専用Exadataインフラストラクチャ上のAutonomous AI Databaseのコンポーネントを示します。この図では、2つのAutonomous VMクラスタ・リソースが作成されているExadataインフラストラクチャ・リソースを確認できます。これらはAutonomous VMクラスタ1およびAutonomous VMクラスタ2という名前です。

Autonomous VMクラスタ1には、ACD1およびACD2という名前の2つのAutonomous Container Databaseがあります。同様に、Autonomous VMクラスタ2には、ACD3およびACD4という名前の2つのAutonomous Container Databaseがあります。

これらの各ACDリソースには、次に示すように1つ以上のAutonomous AIデータベースが作成されます:

ACD1には、ADB1、ADB2およびADB3という名前の3つのAutonomous AIデータベースがあります。
ACD 2には、ADB1およびADB2という名前の2つのAutonomous AIデータベースがあります。
ACD3には、ADB1という名前の単一のAutonomous AI Databaseがあります
ACD4には、ADB1およびADB2という名前の2つのAutonomous AIデータベースがあります。

また、各リソースにはコールアウトがあり、リソースが決定できるAutonomous AI Databaseのすべてのパラメータが強調表示されました。これらのパラメータの一部は、リソースのプロビジョニング中に選択でき、後で変更することもできます。これは次のとおりです:

Exadataインフラストラクチャ: Exadataシステム・モデル、リージョン、可用性ドメイン、コンピュートおよびストレージ構成、およびカスタム・メンテナンス・スケジュールをExadataインフラストラクチャ・リソース・レベルで決定できます。
Autonomous Exadata VMクラスタ: DBサーバー・ノードの分離、メモリーとCPUの比率、ネットワークとポートの設定、CPUの数とストレージ構成、AVMC内のACDの数、独自のSSLおよびORDS認証の持込み、ライセンス・タイプ、タイムゾーンおよびメンテナンス・スケジュールを決定できます。
Autonomous Container Database:データベース・バージョン、データベース・ソフトウェア・イメージ、SLA - Autonomous Data Guard構成、暗号化キー、メンテナンス・スケジュール、バックアップの保存先と保存ポリシー、Autonomous AI Databaseリソース管理およびネット・サービス・アーキテクチャを決定できます。
自律型AIデータベース:自律型AIデータベースのプロビジョニング中に、ワークロード・タイプ(レイクハウスまたはトランザクション処理)を決定できます。また、Autonomous AI Databaseレベルで、CPU数ndストレージ・サイズ、自動スケーリング、データベース・インメモリー、アクセス制御設定および文字セットを選択することもできます。