la vista DBA_CONVERTED_STATEMENTS.

Consulte Gestión de roles y privilegios al migrar a una base de datos de IA autónoma para obtener más información.

Protección sin pérdida de datos con base de datos autónoma local de Data Guard en espera

Para Autonomous Data Guard, se proporciona protección sin pérdida de datos (RPO = 0) para una base de datos en espera local. Autonomous Data Guard realiza un failover automático a una base de datos en espera local cuando hay disponible una base de datos en espera y el sistema garantiza que no se pierdan datos. Si se especifica un límite de pérdida de datos (de 0 a 3600 segundos), el failover se produce dentro del límite definido.

Consulte Uso de bases de datos en espera con Autonomous Data Guard para la recuperación ante desastres para obtener más información.

Soporte de ruta absoluta en CREATE DIRECTORY

La base de datos de IA autónoma acepta rutas absolutas en sentencias CREATE DIRECTORY y crea directorios en ubicaciones gestionadas para la compatibilidad de la migración.

Consulte Creación de directorio en base de datos de IA autónoma para obtener más información.

Migración de datos con DBMS_CLOUD_IMPORT

Puede utilizar DBMS_CLOUD_IMPORT para importar datos a Autonomous AI Database. DBMS_CLOUD_IMPORT admite bases de datos de origen de Oracle, así como bases de datos que no son de Oracle, por ejemplo, MySQL, PostgreSQL y Amazon Redshift. Puede importar la totalidad o el subjuego de los datos almacenados en una base de datos de origen soportada.

Consulte Migración de datos con DBMS_CLOUD_IMPORT para obtener más información.

Pasos reducidos para el cambio de configuración de red

La base de datos de IA autónoma permite un cambio fluido de acceso de punto final privado a acceso seguro solo desde IP y redes virtuales en la nube permitidas sin cambios de TLS, lo que conserva la configuración existente.

Consulte Cambio de puntos finales privados a públicos con base de datos de IA autónoma para obtener más información.

Opciones de conexión saliente mejoradas para puntos finales privados en Oracle Autonomous AI Database 26ai

Al definir un punto final privado para su instancia de Autonomous AI Database 26ai, puede proporcionar una seguridad mejorada mediante la definición de una propiedad de base de datos para aplicar que todas las conexiones salientes a un host de destino estén sujetas y limitadas por las reglas de salida del punto final privado.

Para obtener más información, consulte Seguridad mejorada para conexiones salientes con puntos finales privados.

Autenticación multifactor en Autonomous AI Database 26ai

Autonomous AI Database 26ai admite la autenticación multifactor (MFA) para fortalecer la seguridad de acceso a la base de datos al requerir un factor de verificación adicional además de la contraseña del usuario. La MFA se puede configurar para la conexión a la base de datos, para ejecutar sentencias SQL protegidas o para ambas.

Para obtener más información, consulte Uso de la autenticación multifactor con una base de datos de IA autónoma.

Mejoras en la transformación de datos
Data Transforms incluye las siguientes nuevas funciones y cambios:

  • Integración de OCI Vault para conexiones

    Data Transforms se integra con OCI Vault para permitir el uso de credenciales de secreto de almacén para autenticar conexiones. Consulte Uso de credenciales secretas de OCI Vault para conexiones.

  • Incrustaciones de vectores de imágenes en flujos de datos

    Puede agregar incrustaciones de vectores de imágenes en un flujo de datos mediante el servicio Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI. En el editor de flujo de datos, utilice el operador Vector de incrustación de imágenes dentro de la función de base de datos de Machine Learning para convertir imágenes de entrada en incrustaciones vectoriales. Para obtener más información, consulte Uso de vectores embebidos en un flujo de datos.

  • Captura de Información de Auditoría para Cargas de Datos

    El botón Configuración de la página Detalles de carga de datos ahora incluye opciones que puede utilizar para agregar columnas de datos de auditoría al ejecutar una carga de datos. Consulte Ejecución de una carga de datos para obtener más información.

  • Recopilar y publicar estadísticas para tablas Iceberg

    El editor de flujos de trabajo incluye el paso Estadísticas de Iceberg, que permite recopilar y publicar estadísticas para tablas de Iceberg y publicarlas en tablas externas. Puede utilizar el paso de forma independiente o agregar una carga de datos Iceberg al flujo de trabajo y, a continuación, agregar Estadísticas de Iceberg como paso para recopilar estadísticas de tablas y columnas y publicarlas en una tabla externa. Consulte Recopilación y publicación de estadísticas de tablas Iceberg en tablas externas en Creación de una conexión Apache Iceberg.

  • Mejoras en la página Detalles del trabajo

    Los pasos que se muestran en la página Detalles de Puesto ahora se clasifican en diferentes nodos para facilitar la referencia. Estos incluyen trabajos de administración, juegos de ejecuciones y tablas. Consulte Creación y Gestión de Trabajos para obtener más información sobre la página Detalles de Trabajo.

  • Carga de datos en tablas Apache Iceberg mediante el catálogo abierto de Snowflake

    Puede utilizar el catálogo de datos de Snowflake al crear una conexión Apache Iceberg para cargar datos. Puede utilizar los servicios de almacenamiento de AWS S3 para almacenar datos en Apache Iceberg como tablas de destino. Consulte Creación de una conexión Apache Iceberg para obtener instrucciones detalladas.

  • Soporte para Apache Iceberg Parquet File Clustering and Compaction

    Data Transforms admite las funciones de agrupación en clusters y compactación de Iceberg para mitigar el aumento de los costos de almacenamiento y optimizar el rendimiento de las consultas. Puede agregar una carga de datos Iceberg al flujo de trabajo y, a continuación, agregar Agrupación en clusters y compactación de Iceberg como paso. A continuación, puede programar el flujo de trabajo para que ejecute la carga de datos y, a continuación, ejecute la agrupación en clusters y la compactación en los datos cargados. Consulte Parquet File Clustering and Compaction en Creación de una conexión Apache Iceberg.

  • Cargar datos en tablas de Oracle Fusion Incentive Compensation

    Oracle Data Transforms permite la ingesta de datos de Oracle Fusion Incentive Compensation a partir de archivos CSV almacenados en Oracle Object Storage en tablas de Oracle Fusion Incentive Compensation. Consulte Creación y uso de una conexión de Oracle Fusion Incentive Compensation.

  • Cargar datos en tablas de Oracle Fusion Subscription Management

    Puede utilizar transformaciones de datos de Oracle para almacenar temporalmente y cargar datos relacionados con suscripciones de archivos CSV almacenados en Object Storage en las tablas de la aplicación Oracle Fusion Subscription Management. Consulte Creación y uso de una conexión de Oracle Fusion Subscription Management.

  • Tipos de conexión adicionales

    Data Transforms incluye soporte para los tipos de conexión de aplicación MariaDB y Sage Intacct en esta versión. Para obtener una lista completa de los tipos de conexión soportados, consulte Tipos de conexión soportados.

  • Integración de Oracle AI Data Catalog para Apache Iceberg

    Ahora puede utilizar Data Transforms para crear conexiones de Apache Iceberg seleccionando Oracle AI Data Catalog como proveedor de catálogo. Consulte Creación de una conexión Apache Iceberg para obtener instrucciones detalladas.

Abril 2026

Función Descripción

Amplíe el soporte de traducción de Select AI a Google, AWS y Azure

La función Traducir le permite traducir texto en varios idiomas mediante SQL o PL/SQL, según el proveedor de IA configurado en su perfil de IA. Esta función admite varios proveedores, incluidos OCI, Google, AWS y Azure.

Consulte Traducir, Ejemplo: Seleccionar traducción de IA, Función TRANSLATE y GENERAR Función para explorar esta función.

Oracle Spatial Studio

Oracle Spatial Studio proporciona una interfaz de usuario sin código para acceder a las funciones espaciales de Oracle Database. La interfaz admite la carga, preparación, visualización y análisis de datos espaciales. Spatial Studio es una función totalmente integrada de la base de datos de IA autónoma y aparece en el separador Configuración de herramientas de la página Detalles de base de datos de IA autónoma. Solo está disponible para el modelo de CPU elástica (ECPU).

Consulte Uso de Oracle Spatial con Autonomous AI Database para obtener más información.

Autenticación de contraseña basada en secretos para usuarios de bases de datos de IA autónomas

Con la autenticación de contraseña basada en secreto, puede crear y gestionar usuarios de base de datos cuyas contraseñas se almacenan como secretos en el almacén de un proveedor de nube y a los que se hace referencia mediante una credencial de secreto de almacén. La base de datos recupera la contraseña del almacén durante la autenticación, genera verificadores solo en la memoria y no mantiene contraseñas ni verificadores en el disco.

Consulte Creación de usuarios con autenticación de contraseña basada en secreto y Actualización de contraseña de usuario con autenticación de contraseña basada en secreto para obtener más información.

Permisos granulares para políticas de base de datos de IA autónoma

Las variables actiontype de Autonomous AI Database permiten un control preciso de las suboperaciones como adminPassword, scheduledOperations, manageEncryptionKeys, etc., durante la creación o las actualizaciones de la base de datos. Esto permite la separación de tareas, el acceso con menos privilegios y el cumplimiento, sin interrumpir los permisos amplios existentes.

Consulte Detalles de política para la base de datos de IA autónoma para obtener más información.

marzo de 2026

Función Descripción

Seleccionar IA para gráficos de propiedades

Select AI soporta la generación de lenguaje natural a SQL (NL2SQL) para los gráficos de propiedades SQL. Puede incluir uno o más gráficos de propiedades en una lista de objetos de perfil AI y emitir peticiones de datos en lenguaje natural que Select AI convierte en sentencias PGQ (Property Graph Query) mediante el operador GRAPH_TABLE.

Esta función permite a los usuarios consultar y analizar datos estructurados en gráficos sin escribir manualmente una sintaxis de PGQ compleja.

Consulte Select AI for Property Graphs, Example: Select AI for Property Graphs y Example: Sample Prompts for Property Graphs para obtener más información.

Enviar cabeceras de red de identidad de base de datos para solicitud HTTP de salida

Las cabeceras de red de identidad de base de datos de Autonomous AI Database agregan metadatos de identidad de base de datos como JSON X-header a llamadas UTL_HTTP salientes para que los puntos finales remotos puedan verificar qué base de datos de IA autónoma (y el inquilino) los está llamando.

Consulte Envío de Cabeceras de Red de Identidad de Base de Datos para Solicitudes HTTP Salientes para obtener más información.

Supervisión del uso de memoria de la base de datos de IA autónoma

Dos nuevas métricas de uso de memoria para supervisar el uso de SGA y PGA ahora están disponibles para una base de datos de IA autónoma.

Consulte Métricas disponibles: oci_autonomous_database para obtener más información.

Clonar privilegios ADMIN en base de datos de IA autónoma

Puede utilizar el paquete DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC para clonar los privilegios y permisos asignados al usuario ADMIN para una cuenta de usuario especificada en la base de datos de IA autónoma. Esto permite a los administradores crear cuentas de usuario con nombre con los mismos privilegios que el usuario ADMIN. Proporciona una alternativa al uso de la cuenta ADMIN compartida para mejorar la seguridad.

Consulte DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC Package para obtener más información.

Soporte de inicio de sesión único para todas las herramientas de base de datos de IA autónoma

Puedes acceder a las herramientas integradas de tu base de datos de IA autónoma con conexión única. Debe conectarse una vez con las credenciales de la base de datos para cambiar entre herramientas como Oracle APEX, Database Actions, Graph Studio, Oracle Machine Learning y Oracle Data Transforms sin volver a autenticarse.

Consulte Acceso a las herramientas incorporadas con conexión única para obtener más información.

Febrero de 2026

Función Descripción

Autenticación multifactor en base de datos de IA autónoma

Autonomous AI Database admite la autenticación multifactor (MFA) para reforzar la seguridad de acceso a la base de datos al requerir un factor de verificación adicional además de la contraseña de usuario. La MFA se puede configurar para la conexión a la base de datos, para ejecutar sentencias SQL protegidas o para ambas.

Para obtener más información, consulte Uso de la autenticación multifactor con una base de datos de IA autónoma.

Evento de Dataplane: ConnectionDropsDetected

El evento ConnectionDropsDetected se genera cuando se observa un número significativo de caídas de conexión para su base de datos de IA autónoma.

Para obtener más información, consulte Eventos de información sobre la base de datos de IA autónoma.

Mejoras en la transformación de datos
Data Transforms incluye las siguientes nuevas funciones y cambios:

  • Configurar zona horaria para ejecutar programas

    Puede definir la zona horaria por defecto para ejecutar programas mediante la nueva página Configuración en el separador Administración. La configuración que defina aquí aparecerá como la selección por defecto en la página Crear Programa. Tenga en cuenta que puede elegir una zona horaria diferente al crear un programa. Consulte Set Timezone to Run Schedules.

  • Definir el color de borde deseado en la instancia de Data Transforms

    Puede aplicar distintos colores a los entornos de Data Transforms para diferenciarlos. La página Configuración del separador Administración incluye una paleta de colores entre la que puede elegir para definir el color. El color seleccionado aparece como un borde alrededor de la interfaz de usuario. Consulte Aplicación de codificación de color a entornos de transformaciones de datos de Oracle.

  • Mejoras en la interfaz de usuario de aprovisionamiento

    Al conectarse al entorno de Autonomous Database, ahora verá una pantalla de presentación que muestra una presentación de diapositivas de las capacidades de Data Transforms.

  • Opciones avanzadas para Apache Iceberg

    Ahora puede definir el tamaño de actualización por lotes para las conexiones de Apache Iceberg para controlar el número de registros que se actualizan en la tabla de destino a la vez. Esto ayuda a mejorar el rendimiento de las ejecuciones de carga de datos. Consulte Creación de una conexión Apache Iceberg.

Enero de 2026

Función Descripción
Seleccionar integración de proxy de IA

Utiliza una base de datos de IA autónoma como proxy de IA selecto para integrarse de forma segura con bases de datos de Oracle y no de Oracle y llevar consultas en lenguaje natural a estas bases de datos enrutando solicitudes a través de una base de datos de IA autónoma.

Para obtener más información, consulte Uso de un gateway de datos de AI para seleccionar AI NL2SQL.

Supervisión de métricas para OCI Autonomous AI Database

Las métricas de utilización de recursos están disponibles para supervisar las bases de datos de IA autónomas.

Para obtener más información, consulte Métricas disponibles: oci_autonomous_database.

Refrescamiento incremental de vistas materializadas sobre enlaces de nube

Con el refrescamiento incremental de las vistas materializadas a través de enlaces en la nube, la base de datos de IA autónoma refresca solo los datos modificados de las tablas remotas en lugar de volver a calcular toda la vista materializada. El parámetro MV_FAST_REFRESH de los procedimientos REGISTER y UPDATE_REGISTRATION del paquete DBMS_CLOUD_LINK permite a los proveedores admitir explícitamente el refrescamiento rápido de los enlaces en la nube. Esta capacidad de actualización rápida mejora el rendimiento del panel de control y los informes y proporciona análisis en tiempo real.

Para obtener más información, consulte Optimización del Rendimiento de Enlaces en la Nube con Vistas Materializadas.

Opción de reinicio en línea para Autonomous AI Database

Oracle Autonomous AI Database proporciona dos opciones de reinicio: un reinicio estándar y un reinicio en línea que reduce el tiempo de inactividad. Con el reinicio en línea, la instancia de base de datos de IA autónoma se reinicia con un impacto mínimo en la disponibilidad de la base de datos.

Para obtener más información, consulte Reinicio de una base de datos de IA autónoma

Opciones de conexión saliente mejoradas para puntos finales privados

Al definir un punto final privado para su instancia de base de datos de IA autónoma, puede proporcionar una seguridad mejorada mediante la definición de una propiedad de base de datos para aplicar que todas las conexiones salientes a un host de destino estén sujetas y limitadas por las reglas de salida del punto final privado.

Para obtener más información, consulte Seguridad mejorada para conexiones salientes con puntos finales privados.

Admite el uso compartido de enlaces en la nube con el ámbito MY$POOL en Elastic Pool.

Con el ámbito MY$POOL en los enlaces en la nube, puede registrar conjuntos de datos una vez en una base de datos de IA autónoma de un proveedor, lo que los hace detectables y consultables desde cualquier otra base de datos de IA autónoma en el mismo pool elástico. Las comprobaciones de ámbito se aplican en el lado del consumidor para garantizar un control de acceso adecuado.

Consulte Otorgamiento de acceso de enlaces a la nube para usuarios de base de datos para obtener más información.