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Oracle Autonomous Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse ist ein Cloud-Data Warehouse-Service, der alle Komplexitäten beim Betreiben eines Data Warehouse, beim Sichern von Daten und beim Entwickeln von datengesteuerten Anwendungen beseitigt. Autonomous Data Warehouse automatisiert die Bereitstellung, Konfiguration, Sicherung, Optimierung, Skalierung, Patching und Sicherung Ihres Data Warehouse. Es enthält Tools für das einfache Self-Service-Laden von Daten, Datentransformationen, Geschäftsmodelle und automatische Einblicke sowie integrierte konvergierte Datenbankfunktionen, die einfachere Abfragen über mehrere Datentypen hinweg und eine Machine Learning-Analyse ermöglichen. Es ist sowohl in der Oracle Public Cloud, als auch als Bereitstellung im Rechenzentrum des Kunden mit Oracle Cloud@Customer verfügbar.

Oracle Autonomous Data Warehouse

Warum Sie Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud wählen sollten

Automatisiertes Data Warehouse Management

Autonomous Data Warehouse automatisiert auf intelligente Weise die Bereitstellung, Konfiguration, Sicherung, Optimierung und Skalierung Ihres Data Warehouses. Dadurch entfallen nahezu alle manuellen und komplexen Aufgaben, die zu menschlichen Fehlern führen können. Autonome Verwaltungsfunktionen geben unseren Kunden die Möglichkeit eine leistungsstarke, hochverfügbare und sichere Data Warehouse-Architektur zu verwenden und gleichzeitig Verwaltungskosten einzusparen.

Die Unior Group mit Sitz in Zreče, Slowenien, verwaltet 85 Millionen Datensätze ohne Datenbankadministratoren. (1:23)

Sehen Sie sich das Autonomous Database-Video an (1:00)

Der Imperativ von 2025: Intelligente Automatisierung – Jetzt
Automatisiertes Data Warehouse Management

Eine Komplettlösung mit Self-Service-Datentools und Analysen

Autonomous Data Warehouse ist die einzige vollständige Lösung, die eine konvergierte Datenbank verwendet, um integrierte Unterstützung für Multimodelldaten und mehrere Workloads zu bieten. Sie umfasst analytisches SQL, datenbankinterne Algorithmen für maschinelles Lernen, Diagramme und räumliche Dienste. Diese integrierten modernen Tools ermöglichen das einfache Self-Service-Laden von Daten, Datentransformationen und Geschäftsmodelle, um beliebige Daten zu laden, das Ausführen komplexer Abfragen über mehrere Datentypen hinweg, das Bereitstellen KI-gesteuerter Analysen und das Entwickeln datengesteuerter Anwendungen.

Analystenbericht: Mit Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud das volle Potenzial Ihrer Daten ausschöpfen (PDF)

Maxim’s Caterers mit Sitz in Hongkong analysiert täglich 600.000 Transaktionen und Daten, die aus sozialen Medien gewonnen wurden, mithilfe von Ad-hoc-Abfragen und Was-wäre-wenn-Analysen, um die Geschäftseffizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

Mit Autonomie zum Geschäftserfolg (PDF)
Eine Komplettlösung mit integrierter Analyse

Gleichbleibend hohe Performance bei einer beliebigen Anzahl von gleichzeitigen Benutzern

Autonomous Data Warehouse verwendet kontinuierliche Abfrageoptimierung, Tabellenindizierung, Datenzusammenfassungen und automatische Optimierung, um eine gleichbleibend hohe Performance sicherzustellen, selbst wenn das zu verarbeitende Datenvolumen und die Anzahl der Benutzer zunehmen. Durch autonome Skalierung können Rechenleistung und E / A vorübergehend um den Faktor drei erhöht werden, um die Performance beizubehalten. Im Gegensatz zu anderen Cloud-Services, für deren Skalierung Ausfallzeiten erforderlich sind, wird Autonomous Data Warehouse skaliert, während der Dienst weiterhin ausgeführt wird.

Vodafone Fiji verzeichnete eine 6-fache Verbesserung bei der Verarbeitung von 600 Millionen Datensätzen pro Tag. (1:27)

Pique Solutions: Cloud Data Warehousing-Plattformen (PDF)
Gleichbleibend hohe Performance bei einer beliebigen Anzahl von gleichzeitigen Benutzern

Umfassender Datenschutz und Schutz der Privatsphäre

Autonomous Data Warehouse macht es einfach, Daten vor Außenstehenden und Insidern zu schützen. Es verschlüsselt autonom Daten bei der Speicherung (Data-at-rest) und in Bewegung (einschließlich Backups und Netzwerkverbindungen), schützt regulierte Daten, wendet alle Sicherheits-Patches an, ermöglicht Audits und führt die Erkennung von Bedrohungen durch. Darüber hinaus können Kunden mit Oracle Data Safe problemlos fortlaufende Sicherheitsbewertungen, Nutzer- und Berechtigungsanalysen, Discovery vertraulicher Daten, den Schutz vertraulicher Daten und die Überwachung der Datenbankaktivität durchführen. Autonomous Data Warehouse schützt das Unternehmen und alle Daten vor Datenverlust, Malware-Injektionen, DDoS-Angriffen, böswilligen Insidern, fortgeschrittenen dauerhaften Bedrohungen, unsicheren APIs, Konto-Hijacking-Angriffen und vielem mehr.

DX Marketing mit Sitz in Savannah, Georgia, verlässt sich auf Autonomous Data Warehouse, um mehr als 260 Millionen lizenzierte Datensätze von US-Verbrauchern und den darin enthaltenen privaten Informationen zu schützen. (1:54)

IDC-Studie: Der Sicherheitsvorteil vollständig verwalteter Datenbankdienste (PDF)
Umfassender Datenschutz und Schutz der Privatsphäre

Verfügbar in der Oracle Public Cloud oder beim Kunden im Rechenzentrum

Im Gegensatz zu Data Warehouse Cloud-Diensten anderer Anbieter, bietet Autonomous Data Warehouse drei verschiedene Bereitstellungsoptionen.

  • Gemeinsame Infrastruktur (Public Cloud):

    Bei der Bereitstellung in einer gemeinsam genutzten Infrastruktur profitieren Kunden von den Vorteilen automatisierter Vorgänge, Performance, Skalierung und der erweiterten Sicherheit des Autonomous Data Warehouse, die in Oracle Public Cloud ausgeführt werden, jedoch zu geringeren Kosten.
  • Dedizierte Infrastruktur (Public Cloud):

    Die dedizierte Infrastrukturbereitstellungsoption stellt Kundendatenbanken für die dedizierte Exadata-Infrastruktur in der Oracle Public Cloud bereit. Die dedizierte Infrastruktur bietet Isolation von anderen Benutzern und bietet die gleiche Performance und Vorhersehbarkeit wie On-Premises-Bereitstellungen. Darüber hinaus haben Kunden die Möglichkeit, autonome Betriebsrichtlinien zu steuern, z. B. den Zeitpunkt von Upgrades und Patches.
  • Cloud@Customer-Infrastruktur (Rechenzentrum des Kunden):’

    Autonomous Database on Exadata Cloud@Customer kombiniert alle Vorteile von Exadata Database Machines in Ihrem Rechenzentrum mit der Einfachheit der Verwaltung eines autonomen Cloud-Services. Der Service bietet Agilität durch Self-Service, beseitigt die Schwierigkeiten die beim Verschieben von Data Warehouses in die Public Cloud auftreten können, und ermöglicht es Kunden, die organisatorischen Anforderungen für strikte Datensouveränität und -sicherheit zu erfüllen, da Cloud@Customer im Rechenzentrum des Kunden ausgeführt wird. ’
WinterCorp-Studie Hinweis: Die Bereitstellungsoptionen für verwaltete Cloud-Datenbanken nehmen zu (PDF)
Verfügbar in der Oracle Public Cloud oder beim Kunden im Rechenzentrum

Autonomous Data Warehouse

Vereinfachtes Data Warehouse Management durch autonome Verwaltung

Verwaltungsfunktionen wie Bereitstellen, Konfigurieren, Sichern, Optimieren und Skalieren werden autonom ausgeführt. Dadurch entfallen nahezu alle manuellen und komplexen Aufgaben, die zu menschlichen Fehlern führen können. Autonome Verwaltungsfunktionen geben unseren Kunden die Möglichkeit eine leistungsstarke, hochverfügbare und sichere Data Warehouse-Architektur zu verwenden und gleichzeitig Administrationskosten einzusparen.

Funktionen
  • Automatische Skalierung
  • Selbstsichernd
  • Selbstanpassend
  • Selbstspeichernd
  • Selbstreparierend
  • Automatisches Patchen

Für konsistent hohe Leistung

Autonomous Data Warehouse überwacht kontinuierlich alle Aspekte der Performance Ihres Systems. Es nimmt Anpassungen autonom vor, sodass die Performance immer gleich bleibt, selbst dann wenn sich Workloads, Abfragetypen und Anzahl der Benutzer ändern.

Funktionen
  • Automatische Skalierung
  • Selbstanpassend
  • Automatische Indizierung
  • Hybrid Columnar Compression
  • Spaltenverarbeitung
  • Smart Scan
  • Automatische Erfassung von Optimierungsstatistiken

Reduzieren Sie Risiken mit Datenbanksicherheit

Das sichere Autonomous Data Warehouse sichert Ihre Cloud-Datenbank mit einem einzigen einheitlichen Kontrollzentrum, das vertrauliche Daten identifiziert und maskiert, über riskante Benutzer und Konfigurationen informiert, kritische Datenbankaktivitäten überwacht und verdächtige Versuche, auf Daten zuzugreifen, erkennt.

Funktionen
  • Transparente Datenverschlüsselung
  • Verwaltung von Verschlüsselungscodes
  • Privilegierte Nutzer und Multifaktor-Authentifizierung
  • Datenklassifizierung und Discovery
  • Überwachen und Blockieren von Datenbankaktivitäten
  • Konsolidierte Prüfung und Berichterstattung
  • Datenmaskierung
  • Datenbearbeitung

Self-Service-Datenverwaltungstools

Datentools bieten eine einfache Self-Service-Umgebung zum Laden und Bereitstellen von Daten für das erweiterte Team zur Zusammenarbeit. Geschäfts- und Datenanalysten können Daten einfach per Drag-and-Drop laden und transformieren, Geschäftsmodelle erstellen, Anomalien, Ausreißer und versteckte Muster schnell erkennen, Datenabhängigkeiten und die Auswirkungen von Änderungen verstehen.

Funktionen
  • Laden von Daten
  • Datentransformation
  • Geschäftsmodell
  • Dateneinblicke
  • Katalog

Maschinelles Lernen für alle

Erstellen und Bereitstellen von Modellen für Machine Learning in Oracle Autonomous Data Warehouse mithilfe skalierbarer und optimierter datenbankinterner Algorithmen. Oracle Machine Learning beschleunigt die Entwicklung von Machine Learning-Modellen für Datenwissenschaftler, da keine Daten mehr in dedizierte Machine Learning-Systeme verschoben werden müssen.

Funktionen
  • Datenbankinterne Algorithmen
  • Automatisierte Datenaufbereitung
  • AutoML automatisiert die Modellentwicklung
  • Einfache Modellbereitstellung über REST- und SQL-Schnittstellen
  • Hohe Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit
  • Oracle Machine Learning Notebooks
  • OML für Python
  • OML-Services
  • OML AutoML-Benutzeroberfläche
  • Oracle Machine Learning for SQL

Decken Sie versteckte Beziehungen in Daten auf

Diagrammdatenbanken erleichtern die Verwaltung, Darstellung und Interaktion komplexer Datenbeziehungen. Das Diagrammmodell ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Entwicklern, Mustererkennung, Klassifizierung und statistische Analyse anzuwenden. All dies ermöglicht eine effizientere Analyse im Maßstab anhand großer Datenmengen.

Oracle Autonomous Database verfügt bereits über Diagrammfunktionen zum Analysieren und Visualisieren von Diagrammmodellen, wird jedoch in Kürze Graph Studio für eine vollständige, verwaltete Plattform für die Diagrammanalyse hinzufügen.

Hauptfunktionen von Graph Studio:
  • Automatisierte Diagrammmodellierung
  • Automatisierte Installation, Aktualisierung und Bereitstellung
  • Funktionen zum automatischen Speichern, Sichern und Wiederherstellen von Checkpoint-Daten
  • Erweiterte Notizbücher und Visualisierung
  • Möglichkeit, Analysen zu planen
  • Beispiel für Notizbücher und Workflows für verschiedene Anwendungsfälle

Standortbestimmung leicht gemacht

Räumliche Funktionen des Autonomous Data Warehouse richten sich an alle Arten von Anwendungen, räumliche Workloads und Datensätze, einschließlich der anspruchsvollsten, umfangreichsten Location-Intelligence-Anwendungen und Geodatenanwendungen.

Funktionen
  • Datenmodell und umfassende Analyse für 2D-Geodaten
  • Hohe Performance, parallele Verarbeitung räumlicher Daten
  • Standardbasierte SQL- und Java-APIs
  • Native JSON- und REST-Unterstützung
  • Standortverfolgungsserver
  • Integrierte Funktionen zur Kontaktverfolgung
  • Self-Service-Spatial Studio

Alle Autonomous Database Kundenerfolge anzeigen

Ein kostengünstiges, effizientes und müheloses Kundenerlebnis

Erfahren Sie, wie Oracle-Kunden mithilfe von Oracle Autonomous Database ihr Geschäft transformieren, indem sie Data Warehousing durch maschinelles Lernen und Automatisierung neu definieren.

TaylorMade-Logo
OUTFRONT Media-Logo
Vodafone-Logo
CERN-Logo
Unior-Logo
sky-Logo
Adventist Health-Logo
11880-Logo
Lyft-Logo

Lyft bildet eine einzige globale Informationsquelle für schnellere Einblicke.

Anwendungsfälle für Autonomous Data Warehouse

  • Erstellen Sie ein abteilungsspezifisches Data Warehouse

    Stellen Sie ein unterteiltes Self-Service-Data Warehouse bereit, um Daten aus mehreren Tabellenkalkulationen und anderen Flat-File-Datenquellen in vertrauenswürdigen, wartbaren und qualitativ hochwertigen Dashboards zu konsolidieren.

    Erfahren Sie mehr zu Oracle Departmental Data Warehouse

    Siehe die Referenzarchitektur

  • Erstellen Sie ein unterteiltes Data Warehouse für Unternehmensanwendungen

    Konsolidieren Sie Daten aus mehreren Unternehmenssystemen, Tabellenkalkulationen und Datenquellen von Drittanbietern in einem integrierten und analytischen Datenspeicher.

    Erfahren Sie mehr zu Oracle Departmental Data Warehouse

    Siehe die Referenzarchitektur

  • Erweiterung eines Enterprise Data Warehouse

    Vereinfachen Sie Ihr Enterprise Data Warehouse, um konvergierte Multimodelldaten mit autonomen Funktionen zu unterstützen.

    Siehe die Referenzarchitektur

  • Erstellen Sie ein Data Warehouse speziell für Unternehmen mit integriertem Data Lake

    Kombinieren Sie die Fähigkeiten eines Data Lakes und eines Data Warehouse, um jede Art von Datentypen für Geschäftsanalysen und maschinelles Lernen zu verwalten.

    Siehe die Referenzarchitektur

Alle Autonomous Data Warehouse-Architekturmuster anzeigen

17. März 2021

Oracle Autonomous Data Warehouse: Neue Innovationen für Datenanalysten, Citizen Data Scientists und LOB-Entwickler

George Lumpkin, Vizepräsident, Produktmanagement für Autonomous Data Warehouse

Nach der Einführung von Autonomous Data Warehouse erkannten Unternehmen jeder Größe, wie einfach es sein kann, ein Data Warehouse bereitzustellen. Da für Autonomous Data Warehouse keine betriebliche Verwaltung erforderlich ist (und daher auch kein Datenbankadministrator), ist ein Cloud Data Warehouse für viel mehr Unternehmen als zuvor erreichbar.

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Materialien

Preise

Autonomous Data Warehouse – Preise

Dokumentation

Autonomous Data Warehouse-Dokumentation

Produktdokumentation und Hilfe zum Bereitstellen des Dienstes Autonomous Data Warehouse für eine gemeinsam genutzte und eine dedizierte Infrastruktur.

Zusätzliche Informationen

Cloud Learning
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