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Ankündigung der neuen  Autonomous Services
Ankündigung der neuen  Autonomous Services

Larry Ellison kündigt die neuesten Oracle Cloud- und Datenbankinnovationen an
 
Oracle Autonomous Database – jetzt auch in Ihrem Rechenzentrum verfügbar
Sie wollten die Oracle Cloud Service nutzen, können oder aber auch möchten Ihre Daten nicht in einer öffentlichen Cloud hosten? Nach dem Erfolg des Oracle Exadata Cloud@Customer-Services in den vergangenen drei Jahren hat Oracle bekanntgegeben, dass nun auch die Oracle Autonomous Database auf der Exadata Cloud@Customer Plattform verfügbar ist. Die Autonomous Database kann in zwei Varianten in Kunden-Rechenzentren betrieben werden – als eigenständiges Angebot oder als Teil der Oracle Dedicated Region Cloud@Customer, der branchenweit ersten On-Premise-Cloud-Region, die ebenfalls gestern angekündigt wurde.

Eine ideale Lösung für Unternehmen, die Probleme damit haben, ihre geschäftskritischen Datenbank-Anwendungen in der Public Cloud zu betreiben. Mögliche Gründe sind beispielsweise Datenhoheit, gesetzliche Anforderungen, Sicherheits- und Performance-Bedenken oder auch die Notwendigkeit einer besonders engen Kopplung von On-Premise-Anwendung und Datenbank.

Erfahren Sie mehr über unsere neuesten Portfolioerweiterung von Gen 2 Cloud@Customer.
Zu den wichtigsten Vorteilen von Oracle Cloud@Customer gehören:
  • Es sind genau dieselben SLAs, APIs und Tools in der Oracle Public Cloud sowie On-Premise verfügbar, um konsistente Sicherheit, Betrieb und Steuerung von Workloads zu erzielen.
  • Daten- und Kundenoperationen sind vollständig vom Internet isoliert, der Betrieb der Steuerebene und der Datenebene verbleiben On-Premise.
  • Dynamische Skalierung, ein Pay-per-Use-Verbrauchsmodell und Verwaltungsautomatisierung, die das Infrastruktur- und Datenbankmanagement der Kunden um bis zu 90% reduziert.
  • Ermöglicht den IT-Teams, sich auf Innovationen zu konzentrieren, indem sie Daten und Schemata in der Datenbank verwenden, anstatt die Kerndatenbank verwalten zu müssen.
  • Menschliche Fehler werden sowohl für das Infrastruktur- als auch für das Kerndatenbankmanagement eliminiert, in dem manuelle Aufgaben durch maschinell lernbasierte Automatisierung ersetzt werden.

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