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Nouveautés d'Oracle Autonomous AI Database Serverless

Voici un récapitulatif des ajouts et améliorations remarquables apportées à Oracle Autonomous AI Database.

Reportez-vous à Annonces des fonctionnalités précédentes pour les annonces 2025 et les annonces plus anciennes.

Mai 2026

Fonction Description

Améliorations apportées au cache de lac

Lake Cache dans la base de données Autonomous AI présente les améliorations suivantes :

  • Les caches de lac basés sur des stratégies prennent en charge la mise en cache sélective des colonnes, ce qui vous permet de mettre en cache uniquement un sous-ensemble de colonnes d'une table externe.
  • Les caches Auto Lake et basés sur une stratégie prennent en charge les groupes de consommateurs de ressources de base de données pour les opérations de cache.
  • La prise en charge des tables externes créées sur des fichiers CSV a été ajoutée aux formats Parquet, ORC, AVRO et Iceberg pour les tables externes partitionnées et non partitionnées.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation du cache de lac pour améliorer les performances des tables externes.

Gestion automatique des rôles et des privilèges lors de la migration

Autonomous AI Database convertit ou supprime automatiquement les opérations d'octroi et de révocation non prises en charge, met en correspondance les rôles avec leurs équivalents pris en charge et conserve une trace d'audit transparente dans la vue DBA_CONVERTED_STATEMENTS.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Gestion des rôles et des privilèges lors de la migration vers une base de données Autonomous AI.

Protection sans perte de données avec une base de données de secours Autonomous Data Guard locale

Pour Autonomous Data Guard, aucune protection contre la perte de données (RPO = 0) n'est fournie pour une base de données de secours locale. Autonomous Data Guard effectue un basculement automatique vers une base de données de secours locale lorsqu'une base de données de secours est disponible et que le système ne garantit aucune perte de données. Si une limite de perte de données est spécifiée (0 à 3600 secondes), le basculement se produit dans la limite définie.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation de base de données de secours avec Autonomous Data Guard pour la récupération après sinistre.

Prise en charge des chemins absolus dans CREATE DIRECTORY

Autonomous AI Database accepte les chemins absolus dans les instructions CREATE DIRECTORY et crée des répertoires sous des emplacements gérés pour assurer la compatibilité de la migration.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Création d'un répertoire dans la base de données Autonomous AI.

Migrer des données avec DBMS_CLOUD_IMPORT

Vous pouvez utiliser DBMS_CLOUD_IMPORT pour importer des données dans une base de données d'IA autonome. DBMS_CLOUD_IMPORT prend en charge les bases de données source Oracle ainsi que les bases de données non Oracle, par exemple, MySQL, PostgreSQL et Amazon Redshift. Vous pouvez importer l'intégralité ou le sous-ensemble des données stockées dans une base source prise en charge.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Migration de données avec DBMS_CLOUD_IMPORT.

Etapes réduites pour le changement de configuration réseau

Autonomous AI Database permet de passer facilement d'un accès à une adresse privée à un accès sécurisé à partir des adresses IP et des réseaux cloud virtuels autorisés uniquement sans aucune modification TLS, ce qui préserve votre configuration existante.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Passage des adresses privées aux adresses publiques avec Autonomous AI Database.

Options de connexion sortante améliorées pour les adresses privées sur Oracle Autonomous AI Database 26ai

Lorsque vous définissez une adresse privée pour votre instance Autonomous AI Database 26ai, vous pouvez fournir une sécurité améliorée en définissant une propriété de base de données pour faire en sorte que toutes les connexions sortantes à un hôte cible soient soumises aux règles sortantes de l'adresse privée et limitées par celles-ci.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Sécurité améliorée pour les connexions sortantes avec des adresses privées.

Authentification multifacteur dans Autonomous AI Database 26ai

Autonomous AI Database 26ai prend en charge l'authentification à plusieurs facteurs (MFA) pour renforcer la sécurité de l'accès aux bases de données en exigeant un facteur de vérification supplémentaire en plus du mot de passe utilisateur. L'authentification à plusieurs facteurs peut être configurée pour la connexion à la base de données, pour l'exécution d'instructions SQL protégées ou pour les deux.

Pour plus de détails, reportez-vous à Utilisation de l'authentification à plusieurs facteurs avec la base de données Autonomous AI.

Améliorations pour les transformations de données
Data Transforms inclut les nouvelles fonctionnalités et modifications suivantes :

  • Intégration OCI Vault pour les connexions

    Data Transforms s'intègre à OCI Vault pour permettre l'utilisation des informations d'identification de clé secrète de coffre pour authentifier les connexions. Reportez-vous à Utilisation des informations d'identification de clé secrète OCI Vault pour les connexions.

  • Intégrations de vecteurs d'image dans les flux de données

    Vous pouvez ajouter des incorporations de vecteur d'image dans un flux de données à l'aide du service d'IA générative Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Dans l'éditeur de flux de données, utilisez l'opérateur Vecteur d'intégration d'images au sein de la fonction de base de données Machine Learning pour convertir les images d'entrée en incorporations vectorielles. Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation de vecteurs d'intégration dans un flux de données.

  • Capturer les informations d'audit pour les chargements de données

    Le bouton Paramètres de la page Détails du chargement de données inclut désormais des options que vous pouvez utiliser pour ajouter des colonnes de données d'audit lorsque vous exécutez un chargement de données. Pour plus de détails, reportez-vous à Exécution d'un chargement de données.

  • Collecter et publier des statistiques pour les tables Iceberg

    L'éditeur de workflow inclut l'étape Statistiques Iceberg qui vous permet de collecter et de publier des statistiques pour les tables Iceberg et de les publier dans des tables externes. Vous pouvez utiliser l'étape indépendamment ou ajouter un chargement de données Iceberg au flux de travail, puis ajouter des stats Iceberg en tant qu'étape pour collecter des statistiques de table et de colonne et les publier dans une table externe. Reportez-vous à Collecte et publication de statistiques de table Iceberg dans des tables externes dans Création d'une connexion Iceberg Apache.

  • Amélioration de la page Détails de l'emploi

    Les étapes affichées sur la page Détails du travail sont désormais classées dans différents noeuds pour faciliter leur référence. Il s'agit notamment des travaux d'administration, des jeux d'exécutions et des tables. Pour plus d'informations sur la page Détails du travail, reportez-vous à Création et gestion de travaux.

  • Charger des données dans les tables Apache Iceberg à l'aide du catalogue ouvert Snowflake

    Vous pouvez utiliser le catalogue de données Snowflake lorsque vous créez une connexion Apache Iceberg pour charger des données. Vous pouvez utiliser les services de stockage AWS S3 pour stocker des données dans Apache Iceberg en tant que tables cible. Pour obtenir des instructions détaillées, reportez-vous à Création d'une connexion Apache Iceberg.

  • Prise en charge du clustering et du compactage de fichiers Parquet Apache Iceberg

    Data Transforms prend en charge les fonctionnalités de regroupement et de compactage Iceberg pour réduire les coûts de stockage accrus et optimiser les performances des requêtes. Vous pouvez ajouter un chargement de données Iceberg au flux de travail, puis ajouter Clustering et compactage d'iceberg en tant qu'étape. Vous pouvez ensuite planifier le workflow pour exécuter le chargement des données, puis exécuter le clustering et le compactage sur les données chargées. Reportez-vous à Clustering de fichiers Parquet et compactage dans Création d'une connexion Iceberg Apache.

  • Charger des données dans les tables Oracle Fusion Incentive Compensation

    Oracle Data Transforms permet l'ingestion de données Oracle Fusion Incentive Compensation à partir de fichiers CSV stockés dans Oracle Object Storage dans des tables Oracle Fusion Incentive Compensation. Reportez-vous à Création et utilisation d'une connexion Oracle Fusion Incentive Compensation.

  • Charger des données dans les tables Oracle Fusion Subscription Management

    Vous pouvez utiliser Oracle Data Transforms pour préparer et charger les données relatives aux abonnements à partir de fichiers CSV stockés dans Object Storage dans les tables de l'application Oracle Fusion Subscription Management. Reportez-vous à Création et utilisation d'une connexion de gestion des abonnements Oracle Fusion.

  • Types de connexion supplémentaires

    Data Transforms inclut la prise en charge des types de connexion d'application MariaDB et Sage Intacct dans cette version. Pour obtenir la liste complète des types de connexion pris en charge, reportez-vous à Types de connexion pris en charge.

  • Intégration d'Oracle AI Data Catalog pour Apache Iceberg

    Vous pouvez désormais utiliser des transformations de données pour créer des connexions Apache Iceberg en sélectionnant Oracle AI Data Catalog comme fournisseur de catalogue. Pour obtenir des instructions détaillées, reportez-vous à Création d'une connexion Apache Iceberg.

Avril 2026

Fonction Description

Extension de la prise en charge de la traduction Select AI vers Google, AWS et Azure

La fonctionnalité Traduire vous permet de traduire du texte dans plusieurs langues à l'aide de SQL ou PL/SQL, en fonction du fournisseur d'IA configuré dans votre profil AI. Cette fonctionnalité prend en charge plusieurs fournisseurs, notamment OCI, Google, AWS et Azure.

Reportez-vous à Traduire, Exemple : Sélectionner une traduction AI, Fonction TRANSLATE et Fonction GENERATE pour explorer cette fonctionnalité.

Oracle Spatial Studio

Oracle Spatial Studio fournit une interface utilisateur sans code permettant d'accéder aux fonctionnalités spatiales d'Oracle Database. L'interface prend en charge le chargement, la préparation, la visualisation et l'analyse des données spatiales. Spatial Studio est une fonctionnalité entièrement intégrée d'Autonomous AI Database et apparaît dans l'onglet Configuration de l'outil de la page Détails de la base de données Autonomous AI. Il n'est disponible que pour le modèle de CPU élastique (ECPU).

Pour plus d'informations, reportez-vous à Utilisation d'Oracle Spatial avec Autonomous AI Database.

Authentification par mot de passe basé sur une clé secrète pour les utilisateurs de base de données Autonomous AI

Grâce à l'authentification par mot de passe basée sur une clé secrète, vous pouvez créer et gérer des utilisateurs de base de données dont les mots de passe sont stockés en tant que clés secrètes dans le coffre d'un fournisseur cloud et référencés via des informations d'identification de clé secrète de coffre. La base de données extrait le mot de passe du coffre lors de l'authentification, génère des vérificateurs uniquement en mémoire et ne rend pas persistants les mots de passe ou les vérificateurs sur le disque.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Création d'utilisateurs avec l'authentification par mot de passe basé sur une clé secrète et à Mise à jour du mot de passe utilisateur avec l'authentification par mot de passe basé sur une clé secrète.

Droits d'accès granulaires pour les stratégies de base de données Autonomous AI

Les variables actiontype dans Autonomous AI Database permettent un contrôle précis sur les sous-opérations telles que adminPassword, scheduledOperations, manageEncryptionKeys, etc. lors de la création ou des mises à jour de la base de données. Cela prend en charge la séparation des tâches, l'accès avec le moins de privilèges et la conformité, sans perturber les autorisations générales existantes.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Détails de stratégie pour la base de données Autonomous AI.

Mars 2026

Fonction Description

Sélectionner AI pour les graphiques de propriétés

Select AI prend en charge la génération du langage naturel vers SQL (NL2SQL) pour les graphiques de propriétés SQL. Vous pouvez inclure un ou plusieurs graphiques de propriétés dans une liste d'objets de profil AI et émettre des invites de langage naturel que Select AI convertit en instructions PGQ (Requête de graphique de propriétés) à l'aide de l'opérateur GRAPH_TABLE.

Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'interroger et d'analyser des données structurées par graphe sans écrire manuellement une syntaxe PGQ complexe.

Pour plus d'informations, reportez-vous aux sections Select AI for Property Graphs, Example : Select AI for Property Graphs et Example : Sample Prompts for Property Graphs.

Envoyer les en-têtes de réseau d'identité de base de données pour la requête HTTP sortante

Les en-têtes de réseau d'identité de base de données dans Autonomous AI Database ajoutent des métadonnées d'identité de base de données en tant que X-header JSON aux appels UTL_HTTP sortants afin que les adresses distantes puissent vérifier quelle base de données d'IA autonome (et locataire) les appelle.

Pour plus d'informations, reportez-vous à En-têtes de réseau d'identité de base de données pour les demandes HTTP sortantes.

Surveiller l'utilisation de la mémoire de la base de données Autonomous AI

Deux nouvelles mesures d'utilisation de la mémoire pour surveiller l'utilisation de la mémoire SGA et PGA sont désormais disponibles dans une base de données Autonomous AI.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Mesures disponibles : oci_autonomous_database.

Clonage des privilèges ADMIN dans la base de données Autonomous AI

Vous pouvez utiliser le package DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC pour cloner les privilèges et droits d'accès affectés à l'utilisateur ADMIN pour un compte utilisateur indiqué dans la base de données Autonomous AI. Les administrateurs peuvent ainsi créer des comptes utilisateur nommés avec les mêmes privilèges que l'utilisateur ADMIN. Il offre une alternative à l'utilisation du compte ADMIN partagé, ce qui améliore la sécurité.

Pour plus d'informations, reportez-vous à la section DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC Package.

Prise en charge de l'authentification unique pour tous les outils de base de données d'IA autonome

Vous pouvez accéder aux outils intégrés dans votre base de données d'IA autonome avec l'accès avec connexion unique. Vous devez vous connecter une seule fois avec vos informations d'identification de base de données pour basculer entre des outils tels qu'Oracle APEX, Database Actions, Graph Studio, Oracle Machine Learning et Oracle Data Transforms sans vous réauthentifier.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Accès aux outils intégrés avec connexion unique.

Février 2026

Fonction Description

Authentification à plusieurs facteurs dans la base de données Autonomous AI

Autonomous AI Database prend en charge l'authentification à plusieurs facteurs (MFA) pour renforcer la sécurité d'accès à la base de données en exigeant un facteur de vérification supplémentaire en plus du mot de passe utilisateur. L'authentification à plusieurs facteurs peut être configurée pour la connexion à la base de données, pour l'exécution d'instructions SQL protégées ou pour les deux.

Pour plus de détails, reportez-vous à Utilisation de l'authentification à plusieurs facteurs avec la base de données Autonomous AI.

Evénement de plan de données : ConnectionDropsDetected

L'événement ConnectionDropsDetected est généré lorsqu'un nombre important de suppressions de connexion est observé pour votre base de données Autonomous AI.

Pour plus de détails, reportez-vous à Evénements d'informations sur Autonomous AI Database.

Améliorations pour les transformations de données
Data Transforms inclut les nouvelles fonctionnalités et modifications suivantes :

  • Configurer le fuseau horaire pour exécuter les programmations

    Vous pouvez définir le fuseau horaire par défaut pour l'exécution des programmations à l'aide de la nouvelle page Paramètres sous l'onglet Administration. La configuration que vous définissez ici apparaît comme sélection par défaut sur la page Créer un planning. Notez que vous pouvez choisir un autre fuseau horaire lorsque vous créez une programmation. Voir Définir le fuseau horaire sur Exécuter les programmations.

  • Définir la couleur de bordure souhaitée sur l'instance de transformation de données

    Vous pouvez appliquer des couleurs distinctes à vos environnements de transformation de données pour les différencier. La page Paramètres sous l'onglet Administration inclut une palette de couleurs dans laquelle vous pouvez choisir de définir la couleur. La couleur sélectionnée apparaît sous la forme d'une bordure autour de l'interface utilisateur. Reportez-vous à Appliquer le codage couleur aux environnements Oracle Data Transforms.

  • Améliorations apportées à l'interface utilisateur de provisionnement

    Lorsque vous ouvrez une session dans votre environnement Autonomous Database, vous voyez un écran de démarrage qui présente un diaporama des fonctionnalités de Data Transforms.

  • Options avancées pour Apache Iceberg

    Vous pouvez maintenant définir la taille de mise à jour par lot pour les connexions Apache Iceberg afin de contrôler le nombre d'enregistrements mis à jour sur la table cible à la fois. Cela permet d'améliorer les performances des exécutions de chargement de données. Reportez-vous à Création d'une connexion Apache Iceberg.

Janvier 2026

Fonction Description
Sélectionner l'intégration du proxy AI

Utilisez une base de données d'IA autonome en tant que proxy Select AI pour intégrer en toute sécurité les bases de données Oracle et non Oracle et apporter des requêtes en langage naturel à ces bases de données en acheminant les demandes via Autonomous AI Database.

Pour plus de détails, reportez-vous à Utilisation d'une passerelle de données AI pour sélectionner AI NL2SQL.

Surveillance des mesures pour OCI Autonomous AI Database

Des mesures d'utilisation des ressources sont disponibles pour la surveillance des bases de données Autonomous AI.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Mesures disponibles : oci_autonomous_database.

Actualisation incrémentielle des vues matérialisées sur les liens cloud

Avec l'actualisation incrémentielle des vues matérialisées sur les liens cloud, la base de données d'IA autonome actualise uniquement les données modifiées des tables distantes au lieu de recalculer l'ensemble de la vue matérialisée. Le paramètre MV_FAST_REFRESH dans les procédures REGISTER et UPDATE_REGISTRATION du package DBMS_CLOUD_LINK permet aux fournisseurs de prendre explicitement en charge l'actualisation rapide des liens cloud. Cette fonctionnalité d'actualisation rapide améliore les performances des tableaux de bord et des rapports et fournit des analyses en temps réel.

Pour plus de détails, reportez-vous à Optimisation des performances des liens cloud avec les vues matérialisées.

Option de redémarrage en ligne pour la base de données Autonomous AI

Oracle Autonomous AI Database fournit deux options de redémarrage : un redémarrage standard et un redémarrage en ligne qui réduit les temps d'arrêt. Avec le redémarrage en ligne, l'instance de base de données Autonomous AI est redémarrée avec un impact minimal sur la disponibilité de la base de données.

Pour plus de détails, reportez-vous à Redémarrage d'une base de données Autonomous AI

Options de connexion sortante améliorées pour les adresses privées

Lorsque vous définissez une adresse privée pour votre instance de base de données Autonomous AI, vous pouvez fournir une sécurité améliorée en définissant une propriété de base de données pour faire en sorte que toutes les connexions sortantes à un hôte cible soient soumises aux règles sortantes de l'adresse privée et limitées par celles-ci.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Sécurité améliorée pour les connexions sortantes avec des adresses privées.

Prise en charge du partage de liens cloud avec la portée MY$POOL dans Elastic Pool.

Avec la portée MY$POOL dans les liens cloud, vous pouvez inscrire des ensembles de données une seule fois dans une base de données d'IA autonome de fournisseur, ce qui les rend repérables et interrogeables à partir de toute autre base de données d'IA autonome dans le même pool élastique. Les contrôles de portée sont appliqués côté consommateur pour garantir un contrôle d'accès approprié.

Pour plus d'informations, reportez-vous à Octroi de l'accès aux liens cloud aux utilisateurs de base de données.