1 Visión general de Oracle AI Data Platform

En este capítulo, se proporciona información y procedimientos para que los nuevos usuarios comiencen a utilizar Oracle AI Data Platform.

Temas:

¿Para qué se utiliza Oracle AI Data Platform?

Oracle AI Data Platform proporciona un entorno integrado para crear, organizar y poner en funcionamiento flujos de trabajo de datos e IA.

Oracle AI Data Platform está diseñado para empresas que necesitan:
  • Optimice la detección y gobernanza de datos: AI Data Platform proporciona un repositorio de metadatos centralizado (catálogo maestro) que mejora la capacidad de búsqueda y la gobernanza de los datos estructurados y no estructurados.
  • Habilitar la colaboración segura de datos: mediante el control de acceso basado en RBAC, la plataforma de datos de IA permite a diferentes equipos trabajar en conjuntos de datos compartidos al tiempo que mantiene políticas de seguridad estrictas.
  • Acelere la preparación y el procesamiento de datos: con blocs de notas y orquestación de flujos de trabajo integrados, los usuarios pueden limpiar, transformar y enriquecer datos de manera eficiente.
  • Soporte de análisis avanzados, IA y AA: los usuarios pueden crear e implementar agentes de IA personalizables para respaldar su trabajo con datos catalogados. AI Data Platform también se integra con Apache Spark, lo que permite a los científicos y analistas de datos ejecutar cálculos complejos y entrenar modelos directamente dentro de sus datos.
  • Garantice una integración perfecta entre orígenes de datos: la plataforma de datos de IA soporta catálogos externos de Autonomous Database (ADB), Object Storage (OS) y orígenes de datos de terceros, lo que permite a los usuarios consultar y analizar datos sin duplicación.

Integración gestionada con código abierto

Oracle AI Data Platform aprovecha y amplía las tecnologías de código abierto para proporcionar una experiencia potente pero gestionada.

Algunas integraciones clave incluyen:
  • Apache Spark: la capa de recursos informáticos de la plataforma de datos de IA cuenta con la tecnología de Spark, lo que permite el procesamiento de datos distribuido y escalable.
  • Soporte de Delta Lake: AI Data Platform aprovecha Delta Lake para mejorar la fiabilidad de los datos, las transacciones ACID y la evolución del esquema.
  • Compatibilidad de Iceberg y Hudi a través de Delta Uniform: a través de Delta Uniform, AI Data Platform amplía el soporte para Apache Iceberg y Apache Hudi, lo que permite la interoperabilidad en diferentes formatos de almacenamiento. Esto garantiza que los usuarios puedan adoptar una estrategia unificada de formato de tabla a la vez que mantienen una ejecución de consultas y una gobernanza de datos eficientes.
  • Integración JDBC para herramientas de BI: AI Data Platform proporciona controladores JDBC, lo que permite una conectividad perfecta con herramientas de BI externas como Oracle Analytics Cloud (OAC) y plataformas de visualización de terceros.

Personas para usuarios de Oracle AI Data Platform

Oracle AI Data Platform atiende a una variedad de usuarios en diferentes roles dentro de una organización, cada uno con necesidades y requisitos únicos.

A continuación, se muestra una visión general de las personas clave que interactúan con las plataformas de datos de IA:
  • Ingenieros de datos: los ingenieros de datos trabajan con pipelines de datos a gran escala, transformando los datos sin procesar en formatos utilizables para el análisis. Se basan en las sólidas capacidades de AI Data Platform para diseñar y gestionar flujos de trabajo de datos, ingerir datos de diversos orígenes y garantizar la calidad de los datos. Están altamente enfocados en automatizar procesos, optimizar recursos informáticos e integrar diferentes sistemas de datos sin problemas.
  • Ingenieros de IA: los ingenieros de IA crean flujos integrales para agentes impulsados por IA. Crean agentes que pueden interactuar con herramientas compatibles, como RAG, SQL y peticiones de datos para ayudar a los usuarios a simplificar el desarrollo y la gestión de datos.
  • Analistas de datos: los analistas de datos utilizan la plataforma de datos de IA para descubrir, analizar y generar estadísticas a partir de datos. Requieren una interfaz intuitiva y herramientas para consultar y analizar grandes conjuntos de datos. La plataforma de datos de IA les permite contar con blocs de notas interactivos y una integración perfecta con herramientas de inteligencia empresarial (BI), lo que les ayuda a transformar datos no procesados en estadísticas útiles para los responsables de la toma de decisiones.
  • Científicos de datos: los científicos de datos aprovechan las capacidades de computación escalables de la plataforma de datos de IA para tareas de aprendizaje automático y análisis avanzados. Necesitan acceso a diversos conjuntos de datos, potentes herramientas de procesamiento y la capacidad de ejecutar modelos complejos. Los blocs de notas basados en Spark, la integración de IA/AA y el soporte para bibliotecas de código abierto permiten a los científicos de datos crear, probar y desplegar modelos dentro de la plataforma.
  • Administradores de datos: estos usuarios se aseguran de que todos los datos se manejen de acuerdo con las regulaciones del sector y las políticas organizativas. Se centran en mantener la privacidad de los datos, auditar el acceso y supervisar el uso de los datos en toda la organización. La plataforma de datos de IA les ayuda a gestionar metadatos, aplicar controles de acceso basados en roles (RBAC) y garantizar una gobernanza adecuada a través de políticas de catalogación, seguimiento de linaje y seguridad.

Casos de uso comunes de Oracle AI Data Platform

Oracle AI Data Platform ofrece una variedad de casos de uso en todos los sectores y funciones empresariales.

Arquitectura del Medallón

  • Implementar una arquitectura de medallón con capas de bronce, plata y oro.
  • Utilice Delta Uniform e Iceberg para un almacenamiento de datos eficiente y la optimización de consultas.
  • Permite el acceso sin copia a orígenes de datos externos para realizar análisis sin problemas.

ETL e ingeniería de datos

  • Utilice flujos de trabajo y blocs de notas basados en Spark para procesar, transformar y enriquecer datos no procesados.
  • Automatice los pipelines de datos con una orquestación de flujos de trabajo con poco código y sin código.
  • Gestione el procesamiento por lotes a gran escala y la ingestión de datos en tiempo real.

Aprendizaje automático, IA y ciencia de datos

  • Entrene y despliegue modelos de Machine Learning con blocs de notas basados en Spark.
  • Habilite la transformación de datos y la ingeniería de funciones a gran escala.
  • Proporcione entornos de ejecución gestionados para cargas de trabajo de Python y PySpark.
Creación de agentes de IA que aprovechan los datos empresariales
  • Crea agentes de IA conversacional para ayudar a recuperar y desarrollar datos.

Catálogo y gobernanza de datos empresariales, uso compartido delta

  • Gestión centralizada de metadatos para datos estructurados y no estructurados.
  • Control de acceso basado en roles (RBAC) para garantizar el acceso a los datos y la colaboración.
  • Integración con catálogos externos, incluidos Oracle Autonomous AI Database y OCI Object Storage.
  • La plataforma de datos de IA admite el uso compartido Delta, lo que permite un uso compartido de datos seguro, en tiempo real y controlado a través de los límites de la organización.

Análisis, Business Intelligence e informes

  • Conecte OCI, Oracle Analytics Cloud (OAC) y herramientas de BI de terceros a través de JDBC como Tableau, Power BI.

Integración de datos híbridos y multinube

  • Activar la ejecución de consultas federadas en varios servicios de OCI.
  • Integración con bases de datos y almacenamiento en la nube de terceros para análisis híbridos.
  • Mantenga la soberanía y el cumplimiento de los datos en varios entornos.

Acerca del objetivo de nivel de servicio de Oracle AI Data Platform

Oracle AI Data Platform se basa en Oracle Cloud Infrastructure y aprovecha los servicios de Oracle PaaS Cloud.

La disponibilidad de Oracle AI Data Platform está vinculada a servicios dependientes de Oracle, como Oracle Identity Cloud Service, Oracle Autonomous AI Lakehouse y los servicios IaaS de Oracle Cloud, incluidos los recursos informáticos y el almacenamiento. Cada uno de estos servicios ha publicado acuerdos de nivel de servicio en virtud del SLA de Oracle Cloud. Consulte el documento principal de Oracle PaaS y IaaS Public Cloud Services (PDF).

Oracle AI Data Platform tiene un objetivo de nivel de servicio (SLO) del 99,95 %.

Utilice las siguientes definiciones para calcular el nivel de servicio de AI Data Platform.

Término Definición
Nivel de Servicio Oracle mide el Nivel de Servicio en el mes natural inmediatamente anterior por:
  • Resta de 100 la suma de la tasa de error para cada hora de ese mes (la suma de la tasa de error).
  • División de la suma del ratio de errores por el número total de horas de ese mes.
  • Multiplicando el resultado por 100 para calcular el porcentaje.
Ratio de Errores Número total de llamadas fallidas de API de REST de servicio en un intervalo de una hora durante el mes medido, dividido por el número total de llamadas de API de REST de servicio durante ese intervalo.
Llamada de API de REST de servicio Solicitud HTTP que cumple la especificación de API de REST de Cloud Service aplicable.
Llamada de API de REST de servicio fallida Una llamada a la API de REST de Cloud Service procesada por el usuario que da como resultado un código de estado 5xx (error del servidor).