Documentazione dell'infrastruttura Oracle Cloud

Novità di Oracle Autonomous AI Database Serverless

Ecco un riepilogo delle aggiunte e dei miglioramenti degni di nota di Oracle Autonomous AI Database.

Vedere Annunci sulle funzioni precedenti per gli annunci del 2025 e gli annunci precedenti.

Giugno 2026

Funzione Descrizione

Gestire l'accesso dell'operatore Oracle Cloud

L'accesso dell'operatore cloud per la risoluzione dei problemi e la mitigazione dei problemi ora include un'opzione aggiuntiva. Le autorizzazioni possono essere concesse per una durata definita o come accesso illimitato, che rimane in vigore fino a quando non viene esplicitamente revocato.

Per ulteriori informazioni, vedere Gestire l'accesso di Oracle Cloud Operator.

Supporto di SharePoint in DBMS_CLOUD

È possibile leggere ed elencare i file direttamente da SharePoint utilizzando il pacchetto DBMS_CLOUD, semplificando il caricamento dei dati in Autonomous AI Database. Un tipo di pipeline DOWNLOAD consente inoltre di automatizzare l'inclusione da queste origini, con il supporto per i metadati estesi in SharePoint.

Per ulteriori informazioni, vedere Supporto di SharePoint in Autonomous AI Database mediante DBMS_CLOUD.

DBMS_SHARE Sottoprogrammi

Oracle Autonomous AI Database fornisce sottoprogrammi DBMS_SHARE per semplificare l'impostazione della condivisione delta e i flussi di lavoro degli abbonamenti. Questi sottoprogrammi supportano la generazione dei profili di condivisione, la creazione delle credenziali, la convalida dei profili e la gestione delle sottoscrizioni dei provider.

Per ulteriori informazioni, vedere Riepilogo dei programmi secondari del producer di condivisione.

Maggio 2026

Funzione Descrizione

Miglioramenti apportati a Lake Cache

Lake Cache in Autonomous AI Database include i seguenti miglioramenti:

  • Le cache lake basate su criteri supportano l'inserimento nella cache selettiva delle colonne, consentendo di inserire nella cache solo un subset di colonne da una tabella esterna.
  • Entrambe le cache basate su criteri e Auto Lake supportano i gruppi di consumer di risorse di database per le operazioni di cache.
  • Il supporto per le tabelle esterne create su file CSV è stato aggiunto insieme ai formati Parquet, ORC, AVRO e Iceberg sia per le tabelle esterne partizionate che per quelle non partizionate.

Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzare Lake Cache per migliorare le prestazioni delle tabelle esterne.

Gestione automatica di ruoli e privilegi durante la migrazione

Autonomous AI Database converte o elimina automaticamente le operazioni di concessione e revoca non supportate, mappa i ruoli AI relativi equivalenti supportati e mantiene un audit trail trasparente nella vista DBA_CONVERTED_STATEMENTS.

Per ulteriori informazioni, vedere Gestire ruoli e privilegi durante la migrazione ad Autonomous AI Database.

Protezione zero data loss con standby Autonomous Data Guard locale

Per Autonomous Data Guard, non viene fornita alcuna protezione dalla perdita di dati (RPO = 0) per un database di standby locale. Autonomous Data Guard esegue il failover automatico a un database di standby locale quando è disponibile uno standby e il sistema garantisce zero perdite di dati. Se viene specificato un limite di perdita di dati (da 0 a 3600 secondi), il failover viene eseguito entro il limite definito.

Per ulteriori informazioni, consulta la sezione relativa all'uso dei database in standby con Autonomous Data Guard per il disaster recovery.

Supporto assoluto del percorso in CREATE DIRECTORY

Autonomous AI Database accetta percorsi assoluti nelle istruzioni CREATE DIRECTORY e crea directory in posizioni gestite per la compatibilità della migrazione.

Per ulteriori informazioni, vedere Crea directory in Autonomous AI Database.

Migrazione dei dati con DBMS_CLOUD_IMPORT

È possibile utilizzare DBMS_CLOUD_IMPORT per importare dati in Autonomous AI Database. DBMS_CLOUD_IMPORT supporta i database di origine Oracle e i database non Oracle, ad esempio MySQL, PostgreSQL e Amazon Redshift. È possibile importare l'intero o il subset dei dati memorizzati in un database di origine supportato.

Per ulteriori informazioni, vedere Esegui migrazione dei dati con DBMS_CLOUD_IMPORT.

Passi ridotti per il passaggio alla configurazione di rete

Autonomous AI Database consente di passare senza problemi da accesso agli endpoint privati a Accesso sicuro solo da IP e VCN consentiti senza alcuna modifica TLS, preservando la configurazione esistente.

Per ulteriori informazioni, vedere Passare da endpoint privati a endpoint pubblici con Autonomous AI Database.

Opzioni di connessione in uscita migliorate per gli endpoint privati su Oracle Autonomous AI Database 26ai

Quando si definisce un endpoint privato per l'istanza di Autonomous AI Database 26ai, è possibile fornire una sicurezza avanzata impostando una proprietà di database per applicare che tutte le connessioni in uscita a un host di destinazione siano soggette e limitate dalle regole di uscita dell'endpoint privato.

Per ulteriori dettagli, vedere Sicurezza migliorata per le connessioni in uscita con endpoint privati.

Autenticazione a più fattori in Autonomous AI Database 26ai

Autonomous AI Database 26ai supporta l'autenticazione a più fattori (MFA) per rafforzare la sicurezza dell'accesso al database richiedendo un fattore di verifica aggiuntivo oltre alla password utente. L'autenticazione MFA può essere configurata per il login al database, per l'esecuzione di istruzioni SQL protette o per entrambi.

Per ulteriori dettagli, vedere Usa autenticazione a più fattori con Autonomous AI Database.

Miglioramenti alle trasformazioni dati
Data Transforms include le nuove funzioni e le modifiche riportate di seguito.

  • Integrazione di OCI Vault per le connessioni

    Data Transforms si integra con OCI Vault per consentire l'uso delle credenziali segrete del vault per autenticare le connessioni. Vedere Usa credenziali segrete di OCI Vault per le connessioni.

  • Incorporazioni vettoriali di immagini nei flussi di dati

    Puoi aggiungere integrazioni vettoriali di immagini in un flusso di dati utilizzando il servizio AI generativa di Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Nell'Editor flussi di dati utilizzare l'operatore Vettore di incorporamento immagini all'interno della funzione di database Machine Learning per convertire le immagini di input in incorporamenti vettoriali. Per ulteriori informazioni, vedere Uso dell'incorporamento dei vettori in un flusso di dati.

  • Acquisire le informazioni di audit per i caricamenti dati

    Il pulsante Impostazioni nella pagina Dettagli caricamento dati ora include le opzioni che è possibile utilizzare per aggiungere colonne di dati di audit quando si esegue un caricamento dati. Per ulteriori dettagli, vedere Eseguire un caricamento dati.

  • Raccogli e pubblica le statistiche per le tabelle Iceberg

    L'editor Workflow include il passo Statistiche Iceberg che consente di raccogliere e pubblicare le statistiche per le tabelle Iceberg e di pubblicarle in tabelle esterne. È possibile utilizzare il passo in modo indipendente o aggiungere un caricamento dati Iceberg al flusso di lavoro, quindi aggiungere Statistiche Iceberg come passo per raccogliere le statistiche di tabelle e colonne e pubblicarle in una tabella esterna. Vedere Raccolta e pubblicazione delle statistiche delle tabelle Iceberg nelle tabelle esterne in Creazione di una connessione Iceberg Apache.

  • Miglioramenti apportati alla pagina Dettagli job

    I passi visualizzati nella pagina Dettagli job vengono ora classificati in nodi diversi per facilitare il riferimento. Questi includono job di amministrazione, set di esecuzione e tabelle. Per ulteriori informazioni sulla pagina Dettagli job, vedere Crea e gestisci job.

  • Carica dati nelle tabelle di Apache Iceberg utilizzando Snowflake Open Catalog

    È possibile utilizzare Snowflake Data Catalog quando si crea una connessione Apache Iceberg per caricare i dati. Puoi utilizzare i servizi di storage AWS S3 per memorizzare i dati in Apache Iceberg come tabelle di destinazione. Per istruzioni dettagliate, vedere Creare una connessione Apache Iceberg.

  • Supporto per clustering e compattazione di file parquet Apache Iceberg

    Data Transforms supporta le funzioni di clustering e compattazione Iceberg per ridurre i costi di storage e ottimizzare le prestazioni delle query. È possibile aggiungere un caricamento dati iceberg al flusso di lavoro, quindi aggiungere Iceberg Clustering and Compaction come passo. È quindi possibile pianificare il workflow per eseguire il caricamento dei dati, quindi eseguire il clustering e la compattazione sui dati caricati. Vedere Parquet File Clustering and Compaction in Creare una connessione Iceberg Apache.

  • Carica dati nelle tabelle di Oracle Fusion Incentive Compensation

    Oracle Data Transforms consente l'inclusione dei dati di Oracle Fusion Incentive Compensation dai file CSV memorizzati nello storage degli oggetti Oracle nelle tabelle di Oracle Fusion Incentive Compensation. Vedere Creare e utilizzare una connessione a Oracle Fusion Incentive Compensation.

  • Carica dati in tabelle di Oracle Fusion Subscription Management

    È possibile utilizzare Oracle Data Transforms per posizionare nell'area intermedia e caricare i dati correlati alle sottoscrizioni dai file CSV memorizzati nello storage degli oggetti nelle tabelle dell'applicazione Oracle Fusion Subscription Management. Vedere Creare e utilizzare una connessione di Oracle Fusion Subscription Management.

  • Tipi di connessione aggiuntivi

    Data Transforms include il supporto per i tipi di connessione all'applicazione MariaDB e Sage Intacct in questa release. Per l'elenco completo dei tipi di connessione supportati, vedere Tipi di connessione supportati.

  • Integrazione di Oracle AI Data Catalog per Apache Iceberg

    Ora è possibile utilizzare Trasformazioni dati per creare connessioni Apache Iceberg selezionando Oracle AI Data Catalog come fornitore del catalogo. Per istruzioni dettagliate, vedere Creare una connessione Apache Iceberg.

2026 aprile

Funzione Descrizione

Estendi Select AI traduce il supporto in Google, AWS e Azure

La funzione Traduci consente di tradurre il testo in più lingue utilizzando SQL o PL/SQL, in base al provider AI configurato nel profilo AI. Questa funzione supporta più provider, tra cui OCI, Google, AWS e Azure.

Per esplorare questa funzione, vedere Traduci, Esempio: selezione della conversione AI, Funzione TRANSLATE e Funzione GENERATE.

Oracle Spatial Studio

Oracle Spatial Studio fornisce un'interfaccia utente senza codice per accedere alle funzioni spaziali di Oracle Database. L'interfaccia supporta il caricamento, la preparazione, la visualizzazione e l'analisi dei dati spaziali. Spatial Studio è una funzione completamente integrata di Autonomous AI Database e viene visualizzata nella scheda Configurazione degli strumenti nella pagina Dettagli di Autonomous AI Database. È disponibile solo per il modello Elastic CPU (ECPU).

Per ulteriori informazioni, vedere Usa Oracle Spatial con Autonomous AI Database.

Autenticazione password basata su segreto per gli utenti di Autonomous AI Database

Con l'autenticazione tramite password basata su segreti, è possibile creare e gestire gli utenti del database le cui password sono memorizzate come segreti nel vault di un provider cloud e a cui viene fatto riferimento tramite una credenziale segreta del vault. Il database recupera la password dal vault durante l'autenticazione, genera verificatori solo in memoria e non rende persistenti le password o i verificatori sul disco.

Per ulteriori informazioni, vedere Crea utenti con autenticazione password basata su segreto e Aggiorna password utente con autenticazione password basata su segreto.

Autorizzazioni granulari per i criteri di Autonomous AI Database

Le variabili actiontype in Autonomous AI Database consentono un controllo preciso su operazioni secondarie come adminPassword, scheduledOperations, manageEncryptionKeys e altro ancora durante la creazione o gli aggiornamenti del database. Ciò supporta la separazione dei compiti, l'accesso con meno privilegi e la conformità, senza interrompere le ampie autorizzazioni esistenti.

Per ulteriori informazioni, vedere Dettagli dei criteri per Autonomous AI Database.

Marzo 2026

Funzione Descrizione

Seleziona intelligenza artificiale per grafici struttura

Select AI supporta la generazione da linguaggio naturale a SQL (NL2SQL) per i grafici delle proprietà SQL. È possibile includere uno o più grafici delle proprietà in un elenco di oggetti profilo AI ed emettere prompt in linguaggio naturale che vengono convertiti in istruzioni PGQ (Property Graph Query) utilizzando l'operatore GRAPH_TABLE.

Questa funzione consente agli utenti di eseguire query e analizzare i dati strutturati in un grafico senza scrivere manualmente una sintassi PGQ complessa.

Per ulteriori dettagli, vedere Select AI for Property Graphs, Esempio: Select AI for Property Graphs ed Esempio: Sample Prompt for Property Graphs.

Invia intestazioni di rete identità database per richiesta HTTP in uscita

Le intestazioni di rete di identità del database in Autonomous AI Database aggiungono i metadati di identità del database come X-header JSON alle chiamate UTL_HTTP in uscita in modo che gli endpoint remoti possano verificare quale Autonomous AI Database (e tenant) li sta chiamando.

Per ulteriori informazioni, vedere Invia intestazioni di rete di identità del database per richieste HTTP in uscita.

Monitora l'utilizzo della memoria di Autonomous AI Database

Due nuove metriche di utilizzo della memoria per il monitoraggio dell'utilizzo SGA e PGA sono ora disponibili come Autonomous AI Database.

Per ulteriori informazioni, vedere Metriche disponibili: oci_autonomous_database.

Duplica privilegi ADMIN in Autonomous AI Database

È possibile utilizzare il pacchetto DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC per duplicare i privilegi e le autorizzazioni assegnati all'utente ADMIN per un account utente specificato in Autonomous AI Database. Ciò consente agli amministratori di creare account utente denominati con gli stessi privilegi dell'utente ADMIN. Offre un'alternativa all'utilizzo dell'account ADMIN condiviso per migliorare la sicurezza.

Per ulteriori informazioni, vedere DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC Package.

Supporto Single Sign-On per tutti gli strumenti di Autonomous AI Database

Puoi accedere agli strumenti integrati nel tuo Autonomous AI Database con Single Sign-On. È necessario eseguire il login una sola volta con le credenziali del database per passare da strumenti quali Oracle APEX, Database Actions, Graph Studio, Oracle Machine Learning e Oracle Data Transforms senza eseguire di nuovo l'autenticazione.

Per ulteriori informazioni, vedere Accesso agli strumenti integrati con Single Sign-On.

Febbraio 2026

Funzione Descrizione

Autenticazione con più fattori in Autonomous AI Database

Autonomous AI Database supporta l'autenticazione a più fattori (MFA) per rafforzare la sicurezza dell'accesso al database richiedendo un fattore di verifica aggiuntivo oltre alla password utente. L'autenticazione MFA può essere configurata per il login al database, per l'esecuzione di istruzioni SQL protette o per entrambi.

Per ulteriori dettagli, vedere Usa autenticazione a più fattori con Autonomous AI Database.

Evento piano dati: ConnectionDropsDetected

L'evento ConnectionDropsDetected viene generato quando viene osservato un numero significativo di eliminazioni di connessione per Autonomous AI Database.

Per ulteriori dettagli, vedere Eventi di informazione su Autonomous AI Database.

Miglioramenti alle trasformazioni dati
Data Transforms include le nuove funzioni e le modifiche riportate di seguito.

  • Configura fuso orario per esecuzione schedulazioni

    È possibile impostare il fuso orario predefinito per l'esecuzione delle pianificazioni utilizzando la nuova pagina Impostazioni nella scheda Amministrazione. La configurazione impostata qui viene visualizzata come selezione predefinita nella pagina Crea pianificazione. Si noti che è possibile scegliere un fuso orario diverso quando si crea una pianificazione. Vedere Impostazione del fuso orario per eseguire le schedulazioni.

  • Imposta il colore del bordo desiderato per l'istanza di trasformazione dati

    È possibile applicare colori distinti agli ambienti di trasformazione dei dati per differenziarli. La pagina Impostazioni nella scheda Amministrazione include una tavolozza di colori tra cui è possibile scegliere per impostare il colore. Il colore selezionato viene visualizzato come bordo intorno all'interfaccia utente. Vedere Applica codifica colori agli ambienti di trasformazione dati Oracle.

  • Miglioramenti dell'interfaccia utente di provisioning

    Quando si esegue il login all'ambiente Autonomous Database, ora viene visualizzata una schermata iniziale che mostra una presentazione delle funzionalità di Trasformazioni dati.

  • Opzioni avanzate per Apache Iceberg

    È ora possibile impostare la dimensione di aggiornamento batch per le connessioni Apache Iceberg per controllare il numero di record aggiornati sulla tabella di destinazione alla volta. Ciò consente di migliorare le prestazioni delle esecuzioni di caricamento dati. Vedere Creare una connessione Apache Iceberg.

Gennaio 2026

Funzione Descrizione
Seleziona integrazione proxy AI

Utilizza un Autonomous AI Database come proxy AI selezionato per l'integrazione sicura con i database Oracle e non Oracle e trasferisci query in linguaggio naturale a questi database instradando le richieste tramite Autonomous AI Database.

Per ulteriori dettagli, vedere Utilizzare un gateway dati AI per selezionare AI NL2SQL.

Metriche di monitoraggio per OCI Autonomous AI Database

Sono disponibili metriche di utilizzo delle risorse per il monitoraggio dei database AI autonomi.

Per ulteriori dettagli, vedere Metriche disponibili: oci_autonomous_database.

Aggiornamento incrementale delle viste materializzate sui collegamenti cloud

Con l'aggiornamento incrementale delle viste materializzate sui collegamenti cloud, Autonomous AI Database aggiorna solo i dati modificati dalle tabelle remote invece di ricalcolare l'intera vista materializzata. Il parametro MV_FAST_REFRESH nelle procedure REGISTER e UPDATE_REGISTRATION del package DBMS_CLOUD_LINK consente ai provider di supportare in modo esplicito l'aggiornamento rapido per i collegamenti cloud. Questa funzionalità di aggiornamento rapido migliora le prestazioni di dashboard e report e fornisce analytics in tempo reale.

Per ulteriori dettagli, vedere Ottimizza prestazioni collegamenti cloud con viste materializzate.

Opzione di riavvio in linea per Autonomous AI Database

Oracle Autonomous AI Database offre due opzioni di riavvio: un riavvio standard e un riavvio online che riduce i tempi di inattività. Con il riavvio online, l'istanza di Autonomous AI Database viene riavviata con un impatto minimo sulla disponibilità del database.

Per ulteriori dettagli, vedere Riavvia Autonomous AI Database

Opzioni di connessione in uscita migliorate per gli endpoint privati

Quando si definisce un endpoint privato per l'istanza di Autonomous AI Database, è possibile fornire una sicurezza migliorata impostando una proprietà di database per applicare che tutte le connessioni in uscita a un host di destinazione siano soggette e limitate dalle regole di uscita dell'endpoint privato.

Per ulteriori dettagli, vedere Sicurezza migliorata per le connessioni in uscita con endpoint privati.

Supporta la condivisione dei collegamenti cloud con l'ambito MY$POOL in Elastic Pool.

Con l'ambito MY$POOL nei collegamenti cloud, puoi registrare i data set una volta in un provider Autonomous AI Database, rendendoli individuabili e querybili da qualsiasi altro Autonomous AI Database nello stesso Elastic Pool. I controlli dell'ambito vengono applicati sul lato consumer per garantire un controllo dell'accesso appropriato.

Per ulteriori informazioni, vedere Concedere l'accesso ai collegamenti cloud per gli utenti del database.