Planeje e Observe a Capacidade do Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata

Você pode observar e planejar os recursos de computação e armazenamento do seu Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata para uso eficiente e faturamento ideal.

O Oracle Autonomous AI Database fornece painéis e visualizações para ajudar você a rastrear a alocação e o uso de recursos para seu serviço.

Terminologia de Recursos

É importante entender os vários termos usados com alocação e uso de recursos no console da Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e entender o que eles significam:

• CPUs Disponíveis: CPUs disponíveis para alocação para provisionar novos Autonomous AI Databases ou dimensionar Autonomous AI Databases existentes.

• CPUs Provisionadas: Total de CPUs alocadas para todos os Autonomous AI Databases em um Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC).

• CPUs Reservadas: Total de CPUs reservadas para suportar o dimensionamento automático de Autonomous AI Databases, failover do Autonomous AI Database em caso de falha do nó e gerenciamento do ciclo de vida de Autonomous Container Databases (ACDs) vazios.

• CPUs Recuperáveis: Total de CPUs de todos os Autonomous AI Databases encerrados e reduzidos em todos os ACDs (Autonomous Container Databases) em um Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC). As CPUs recuperáveis não são retornadas ao estado Disponível até que o ACD seja reiniciado.

  Dica: Consulte Gerenciamento de Computação no Autonomous AI Database para obter uma explicação detalhada sobre os tipos de CPU com exemplos.

• ACDs Provisionáveis: Número de Autonomous Container Databases que podem ser criados em um AVMC (Cluster de VMs Autônomas do Exadata).

• ACDs Provisionados: Número de Autonomous Container Databases que foram criados em um AVMC (Cluster de VMs do Autonomous Exadata).

• ACDs Não Provisionáveis: Número de Autonomous Container Databases que não podem ser criados por causa de uma escassez de CPUs disponíveis em um Cluster de VMs (AVMC) do Autonomous Exadata.

• Armazenamento Total (em TBs): Armazenamento total alocado para um Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC).

• Armazenamento Disponível (em TBs): Armazenamento disponível para uso dos Autonomous AI Databases em um Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC).

• Armazenamento Usado (em TBs): Armazenamento atualmente usado pelo(s) Autonomous AI Database(s) em um Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC).

• Memória por CPU (em GBs): Memória alocada para o AVMC (Cluster de VMs do Autonomous Exadata) por CPU.

Limites de Recursos

A tabela a seguir lista os limites de recursos para implantações do Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure no Oracle Public Cloud e no Exadata Cloud@Customer.

Limites de Recursos (Máximo)

• O número de CPUs Disponíveis determina o número máximo de Autonomous AI Databases que você pode criar. O menor Autonomous AI Database pode ser criado com 2 ECPUs ou 0,1 CPUs. Portanto, o número máximo de Autonomous AI Databases que podem ser criados é metade vezes a quantidade de ECPUs Disponíveis ou dez vezes a quantidade de OCPUs Disponíveis.

• O número máximo de Autonomous Container Databases por AVMC (Cluster de VMs do Autonomous Exadata) é 16.

Limites de Recursos Recomendados (Máximo)

Recurso	Limite Recomendado
Autonomous AI Databases por Autonomous Container Database	200
Autonomous AI Databases por Autonomous Container Database com o Autonomous Data Guard Configurado	25

Observação: é possível provisionar mais Autonomous AI Databases do que os mencionados na tabela de limites recomendados acima, especialmente com o superprovisionamento de CPU. Entretanto, isso implica em comprometer os SLOs (Objetivos do Nível de Serviço) para retornar um aplicativo on-line após uma interrupção não programada ou uma atividade planejada de manutenção. Para saber os detalhes do SLO para implantações do Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure, consulte SLOs (Availability Service Level Objectives).

Limites para Clusters de VMs do Autonomous Exadata

Você pode criar vários Clusters de VMs (AVMCs) do Autonomous Exadata em um recurso Exadata Infrastructure. Não há limite máximo para o número de AVMCs ou ACDs (Autonomous Container Databases) que você pode provisionar no seu Exadata Infrastructure. Os AVMCs e os ACDs têm um requisito de recurso mínimo, e você pode criá-los desde que a quantidade mínima de recursos esteja disponível.

Para criar um Cluster de VMs do Autonomous Exadata, os recursos mínimos necessários são 40 ECPUs por nó, 120 GB de Memória por nó e 338,5 GB de Armazenamento Local por nó e 6,61 TB de Armazenamento do Exadata. Da mesma forma, os recursos mínimos necessários por nó para criar um ACD são 8 ECPUs ou 2 OCPUs e 50 GB de Armazenamento Local. Desde que o Exadata Infrastructure tenha esses recursos mínimos disponíveis, um AVMC e um ACD poderão ser criados.

O exemplo a seguir mostra os recursos mínimos do Exadata Infrastructure X9M necessários para provisionar um AVMC (configurado com 2 servidores de BD) com número diferente de ACDs.

Observação: Os valores padrão para memória do Banco de Dados por ECPU (GB) e armazenamento do Banco de Dados (TB) são definidos como 5 GB e 5 TB, respectivamente. No entanto, você pode definir que a memória do Banco de Dados por ECPU esteja dentro de uma faixa de 2 a 5 GB.

Property	1 ACD	2 ACDs	3 ACDs	16 ACDs
Contagem de ECPUs	80	80	96	512
Memória (GB)	320	320	368	1.616
Armazenamento Local (GB)	677	780	883	2.222
Armazenamento do Exadata (TB)	6,61	6,73	6,86	8,45

Rastreamento de Uso de Recursos

Os recursos de computação (CPU) e armazenamento alocados para um AVMC (Cluster de VMs do Autonomous Exadata) ou ACD (Autonomous Container Database) variam conforme você provisiona e executa Autonomous AI Databases neles. O número de CPUs alocadas, provisionadas, reservadas, recuperáveis e alteração no armazenamento total, disponível e usado por meio do ciclo de vida de ACDs e Autonomous AI Databases em um AVMC. À medida que você provisiona, executa e encerra Autonomous AI Databases ou provisiona, exclui e reinicia ACDs, os recursos de computação e armazenamento se movem para diferentes categorias, conforme explicado em Gerenciamento de Computação no Autonomous AI Database.

O rastreamento do uso de recursos para um AVMC ou ACD entre tenancies é fundamental no planejamento da capacidade do Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata. Para simplificar o rastreamento do uso de recursos, o Oracle Autonomous AI Database fornece insights em formatos gráficos e tabulares na console da Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

O Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure suporta rastreamento de uso de recursos em dois níveis:

• Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC): Você pode exibir os detalhes de uso de recursos de um AVMC em sua página Detalhes na console do OCI. Informações detalhadas sobre os recursos são apresentadas em um formato gráfico e tabular para o AVMC, e cada ACD provisionado no AVMC.

Consulte Exibir Uso de Recursos para um Cluster de VMs do Autonomous Exadata para obter instruções e explicações passo a passo.

• Autonomous Container Database (ACD): Semelhante ao AVMC, você também pode exibir os detalhes de uso de recursos de um ACD em sua página Detalhes na console do OCI. Informações abrangentes sobre os recursos neste ACD são fornecidas nesta página em formatos gráficos e tabulares.

  Consulte Exibir Uso de Recursos para um Autonomous Container Database para obter instruções e explicações passo a passo.

Visualizações de Uso de Recursos

As métricas de uso de recursos são apresentadas na console do OCI em formatos de gráfico e tabular, para Cluster de VMs do Autonomous Exadata (AVMC) e Autonomous Container Database (ACD).

Você pode acessar essas visualizações de recursos no formato de gráfico ou tabela da console do OCI, seguindo as instruções descritas em:

• Exibir Uso de Recursos para um Cluster de VMs do Autonomous Exadata

• Exibir Uso de Recursos para um Autonomous Container Database

Dica: Você pode optar por ver essas informações na view gráfica ou tabular selecionando View de gráfico ou View de tabela na lista drop-down no canto superior direito desta seção.

• Cluster de VMs do Autonomous Exadata
• Autonomous Container Database

Esta seção tem representações gráficas e tabulares do uso de recursos do AVMC.

View de Gráfico

A exibição de gráfico é a exibição padrão. Nesta view, você pode ver 4 visualizações gráficas que fornecem detalhes de uso para diferentes recursos:

Descrição da ilustração avmc_reschart.png

Os quatro gráficos descrevem:

1. Uso da CPU: Representa o número Total de CPUs alocadas para este AVMC e quantas dessas CPUs são recuperáveis, disponíveis, provisionadas e reservadas. Este é um gráfico de rosca com o número total de CPUs mostradas no centro do gráfico.

2. Uso da CPU no nível da VM: Este é um gráfico de barras horizontais que fornece uma decomposição do uso da CPU para cada VM no cluster. Você encontra uma barra horizontal para cada VM. Cada barra mostra o número de CPUs reivindicáveis, disponíveis, provisionadas e reservadas para essa VM com codificação por cores. Passar o mouse sobre cada parte colorida da barra horizontal exibe o número de CPUs reivindicáveis, disponíveis, provisionadas e reservadas para essa VM específica. Clicar nas barras recuperáveis, provisionadas e reservadas abrirá um novo painel com a divisão desses componentes da CPU por ACDs.

3. Uso do Autonomous Container Database (ACD): Descreve o número Total de ACDs que podem ser criados neste AVMC junto com uma divisão de ACDs Provisionáveis, ACDs Provisionados e ACDs Não Provisionáveis. Consulte a Terminologia dos Recursos para entender o que cada uma dessas opções significa. Este é um gráfico de rosca com o número total de ACDs mostrados no centro do gráfico.

4. Uso do armazenamento do Autonomous AI Database (em TBs): este é um gráfico de rosca que descreve o armazenamento disponível, usado e total do Autonomous AI Database em TBs. O valor de armazenamento total é mostrado no centro do gráfico com valores de armazenamento disponíveis e usados mostrados no gráfico em cores diferentes.

Exibição da Tabela

Para ver os detalhes de uso de recursos de um AVMC na view de tabela, selecione View de Tabela na lista drop-down no canto superior direito da seção Visualizações de uso de recursos. A view de tabela mostra exatamente os mesmos detalhes da view de gráfico, na forma de tabelas.

Descrição da ilustração avmc_restable.png

As quatro tabelas que você pode ver são:

1. Uso da CPU: lista o número de CPUs totais, disponíveis, provisionadas, reservadas e reivindicáveis neste AVMC.

2. Uso da CPU no nível de VM: Lista o número de CPUs disponíveis, provisionadas, reservadas e reivindicáveis para cada VM nesse cluster de VMs.

3. Uso do Autonomous Container Database (ACD): Lista o número de ACDs provisionáveis, provisionados e não provisionáveis neste AVMC.

4. Uso do armazenamento do Autonomous AI Database (em TBs): mostra o armazenamento disponível e usado do Autonomous AI Database em TBs.

Esta seção tem representações gráficas e tabulares do uso de recursos do ACD.

View de Gráfico

Descrição da ilustração acd_reschart.png

A exibição de gráfico é a exibição padrão. Nessa exibição, você pode ver um gráfico de barras horizontais que fornece uma divisão das CPUs usadas por esse ACD em cada VM. Cada barra mostra o número de CPUs provisionadas, reservadas e reivindicáveis para essa VM com codificação por cores. Passar o mouse sobre cada parte colorida da barra horizontal exibe o número de CPUs provisionadas, reservadas e recuperáveis para essa VM específica.

Exibição da Tabela

Descrição da ilustração acd_restable.png

Para ver os detalhes de uso de recursos de um ACD na view de tabela, selecione View de Tabela na lista suspensa no canto superior direito da seção Uso da CPU no nível da VM. A view de tabela mostra exatamente os mesmos detalhes da view de gráfico, na forma de uma tabela. Ela lista o número de CPUs provisionadas, reservadas e reivindicáveis para cada VM alocada para o ACD do cluster de VMs pai.

Formas do Sistema Exadata

O Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata pode ser provisionado em diferentes modelos do Sistema Exadata, como Oracle Exadata X11MV, X11M, X10M, X9M, X8M ou modelos de sistema base. Os mesmos modelos do Exadata suportados pelo Exadata Database Service. Cada modelo vem em diferentes formas, conforme explicado abaixo. Cada Forma do Sistema Exadata é equipada com uma quantidade fixa de memória, armazenamento e recursos de rede.

Observação: a partir de 30 de junho de 2026, o modelo de infraestrutura do Exadata X11MV só está disponível para o Autonomous AI Database em implementações de nuvem pública e multicloud da Oracle.

O total de recursos alocados para o Autonomous AI Database na Infraestrutura Dedicada do Exadata é determinado pelo Sistema (e pela forma) do Exadata usado para provisionar seu serviço.

Sistema Base é uma configuração de nível inicial. Em comparação com outras configurações, um Sistema Base contém Oracle Exadata Storage Servers com capacidade de armazenamento significativamente menor e servidores de banco de dados com memória e capacidade de processamento significativamente menores.

Dica: Consulte Características de Formas de Infraestrutura para exibir as especificações de cada modelo do Sistema Exadata.

O Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure é oferecido nas seguintes Formas de Sistema Exadata:

• Sistema Base: Contém dois servidores de banco de dados e três Oracle Exadata Storage Servers.

• Elástico: Inicia com dois servidores de banco de dados de memória padrão (1390 GB) e três Oracle Exadata Storage Servers, e pode ser expandido até um máximo de 32 servidores de banco de dados e 64 servidores de armazenamento.

Os sistemas X11M e X10M nas implantações do Exadata Cloud@Customer são oferecidos nas seguintes Formas do Sistema Exadata:

• Sistema Base Elástico: Contém dois servidores de banco de dados e três Oracle Exadata Storage Servers e pode ser expandido até um máximo de 16 servidores, adicionando mais servidores de banco de dados base e servidores de armazenamento base.

• Elástico: Inicia com dois servidores de banco de dados de memória padrão (1390 GB) e três Oracle Exadata Storage Servers, e pode ser expandido até um máximo de 32 servidores de banco de dados e 64 servidores de armazenamento.

• Elástico Grande: Inicia com dois servidores de banco de dados de memória grande (2090 GB) e três Oracle Exadata Storage Servers, e pode ser expandido para até 32 servidores de banco de dados de memória grande e 64 servidores de armazenamento.

• Elastic Extra Large: Inicia com dois servidores de banco de dados de memória extra grande (2800 GB) e três Oracle Exadata Storage Servers e pode ser expandido para até 32 servidores de banco de dados de memória grande e 64 servidores de armazenamento.

Os sistemas X9M e X8M nas implantações do Exadata Cloud@Customer são oferecidos nas seguintes Formas do Sistema Exadata:

• Sistema Base Elástico: Contém dois servidores de banco de dados e três Servidores de Armazenamento Oracle Exadata e pode ser expandido para um total de 8 servidores de banco de dados base e 12 servidores de armazenamento em um único rack.

• Quarter Rack: Contém dois servidores de banco de dados e três Oracle Exadata Storage Servers.

• Meio Rack: Contém quatro servidores de banco de dados e seis Oracle Exadata Storage Servers.

• Full Rack: Contém oito servidores de banco de dados e doze Oracle Exadata Storage Servers.

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