Novità di Oracle Autonomous AI Database Serverless

Acquisizione del carico di lavoro attivo tra i database AI autonomi

Puoi utilizzare l'acquisizione-riproduzione del carico di lavoro in tempo reale per acquisire i carichi di lavoro in esecuzione su un'istanza di Autonomous AI Database di origine e replicarli contemporaneamente su una copia aggiornabile di destinazione, mentre il carico di lavoro viene eseguito sul database di origine.

Per ulteriori informazioni, vedere Test dei carichi di lavoro con Oracle Real Application Testing.

Richiama gli script Python con l'attributo WITH_CONTEXT da un'istanza di Autonomous AI Database

È possibile richiamare gli script Python con l'attributo WITH_CONTEXT da un'istanza di Autonomous AI Database. Per eseguire uno script Python, lo script viene ospitato in remoto su un'immagine container di Autonomous AI Database fornita da Oracle con l'agente EXTPROC installato.

Per ulteriori informazioni, vedere Richiama script Python con WITH_CONTEXT su Autonomous AI Database.

Inserimento automatico nella cache per tabelle esterne

La cache delle tabelle esterne in Autonomous AI Database consente di inserire nella cache i dati con accesso frequente da tabelle esterne nel database. È possibile scegliere l'inserimento nella cache basato su criteri o automatico per le tabelle esterne. Con la gestione basata su criteri, definisci il modo in cui le cache vengono create, popolate, aggiornate e ritirate, offrendoti un controllo preciso sui contenuti della cache e sul ciclo di vita. Grazie all'inserimento automatico nella cache, il database gestisce l'intero ciclo di vita della cache, inclusi la creazione, la popolazione, l'aggiornamento e l'eliminazione delle cache delle tabelle esterne.

Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzare la cache delle tabelle esterne per migliorare le prestazioni delle tabelle esterne.

Oracle AI Database progetta l'intelligenza artificiale (AI) nel suo core, integrando perfettamente l'intelligenza artificiale in tutti i principali tipi di dati e carichi di lavoro. Per i dettagli, vedere il comunicato stampa.

Di conseguenza, Oracle Autonomous Database diventa Oracle Autonomous AI Database. Inoltre, Oracle Autonomous Transaction Processing è Oracle Autonomous AI Transaction Processing e Oracle Autonomous JSON Database è Oracle Autonomous AI JSON Database.

Oracle Autonomous AI Lakehouse è stato aggiunto come la prossima generazione di Autonomous Data Warehouse. Mantiene tutte le funzionalità introducendo una serie di funzionalità per l'integrazione stretta con Iceberg e altre tecnologie open source. Per i dettagli, vedere il comunicato stampa. Per una panoramica, fare riferimento a Informazioni su Oracle Autonomous AI Lakehouse.

Oracle Autonomous AI Database 26ai sostituisce Oracle Autonomous Database 23ai. Di conseguenza, è possibile continuare a utilizzare CreateAutonomousDatabase con 23ai per dbVersion. L'API REST restituisce 23ai, ma nella console di Oracle Cloud Infrastructure (OCI) verrà visualizzato 26ai.

Puoi notare i nuovi nomi dei servizi nella console di Oracle Cloud Infrastructure (OCI), nell'API REST e nella documentazione correlata. Per ulteriori dettagli, consulta Oracle Autonomous AI Database .

Modifiche alla fatturazione per i pool elastici con Autonomous Data Guard abilitato con uno standby locale

Autonomous Data Guard può essere abilitato per i pool elastici con standby locali. Quando il picco aggregato dei database di standby Autonomous Data Guard locali nel tuo pool elastico fa sì che il picco orario del pool elastico rientri nel livello di fatturazione successivo, il picco aggregato dei membri del pool e il picco aggregato per gli standby Autonomous Data Guard locali vengono calcolati separatamente per fornire un vantaggio in termini di costi.

Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sulla fatturazione Elastic Pool con Autonomous Data Guard abilitato con un standby locale.

Backup e ripristino con Autonomous AI Database for Developers

Autonomous AI Database for Developers supporta le funzioni di backup e ripristino disponibili in Autonomous AI Database.

Per ulteriori informazioni, vedere Backup e ripristino delle istanze di Autonomous AI Database.

Supporto più ampio e avanzato del catalogo REST Iceberg

È possibile integrarsi con un più ampio ecosistema di cataloghi REST Iceberg con il supporto di Databricks Unity e Snowflake Polaris, oltre all'integrazione esistente con Amazon Glue e file di metadati radice Iceberg basati sulla posizione.

Per ulteriori informazioni, vedere Tabelle di Apache Iceberg di Query.

Seleziona agente AI (struttura agente autonomo)

Select AI Agent (framework degli agenti autonomi) introduce un framework per creare flussi di lavoro autentici che consentono agli sviluppatori di creare agenti, strumenti, task e team che ragionano, agiscono e collaborano utilizzando l'intelligenza artificiale generativa all'interno del database.

Gli agenti possono pianificare azioni, utilizzare strumenti integrati o personalizzati (ad esempio SQL, RAG, Websearch o Notification) e gestire il contesto in conversazioni a più turni. Questa funzione consente agli sviluppatori di creare flussi di lavoro agenti utilizzando SQL e PL/SQL che supportano l'automazione basata sull'intelligenza artificiale, l'interazione dei dati e il controllo human-in-the-loop.

Per esplorare questa funzione, vedere Select AI Agent, DBMS_CLOUD_AI_AGENT Package, DBMS_CLOUD_AI_AGENT Views ed Examples of Using Select AI Agent.

Seleziona traduzione AI

La funzione Traduci consente di tradurre il testo in più lingue utilizzando SQL o PL/SQL, come supportato dal provider AI.

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

I nomi dei servizi di database predefiniti TP e TPURGENT per il carico di lavoro di Autonomous AI Lakehouse.

Puoi eseguire un carico di lavoro misto per gli analytics dei dati e l'elaborazione delle transazioni critiche connettendoti AI database Autonomous AI Lakehouse utilizzando i servizi di database predefiniti TP e TPURGENT. Ciò ti consente di eseguire carichi di lavoro critici di elaborazione delle transazioni con o senza parallelismo mentre sei connesso a un database Autonomous AI Lakehouse.

Per ulteriori dettagli, vedere Nomi dei servizi di database predefiniti per Autonomous AI Database e Nomi dei servizi di database per Autonomous AI Database.

Esegui acquisizione/ripetizione carico di lavoro da azioni database

È possibile eseguire il test dei carichi di lavoro in Database Actions acquisendo un carico di lavoro nel sistema di produzione e riprodurlo nel sistema di test.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa azioni del database per acquisire e ripetere i carichi di lavoro.

Seleziona AI per Python

Per ulteriori informazioni, vedere Select AI for Python.

Seleziona conversazioni AI

Select AI supporta conversazioni personalizzabili che consentono di utilizzare Select AI con argomenti diversi senza mescolare contesto, migliorando sia la flessibilità che l'efficienza. È possibile creare, impostare, eliminare e aggiornare le conversazioni mediante le procedure e le funzioni di conversazione DBMS_CLOUD_AI.

Per ulteriori informazioni, vedere Seleziona conversazioni AI, Esempio: abilitazione di conversazioni in Select AI e Riepilogo dei sottoprogrammi DBMS_CLOUD_AI.

Seleziona feedback AI

Select AI consente di fornire feedback sui risultati NL2SQL generati per migliorare l'accuratezza della generazione delle query. Il feedback può essere fornito sulla riga di comando SQL e attraverso le procedure PL/SQL.

Per esplorare la funzione, vedere FEEDBACK, Esempio: selezione del FEEDBACK AI e Procedura FEEDBACK.

Seleziona sintetico AI

Selezionare AI per generare un riepilogo del testo direttamente in un prompt o da un URI. È possibile personalizzare la modalità di generazione del sintetico.

Vedere Generate a Summary with Select AI per esplorare la funzione.

Utilizzare DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE con partizionamento implicito con l'ordine rigoroso delle colonne dell'opzione di formato

Utilizzare la procedura DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE per creare tabelle esterne partizionate implicite. Passando le opzioni appropriate a questa procedura, le partizioni vengono derivate dai dati di origine. Le tabelle esterne partizionate supportano la ricerca automatica in runtime delle colonne di partizione e dei relativi valori. La ricerca automatica in runtime delle modifiche nella struttura dell'area di memorizzazione degli oggetti di base, ad esempio l'aggiunta o la rimozione di oggetti, semplifica il processo di manutenzione eliminando la necessità di ulteriori procedure di sincronizzazione richieste da DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_PART_TABLE. Ciò garantisce che i dati siano aggiornati al runtime delle query.

Per ulteriori informazioni, vedere Query tabelle esterne con partizionamento implicito.

Collegamenti ipertestuali alle tabelle di accesso con ACL esplicite

È possibile generare un collegamento ipertestuale tabella con il controllo ACL abilitato. È possibile utilizzare il controllo ACL dei singoli collegamenti ipertestuali di tabella o il controllo ACL a livello di istanza oppure entrambi per i collegamenti ipertestuali di tabella.

Supporto dei file di directory per Data Pipelines e AI

È possibile utilizzare i file di directory, inclusi quelli nei file system di rete, con le pipeline di dati e l'indice vettoriale SELECT AI in Autonomous AI Database. Tutte le funzioni disponibili con i file di storage degli oggetti e l'indice vettoriale sono supportate con i file di directory.

Selezione file con caratteri jolly nelle API di Autonomous Database

È possibile utilizzare i pattern di caratteri jolly per selezionare più file sia nello storage degli oggetti che negli oggetti directory quando si utilizzano DBMS_CLOUD, DBMS_CLOUD_PIPELINE e DBMS_CLOUD_AI in Autonomous AI Database.

Usa collegamenti ipertestuali tabella per accedere ai dati mediante componenti aggiuntivi foglio di calcolo

È possibile leggere e accedere ai dati con un collegamento ipertestuale tabella in un foglio Google utilizzando il componente aggiuntivo Oracle Autonomous Database per i fogli Google.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa collegamenti ipertestuali tabella per accedere ai dati in fogli Google e Leggi e accedi ai dati mediante collegamenti ipertestuali tabella in fogli Google.

Crea collegamenti ipertestuali tabella protetta da password

È possibile creare un collegamento ipertestuale tabella protetto da password specificando una password per il collegamento ipertestuale tabella. Ciò fornisce un ulteriore passo di sicurezza per evitare l'accesso dannoso nel caso in cui un collegamento ipertestuale tabella sia esposto a un pubblico più ampio di quello previsto.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa collegamenti ipertestuali tabella per l'accesso AI dati di sola lettura in Autonomous AI Database.

Copie di metadati aggiornabili

Autonomous AI Database fornisce la duplicazione in cui è possibile scegliere di creare una copia completa dell'istanza attiva, creare una copia dei metadati, creare una copia aggiornabile o creare una copia dei metadati aggiornabile. Con una copia aggiornabile dei metadati, il sistema crea una copia che include solo i metadati del database di origine e può essere facilmente aggiornata con le modifiche del database di origine.

Per ulteriori informazioni, vedere Creare una copia aggiornabile per un'istanza di Autonomous AI Database.

Utilizzare le tabelle cloud per memorizzare le informazioni di log e diagnostica

È possibile creare tabelle cloud in cui i dati delle tabelle risiedono nello storage cloud gestito da Oracle e i dati delle tabelle non consumano lo storage del database. Queste tabelle sono utili per memorizzare dati a cui non si accede di frequente, ad esempio log dell'applicazione o informazioni di diagnostica.

Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzare le tabelle cloud per memorizzare le informazioni di log e diagnostica.

Abilita vista coerente dei dati tra collegamenti ipertestuali tabella

Quando si crea un collegamento ipertestuale tabella o un gruppo di collegamenti ipertestuali tabella, è possibile impostare il parametro consistent per specificare che il producer fornisce i dati in modo coerente su pagine diverse quando un consumer accede ai dati.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa collegamenti ipertestuali tabella per l'accesso AI dati di sola lettura in Autonomous AI Database.

Eventi del piano dati:

UnplannedMaintenanceBegin e UnplannedMaintenanceEnd

L'evento UnplannedMaintenanceBegin viene attivato quando viene avviata la manutenzione necessaria per le situazioni urgenti e non pianificate.

L'evento UnplannedMaintenanceEnd viene attivato quando la manutenzione richiesta per le situazioni urgenti e non pianificate viene completata correttamente.

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

Visualizza informazioni sull'uso dello spazio per oggetti non JSON

Eseguire una query sulla vista DBA_NONJSON_OBJECTS per valutare lo spazio utilizzato da oggetti non JSON in un'istanza di Autonomous AI Database. Questa vista è accessibile solo all'utente ADMIN.

Per ulteriori informazioni, consulta la sezione relativa all'upgrade di Autonomous AI JSON Database ad Autonomous AI Transaction Processing e la DBA_NONJSON_OBJECTS View.

Fornisci capacità del pool elastico disponibile

Quando si accede a un pool elastico esistente o si elenca un pool elastico, è possibile visualizzare la capacità del pool elastico disponibile.

Per ulteriori informazioni, vedere Partecipa a un pool Elastic esistente ed Elenca membri Elastic Pool.

Miglioramenti alle trasformazioni dati

Esegui l'upgrade a Oracle AI Database 26ai con upgrade pianificato

Se la tua istanza di Autonomous AI Database utilizza Oracle Database 19c, puoi eseguire l'upgrade a Oracle AI Database 26ai con l'upgrade pianificato.

Per ulteriori informazioni, consulta l'upgrade a Oracle AI Database 26ai con upgrade pianificato.

Cache tabella esterna

La cache delle tabelle esterne in Autonomous AI Database consente di inserire nella cache i dati con accesso frequente da tabelle esterne nel database. Ciò può fornire prestazioni migliori in cui le query vengono eseguite molto più velocemente per i dati esterni ad accesso frequente.

Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzare la cache delle tabelle esterne per migliorare le prestazioni delle tabelle esterne.

Visualizza o copia esempi codice connessione

È possibile visualizzare o copiare esempi di codice di connessione per diverse opzioni di connettività per Autonomous AI Database.

Per ulteriori informazioni, vedere Esempi di codice per la connessione all'istanza di Autonomous AI Database.

Variabili di sostituzione URL negli URI di Oracle Cloud Infrastructure

Le variabili di sostituzione sono segnaposto predefiniti che vengono risolti e sostituiti con i valori effettivi corrispondenti in base al contesto di runtime di Autonomous AI Database. Ciò ti consente di includere valori specifici dell'ambiente negli URL di Oracle Cloud Infrastructure, come un OCID della tenancy o uno spazio di nomi, che non sono di facile codifica, rendendo il tuo codice SQL dinamico e portabile in più aree.

Per ulteriori informazioni, vedere Variabili di sostituzione negli URL di Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Offload query unificato con collegamenti cloud

Quando si dispone di carichi di lavoro di lettura pesanti utilizzando i collegamenti cloud, è possibile configurare un leader del pool elastico o un membro come provider di collegamenti cloud, in cui il provider consente l'offload delle query ProxySQL per scaricare le query (letture) su un numero qualsiasi di copie aggiornabili.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa riduzione carico query unificata con collegamenti cloud.

Richiama script generici da un'istanza di Autonomous AI Database

È possibile richiamare script generici di tipo BASH, C o Python da un'istanza di Autonomous AI Database. Per eseguire uno script generico, lo script viene ospitato in remoto in un'immagine container di Autonomous AI Database fornita da Oracle con l'agente EXTPROC installato.

Per ulteriori informazioni, vedere Richiama script generici in un'istanza di Autonomous Database.

Evento avvertenza utilizzo risorsa

L'evento ResourceUtilizationWarning viene generato come avvertenza per l'uso della computazione, dello storage e del numero di sessioni quando vengono superate determinate soglie.

Questo evento viene generato solo per un Autonomous AI Database con il modello di computazione ECPU.

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

Select AI estende il sostegno AI fornitori AI

Per ulteriori dettagli, vedere Select your AI Provider and LLMs, Configure Select AI to Use Supported AI Providers, Example: Select AI with AWS e Example: Select AI with OpenAI-Compatible Providers.

Query per errori del client

La vista V$DIAG_ALERT_EXT non è disponibile per i dati di alert log. In sostituzione, utilizzare V$CLIENT_ERRORS per cercare i dati degli errori relativi all'alert log.

Per ulteriori informazioni, vedere Query sugli errori del client.

Abilita l'instradamento efficiente delle istruzioni con ProxySQL sulle istanze di Autonomous AI Database in un pool elastico

ProxySQL consente l'accesso unificato a più database AI autonomi instradando le istruzioni per DML e query ed elimina la necessità di consolidare fisicamente tutti i dati in un unico database.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa instradamento efficiente delle istruzioni abilitando ProxySQL su Autonomous AI Database.

Usa gruppi collegamenti ipertestuali tabella

I gruppi di collegamenti ipertestuali tabella consentono di accedere ai dati da più oggetti o da più istruzioni SELECT tramite un singolo URL. L'utilizzo di un gruppo di collegamenti ipertestuali tabella semplifica il recupero dei dati consolidando le informazioni provenienti da vari oggetti in un unico punto di accesso (URL).

Per ulteriori informazioni, vedere Creazione e gestione di gruppi di collegamenti ipertestuali di tabella.

Supporto delle chiavi gestite dall'utente per le copie aggiornabili

Autonomous AI Database supporta l'utilizzo di chiavi di cifratura gestite dal cliente con copie aggiornabili.

Per ulteriori informazioni, vedere Note per le chiavi di cifratura gestite dal cliente con copie aggiornabili.

Interfaccia utente Redwood di Oracle Cloud Infrastructure

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) ha introdotto nuovi design nella console di Oracle Cloud per migliorare l'usabilità e la coerenza tra servizi ed esperienze.

Per ulteriori informazioni, vedere Descrizione della console.

Aggiunta di documentazione: best practice per la disponibilità delle applicazioni durante la manutenzione

Le patch di Autonomous AI Database vengono applicate durante una finestra di manutenzione pianificata come patch in sequenza. Utilizzando le patch in sequenza, l'istanza di Autonomous AI Database viene resa disponibile sui nuovi nodi del cluster prima che l'applicazione delle patch inizi sui nodi originali in cui era in esecuzione. Una volta che il database è disponibile sui nuovi nodi del cluster, tutte le nuove connessioni vengono indirizzate ai nuovi nodi. Ciò significa che il database rimane in linea e disponibile durante la manutenzione e che le nuove richieste di connessione al database avranno esito positivo durante la finestra di manutenzione.

Per ulteriori informazioni, vedere Procedure consigliate per gestire la disponibilità delle applicazioni durante le finestre di manutenzione.

Miglioramenti per Data Studio:

Supporto Elastic Pool per tenancy figlio

È possibile combinare Gestione organizzazione con i vantaggi dei pool elastici. Se l'organizzazione utilizza il modello di tenancy padre/figlio, è possibile applicare risparmi sui costi del pool elastici utilizzando un pool elastico che si estende alle tenancy padre e figlio. In questo modo un pool elastico può operare tra le tenancy, dove il leader del pool elastico si trova nella tenancy padre e il membro del pool elastico si trova in una tenancy figlio.

Per ulteriori informazioni, vedere "Usa pool elastici con Oracle Cloud Infrastructure Organization Management (tenancy padre e figlio)" in Informazioni sui pool elastici.

Controllo dell'accesso di rete tramite collegamento ipertestuale tabella con ACL

È possibile generare un collegamento ipertestuale tabella con il controllo ACL abilitato. Quando si genera un collegamento ipertestuale tabella e si abilita il controllo ACL, i dati collegamento ipertestuale tabella sono accessibili solo a un database consumer dopo la convalida dell'indirizzo IP della richiesta in entrata in base alle ACL definite nel database producer.

Per ulteriori informazioni, vedere Creazione, gestione e monitoraggio dei collegamenti ipertestuali delle tabelle.

Invia notifiche a un argomento del servizio di notifiche OCI

È possibile inviare messaggi da Autonomous AI Database a un argomento del servizio OCI Notifications.

Per ulteriori informazioni, vedere Invia messaggi al servizio di notifiche OCI da Autonomous AI Database.

Eventi critici e informativi con categoria evento

Gli eventi critici e gli eventi Informazioni includono un attributo categoria evento. Facoltativamente, è possibile eseguire la sottoscrizione agli eventi e aggiungere una categoria di eventi per ricevere notifiche sugli eventi in una categoria oppure per eseguire altri tipi di automazione per gli eventi per tipo di evento e categoria di evento. Le categorie dell'evento sono: Incidente, Manutenzione, Prestazioni, Sicurezza e Altro.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa eventi di Autonomous AI Database.

Miglioramenti per Data Studio:

Seleziona migliorie AI

Select AI include le nuove funzioni riportate di seguito.

• Select AI consente di aggiungere commenti tabella AI metadati dell'LLM per una migliore generazione SQL. È possibile ottenere questo risultato specificando comments in true nel profilo AI. Vedere "Esempio: miglioramento della generazione SQL con commenti a tabelle e colonne" in Esempio: miglioramento della generazione delle query SQL.

• Select AI integra le annotazioni in Oracle AI Database 26ai aggiungendola AI metadati inviati all'LLM. È possibile ottenere questo risultato specificando annotations in true nel profilo AI. Vedere "Esempio: miglioramento della generazione di query SQL con annotazioni di tabelle e colonne" in Esempio: miglioramento della generazione di query SQL

• Select AI aggiunge vincoli di chiave esterna e chiave referenziale nei metadati dell'LLM per generare condizioni JOIN accurate. È possibile ottenere questo risultato specificando constraints in true nel profilo AI. Vedere "Esempio: miglioramento della generazione di query SQL con chiave esterna e vincoli di chiave referenziale" in Esempio: miglioramento della generazione di query SQL.

Standby tra più aree può essere un membro del pool elastico o un leader del pool elastico

Uno standby tra più aree può essere aggiunto a un pool elastico o essere un leader del pool elastico. I pool elastici non operano in più aree; quando si aggiunge uno standby tra più aree a un pool elastico, il database primario e quello in standby non possono trovarsi nello stesso pool elastico.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa e gestisci pool elastici su Autonomous AI Database.

Supporto di Google Drive per i database link con connettività eterogenea gestita da Oracle

Utilizza la connettività eterogenea gestita da Oracle per creare database link a Google Drive. Quando utilizzi i database link con una connettività eterogenea gestita da Oracle, Autonomous AI Database configura e imposta la connessione.

Per ulteriori informazioni, vedere Creare database link a database non Oracle con connettività eterogenea gestita da Oracle.

Strumenti integrati di fatturazione e modifiche alla configurazione predefinite

Nel modello di computazione ECPU, gli strumenti di database integrati che utilizzano una VM, tra cui OML, Graph Studio e Trasformazioni dei dati, hanno modifiche di configurazione e fatturazione predefinite.

Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sulla configurazione delle risorse e dei limiti di computazione degli strumenti integrati e Oracle Autonomous AI Database Serverless Billing for Database Tools.

Informazioni su costi e uso del pool elastico nei rapporti sui costi

I dettagli sui costi e sull'uso del pool elastico vengono registrati nei report sui costi di Oracle Cloud Infrastructure e nella vista OCI_COST_DATA. Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sulla fatturazione di Elastic Pool e Modelli di computazione in Autonomous AI Database.

Scarica query da membro pool elastico a copie aggiornabili membro: include query da PL/SQL e da job Oracle Scheduler

Quando si dispone di carichi di lavoro di lettura pesanti, in cui una quantità relativamente piccola di dati viene scansionata da più query, tra cui da PL/SQL o da job Oracle Scheduler, è possibile scaricare query (letture) da un leader del pool elastico o da un membro del pool elastico a copie aggiornabili.

Per ulteriori informazioni, vedere Offload delle query sulle copie aggiornabili dei membri.

• Estrai i dati da Oracle Enterprise Resource Planning (ERP) Cloud utilizzando BI Publisher

  È ora possibile utilizzare il connettore Oracle ERP Cloud per creare una connessione al server di Business Intelligence (BI) Publisher e caricare i dati dai report BI Publisher in Autonomous Database. È possibile utilizzare questo metodo come metodo alternativo per estrarre i dati ERP quando l'estrazione basata su BICC non è sufficiente. Vedere Creare una connessione a Oracle Analytics Publisher.

• Carica dati nelle tabelle di Apache Iceberg

  Data Transforms include il supporto per Apache Iceberg come destinazione per il caricamento dei dati da origini dati basate su SQL. Vedere Creare una connessione Apache Iceberg.

• Pulsante Impostazioni nella pagina Dettagli caricamento dati

  Le opzioni in Opzioni avanzate sono state spostate in una finestra separata. Fare clic sul pulsante Impostazioni per utilizzare queste opzioni oltre ad altre.

Rimuovi opzione modello di computazione OCPU per i carichi di lavoro di elaborazione di data warehouse e transazioni durante il provisioning o la clonazione

L'opzione del modello di computazione OCPU viene rimossa quando si esegue il provisioning o si duplica una nuova istanza di Autonomous AI Database con carichi di lavoro di Data Warehouse o Transaction Processing.

Per ulteriori informazioni, consultare il documento di supporto Oracle 2998742.1.

Supporta compressione Zstd in DBMS_CLOUD

DBMS_CLOUD supporta il caricamento e l'esecuzione di query sui dati mediante tabelle esterne, nonché l'esportazione e l'importazione di dati da Autonomous AI Database allo storage degli oggetti. DBMS_CLOUD supporta il formato Zstd (Zstandard) per la compressione o la decompressione.

Per ulteriori informazioni, vedere DBMS_CLOUD Package Format Options e DBMS_CLOUD Package Format Options for EXPORT_DATA.

Specificare le bind variable predefinite nei collegamenti ipertestuali delle tabella

È possibile specificare i valori predefiniti per una o più bind variable in un'istruzione SQL quando il parametro default_bind_values è incluso in DBMS_DATA_ACCESS.GET_PREAUTHENTICATED_URL.

Per ulteriori informazioni, vedere Creare un collegamento ipertestuale di tabella con un'istruzione Select e Utilizzare il collegamento ipertestuale di tabella per accedere ai dati.

Seleziona migliorie AI

Select AI include le nuove funzioni riportate di seguito.

• Select AI rileva automaticamente le tabelle pertinenti e invia metadati solo per quelle tabelle specifiche, pertinenti alla query, in Oracle AI Database 26ai. A tale scopo, specificare object_list_mode come automated. Vedere "Rilevamento automatico dei metadati delle tabelle rilevanti" in Esempio: miglioramento della generazione delle query SQL.

• Selezionare AI consente di limitare l'accesso alle tabelle considerando solo le tabelle elencate negli attributi del profilo AI per la generazione SQL. È possibile ottenere questo risultato specificando enforce_object_list in true. Vedere Esempio: limitazione dell'accesso alle tabelle nel profilo AI.

• Selezionare AI consente di specificare la distinzione tra maiuscole e minuscole in modo che l'LLM produca risposte senza distinzione tra maiuscole e minuscole dal database e dall'LLM. È possibile ottenere questo risultato specificando case_sensitive_values in false. Vedere Esempio: Specifica distinzione tra maiuscole e minuscole per le colonne.

• Gli amministratori possono controllare l'accesso AI dati in modo che le tabelle di schema effettive non vengano inviate all'LLM utilizzando Seleziona AI. Vedere ENABLE_DATA_ACCESS Procedure, DISABLE_DATA_ACCESS Procedure ed Esempio: abilitazione o disabilitazione dell'accesso ai dati.

Usare il modello Transformer database con Select AI RAG

È possibile utilizzare i trasformatori nel database (noti anche come modelli di incorporamento) importati nell'istanza di Oracle AI Database 26ai con Select AI RAG per generare integrazioni vettoriali per i blocchi di documenti e i prompt utente. Per esplorare questa funzione, vedere Usa modelli di trasformatori nel database ed Esempio: selezione dell'intelligenza artificiale con modelli di trasformatori nel database.

Aggiornamenti delle trasformazioni dati

Data Transforms viene aggiornato con nuove funzionalità e modifiche nelle seguenti aree:

• Esegui caricamento dati Data Studio utilizzando flussi di lavoro Trasformazioni dati

  È ora possibile definire un caricamento dati di Data Studio in un workflow Trasformazioni dati e quindi eseguire tale caricamento come parte di un flusso di dati. È quindi possibile pianificare il workflow per ripetere il caricamento dati di Data Studio per acquisire gli aggiornamenti apportati ai file e caricarli in Autonomous Database.

  Per ulteriori informazioni su come eseguire un caricamento dati di Data Studio nelle trasformazioni dati, vedere Definire un caricamento dati di Data Studio in un flusso di lavoro.

• Incorporazioni vettoriali nei flussi di dati

  Data Transforms ora supporta l'integrazione di integrazioni vettoriali in un flusso di dati utilizzando il servizio di intelligenza artificiale generativa di Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Tenere presente che è necessario disporre di una connessione Oracle Database 23ai per utilizzare questa funzione.

  Per ulteriori informazioni, vedere Utilizzare il vettore di incorporamento testo in un flusso di dati.

• Usa modelli di Machine Learning (ML) nei flussi di dati

  Le trasformazioni dei dati ora includono un nuovo tipo di entità dati denominato modello ML. È possibile utilizzare i modelli ML in un flusso di dati per applicare la logica di previsione ai dati di origine e memorizzare l'output in un server di destinazione.

  Per ulteriori informazioni, vedere Modelli di apprendimento automatico.

• Imposta valore variabile personalizzato in runtime

  Per i flussi di dati e i flussi di lavoro che includono variabili come parte del flusso, quando si esegue il flusso di dati o il flusso di lavoro è possibile scegliere di utilizzare il valore predefinito, il valore di aggiornamento o impostare un valore personalizzato in fase di esecuzione da utilizzare per l'esecuzione corrente.

  Per ulteriori informazioni, vedere Uso di variabili in un flusso di dati e Uso di variabili in un flusso di lavoro.

• Mostra job in coda/in attesa

  L'opzione Mostra job in coda/in attesa consente di migliorare le prestazioni generali durante il recupero dell'elenco di record da visualizzare nella pagina Job.

  Per ulteriori informazioni, vedere la sezione Cerca un job in Crea e gestisci job.

Miglioramenti per Data Studio

Data Studio viene aggiornato con nuove funzionalità e modifiche:

• Miglioramenti al catalogo di Autonomous Database Federated Database:

  Puoi connettere più cataloghi per semplificare la ricerca e l'utilizzo dei tuoi dati, inclusi i più diffusi Data Catalog di Iceberg come Unity e Polaris. Puoi anche collegarti alle istanze remote di Autonomous Database utilizzando Database Links, consentendoti di eseguire query sulle tabelle da tali database direttamente all'interno del tuo catalogo, aiutandoti a ottenere di più dal tuo Data Catalog senza passi aggiuntivi.

  Uno dei principali miglioramenti nel catalogo federato è la possibilità di caricare facilmente una condivisione Delta direttamente dallo strumento Catalogo stesso, senza bisogno di passare a uno strumento di caricamento dati separato.

  Per ulteriori dettagli, vedere Caricamento dati in linea di Delta Share dallo strumento Catalogo.

• L'add-in Oracle Autonomous Database for Excel ora può essere installato da Microsoft Store.

  Per ulteriori informazioni, vedere Installare il componente aggiuntivo da Microsoft AppSource.

• Miglioramenti UX per Assistente tabelle AI: lo strumento Assistenza AI tabella include la possibilità di modificare le ricette, il salvataggio automatico delle ricette e i miglioramenti dell'esperienza utente, ad esempio la visualizzazione di una nuova intestazione di colonna in corsivo.

  Per ulteriori dettagli, vedere Strumento di assistenza AI tabella.

• Miglioramenti a Live Feed Reporting: utilizzando l'impostazione di registrazione e-mail SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) esistente in Live Feed, si riceve un messaggio di posta elettronica quando:

  • Vengono aggiunte nuove righe: si ricevono notifiche e-mail quando Live Feed viene eseguito e la tabella viene caricata con nuovi dati.
  • Si verificano problemi di convalida dei dati: si ricevono notifiche e-mail quando si verificano incongruenze, ad esempio quando lo strumento tenta di caricare valori non numerici in un campo numerico.
  • Live Feed restituisce un errore: si ricevono notifiche tramite posta elettronica se si verificano errori, ad esempio quando il bucket contenente i file viene eliminato o la credenziale per tale bucket è stata eliminata.

  Per ulteriori dettagli, vedere Invia e-mail utilizzando lo strumento Live Feed.

Evento transazione in sospeso lungo

L'evento LongPendingTransaction viene generato quando una transazione è aperta per più di 24 ore.

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

RTO (Recovery Time Objective) per un standby Autonomous Data Guard tra più aree

L'obiettivo RTO (Recovery Time Objective) per i database di standby Autonomous Data Guard tra più aree è ridotto a meno di dieci (10) minuti.

Per ulteriori informazioni, consulta Autonomous Data Guard Recovery Time Objective (RTO) e Recovery Point Objective (RPO).

Aggiunta di documentazione: rilevamento automatico regressione

Il rilevamento automatico delle regressioni in Autonomous AI Database fornisce una gestione proattiva delle regressioni e consente il rilevamento, la diagnosi e la mitigazione automatizzati dei problemi. 

Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sulla manutenzione pianificata e sull'applicazione di patch.

Media sessioni attive e metriche utilizzo sessione

La metrica AverageActiveSessions mostra il numero medio di sessioni in esecuzione o in attesa di risorse. La metrica SessionUtilization mostra l'utilizzo massimo della sessione.

Per ulteriori informazioni, vedere Metriche disponibili: oci_autonomous_database.

Commenti delle credenziali in DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL

La procedura DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL supporta i commenti quando si utilizza il parametro comments.

Per ulteriori informazioni, vedere Crea credenziali per accedere ai servizi cloud e CREATE_CREDENTIAL Procedura.

Migrazione da PostgreSQL, MySQL o SQL Server a Oracle SQL

È possibile eseguire la migrazione delle istruzioni SQL da PostgreSQL, MySQL o SQL Server a Oracle SQL ed eseguire le istruzioni su Autonomous AI Database.

Per ulteriori informazioni, vedere Eseguire la migrazione delle applicazioni da SQL non Oracle a Oracle SQL.

Modifica documentazione: URL richiesta preautenticata (PAR) rinominati in collegamenti ipertestuali tabella

È possibile generare e gestire i collegamenti ipertestuali delle tabelle per accedere AI dati su Autonomous AI Database.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa collegamenti ipertestuali tabella per l'accesso AI dati di sola lettura in Autonomous AI Database.

Tipi di file aggiuntivi supportati per la creazione di un indice vettoriale AI RAG selezionato

Select AI Retrieval Augmented Generation (RAG) supporta più formati di file, tra cui PDF, DOCX, JSON, XML e HTML, tra gli altri.

Per ulteriori informazioni, vedere Select AI with Retrieval Augmented Generation (RAG) e, per l'elenco completo dei formati di file supportati, Build your Vector Store.

Pool elastico con qualsiasi leader del carico di lavoro

Quando si crea un pool elastico, il tipo di carico di lavoro del leader non è limitato. Il tipo di carico di lavoro di un leader del pool elastico può essere: Transaction Processing, Data Warehouse, JSON o APEX.

Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sui pool elastici e Informazioni sui tipi di carico di lavoro di Autonomous AI Database.

Evento di avvertenza errore di analisi SQL: SQLParseErrorWarning

Se un errore di analisi SQL si verifica più volte in una determinata finestra temporale, ad esempio 200 volte o più in un'ora, vengono generate voci "Too Many Parse Errors" nell'alert log. L'evento SQLParseErrorWarning viene attivato quando è presente una nuova voce nell'alert log, a indicare che un'istruzione SQL contiene troppi errori di analisi. Ad esempio, quando una query non valida viene eseguita 200 volte in meno di un'ora, viene attivato l'evento SQLParseErrorWarning.

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

Crea copia aggiornabile con origine 19c e copia aggiornabile 23ai

Quando si crea una copia aggiornabile da un'origine Oracle Database 19c, è possibile selezionare Oracle AI Database 26ai per la copia aggiornabile. È possibile utilizzare la copia aggiornabile per eseguire il test del database su Oracle AI Database 26ai. Al termine del test, puoi disconnettere la copia aggiornabile per eseguire l'upgrade a Oracle AI Database 26ai.

Per ulteriori informazioni, vedere Aggiornare un'istanza di Autonomous AI Database a Oracle AI Database 26ai e Creare una copia aggiornabile per un'istanza di Autonomous AI Database.

Scarica query da Elastic Pool Leader a cloni aggiornabili membri: include query da PL/SQL e da job Oracle Scheduler

Quando si dispone di carichi di lavoro di lettura pesanti, in cui una quantità relativamente piccola di dati viene scansionata da più query, tra cui da PL/SQL o da job Oracle Scheduler, è possibile scaricare query (letture) da un leader del pool elastico a copie aggiornabili.

Per ulteriori informazioni, vedere Offload delle query sulle copie aggiornabili dei membri.

Metriche connessioni eliminate

La metrica ConnectionsDroppedByClient mostra la somma del numero di connessioni eliminate dal client. La metrica ConnectionsDroppedByServer mostra la somma del numero di connessioni eliminate dal server.

Per ulteriori informazioni, vedere Metriche disponibili: oci_autonomous_database.

Oracle APEX 24.2

Autonomous AI Database utilizza Oracle APEX Release 24.2.

Per ulteriori informazioni, vedere Creare applicazioni con Oracle APEX in Autonomous AI Database.

Miglioramenti per Data Studio

Data Studio viene aggiornato con nuove funzionalità e modifiche:

• Table AI Assist Tool: la suite di strumenti Data Studio ora dispone di uno strumento di assistenza tabella basato sull'intelligenza artificiale per migliorare senza sforzo le tabelle di dati locali con la potenza dell'intelligenza artificiale. È possibile utilizzare prompt in linguaggio naturale per aumentare e correggere le informazioni con questo strumento.

  Per ulteriori informazioni, vedere Strumento di assistenza AI tabella.

• Miglioramenti di Catalog Tool: Le nuove funzionalità multi-catalog del catalogo Autonomous Database consentono di aggiungere cataloghi per abilitare la ricerca, la ricerca automatica e l'uso dei dati in una vasta gamma di sistemi esterni, tra cui altri database autonomi, database on-premise, sistemi di storage cloud, dati condivisi e altri cataloghi di dati come Oracle Cloud Infrastructure Data Catalog e AWS Glue.

  Per ulteriori informazioni, vedere Strumento catalogo.

• Lo strumento Data Marketplace: utilizzando Data Studio Marketplace, gli utenti di Autonomous Database possono collaborare facilmente condividendo i dati con altri utenti dello stesso o di un altro Autonomous Database. I provider di dati pubblicano i data set in pochi minuti, senza necessità di codifica. I consumer di dati possono sfogliare i data set disponibili ed eseguire query sui dati attivi o copiarli nella propria istanza di Autonomous Database.

  Per ulteriori informazioni, vedere The Data Marketplace Tool.

• Miglioramenti per Data Load Livefeed:

  • Con la nuova modalità Basic, creare un Livefeed è semplice come selezionare una cartella da un menu a discesa.
  • Nuova capacità di utilizzare la semantica Merge nei feed live. La funzione Livefeed aggiorna automaticamente i dati esistenti nelle tabelle con nuove informazioni, eliminando le righe ridondanti e garantendo l'integrità dei dati.

  • Con l'icona Mostra codice appena introdotta, è possibile visualizzare il codice SQL di base dietro i feed attivi e persino eseguire il codice manualmente nel foglio di lavoro SQL.

  Per ulteriori informazioni, vedere Feeding Data.

Aggiunta di documentazione: eseguire la migrazione dei piani di esecuzione SQL esistenti ad Autonomous Database

Puoi utilizzare la gestione del piano SQL in tempo reale quando esegui la migrazione da un Oracle Database di origine ad Autonomous AI Database.

Per ulteriori informazioni, vedere Eseguire la migrazione dei piani di esecuzione SQL esistenti in Autonomous AI Database per ridurre il rischio delle aree di prestazioni SQL.

Scarica le query dal leader del pool elastico alle copie aggiornabili dei membri

Quando si dispone di carichi di lavoro di lettura pesanti, in cui una quantità relativamente piccola di dati viene scansionata da più query, è possibile scaricare le query (letture) da un leader del pool elastico a copie aggiornabili.

Per ulteriori informazioni, vedere Offload delle query sulle copie aggiornabili dei membri.

Crea tabelle esterne tramite URL PAR

È possibile creare una tabella esterna sugli URL delle richieste preautenticate (PAR).

Per ulteriori informazioni, vedere Dati query che utilizzano l'origine collegamento ipertestuale tabella.

Aggiorna registrazioni collegamenti cloud

Con i collegamenti cloud, un proprietario dei dati registra una tabella o una vista per l'accesso remoto a un'audience selezionata come definito dal proprietario dei dati e i dati sono quindi accessibili a quelli con accesso concesso al momento della registrazione. Dopo aver registrato un data set, è possibile aggiornare gli attributi del data set.

Per ulteriori informazioni, vedere Aggiornamento degli attributi di registrazione del set di dati.

Evento di avvertenza password utente database: DatabaseUserPasswordWarning

L'evento di avvertenza della password utente del database fornisce un messaggio che indica che la password utente di Autonomous AI Database sta scadendo entro il periodo di tolleranza specificato (impostazione predefinita 30 giorni) o è già scaduta.

Per ulteriori informazioni, consulta Eventi critici su Autonomous AI Database.

Aggiunta alla documentazione: creazione e uso di metriche personalizzate

È possibile creare metriche personalizzate per raccogliere, pubblicare e analizzare le metriche. Una metrica personalizzata raccoglie i dati specificati dall'istanza di Autonomous AI Database e li pubblica nel servizio di monitoraggio OCI utilizzando un'API REST fornita dall'SDK OCI.

Per ulteriori informazioni, vedere Usa metriche personalizzate in Autonomous AI Database.

Disconnetti database peer

Puoi disconnettere un standby Autonomous Data Guard o un peer di Disaster Recovery basato su backup. Quando si disconnette un peer tra più aree, l'associazione del database al database primario viene annullata definitivamente. In questo modo il database viene convertito da un database peer a un database standalone.

Per ulteriori informazioni, vedere Disconnetti database peer.

Modifica livello patch dopo provisioning

Quando si esegue il provisioning o si duplica un'istanza di Autonomous AI Database, è possibile selezionare un livello di patch da applicare alle patch future. È inoltre possibile modificare il livello di patch dopo il provisioning di un'istanza di Autonomous AI Database. Sono disponibili due opzioni a livello di patch: Regular e Early.

Per ulteriori informazioni, vedere Impostare il livello patch.

Mapping nome servizio per consumer collegamenti cloud

È possibile impostare il mapping dei nomi di servizio da utilizzare quando i consumer dei collegamenti cloud accedono ai dati da un proprietario del data set.

Per ulteriori informazioni, vedere Imposta mapping dei nomi del servizio di database per i consumer dei collegamenti cloud.

Le tabelle esterne con ORC, Parquet e Avro offrono un'opzione per impostare la dimensione delle colonne stringa

Quando si accede ai dati ORC, Parquet o Avro memorizzati nell'area di memorizzazione degli oggetti mediante tabelle esterne, è possibile impostare in modo automatico o esplicito la dimensione massima delle colonne di testo. Per impostazione predefinita, la dimensione della colonna di testo viene impostata in base al valore MAX_STRING_SIZE.

Per ulteriori informazioni, vedere Eseguire query su dati esterni con file di origine ORC, Parquet o Avro e impostare esplicitamente la dimensione della colonna di testo.

Richiama funzioni di esecuzione di Google Cloud Platform Cloud

È possibile richiamare le funzioni di esecuzione di Google Cloud Platform Cloud come funzioni SQL.

Per ulteriori informazioni, vedere Passi per richiamare le funzioni di esecuzione di Google Cloud come funzioni SQL.