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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
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Oracle Live: Die Zukunft des Data Lakehouses

Mittwoch, 20. Oktober, 12:00 Uhr ET/13:00 Uhr BRT/18:00 Uhr CEST

Warum Sie Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud wählen sollten

Autonome Lagerverwaltung

Mit Oracle Autonomous Data Warehouse sind fast keine manuellen Administrationssaufgaben mehr erforderlich. Es automatisiert allgemeine Aufgaben wie das Sichern, Konfigurieren und Patchen. Was dabei einzigartig ist, ist, dass es auch die Leistungsoptimierung und Auto-Skalierung kontinuierlich automatisiert – ohne Ausfallzeiten, überdimensionierte Bereitstellungen oder dass menschliches Eingreifen erforderlich wäre. Dadurch reduziert sich der Verwaltungsaufwand um bis zu 90 %, sodass Geschäftsteams ohne Hilfe der IT arbeiten können.

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

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

Der Imperativ von 2025: Intelligente Automatisierung – Jetzt

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. Es enthält integrierte Self-Service-Tools zur Verbesserung der Produktivität von Analysten, Datenwissenschaftlern und Entwicklern.

Analystenbericht: Die Verbesserungen bei Oracle Autonomous Data Warehouse: Die Demokratisierung der Einfachheit (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)

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.

WinterCorp-Studie – Hinweis: Die Bereitstellungsoptionen für verwaltete Cloud-Datenbanken nehmen zu (PDF)

Umfassender Datenschutz und Schutz der Privatsphäre

Autonomous Data Warehouse verschlüsselt autonom Daten im Ruhezustand und in Bewegung, schützt regulierte Daten, wendet sämtliche Sicherheitspatches an und führt eine Bedrohungserkennung durch. Darüber hinaus können Kunden mit Oracle Data Safe problemlos Nutzer- und Berechtigungsanalysen, eine Wiederherstellung oder den Schutz vertraulicher Daten sowie eine Überwachung der Datenbankaktivität durchführen. Autonomous Data Warehouse macht es einfach, Daten vor Außenstehenden und Insidern zu schützen.

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

IDC-Studie: Der Sicherheitsvorteil vollständig verwalteter Datenbankdienste (PDF)

5 Gründe, warum Oracle Autonomous Data Warehouse besser ist.

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 Data Scientists, 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

Starten Sie kostenlos mit Oracle Autonomous Data Warehouse durch.

Erfahren Sie, was führende Branchenanalysten über uns zu sagen haben

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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.

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Anwendungsfälle für Autonomous Data Warehouse

Bessere Branchenanalysen

Stellen Sie ein unterteiltes Self-Service-Data Warehouse bereit, um Daten aus mehreren Unternehmenssystemen, Tabellenkalkulationen und Datenquellen von Drittanbietern in einem vertrauenswürdigen, wartbaren und integrierten Dashboard zu konsolidieren. Die integrierten Self-Service-Datentools ermöglichen es den Nutzern, Daten per Drag-and-Drop zu laden und zu transformieren, Geschäftsmodelle zu generieren, schnell Anomalien aufzudecken und Machine Learning (ML)-Modelle zu erstellen.

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Komplexe Fragen unter Verwendung aller Daten beantworten

Vereinfachen und modernisieren eines Enterprise Data Warehouse

Beantworten Sie komplexere Fragen und beziehen Sie dabei alle Daten mit ein. Vereinfachen Sie Ihr Enterprise Data Warehouse, um multimodale, konvergierte Daten mit autonomen Funktionen zu unterstützen.

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Erweitern Sie die Entscheidungsfindung durch Machine Learning

Erstellen und Bereitstellen von Modellen für Machine Learning in Oracle Autonomous Data Warehouse mithilfe skalierbarer und optimierter datenbankinterner Algorithmen.

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Finden Sie Ihre Machine Learning-Lösung

Erweitern Sie die Entscheidungsfindung durch Machine Learning

Preise

Autonomous Data Warehouse auf Shared Infrastructure

Produkt
Stückpreis
Skala
Oracle Autonomous Data Warehouse vCPU pro Stunde
Oracle Autonomous Database – Exadata Storage Terabyte an Storage-Kapazität pro Monat

Autonomous Data Warehouse auf dedizierter Infrastruktur

Produkt
Stückpreis
Skala
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dediziert vCPU pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Database Exadata Infrastructure – Viertel-Rack – X8M Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – Viertel-Rack – X8 Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Database Exadata Infrastructure – halbes Rack – X8 Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – vollständiges Rack – X8 Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – Viertel-Rack – X7 Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Database Exadata Infrastructure – halbes Rack – X7 Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – vollständiges Rack – X7 Gehostete Umgebung pro Stunde

  • Für Autonomous Data Warehouse auf dedizierter Infrastruktur:
  • –Die Mindestlaufzeit für das Abonnement von Database Exadata Infrastructure beträgt 48 Stunden.<
  • – Mindestkaufanforderung von 1 OCPU pro Datenbankknoten bis zur maximalen Anzahl von OCPUs für das jeweilige Rack

Autonomous Data Warehouse Bring Your Own License (BYOL)

Produkt
Stückpreis
Skala
Oracle Autonomous Data Warehouse vCPU pro Stunde
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dediziert vCPU pro Stunde

  • Wenn Sie die Oracle Database Enterprise Edition und die unten aufgeführten erforderlichen Optionen ausführen, lauten Ihre BYOL-Anforderungen wie folgt:
  • – Für 1–16 OCPUs einer einzelnen Oracle Autonomous Data Warehouse-Instanz:
  • – Für jede unterstützte Prozessorlizenz von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: Multitenant: Sie können bis zu 2 OCPUs des BYOL Cloud Service aktivieren.
  • –Für jeweils 25 unterstützte Named User Plus-Lizenzen von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: Multitenant: Sie können 1 OCPU des BYOL Cloud Service aktivieren.
  • – Für 17 OCPUs oder mehr eines einzelnen Oracle Autonomous Data Warehouse:
  • – Für jede unterstützte Prozessorlizenz von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: Multitenant und Real Application Clusters: Sie können bis zu 2 OCPUs des BYOL Cloud Service aktivieren.
  • –Für jeweils 25 unterstützte Named User Plus-Lizenzen von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: Multitenant und Real Application Cluster: Sie können 1 OCPU des BYOL Cloud Service aktivieren.

Die gängige Praxis bei Cloud-Umgebungen besteht darin, Compute-Instanzen basierend auf der Anzahl der virtuellen CPUs (vCPUs) zu definieren, die diese enthalten. Jede vCPU stellt Kapazitäten für einen Ausführungsthread bereit. Eine vCPU stellt keinen vollständigen physischen Compute-Kern bereit, sondern ist Teil eines Kerns. Im Gegensatz dazu verwenden die x86-Compute-Formen von Oracle OCPUs, die physischen CPU-Kernen entsprechen, von denen jeder zwei Threads bereitstellt. Um Kunden den Vergleich zwischen Cloud-Dienstanbietern zu erleichtern, stellt Oracle vCPU-Preise auf den Webseiten bereit, während die Abrechnung auf der Anzahl der von ihnen verbrauchten OCPU-Zeit basiert. Der stündliche OCPU-Tarif, der den Kunden in Rechnung gestellt wird, beträgt das Doppelte des vCPU-Preises auf den Webseiten, da sie statt einer zwei vCPUs an Rechenleistung erhalten.

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

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