Interroger des données externes sur Oracle Compute Cloud at Customer

Décrit les packages et les outils permettant aux déploiements de base de données d'IA autonome sur Exadata Cloud@Customer de charger, d'interroger et de gérer des données non structurées en créant des tables externes et des tables partitionnées externes à partir d'objets dans les lacs de données.

Vous pouvez utiliser le package DBMS_CLOUD pour configurer des déploiements de base de données d'IA autonome sur Exadata Cloud@Customer afin d'accéder aux données non structurées stockées sur le bucket Object Storage Oracle Compute Cloud at Customer (C3).

Présentation

Vous avez besoin d'une plateforme de données capable d'extraire des informations commerciales à partir de données structurées et non structurées. La combinaison des données structurées disponibles dans un entrepôt de données et des données non structurées disponibles dans un lac de données est appelée data lakehouse.

Un data lakehouse autonome permet l'analyse des données sur des données structurées et non structurées. Les données structurées sont stockées dans un lakehouse Autonomous AI, tandis que les données non structurées sont stockées dans un lac de données configuré sur des buckets C3 Object Storage. Le lakehouse Autonomous AI peut interroger, charger et gérer des objets dans le lac de données à l'aide d'un package de base de données appelé DBMS_CLOUD. Ce package permet à la base de données Autonomous AI de créer des tables partitionnées externes et externes sur des objets de lac de données tels que des fichiers csv, txt, Avro et Parquet. Vous pouvez créer des data lakehouses autonomes en combinant les fonctionnalités des déploiements de base de données d'IA autonome sur Exadata Cloud@Customer et Oracle C3.

Un data lakehouse autonome comporte deux composants principaux : un lakehouse d'IA autonome et un data lake. Le lakehouse Autonomous AI est construit à l'aide de déploiements de base de données Autonomous AI sur Exadata Cloud@Customer, tandis que le lac de données est construit à l'aide de buckets C3 Object Storage. La base de données Autonomous AI héberge les données relationnelles structurées, tandis que le lac de données héberge des collections de données non structurées sous la forme de txt, csv, Avro, Parquet et d'autres types de fichier. Vous pouvez interroger la base de données d'IA autonome et la base de données détermine où trouver les résultats, que ce soit dans les données structurées, les données non structurées ou une combinaison des deux. Vous pouvez utiliser le package DBMS_CLOUD pour configurer des déploiements de base de données Autonomous AI sur Exadata Cloud@Customer afin de charger, d'interroger et de gérer des données non structurées en créant des tables partitionnées externes et externes à partir d'objets dans les lacs de données.

Prérequis

Suivez les étapes ci-dessous pour configurer des buckets C3 Object Storage et provisionner divers composants de base de données Autonomous AI. Vous devez terminer ces étapes avant de configurer la base de données Autonomous AI pour communiquer avec les buckets C3 Object Storage.

• Créez un bucket Object Storage C3.

• créer un utilisateur et un groupe. Ajoutez l'utilisateur au groupe et configurez les stratégies requises pour permettre à l'utilisateur de gérer les fichiers (ajout/lecture/suppression) vers le bucket Object Storage C3.

  Par exemple :

  Allow group <group_name> to manage objects in tenancy where
  target.bucket.name='<new_bucket_name_created>'
  

• Créez une clé d'API pour l'utilisateur créé. A partir du processus de génération de clé d'API, notez les informations suivantes : user_ocid, tenancy_ocid, fingerprint, region. En outre, enregistrez les fichiers de clés PEM publiques et privées créés lors du processus de génération de clé d'API. Ces informations sont requises pour configurer le package DBMS_CLOUD ultérieurement.

• Téléchargez la chaîne d'autorité de certification https comme indiqué ci-dessous. Cette chaîne d'autorité de certification permet aux applications client d'authentifier le bucket C3 Object Storage via le protocole HTTPS. Les certificats HTTPS sont généralement enregistrés dans un fichier crt, par exemple c3_ca.crt. Obtenez la chaîne d'autorité de certification en pointant un navigateur vers l'URL suivante : https://iaas.domainname/cachain, où domainname est le nom du domaine DNS configuré lors du déploiement de l'infrastructure C3.

• Créez une machine virtuelle de calcul. Une fois la nouvelle machine virtuelle démarrée, copiez le fichier de clés PEM privées et le fichier de certificat C3 https créé dans les étapes ci-dessus vers la machine virtuelle.

• Créez une ressource d'infrastructure Exadata.

• Création d'un cluster de machines virtuelles Autonomous

• Création d'une base de données Conteneur Autonomous.

• Créez une base de données d'IA autonome.

Configuration d'une base de données Autonomous AI pour communiquer avec le bucket Object Storage C3

Vous devez effectuer les deux tâches suivantes pour que la base de données Autonomous AI communique avec le bucket Object Storage C3 :

• Ajoutez le certificat HTTPS C3 Object Storage au portefeuille TCPS de Grid Infrastructure de cluster de machines virtuelles Autonomous. Par exemple, l'emplacement du portefeuille est /var/opt/oracle/dbaas_acfs/grid/tcps_wallets. Cette opération est nécessaire pour que la base de données Autonomous AI puisse authentifier la connexion HTTPS au stockage d'objets C3.

• Ajoutez une entrée à la table C##CLOUD$SERVICE_dbms_cloud_store de la base de données Conteneur Autonomous créée ci-dessus. Elle indique au package DBMS_CLOUD que le bucket C3 Object Storage est une banque cloud valide. Voici un exemple de commande SQL :

  SQL>INSERT INTO C##CLOUD$SERVICE.dbms_cloud_store VALUES('ORACLE_BMC','<objectstorage.mydomain.com>',null,1);
  

Dans les bases de données Autonomous AI, vous ne pouvez pas effectuer les deux tâches ci-dessus en tant qu'utilisateur standard. Oracle Cloud Operations doit exécuter ces deux tâches pour le compte de l'utilisateur standard. Vous devez vous connecter à My Oracle Support (MOS) pour créer une demande d'assistance pour les opérations Oracle Cloud afin d'effectuer les deux tâches. Vous devez ajouter les informations suivantes au ticket. Vous obtiendrez ces valeurs une fois que vous aurez terminé les étapes dans .

• OCID de la ressource d'infrastructure Exadata

• OCID du cluster d'unités virtuelles Autonomous

• OCID de la base Conteneur Autonomous

• URL Object Storage C3

• Fichier de certificat HTTPS C3 Object Storage

Une fois que Cloud Operations a terminé les tâches ci-dessus, connectez-vous à la base de données Autonomous AI. Utilisez la procédure DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL pour fournir à la base de données Autonomous AI les informations d'authentification requises pour la connexion au bucket Object Storage C3. Pour plus d'informations, reportez-vous à CREATE_CREDENTIAL.