Overprovisionamento de CPU com Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata

Você pode provisionar mais Autonomous AI Databases do que as CPUs físicas disponíveis na Infraestrutura Dedicada do Exadata. Este é conhecido como superprovisionamento da CPU.

Observação: só há suporte para o superprovisionamento de CPU para o tipo de computação OCPU.

Sobre o Superprovisionamento da CPU

O superprovisionamento de CPU permite criar mais bases de dados no nível do sistema e executar mais bases de dados em cada instância de infraestrutura.

Ao provisionar Autonomous AI Databases, você pode designar um valor de OCPU fracionário (0,1 a 0,9 OCPUs com um incremento de 0,1) a bancos de dados que não precisam de uma OCPU inteira. Você pode otimizar o consumo de OCPU alocando uma fração de uma OCPU para bancos de dados com cargas de trabalho críticas mínimas ou de não desempenho usadas para bancos de dados de não produção, como ambientes de desenvolvimento ou teste. O provisionamento de um banco de dados de teste com menos de 1 OCPU, por exemplo, 0,1 OCPUs, permite manter as 0,9 OCPUs restantes para outros bancos de dados. Assim, você pode provisionar mais bancos de dados do que as CPUs disponíveis. Por exemplo, uma Infraestrutura Exadata com 100 CPUs pode atender a 1000 Autonomous AI Databases com superprovisionamento de CPU.

Para bancos de dados que usam uma ou mais OCPUs, você deve incrementar o número de CPUs designadas em múltiplos de 1 ou mais OCPUs. Por exemplo, não é possível designar 3,5 OCPUs a um banco de dados. O próximo número disponível de OCPUs acima de 3 é 4. Você também pode atribuir apenas 32 GB de armazenamento a cada Autonomous AI Database. Os requisitos mínimos reduzidos para recursos de OCPU e armazenamento permitem que você provisione bancos de dados em excesso e execute mais bancos de dados em cada instância de infraestrutura.

Implementando o Superprovisionamento de CPU

Os bancos de dados provisionados com superprovisionamento de OCPU só podem se conectar a:

Os serviços tp e low para as workloads de Processamento de Transações do Autonomous AI.
Os serviços low para cargas de trabalho do Autonomous AI Lakehouse. Os recursos alocados para bancos de dados provisionados com superprovisionamento de OCPU são calculados proporcionalmente com base no número de OCPUs escolhidas. Por exemplo, um Autonomous AI Database com 0,3 OCPUs obterá alocações de memória e instruções simultâneas que representam 30% da alocação para um único Autonomous AI Database de OCPU. Consulte Nomes de Serviço de Banco de dados Predefinidos para Autonomous AI Databases para ver mais detalhes.

Ao criar uma nova instância do Autonomous AI Database ou clonar uma instância existente do Autonomous AI Database ou seu backup:

O superprovisionamento de CPU não é suportado para bancos de dados que usam ECPUs. O valor mínimo de ECPU para um Autonomous AI Database é 2.
Você pode atribuir um valor de OCPU fracionário de 0,1 a 0,9 (em incrementos de 0,1 OCPUs) a bancos e dados que não precisam de OCPU inteira. Para bancos de dados que precisam de uma ou mais OCPUs, você deve especificar o número de OCPUs atribuídas como um número inteiro. Por exemplo, não é possível designar 3,5 OCPUs a um banco de dados. O próximo número disponível de OCPUs acima de 3 é 4.
Ao clonar a partir de um backup, você pode redimensionar a CPU para um valor fracionário somente após o clone, se necessário. Para obter instruções sobre clonagem de um backup, consulte Clonar Autonomous AI Database com base em Backup.

Ao dimensionar um Autonomous AI Database para cima ou para baixo:

O dimensionamento de um valor fracionário para uma OCPUs completa não impacta os serviços de banco de dados predefinidos aos quais você pode se conectar. Você só pode se conectar aos serviços tp e low para as cargas de Trabalho de Processamento de Transações do Autonomous AI e os serviços low para as cargas de Trabalho do Autonomous AI Lakehouse. Consulte Adicionar Recursos de CPU ou Armazenamento a um Autonomous AI Database para obter instruções sobre como expandir seu banco de dados.
O dimensionamento para baixo para um valor fracionário de uma OCPUs completa não impacta os serviços predefinidos de bancos de dados aos quais você pode se conectar. Apesar de estar em um OCPU provisionado em excesso, você pode continuar se conectando a todos os serviços de banco de dados predefinidos, como feito antes da redução. Consulte Remover Recursos de CPU ou Armazenamento de um Autonomous AI Database para obter instruções sobre como reduzir o seu banco de dados.

O dimensionamento automático permite que um Autonomous AI Database use até 3 vezes mais recursos de CPU e E/S do que sua contagem de CPUs alocadas. Quando o dimensionamento automático for aplicado em bancos de dados criados em OCPUs superprovisionadas, se 3 vezes a contagem de CPUs resultar em um valor fracionário, ele será arredondado para o próximo número inteiro. Consulte Alocação de CPU ao Dimensionamento Automático para obter mais detalhes.

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Nomes de Serviço de Banco de Dados Predefinidos para Autonomous AI Databases