Oracle Autonomous Databaseは、データレイク・ワークロードをすぐに使用できる状態で、追加のコンポーネントを必要としません。この準備は、データ変換、メタデータ管理、一般的なデータレイク・ツールとの統合などの主要なデータレイク・タスクにまで及び、これらはすべて追加の設定なしで初日から利用できます。

この包括的なレディネスは、Autonomous Databaseを際立たせ、データレイク・ワークロードのインサイトまでの時間を短縮する、統合された手間のかからないエクスペリエンスを提供します。つまり、ユーザーは設定や構成を行わずにデータ・レイク・タスクの処理をすぐに開始できるため、データ・レイク環境向けの真のプラグ・アンド・プレイ・ソリューションとなります。この組込み機能により、運用が簡素化され、メンテナンス・コストが削減され、より少ないエラーで高い信頼性が保証されます。

Autonomous Databaseは、開発者からビジネス・アナリストまで、すべてのユーザー・タイプに対して一連のツールを提供し、プラットフォームを普遍的かつアクセスできるようにします。

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開発者は、高度な操作、スクリプト作成、自動化のためにPL/SQL APIなどのツールを使用できるため、既存のツールとシームレスに統合し、カスタマイズされたデータベース・ソリューションを効率的に作成できます。詳細は、Autonomous Database提供パッケージ・リファレンスを参照してください。

ビジネス・ユーザーには、データ・インタラクション、探索およびビジュアライゼーションを簡素化するためのWebベースのインタフェースであるData Studioを使用できます。Data Studioを使用すると、技術者以外のユーザーは、インサイトの導出、レポートの作成、効果的なコラボレーションによって、複雑さを軽減し、情報に基づいた意思決定をサポートできます。詳細は、Data Studioの概要ページを参照してください。

すでに他のプラットフォームに既存のデータレイクがある組織の場合、Autonomous Databaseはシームレスに統合されるため、現在の設定を中断することなく、Autonomous Databaseの高度な機能を活用できます。

Autonomous Databaseに接続するデータレイクに必要な権限およびアクセス権を付与することで、データレイクへのAutonomous Databaseアクセスを提供します。必要な資格証明を提供すると、Autonomous Databaseは、AWS、Azure、Google Cloud、Oracle OCIオブジェクト・ストアなど、様々なクラウド環境のデータ・レイクにシームレスに接続できます。

この機能により、各クラウド・プロバイダのネイティブ・セキュリティ機能を活用して、データに安全にアクセスし、管理できます。このマルチクラウド・サポートにより、統一されたセキュアな環境を維持しながら、さまざまなクラウド・プラットフォームにまたがってデータレイクをデプロイおよび拡張する柔軟性を得ることができます。

Oracle Autonomous Databaseは、他のクラウドのネイティブ・セキュリティをサポートしています。詳細は、Amazonリソース名(ARN)を使用したAWSリソースへのアクセス、Azureサービス・プリンシパルを使用したAzureリソースへのアクセスおよびGoogleサービス・アカウントを使用したGoogle Cloud Platformリソースへのアクセスの対応するクラウド・プラットフォームに関する項を参照してください。

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Oracle Autonomous Databaseは、幅広いデータ形式を処理できる柔軟性を備えて設計されており、多様なデータ・ソースおよびワークロードに対応するユニバーサル・ソリューションとなっています。

データが構造化形式、半構造化形式、非構造化形式のいずれであっても、Autonomous Databaseは様々なクラウド環境でシームレスにサポートします。これにより、フォーマットの互換性を心配することなく、データの取込み、格納および分析を行うことができます。

Autonomous Databaseは、CSVやJSONなどの従来のフォーマット、およびAVRO、Parquet、ORCなどの高度なフォーマットをネイティブでサポートしています。詳細は、Autonomous Databaseでの外部データの問合せを参照してください。Autonomous Databaseでは、CSV、JSON、XML、AVRO、ORC、Parquet、Delta Sharing、Iceberg、Word、PDFのファイル形式がサポートされています。

Iceberg Table形式のサポートが追加されたAutonomous Databaseは、大規模なデータレイク環境向けの拡張機能を提供します。Icebergは、最適化された高パフォーマンスのクエリ、より優れたバージョン管理、より簡単なデータ管理を可能にし、大規模で進化するデータセットに適しています。詳細は、Apache Iceberg表の問合せを参照してください。

Oracle Databaseは、構造化データおよび半構造化データの強力な処理で認識されていますが、Autonomous Databaseは、非構造化データセットも処理できるように機能を拡張しています。

これらの拡張された機能により、Autonomous Databaseは、構造化されていないデータの需要の高まりに対応するための強力なツールとして位置づけられるとともに、AIを活用したソリューションを活用して、最新のデータ課題に対応する汎用性と将来性に優れたプラットフォームとなっています。

Oracle Autonomous Databaseは、データセットのメタデータを定義する様々な方法を提供し、データ管理をより適応性と効率よくします。

Autonomous Databaseでは、フェデレーテッド・メタデータ・カタログがサポートされており、ユーザーは様々なソースからのメタデータを単一のビューに統合して、メタデータ管理のための統合インタフェースを提供できます。

このアプローチでは、複数のクラウドおよびプラットフォーム間でデータ・ソースを接続することで、様々な環境でのメタデータ管理を簡素化します。カタログベースのメタデータを使用するか、手動で定義するかに関係なく、すべての情報を統合カタログで使用して、簡単に参照できます。たとえば、組織はこのフェデレーテッド・ビューを使用して、AWSとOracle Cloudの両方のデータ・アセットを管理し、プラットフォーム全体で一貫したガバナンスと発見性を確保できます。

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ユーザーは分析を終了した後、多くの場合、他のユーザーと結果を共有する必要があります。Oracle Autonomous Databaseは、いくつかのコラボレーション方法を提供することで、共有を容易にします。これにより、統合セキュリティ機能、オープン・プロトコル、シームレスなクラウド接続など、他のデータベースよりも独自のメリットが得られます。

これらのオプションは柔軟性と安全性を確保するため、異なるコラボレーション・ニーズに適合します。

• デルタ共有プロトコル: これにより、デルタ共有と呼ばれるオープン・プロトコルを使用して、Oracleの外部でデータを共有できます。複雑な統合を必要とせずに、外部パートナーとの安全なデータ共有をサポートし、クロスクラウドおよびクロスプラットフォーム分析に最適です。このようにして、Oracleの一部ではない様々な分析ツールでデータをスムーズに使用できます。詳細は、オブジェクト・ストレージを使用したデータ・バージョンの共有を参照してください。

• クラウド・リンク: セキュアなクラウド・リンクを使用して、異なるAutonomous Databaseインスタンス間でデータを共有できます。たとえば、クラウド・リンクは、異なるデータベースの接続に特に有効です。これにより、一貫したデータ可用性が確保され、複数のデータベースにわたるデータへの迅速かつ信頼性の高いアクセスを必要とするアプリケーションのレイテンシが軽減されます。コピーや複製は必要ありません。広がり、連携が必要なチームのコラボレーションを円滑に維持します。「直接接続を使用したライブ・データの共有」を参照してください

• 表のハイパーリンク: 個別のログインを必要とせずにデータへのアクセス権を付与する特別なURLを作成することで、データを直接共有できます。ユーザーは、これらのURLの権限を制御し、有効期限を設定できるため、安全で柔軟な共有オプションを確保できます。この機能は、RESTクライアント専用に構築されています。詳細は、「表またはビューの表ハイパーリンクの生成」を参照してください。

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Autonomous Database環境は、様々なOracleデータベース・ツールと完全に互換性があります。

データ視覚化、分析、ETL、管理など、Oracleデータベースとの対話にすでに使用しているあらゆるツールも、シームレスに活用してAutonomous Database内のデータセットを分析できます。この互換性により、摩擦のないエクスペリエンスが確保されるため、ユーザーは新しいツールやプロセスを導入することなく、Autonomous Databaseを既存のワークフローに統合できるため、効率を最大化し、学習曲線を削減できます。

Oracleデータベースで使用できるいくつかのツールの詳細は、Data Studioの「概要」ページを参照してください。