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Autonomes Data Warehouse

Oracle Autonomous Data Warehouse ist die weltweit erste und einzige autonome Datenbank, die für Analyse-Workloads optimiert ist, einschließlich von Data Marts, Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses. Mit Autonomous Data Warehouse können Data Scientists, Geschäftsanalysten und Nicht-Experten schnell, einfach und kostengünstig Geschäftseinblicke gewinnen, indem sie Daten jeder Größe und Art verwenden. Autonomous Data Warehouse wurde für die Cloud entwickelt und mit Oracle Exadata optimiert, sodass es sichdurch eine schnellere Leistung und laut einem IDC-Bericht (PDF) um durchschnittlich 63 % geringere Betriebskosten auszeichnet.

Oracle Autonomous Database: Video zur Datenverwaltung revolutionieren

Oracle Autonomous Database: Revolutionierung des Datenmanagements (0:30)

Einführung von Oracle Database Service for Microsoft Azure

Larry Ellison und Satya Nadella haben Oracle Database Service for Microsoft Azure eingeführt, der Azure-Kunden die Leistung, Verfügbarkeit und Automatisierung von Oracle Database auf Unternehmensebene bietet.

Warum sollte man sich für Autonomous Data Warehouse entscheiden?

Oracle ist der einzige Cloud-Provider, der vollständig in seiner eigenen Cloud ausgeführt wird (Infrastruktur, Datenbank und Anwendungs-Cloud).

Besuchen Sie uns auf der Oracle CloudWorld und erfahren Sie, wie Sie mit Daten Ihr Unternehmen modernisieren können

Treffen Sie auf der CloudWorld vom 17. bis 20. Oktober Ihre Kollegen und die Experten von Oracle, um Tipps für das Erstellen datengesteuerter Anwendungen zu erfahren.

Mit Oracle Autonomous Database kompatible Anwendungen und Tools

Erfahren Sie mehr über Anwendungen und Tools, die mit Autonomous Database kompatibel sind.

Ein besserer Nutzen von Daten und Analysen

Erreichen Sie mehr, indem Sie eine Datenplattform nutzen, die auf Geschwindigkeit, Agilität und Einfachheit ausgelegt ist.

Autonomous Database stellt die Grundlage für ein Data Lakehouse zur Verfügung – eine moderne, offene Architektur, die es Ihnen ermöglicht, alle Ihre Daten zu speichern, zu analysieren und zu verstehen. Das Data Lakehouse kombiniert die Leistung und die Reichhaltigkeit von Data Warehouses mit der Breite, Flexibilität und Kosteneffizienz der beliebten Open Source-Data Lake-Technologien. Greifen Sie auf Ihr Data Lakehouse über Autonomous Database zu und verwenden Sie dabei eine offene SQL-Verarbeitungs-Engine, die derzeit weltweit am leistungsstärksten ist.


Diagramm zu den Grundlagen eines Data LakehouseDie Data Lakehouse-Plattform von Oracle besteht aus einer Kombination aus einem Data Lake und einem Data Warehouse, die zusammen ein Data Lakehouse bilden. Sie führt die Funktionen eines Data Warehouse und eines Data Lake zusammen, um mithilfe einer einheitlicheren Architektur eine einfachere Datenverschiebung zu ermöglichen. Die Integration von Data Lake und Data Warehouse bietet zahlreiche Vorteile, einschließlich des Data Managements, der KI und dem maschinellen Lernen und den Integrationsoptionen.

Beliebige Daten überall analysieren

Der erweiterte Datenverarbeitungs-Engine von Autonomous Database ermöglicht Ihnen Einblicke über Multicloud-Datenquellen hinweg. Dabei spielt es keine Rolle, ob sich Ihre Daten in AWS-, Azure-, Google Cloud Platform- oder Oracle Cloud Infrastructure- Objektspeichern und -Datenbanken befinden. Falls Ihre Daten in Big Data-Dateiformaten wie Apache Parquet, JSON, Apache ORC, Apache Avro, CSV, oder XML vorliegen, ermöglicht Autonomous Database eine einfache, konsistente Ansicht Ihres Datenbestands über Ihre bevorzugten SQL-basierten Tools und Anwendungen.


Diagramm zur Verwaltung aller DatenservicesDie gesamte Datenaufnahme, -transformation und -integration fließt in Datenspeicher, Warehouses und Data Lakes. Im Kern bietet Oracle einen einheitlichen, effizienten, kostengünstigen und skalierbaren Ort zur Vereinheitlichung aller dieser Unternehmensdaten – von unstrukturierten bis hin zu strukturierten und kuratierten Daten. Hier können Sie alle Ihre Daten speichern, verwalten, analysieren und verstehen.

Unterstützen Sie Innovatoren durch integrierte Selfservice-Analysen

Verbessern Sie die Produktivität von Geschäftsanwendern, indem Sie mithilfe von Selfservice-Datentools und der Erstellung von Low Code-Analyseanwendungen deren Abhängigkeit von der IT reduzieren. Verbessern Sie die Zusammenarbeit zwischen Teams – mit Analyseansichten von Autonomous Database, die gemeinsame Geschäftsdefinitionen und Metriken bereitstellen, die mit Oracle Analytics Cloud, Tableau und anderen Business Intelligence-Anwendungen integriert sind. Erweitern Sie auf der Grundlage aller Daten das geschäftliche Storytelling, indem Sie leistungsstarkes integriertes maschinelles Lernen, räumliche und Diagrammanalysen sowie Datenvisualisierungen nutzen.


Selfservice-AnalysediagrammeMit Oracle Autonomous Database können Data Scientists, Geschäftsanalysten und Nicht-Experten schnell, einfach und kostengünstig Geschäftseinblicke gewinnen, indem sie Daten jeder Größe und Art verwenden.

Vermeiden Sie Risiken durch Sicherheitsbewertungen, Auditing und aktiven Schutz

Autonomous Database bietet fortschrittlichste Datensicherheit, sodass Sie Risiken von Datenlecks reduzieren und die Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften vereinfachen können. Sein automatisiertes Selbst-Patchen, seine permanent aktive Verschlüsselung und Schlüsselverwaltung, seine granularen Zugriffskontrollen sowie seine flexible Datenmaskierung ermöglichen eine umfassende Nutzerüberwachung mit hochentwickelten Auditingfunktionen.


Diagramm zur erweiterten DatensicherheitBewerten Sie die Sicherheitslage Ihrer Datenbank und erhalten Sie Empfehlungen, wie Sie mögliche Risiken mindern können.

Funktionen von Autonomous Data Warehouse

Eine moderne Datenplattform für Geschäftseinblicke

Oracle Autonomous Database spielt im Data Lakehouse sowohl als Analyse-Engine wie auch als optimierter Datenspeicher eine zentrale Rolle. Die Nutzer können über die offene und leistungsstarke SQL-Verarbeitungsengine von Autonomous Database auf das Lakehouse zugreifen. Analysieren Sie Daten vonAutonomous Database aus Big Data-Frameworks mithilfe einer hocheffizienten Apache Spark- und Python-Konnektivität.


Vereinfachtes Data Warehouse-Management mit integrierter Automatisierung

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. Die autonome Verwaltung ermöglicht Kunden die Ausführung eines überaus leistungsfähigen, hochverfügbaren und sicheren Data Warehouse – und zugleich auch die Ausführung Tausender Datenbanken ohne Administration.

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

Für durchweg hohe Performance

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 die Anzahl der Benutzer im Laufe der Zeit 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
  • Transparent Data Encryption
  • Verwaltung von Verschlüsselungscodes
  • Privilegierte Nutzer und Multifaktor-Authentifizierung
  • Datenklassifizierung und Discovery
  • Datenmaskierung
  • Data Redaction
  • Überwachen und Blockieren von Datenbankaktivitäten
  • Konsolidierte Prüfung und Berichterstattung

Selfservice-Datenverwaltungstools

Datentools bieten eine einfache Selfservice-Umgebung zum Laden und Bereitstellen von Daten für die Zusammenarbeit zwischen erweiterten Teams. Geschäfts- und Datenanalysten können Daten einfach per Drag-and-Drop laden und transformieren, Geschäftsmodelle erstellen, Anomalien, Ausreißer und versteckte Muster schnell erkennen sowie 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
  • Automatisierte Datenaufbereitung
  • AutoML automatisiert die Modellentwicklung
  • Einfache Modellbereitstellung über REST- und SQL-Schnittstellen
  • Hohe Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit
  • Datenbankinterne Algorithmen
  • Oracle Machine Learning Services
  • Oracle Machine Learning – AutoML-Benutzeroberfläche
  • Oracle Machine Learning Notebooks
  • Oracle Machine Learning for Python
  • Oracle Machine Learning für SQL

Decken Sie versteckte Beziehungen in Daten auf

Autonomous Database enthält Diagramm-Datenbankfunktionen zur Darstellung und Verwaltung komplexer Datenbeziehungen. Die Diagrammanalyse ermöglicht Data Scientist und Entwicklern Mustererkennung, Klassifizierung und statistische Analysen für einen tieferen Kontext anzuwenden.

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

Standortbestimmung leicht gemacht

Die räumlichen Funktionen von Autonomous Data Warehouse eignen sich für alle Arten von Anwendungen, räumlichen Workloads und Datensätzen, einschließlich der anspruchsvollsten, umfangreichsten Location-Intelligence-Anwendungen und Geodatenanwendungen.

Funktionen
  • Datenmodellierung 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
  • Selfservice-Spatial Studio

Eine bessere Verfügbarkeit von Data Warehousing- und Analyse-Workloads

Autonomous Database bietet eine Verfügbarekeit von 99.995 %1 mit integrierten Oracle Real Application Clusters, paralleler Infrastruktur, automatisierter Disaster Recovery sowie Backups.

Funktionen
  • Automatic Storage Management
  • Architektur für maximale Verfügbarkeit
  • Oracle Active Data Guard
  • Oracle Autonomous Health Framework
  • Oracle Real Application Clusters
  • Oracle Data Safe

Sichern Sie sich mit Beschleunigern für E-Business Suite, Fusion und NetSuite zeitnähere Analysen

Die Oracle Applications Accelerators für die E-Business Suite von Oracle sowie für Fusion Applications und NetSuite stellen erweiterte Analysefunktionen mit Selfservice-Datenerkennung, integrierter ETL und KPI-Metriken zur Verfügung. So können Nutzer mithilfe einer umfassenden Datenintegration und einsatzbereiten Datenmodellen mehr erreichen.

Funktionen
  • Die Oracle Application Accelerators bieten integriertes ETL, das es Nutzern ermöglicht, schnell Data Warehouses aus Daten von Oracle E-Business Suite zu erstellen.
  • Oracle Fusion Analytics Warehouse und Oracle NetSuite Analytics Warehouse basieren auf Autonomous Database und stellen ein End-to-End-Cloud-Data Warehouse sowie eine Analyselösung zur Verfügung.
  • Für benutzerdefinierte Data Warehouses stellt Autonomous Data Warehouse umfassende Datentransformationsflüsse bereit, welche die Vernetzung mit Oracle und Anwendungen von Drittanbietern ermöglichen.

Lernen Sie die neuen Features in Autonomous Database kennen

Die Meinungen führender Analysen zu Autonomous Data Warehouse

IDC stellt fest, dass Kunden mit Autonomous Database innerhalb von fünf Jahren eine Kapitalrendite von 417 % erzielen

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Ein kostengünstiges, effizientes und müheloses Kundenerlebnis

Erfahren Sie, wie Kunden von Oracle Oracle Autonomous Data Warehouse nutzen, um Ihre Unternehmen mithilfe von Data Lakes, maschinellem Lernen und Automatisierung zu modernisieren.

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Autonomous Data Warehouse – Preise

Autonomous Data Warehouse auf Shared Infrastructure

Produkt
Vergleichspreis (/vCPU) *
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse


OCPU pro Stunde
Oracle Autonomous Database – Exadata-Speicher


Terabyte-Speicherkapazität pro Monat

Autonomous Data Warehouse auf dedizierter Infrastruktur

Produkt
Vergleichspreis (/vCPU) *
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dediziert


OCPU pro Stunde
Exadata Cloud Infrastructure – Quarter Rack – X9M


Gehostete Umgebung pro Stunde
Exadata Cloud Infrastructure – Database Server – X9M


Gehostete Umgebung pro Stunde
Exadata Cloud Infrastructure – Storage Server – X9M


Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – Database Server – X8M


Gehostete Umgebung pro Stunde
Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – Storage Server – X8M


Gehostete Umgebung pro Stunde

  • Für Autonomous Data Warehouse on Dedicated Infrastructure beträgt die Mindestlaufzeit für ein Abonnement von Database Exadata Infrastructure 48 Stunden.

Autonomous Data Warehouse Bring Your Own License

Produkt
Vergleichspreis (/vCPU) *
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse


OCPU pro Stunde
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dediziert


OCPU pro Stunde

*Um den Preisvergleich zwischen Cloud-Service-Providern zu erleichtern, zeigen Oracle Webseiten sowohl vCPU(virtuelle CPUs)-Preise als auch OCPU(Oracle CPU)-Preise für Produkte mit rechenbasierter Preisgestaltung. Die Produkte selbst, das Provisioning im Portal, die Abrechnung usw. verwenden weiterhin OCPU(Oracle CPU)-Preise. OCPUs stellen physische CPU-Cores dar. Die meisten CPU-Architekturen, einschließlich x86, führen zwei Threads pro physischem Core aus, sodass eine OCPU zwei vCPUs für x86-based Compute entspricht. Die Abrechnung des OCPU-Stundentarifs erfolgt demnach doppelt so hoch wie der vCPU-Preis, da sie zwei vCPUs Rechenleistung für jede OCPU erhalten, es sei denn, es handelt sich um eine Subcore-Instanz wie präemptive Instanzen.

20. Juli 2022

Oracle Database Service for Microsoft Azure

Dave McCarthy, Research Vice President, Cloud and Edge Infrastructure Services, IDC

Oracle und Microsoft vereinfachen den Weg zur Multicloud-Auswahl
Die Cloud hat die Art und Weise, wie Unternehmen Anwendungen entwickeln, Daten sichern und Infrastrukturen verwalten, grundlegend verändert. Die Fähigkeit, Ressourcen schnell bereitzustellen, nach Bedarf zu skalieren und global einzusetzen, hat neue Innovationsmöglichkeiten geschaffen. Im Jahr 2022 erwartet IDC, dass die Ausgaben für die Cloud-Infrastruktur erstmals die Nicht-Cloud-Infrastruktur übersteigen werden.

Vollständigen Beitrag lesen

Ressourcen

Dokumentation

Autonomous Data Warehouse-Dokumentation

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

  • Tutorials zu Autonomous Data Warehouse
    Erfahren Sie, wie Sie mithilfe praktischer Workshops, in denen die wichtigsten Funktionen erklärt werden, Autonomous Database für Analysen und das Data Warehousing verwenden.
  • Kostenloser Schritt-für-Schritt-Workshop
    Erfahren Sie in einem Praxisworkshop anhand von schrittweisen Anweisungen, wie Sie ein modernes Data Warehouse erstellen, einen Data Lake einrichten oder mit maschinellem Lernen experimentieren können.
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1. Das Service Level Agreement (SLA) für eine Verfügbarkeit von 99,995 % setzt die Verwendung von Oracle Autonomous Data Guard voraus. Das SLA ist eine Verfügbarkeit von 99,95 %, wenn Autonomous Data Guard nicht aktiviert ist.

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