Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

機能

  • Autonomous AI Database MCPサーバー

    Oracle Autonomous AI Database MCP Serverを使用すると、AIアプリケーションはMCP標準を使用してAutonomous AI Databaseと対話できるため、カスタム統合の必要性がなくなります。

  • レイクハウス

    自律型AIデータベースでレイクハウスを使用するメリットをご紹介します。

  • 「Data Studioの概要」ページ

    Data Studioは、データ・ロード、データ分析、データ・インサイト、カタログ・ツール、表AIアシスト・ツール、データ・マーケットプレイス・ツール、ジョブ機能およびデータ共有ツールで構成されます。

  • 高可用性

    Autonomous Data Guardを構成および管理し、ディザスタ・リカバリを使用して継続的な可用性を維持できます。

  • セキュリティ

    自律型AIデータベースは、組み込みのセキュリティですべてのデータを格納します。認証されたユーザーとアプリケーションのみが、データベース接続時にデータにアクセスできます。

  • パフォーマンス・モニタリングおよび管理

    Oracle Autonomous AI Database Serverlessには、自律型AIデータベースのパフォーマンスを自動的に監視、分析、最適化する機能がいくつか含まれています。

  • Autonomous AI DatabaseでのOracle Graphの使用

    Oracle Graph with Autonomous AI Databaseでは、Autonomous AI Databaseのデータからグラフを作成できます。グラフでは、データ・エンティティ間の接続および関係に基づいてデータを分析することができます。

  • Autonomous AI DatabaseでのOracle Machine Learning(OML)の使用

    OMLコンポーネントは、Autonomous AI Databaseに統合されています。

  • アナリティック・ビューの作成

    分析ビューを作成し、その情報を表示できます。また、編集したり、その他のアクションを実行することもできます。

  • データベースとの自然言語対話にSelect AIを使用

    Select AIにより、大規模言語モデル(LLM)と埋込みモデルを使用した生成AIへのSQLアクセスが可能になります。これには、自然言語からSQLへの問合せの生成および検索拡張生成のサポートなどが含まれます。

  • Select AIエージェント

    Select AI Agent(自律型エージェント・フレームワーク)により、Autonomous AI Database内にインタラクティブで自律的なエージェントを構築し、プランニング、ツールの使用、リフレクション、メモリを組み合わせてマルチターン・ワークフローを実現できます。

  • JSONドキュメント・ストア

    Autonomous AI Databaseでは、JSONドキュメントとして表されるデータが完全にサポートされています。Autonomous AI Databaseでは、JSONドキュメントをリレーショナル・データと共存できます。

  • シングルトン・パイプを使用したメッセージのキャッシュと永続メッセージングに対するパイプの使用

    Autonomous AI Databaseでは、DBMS_PIPEパッケージにシングルトン・パイプと永続メッセージング・パイプのサポートが含まれています。

  • 全文検索問合せ

    PL/SQLパッケージDBMS_CLOUDを使用すると、オブジェクト・ストア・ファイルにテキスト索引を構築できます。これにより、テキストを検索したり、検索でワイルドカードを使用できます。JSON_TEXTCONTAINSを使用して、オブジェクト・ストレージに格納されているファイルに対して全文JSON検索を実行できます。

  • Autonomous AI DatabaseでのOracle Workspace Managerの使用

    Workspace Managerは、作業領域を作成し、バージョンが異なる表の行の値を、異なる作業領域にグループ化できるインフラストラクチャを提供します。

  • 自律型AIデータベースでのエラスティック・プールによるコストの最適化

    エラスティック・プールを使用して、Autonomous AI Databaseインスタンスをコンピュート・リソースの割当ての観点から論理的にグループ化し、最大87%のコスト削減を実現します。

  • Autonomous AI Databaseへの移行

    データベースの移行は、データベースをソース・データベースからターゲット・データベースに移行するプロセスです。

  • Autonomous AI DatabaseでのDatabase In-Memoryの使用

    Autonomous AI Databaseで利用可能なDatabase In-Memory機能は、リアルタイム分析と混合ワークロードのパフォーマンスを大幅に改善できます。