Caratteristiche principali di Oracle Autonomous AI Database

Caratteristiche principali

• Gestito: Oracle semplifica la gestione end-to-end del database:

  • Provisioning di nuovi database

  • Crescita o riduzione delle risorse di storage e computazione

  • Applicazione di patch e aggiornamenti

  • Backup e ripristino

• Scalabilità completamente elastica: ridimensiona la computazione e lo storage in modo indipendente per adattarlo al carico di lavoro del database senza tempi di inattività:

  • Ridimensiona il database in base alla computazione e allo storage esatti richiesti

  • Ridimensiona il database su richiesta: scalabilità indipendente di computazione o storage

  • Arresta la computazione inattiva per risparmiare denaro

• Scalabilità automatica: consente al database di utilizzare più risorse CPU e IO o di utilizzare automaticamente storage aggiuntivo quando il carico di lavoro o la domanda di storage richiede risorse aggiuntive:

  • Specificare il numero di CPU per il carico di lavoro Autonomous AI Database.

  • Utilizza la scala automatica di computazione per consentire al database di utilizzare fino a tre volte più risorse CPU e I/O, a seconda dei requisiti del carico di lavoro. Il ridimensionamento automatico della computazione è abilitato per impostazione predefinita quando crei un database AI autonomo.

  • Utilizza il ridimensionamento automatico dello storage per consentire all'espansione del database di utilizzare fino a tre volte lo storage di base riservato, a seconda dei requisiti di storage. La scala automatica dello storage è disabilitata per impostazione predefinita quando crei un database AI autonomo.

  • Gestisci la scalabilità automatica dalla console di Oracle Cloud Infrastructure per abilitare o disabilitare la scalabilità automatica della computazione o la scalabilità automatica dello storage per il tuo database AI autonomo.

• Autonomous AI Database supporta:

  • Applicazioni esistenti, in esecuzione nel cloud o on-premise

  • Connettività tramite SQL*Net, JDBC, ODBC

    Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Connetti ad Autonomous AI Database.

  • Strumenti di integrazione dei dati di terze parti

  • Servizi cloud Oracle: Oracle Analytics Cloud, Oracle GoldenGate Marketplace e altri

• Query ad alte prestazioni e carichi di lavoro concorrenti: prestazioni delle query ottimizzate con profili di risorse preconfigurati per diversi tipi di utenti.

• Oracle SQL: Autonomous AI Database è compatibile con le applicazioni esistenti che supportano Oracle AI Database.

• Strumento di analisi dei dati basato sul Web integrato: strumento notebook basato sul Web per la progettazione e la condivisione di documenti interattivi basati su dati SQL.

• Utility di migrazione dei database: migra facilmente da MySQL, Amazon AWS Redshift, PostgreSQL, SQL Server e altri database.

Semplice caricamento dei dati basato sul cloud

Azioni di Oracle Database

Database Actions è un'interfaccia basata sul Web che utilizza Oracle REST Data Services per fornire strumenti per lo sviluppo, dati e funzioni di amministrazione e monitoraggio per Autonomous AI Database, incluse le funzioni riportate di seguito.

• Strumenti di sviluppo

  • SQL Navigator e Worksheet: consente di visualizzare gli oggetti, immettere ed eseguire istruzioni SQL e PL/SQL, nonché creare oggetti di database

  • Data Modeler: fornisce una versione integrata di Oracle SQL Developer Data Modeler con funzioni di reporting di base. È possibile creare diagrammi da schemi esistenti, recuperare informazioni sul dizionario dati, generare istruzioni DDL ed esportare diagrammi

  • REST: IDE per le API REST che consente di gestire modelli, handler e client OAuth, generare documentazione API ed eseguire i test delle API.

  • LIQUIBASE: Visualizzare il log ChangeLogs applicato allo schema.

  • JSON: crea raccolte, carica documenti, esegui query e filtra i dati, crea diagrammi per le strutture di documenti JSON e crea viste e indici relazionali.

  • Grafici: Usare query SQL per creare grafici avanzati e dashboard contenenti più grafici.

  • Schedulazione: interfaccia per DBMS_SCHEDULER che consente di monitorare i job, visualizzare lo storico delle esecuzioni, prevedere i job in programma e visualizzare le concatenazione scheduler.

  • Oracle Machine Learning: fornisce diversi componenti accessibili tramite un'interfaccia utente comune. I notebook OML supportano interpreti Python, R, SQL, PL/SQL e Markdown, con accesso a ML nel database tramite OML4Py, OML4R e OML4SQL. OML Models supporta la gestione e la distribuzione di modelli nel database. L'interfaccia utente OML AutoML fornisce un'interfaccia utente senza codice per creare, valutare e distribuire modelli nel database utilizzando il machine learning automatizzato.

  • Oracle APEX: eseguire il login a Oracle APEX, sviluppare ed eseguire applicazioni Web avanzate e low-code.

  • Graph Studio: Oracle Graph Studio consente di creare database grafici delle proprietà e automatizza la creazione di modelli grafici e grafici in memoria dalle tabelle del database.

• Data Studio

  • Carico dati: carica o accedi ai dati da file locali o database remoti.

  • Catalogo: comprendere le dipendenze di dati e l'impatto delle modifiche.

  • Data Insights: individua anomalie, valori anomalie e pattern nascosti nei dati.

  • Analisi dati: analizza i tuoi dati

  • Trasformazione dei dati: trasforma i dati per l'analisi e altre applicazioni.

• Amministrazione e monitoraggio

  • Gestire gli utenti

  • Dashboard database: consente di monitorare i grafici dell'attività del database, ad esempio l'uso della CPU, il numero di istruzioni SQL in esecuzione e gli eventi di attesa precedentemente disponibili nella console di Autonomous Database Service.

  • Hub delle prestazioni: accedere ai report di monitoraggio SQL e all'analisi ASH (Active Session History) Analytics.

Opzioni di disaster recovery

Autonomous Data Guard Autonomous AI Database fornisce Oracle Autonomous Data Guard per consentire a un database in standby (peer) di fornire protezione dei dati e disaster recovery per l'istanza di Autonomous AI Database. Quando aggiungi un database di standby Oracle Autonomous Data Guard, il sistema crea un database di standby che viene continuamente aggiornato con le modifiche del database primario. Puoi utilizzare Autonomous Data Guard con uno standby nell'area corrente, uno standby locale o con uno standby in un'area diversa, uno standby tra più aree. Puoi anche utilizzare Oracle Autonomous Data Guard con uno standby locale e uno standby tra più aree.

Backup-Based Disaster Recovery utilizza i backup per creare un'istanza di un database peer al momento dello switchover o del failover. Ciò ti consente di avere un costo inferiore e un'opzione di disaster recovery RTO (Recovery Time Objective) più elevata per il tuo Autonomous AI Database, rispetto a Oracle Autonomous Data Guard. Per il disaster recovery basato su backup locale, vengono utilizzati i backup locali esistenti. Non ci sono costi aggiuntivi per un Disaster Recovery locale basato su backup. Il disaster recovery basato su backup tra più aree comporta un costo aggiuntivo.

Supporto di SQL Developer

Utilizzando Autonomous AI Database con SQL Developer è possibile effettuare le operazioni riportate di seguito.

• Connettiti a Autonomous AI Database

• Crea tabelle, indici e viste materializzate in Autonomous AI Database

• Carica i dati in un database AI autonomo

• Copia tabelle in Autonomous AI Database

• Trasferisci uno schema in Autonomous AI Database

Supporto per gli strumenti di Business Intelligence

Autonomous AI Database è compatibile con una serie di strumenti di business intelligence e visualizzazione dei dati di Oracle e di terze parti affidabili:

• Oracle Analytics Cloud

• Oracle Analytics Desktop

• Strumenti di Business Intelligence di terze parti