Oracle Autonomous

Продукт
Название базовой системы (платформы): Oracle Database
Разработчики: Oracle
Дата премьеры системы: октябрь 2017 года
Дата последнего релиза: 2018/08/16
Технологии: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис,  SaaS - Программное обеспечение как услуга,  СУБД

Содержание

2018

Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud

На декабрь 2018 года Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud — это облачный сервис следующего поколения, основанный на технологии Oracle Autonomous Database и использующий машинное обучение для обеспечения беспрецедентной производительности, надежности и простоты развертывания хранилищ данных. Как автономный облачный сервис он устраняет подверженные ошибкам ручные операции по управлению базой данных и освобождает ресурсы администраторов СУБД для реализации стратегических бизнес-проектов.

Выпуск Oracle Autonomous Transaction Processing

16 августа 2018 года стало известно, что председатель совета директоров и главный технологический директор Oracle Ларри Эллисон (Larry Ellison) объявил о выпуске в продажу сервиса Oracle Autonomous Database Cloud Service для зачад OLTP – автономного облачного сервиса Oracle Autonomous Transaction Processing, обозначив важную веху в реализации компанией стратегии автономных сервисов.

Используя возможности машинного обучения и автономных вычислений, Oracle Autonomous Transaction Processing обеспечивает сокращение затрат, высокие уровни безопасности, доступности и производительности.

Представленный облачный сервис самоуправляемой базы данных Oracle создан для самых требовательных приложений, применяемых в финансовом, государственном секторах, ритейле и на производстве. Сервис поддерживает сложное сочетание высокопроизводительной обработки транзакций, генерации отчетов, пакетных и аналитических рабочих нагрузок. Портфолио сервисов автономной базы данных Oracle Autonomous Database предоставляет организациям полный набор возможностей СУБД на современном рынке.

Традиционно создание системы управления базами данных требовало экспертов для построения специализированного комплексного программно-аппаратного стека, который необходимо было также вручную обслуживать и поддерживать. Oracle Autonomous Database революционизирует управление данными, используя машинное обучение, чтобы соответствовать принципам самоуправляемости, самозащиты, самовосстановления и обеспечивать экономию, свойственную облакам, за счет масштабируемости и гибкости. С помощью автономных сервисов пользователи могут создавать новые автономные базы данных и легко преобразовывать существующие БД, что значительно снижает затраты и время выхода на рынок.

В дополнение к уже выпущенному сервису Oracle Autonomous Data Warehouse представленный сервис Oracle Autonomous Transaction Processing может поддерживать комплексное сочетание нагрузок – высокопроизводительную обработку транзакций, генерацию отчетов, пакетную обработку, Интернет вещей и машинное обучение - в одной базе данных, что позволяет упростить разработку и развертывание приложений, реализовать аналитику в реальном времени, использовать возможности персонализации и функции обнаружения мошенничества в применении к реальным транзакционным данным.

Пользователи могут сократить затраты: полная автоматизация операций с базами данных и инфраструктурой сокращает расходы на администрирование до 80%. Эффективность автоматической оптимизации работы базы данных в совокупности с гибкой моделью «оплата за использование» сокращает расходы до 90%.

Снижение рисков: автоматическое применение обновлений безопасности без простоя СУБД устраняет уязвимости к кибератакам. Защита от всех видов сбоев, включая сбои в системе, в работе сети и ошибки пользователя, обеспечивает доступность на уровне 99,995%, или менее 2,5 минут простоя в месяц, включая остановки на плановое обслуживание. Database Vault не позволяет администраторам БД отслеживать пользовательские данные.

Ускорение инноваций: отсутствие необходимости обслуживать базы данных позволяет администраторам БД сфокусировать внимание на получении ценной информации из данных. Разработчики получают более гибкие возможности – они могут создавать и без усилий использовать базы данных, которые не требуют ручной настройки. Интегрированные алгоритмы машинного обучения помогают разрабатывать приложения, которые строят прогнозы в режиме реального времени, например, по персонализированным покупкам или для обнаружения мошенничества. Простота модернизации существующих баз данных для миграции в автономное облако дает возможность быстро и легко трансформировать ИТ-инфраструктуру, перевести ее на современную гибкую облачную модель.

Клиентам легко перейти на представленную базу, поскольку она использует ту же базу данных Oracle, что и при локальном развертывании СУБД, с теми же функциональными возможностями и интерфейсами. Oracle Autonomous Database поддерживает самые критически важные нагрузки, поскольку она основана на технологиях Oracle Database. В числе этих технологий – вычислительная инфраструктура Exadata, кластеры Real Application Clusters для масштабирования и отказоустойчивости, Active Data Guard для катастрофоустойчивости и Online Data Evolution[1].

Oracle Autonomous Analytics Cloud, Oracle Autonomous Integration Cloud и Oracle Autonomous Visual Builder Cloud

В мае 2018 года Oracle объявила о доступности автономных облачных сервисов Oracle Autonomous Analytics Cloud, Oracle Autonomous Integration Cloud и Oracle Autonomous Visual Builder Cloud, что отвечает планам компании предложить автономные возможности по всей платформе Oracle Cloud Platform. Благодаря встроенным алгоритмам искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения эти PaaS-сервисы обеспечивают «автономное» выполнение стандартных задач, позволяя организациям сократить затраты, снизить риски, ускорить инновации и получать аналитические прогнозы.

Ранее Oracle выпустила автономную базу данных для работы с хранилищами данных. Компания стремится добавить возможности самоуправления, самозащиты и самовосстановления во все PaaS-сервисы, при этом каждая функциональная область обладает своими, специфическими автономными возможностями. Дополнительно Oracle планирует представить в 2018 календарном году еще больше автономных сервисов, ориентированных на мобильные приложения и чат-боты, интеграцию данных, блокчейн, безопасность и управление, а также на другие нагрузки баз данных, включая OLTP[2].

Поскольку организации нацелены на быстрое внедрение инноваций, им нужен надежный набор комплексных интегрированных облачных сервисов для создания новых приложений и выполнения самых критических корпоративных рабочих нагрузок. Только облачные сервисы Oracle могут предоставить автономные возможности для таких ключевых операций, как настройка, патчинг, резервное копирование и обновление без остановки работы, чтобы обеспечить максимальную производительность, высокую доступность и востребованные функции безопасности.

Brake Parts, глобальная компания, которая поставляет тормозные системы от ведущих мировых брендов для автомобилей, микроавтобусов, внедорожников, легких грузовиков и автомобилей большой грузоподъемности, в сотрудничестве с Oracle выстраивает интеллектуальные торговые операции. Автоматизируя комплексную оценку изменений в клиентской базе, коммерческих предложений и процессы внедрения нового продукта, компания Brake Parts смогла устранить шаги, требующие ручного вмешательства, и повысить оперативность реагирования на запросы клиентов.

Автономные сервисы включают в себя Oracle Autonomous Analytics Cloud, Oracle Autonomous Integration Cloud и Oracle Autonomous Visual Builder Cloud. Эти сервисы помогают организациям легко создавать и развертывать современные приложения, а также интегрировать и анализировать критические важные организационные данные.

Сервис Oracle Autonomous Analytics Cloud сочетает в себе машинное обучение, адаптивный интеллект и автономные возможности для создания аналитической платформы, которая разрушает барьеры между людьми, географиями, данными и системами, кардинально меняя способы анализа, понимания и использования информации человеком.

Сервис позволяет бизнес-пользователям быстро выявлять новую информацию. Пользователи могут задавать вопросы с помощью мобильных устройств, а обработка на естественном языке преобразует эти вопросы в запросы к системе и результаты визуализируются на пользовательских устройствах. Для интеллектуальной обработки сервис использует машинное обучение и проактивно предлагает дополнительную информацию, которую пользователь, возможно, еще даже не запрашивал.

Благодаря предиктивной аналитике и автоматическим подсказкам на естественном языке на базе машинного обучения сервис показывает скрытые зависимости и факторы эффективности.

Сервис также предлагает предиктивную аналитику данных, полученных с устройств интернета вещей (IoT). При этом к большим объемам данных, собираемых с датчиков, или данных, накопленных в период, предшествующий неисправности, применяются алгоритмы машинного обучения для конкретной предметной области.

Сервис Oracle Autonomous Integration Cloud ускоряет цифровую трансформацию, давая возможность построить бизнес-процессы, охватывающие различные SaaS-приложения Oracle или других вендоров и on-premise решения, развертываемые на территории заказчика, благодаря сочетанию машинного обучения, встроенных лучших практик и преднастроенной интеграции приложений и автоматизации процессов.

Сервис ускоряет интеграцию в сложных процессах сопоставления атрибутов объектов в двух разных приложениях путем использования данных, других интеграционных процессов и машинного обучения для отображения визуальных рекомендаций по соединению этих объектов; обеспечивает интеллектуальное динамическое адаптивное управление разработкой, предоставляя API-интерфейсы для встраивания сред искусственного интеллекта/машинного обучения и предлагая наилучшее следующее действие (next best action) в автоматизированном потоке процессов; повышает надежность и производительность, предлагая интеллектуальную настройку производительности интеграции для управления большими рабочими нагрузками; обеспечивает роботизированную автоматизацию процессов (Robotic Process Automation) с помощью ИИ/машинного обучения. Это дает возможность автоматизировать заключительные этапы разработки систем, не поддерживающих API.

Сервис Oracle Autonomous Visual Builder Cloud помогает ускорить разработку и развертывание мобильных и веб-приложений, позволяя бизнес-пользователям и разработчикам создавать эти приложения без написания программного кода.

Сервис автоматизирует генерацию программного кода с использованием новейших технологий, соответствующих отраслевым стандартам, и развертыванием одним щелчком мыши, что позволяет быстро разрабатывать приложения даже бизнес-пользователям; обеспечивает автономную доставку мобильных приложений на нескольких платформах, включая iOS и Android; расширяется. Основан на стандартной технологии с открытым исходным кодом (Oracle JET, Swagger).

Сервисы Oracle Cloud Platform используют общие автономные возможности, включая самоуправление для снижения затрат и повышения производительности: устраняет необходимость в ручных операциях для распределения ресурсов, обеспечения безопасности, мониторинга, резервного копирования, восстановления и устранения неисправностей. Система автоматически обновляется и сама устанавливает патчи прямо во время работы, может мгновенно наращивать или освобождать вычислительные ресурсы или ресурсы хранения без простоя.

Самозащита для снижения риска: защита от внешних атак и вредоносных действий внутренних пользователей. Автоматически применяет обновления безопасности во время работы для защиты от кибератак и автоматически шифрует все данные.

Самовосстановление для увеличения уровня доступности. Обеспечивает автоматическую защиту от всех запланированных и незапланированных простоев с доступностью до 99,995%, что приводит к сокращению времени простоя до менее 2,5 минут в месяц, включая плановое обслуживание.

Организации могут протестировать сервисы Oracle Autonomous Cloud Platform, включая Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud, оформив бесплатную подписку Free Oracle Cloud Trial здесь.

2017: Oracle Autonomous Database Cloud

Oracle Autonomous Database Cloud — полностью самоуправляемая автономная база данных, созданная на базе Oracle Database 18c.

Алгоритм машинного обучения в Oracle Autonomous Database Cloud анализирует системные журналы событий, которые содержат информацию обо всем, что происходит с сетями, серверами, ОС, СХД, виртуальными машинами, программами, а также системами аналитики и баз данных. На базе данного материала СУБД обучается и впоследствии становится способна самостоятельно находить в данных и событиях явления, отклоняющиеся от нормы. Кроме того, она сможет проводить классификацию запросов и автоматическую настройку базы данных.

Oracle Autonomous Database Cloud берет на себя выполнение следующих задач администратора: распределение ресурсов, настройка, резервирование, обновление. Все это база способна делать самостоятельно — требуется лишь задать политики. Таким образом, в кругу задач администратора остаются проектирование, разграничение доступа, аналитика и защита данных.

2017: Анонс

В начале октября 2017 года корпорация Oracle объявила о создании полностью самоуправляемой автономной базы данных Oracle Autonomous Database Cloud. Основой для разработки послужила Oracle Database 18c.

По словам председателя совета директоров и главного технологического директора Oracle Ларри Эллисона, самоуправляемая база данных — это такая же революционная разработка, как и интернет. Благодаря механизму машинного обучения Oracle Autonomous Database Cloud практически не нуждается в администрировании и настройке. Кроме того, она не допускает совершения ошибок человеком. В целом концепция работы самоуправляемой базы похожа на принцип действия автопилота.

Способность выявлять аномальные события должна повысить уровень защищенности СУБД, считает Эллисон. В то же время, автономная СУБД сумеет выявить и пресечь кибератаку или применить патчи, причем без остановки работы системы. Ожидается, что благодаря автоматической оптимизации кэширования, индексирования, параллельного выполнения, распределения и сжатия данных автономная СУБД будет менее требовательной к системным ресурсам, при этом ускорится выполнение задач OLTP и хранилищ данных. Доступность Oracle Autonomous Database Cloud заявлена на уровне 99,995%, что подразумевает не более 30 минут бездействия в год.

Предположительно, автономная СУБД начнет работу уже в конце 2017 года для облачного сервиса Data Warehouse. Далее будут подключены другие сервисы, такие как OLTP Database, Express Database и NoSQL Database. СУБД можно будет реализовать на платформе Oracle Exadata у клиента, в Oracle Cloud в качестве облачного сервиса, а также встроить в Oracle Cloud at Customer.[3]

Примечания



ПРОЕКТЫ (1) ИНТЕГРАТОРЫ (2) СМ. ТАКЖЕ (5)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  1С Акционерное общество (9, 45)
  Microsoft (6, 13)
  SAP SE (5, 8)
  Terrasoft (Террасофт, ТС-Консалтинг) (1, 8)
  Oracle (3, 5)
  Другие (46, 67)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  1С:Предприятие 8.3 - 682 (137, 545)
  ВидеоМост (VideoMost) ВКС - 666 (666, 0)
  ELMA BPM Suite - 620 (612, 8)
  Bpm`online - 604 (315, 289)
  1С:Предприятие 8.2 - 500 (491, 9)
  Другие 3035

  ВидеоМост (VideoMost) ВКС - 133 (133, 0)
  Bpm`online - 92 (90, 2)
  1С:Предприятие 8.3 - 81 (14, 67)
  ELMA BPM Suite - 61 (59, 2)
  Omnicomm Online - 13 (13, 0)
  Другие 204

  ВидеоМост (VideoMost) ВКС - 82 (82, 0)
  1С:Предприятие 8.3 - 58 (11, 47)
  ELMA BPM Suite - 53 (52, 1)
  DirectumRX - 36 (36, 0)
  Bpm`online - 13 (8, 5)
  Другие 190

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  Oracle (83, 207)
  Microsoft (46, 146)
  SAP SE (42, 127)
  PostgreSQL Global Development Group (9, 49)
  IBM (17, 18)
  Другие (243, 113)

  Oracle (7, 17)
  SAP SE (6, 16)
  Microsoft (3, 8)
  PostgreSQL Global Development Group (1, 8)
  Apache Software Foundation (ASF) (3, 3)
  Другие (11, 12)

  Oracle (8, 29)
  SAP SE (3, 10)
  Microsoft (3, 9)
  PostgreSQL Global Development Group (1, 8)
  Apache Software Foundation (ASF) (2, 4)
  Другие (8, 10)

  Oracle (7, 26)
  Microsoft (2, 8)
  PostgreSQL Global Development Group (2, 8)
  SAP SE (2, 6)
  Apache Software Foundation (ASF) (3, 3)
  Другие (11, 13)

  Microsoft (1, 8)
  Oracle (5, 7)
  SAP SE (2, 5)
  PostgreSQL Global Development Group (2, 4)
  Mail.ru Group (2, 3)
  Другие (4, 4)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  Oracle Database - 19 (18, 1)
  PostgreSQL СУБД - 8 (7, 1)
  Microsoft SQL Server - 7 (7, 0)
  SAP HANA (High Performance Analytic Appliance) - 5 (5, 0)
  Tarantool - 3 (3, 0)
  Другие 19

  Microsoft SQL Server - 8 (8, 0)
  Oracle Database - 4 (3, 1)
  PostgreSQL СУБД - 4 (3, 1)
  SAP HANA (High Performance Analytic Appliance) - 4 (4, 0)
  Tarantool - 3 (2, 1)
  Другие 5

X

Примите, пожалуйста, участие в нашем исследовании.
Заполните анкету и получите промокод
на покупки в интернет-магазине
Panasonic

Профиль вашей компании