Annonces de nouvelles fonctions
Annonces pour les modifications remarquables apportées à la base de données sur une infrastructure Exadata dédiée.
Mars 2026
| Disponibilité de nouvelles vues dynamiques de la performance sur Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée |
Vous pouvez utiliser les vues dynamiques des performances pour :
Pour plus d'informations, voir Observabilité de base de données avec vues dynamiques de la performance. |
| Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée sur Oracle Database@Azure |
À l'aide d'Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée sur Oracle Database@Azure, vous pouvez exécuter des charges de travail Oracle Database sur l'infrastructure Exadata gérée par Oracle Cloud Infrastructure (OCI) dans des régions publiques Azure et des zones de disponibilité. Pour plus de détails, voir Base de données d'IA autonome sur une infrastructure Exadata dédiée dans la région Azure. |
| DBMS_CLOUD_FUNCTION Ensemble, avec prise en charge des procédures externes |
Avec les déploiements d'Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée, vous pouvez utiliser les sous-programmes de l'ensemble DBMS_CLOUD_FUNCTION pour développer des applications avec des fonctions SQL et PL/SQL définies par l'utilisateur qui appellent des fonctions distantes déployées dans le nuage OCI et AWS, ainsi que des procédures externes mises en oeuvre dans une machine virtuelle de calcul OCI personnalisée. Cloud Functions sont des moteurs de calcul sans serveur dans le nuage OCI et AWS. Les procédures externes sont des routines écrites dans un langage de troisième génération et appelées en tant que fonctions SQL ou procédures ou fonctions PL/SQL. Les instructions SQL et PL/SQL sont les mieux adaptées au traitement rapide et efficace des données et des transactions dans la base de données. Les fonctions infonuagiques et les procédures externes peuvent compléter le traitement SQL et PL/SQL dans la base de données en exécutant des tâches de calcul et gourmandes en mémoire dans une machine virtuelle distante et en fournissant les résultats à la base de données. Des exemples typiques de telles tâches sont des problèmes scientifiques et d'ingénierie dont les bibliothèques informatiques existent dans le nuage, ou dans le système d'exploitation Linux (et ne sont pas facilement portables dans la base de données), l'analyse de données hors ligne, le contrôle des appareils et des processus en temps réel, etc. Pour plus de détails, voir Appeler des fonctions en nuage et des procédures externes et Ensemble DBMS_CLOUD_FUNCTION. |
| Intégrer des capacités d'IA générative dans les flux de travail Python |
Dans Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée, vous pouvez maintenant utiliser Select AI pour Python pour accéder aux capacités
Pour plus d'informations, voir Sélectionner l'intelligence artificielle pour Python. |
Février 2026
| Fonction | Description |
|---|---|
| Visibilité améliorée de la progression du rééquilibrage ASM lors des opérations d'ajustement du stockage pour les grappes de machines virtuelles Exadata. | Dans Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée, vous pouvez voir la progression détaillée du rééquilibrage ASM lors de l'ajustement du stockage. L'option Ajuster la grappe de machines virtuelles est disponible même lorsque l'attachement de stockage est en cours et que la grappe est à l'état MISE À JOUR. Les grappes où l'attachement de stockage est terminé et le rééquilibrage est en cours d'exécution retourneront à DISPONIBLE. Vous pouvez ainsi démarrer de nouvelles opérations sans attendre la fin de toutes les grappes. Les grappes de machines virtuelles retournent automatiquement à DISPONIBLE une fois l'attachement de stockage terminé. Vous pouvez également voir une progression plus claire pour l'attachement de stockage et le rééquilibrage, y compris le statut d'achèvement, le pourcentage d'avancement et les messages de journal pertinents. |
Utilisez la vue DB_NOTIFICATIONS pour voir des informations sur les avis de statut de maintenance.
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Dans les déploiements d'Oracle Public Cloud, vous pouvez utiliser la vue DB_NOTIFICATIONS pour voir des informations sur les avis de statut de maintenance.
Pour plus de détails, voir Voir les avis de statut de maintenance. |
Prise en charge des ensembles DBMS_DCAT
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Avec les déploiements d'Oracle Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée, vous pouvez utiliser des fonctions et des procédures dans l'ensemble Pour plus de détails, voir Ensemble DBMS_DCAT. |
| Possibilité de choisir le service de récupération autonome comme destination de sauvegarde dans Oracle Database@AWS. |
Dans Autonomous AI Database sur Oracle Database@AWS, vous pouvez choisir Autonomous Recovery Service comme destination de sauvegarde lors de la création de la base de données conteneur autonome. Il s'agit de l'option recommandée pour la destination de sauvegarde. Pour plus de détails, voir Créer une base de données conteneur autonome et Modifier les paramètres de sauvegarde de base de données conteneur autonome. |
| Résumer le texte avec Select AI |
Sélectionnez AI sur Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée pour générer un sommaire de votre texte directement à partir d'une invite ou d'un URI. Vous pouvez personnaliser la façon dont le sommaire est généré. Voir Voir Générer un sommaire avec Sélectionner l'intelligence artificielle, Exemple : Sélectionner le sommaire de l'intelligence artificielle, Fonction GENERATE et Fonction SUMMARIZE pour explorer cette fonction. |
| Traduire le texte à l'aide de l'intelligence artificielle de sélection |
La fonction de traduction de la fonction Sélectionner une intelligence artificielle dans une base de données d'intelligence artificielle autonome sur une infrastructure Exadata dédiée vous permet de traduire votre texte dans plusieurs langues à l'aide de SQL ou PL/SQL, tel que pris en charge par votre fournisseur d'intelligence artificielle. Voir Traduire le texte avec Sélectionner l'intelligence artificielle, Exemple : Sélectionner la traduction de l'intelligence artificielle, Fonction GENERATE et Fonction TRANSLATE pour explorer cette fonction. |
| Interagir avec les métadonnées pour améliorer la génération d'interrogation SQL Select AI |
Sélectionnez AI sur Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée pour inclure les nouvelles fonctions suivantes :
|
| Fournir des commentaires pour améliorer les LLM avec Select AI |
Dans Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée, Select AI vous permet de fournir une rétroaction sur les résultats NL2SQL générés pour améliorer l'exactitude de la génération d'interrogation. La rétroaction peut être fournie sur la ligne de commande SQL ainsi qu'au moyen de procédures PL/SQL. Voir Fournir une rétroaction pour améliorer les LLM, Exemple : Sélectionner une rétroaction par intelligence artificielle et Procédure FEEDBACK pour explorer la fonction. |
| Créer et personnaliser des conversations avec Select AI |
Dans Autonomous AI Database sur une infrastructure Exadata dédiée, Select AI prend en charge les conversations personnalisables, ce qui vous permet d'utiliser Select AI avec différents sujets sans mélanger de contexte, ce qui améliore à la fois la flexibilité et l'efficacité. Vous pouvez créer, définir, supprimer et mettre à jour des conversations au moyen des procédures et fonctions de conversation DBMS_CLOUD_AI. Pour plus d'informations, voir Utiliser et personnaliser les conversations et Exemple : Activer les conversations dans Sélectionner l'intelligence artificielle et Sommaire des sous-programmes DBMS_CLOUD_AI. |
| Générer des données de graphique de propriété avec Sélectionner l'intelligence artificielle |
Dans Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure, vous pouvez utiliser Select AI pour représenter graphiquement les structures et interroger les graphiques de propriétés SQL à l'aide du langage naturel, ce qui réduit le temps et les efforts nécessaires pour créer des interrogations de graphique à l'aide de l'opérateur Pour plus d'informations, voir Interroger les données de graphique avec des graphiques de propriété, Exemple : Sélectionner l'intelligence artificielle pour les graphiques de propriété et Exemple : Exemples d'invites pour les graphiques de propriété. |
| Sélectionner un agent d'IA (cadre d'agent autonome) |
Select AI Agent (cadre d'agent autonome) introduit un cadre pour créer des flux de travail agéntiques permettant aux développeurs de créer des agents, des outils, des tâches et des équipes qui raisonnent, agissent et collaborent à l'aide de l'IA générative dans la base de données. Les agents peuvent planifier des actions, utiliser des outils intégrés ou personnalisés (tels que SQL, RAG, Websearch ou Notification) et tenir à jour le contexte dans les conversations multitours. Cette fonction permet aux développeurs de créer des flux de travail agéntiques à l'aide de SQL et PL/SQL qui prennent en charge l'automatisation basée sur l'IA, l'interaction de données et le contrôle en boucle humain. Voir Créer des agents autonomes à l'aide de l'agent d'intelligence artificielle sélectionné, Ensemble DBMS_CLOUD_AI_AGENT, Vues DBMS_CLOUD_AI_AGENT et Exemples d'utilisation de l'agent d'intelligence artificielle sélectionné pour explorer cette fonction. |
Janvier 2026
| Fonction | Description |
|---|---|
| Configurez Autonomous Data Guard entre une base de données conteneur autonome dans OCI et une base de données conteneur autonome dans la région AWS. |
Vous pouvez créer et gérer Autonomous Data Guard entre une base de données conteneur autonome dans OCI et une base de données conteneur autonome dans AWS. Cette fonction fournit une fonctionnalité Autonomous Data Guard complète pour la reprise après sinistre et la haute disponibilité sur l'ensemble des nuages. Pour plus de détails, voir Gérer la configuration Autonomous Data Guard. |
| Utilisez AWS Key Management Service (AWS KMS) pour gérer les clés de chiffrement principales dans Autonomous AI Database sur Oracle Database@AWS. |
Dans Autonomous AI Database sur Oracle Database@AWS, vous pouvez utiliser AWS Key Management Service (AWS KMS) pour gérer les clés de chiffrement principales dans AWS. Pour plus de détails, voir Base de données d'IA autonome sur une infrastructure Exadata dédiée dans la région AWS . |
| Possibilité de choisir Autonomous Recovery Service comme destination de sauvegarde. |
Dans les déploiements d'Oracle Public Cloud, vous pouvez choisir le service de récupération autonome comme destination de sauvegarde lors de la création de la base de données conteneur autonome. Il s'agit de l'option recommandée pour la destination de sauvegarde. Pour plus de détails, voir Créer une base de données conteneur autonome et Modifier les paramètres de sauvegarde de base de données conteneur autonome. |
| Possibilité d'utiliser une troisième carte d'interface réseau (NIC) pour des opérations de base de données spécifiques telles qu'Autonomous Data Guard et le clonage de la base de données Autonomous AI Database. |
Dans les déploiements Exadata Cloud@Customer, si vous avez activé un réseau de récupération après sinistre, vous pouvez utiliser la troisième carte d'interface réseau que vous avez configurée pour des opérations de base de données spécifiques telles qu'Autonomous Data Guard (AuDG) et cloner la base de données d'intelligence artificielle autonome. Les opérations de protection des données et de clonage sont séparées du trafic réseau régulier, ce qui réduit le risque d'encombrement du réseau et améliore les performances. Pour utiliser la troisième carte d'interface réseau avec votre grappe de machines virtuelles autonome (AVMC), vous devez d'abord soumettre une demande de service à Oracle Support. Cette demande de service doit être effectuée avant la création de la machine virtuelle autonome. Une fois activées, toutes les opérations Data Guard et de clonage à partir de l'instance de base de données n'utilisent que la 3e carte d'interface réseau. Pour plus de détails, voir Exigences relatives au réseau pour le service Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer. |