Oracle erweitert Cloud Platform um neue autonome Services

Oracle erweitert seine Cloud Platform um neue autonome Services über die Oracle autonome Datenbank hinaus. Die Oracle Cloud Platform Autonomous Services, nutzen künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML), um Betrieb, Sicherheit und Fehlerkorrektur zu automatisieren. Dies hilft Unternehmen, ihre IT- Kosten zu senken, Risiken zu reduzieren, Innovationen voranzutreiben und vorausschauende Analysen zu erstellen. Mit seinem erweiterten Portfolio von autonomen Services setzt Oracle neue Maßstäbe bei autonomen Cloud-Platform-Technologien.

Unternehmen müssen heute in der Lage sein, schnell neue Innovationen bereitzustellen. Daher benötigen sie ein umfassendes und sicheres Paket an integrierten Cloud Services, mit dessen Hilfe sie neue Applikationen entwickeln und anspruchsvolle Workloads betreiben können. Nur die Cloud Services von Oracle sind jedoch in der Lage, wichtige Funktionen wie Tuning, Patching, Backups und Upgrades während des Betriebs automatisch auszuführen und dadurch für Unternehmen maximale Leistung, Hochverfügbarkeit und sichere IT-Systeme bereitzustellen. Um Innovationen und intelligentere Entscheidungsfindung voranzutreiben, bietet die Oracle Cloud Platform nun zusätzliche autonome Funktionen für Applikationsentwicklung, Mobile und Bots, App- und Datenintegration, Analytics, Sicherheit und Management.

„Die Zukunft der erfolgreichen IT-Organisation von Unternehmen liegt in der kompletten End-to-End-Automatisierung“, erklärt Thomas Kurian, Oracle President of Product Development. „Bei Oracle lassen wir dies Realität werden. Wir integrieren autonome Funktionen in unsere Cloud-Struktur, um unseren Kunden zu helfen, ihre Systeme zu schützen, Innovationen schneller voranzutreiben und durch zeitnahe, intelligente Entscheidungen wesentliche Wettbewerbsvorteile zu erzielen.“

Die autonomen Funktionen von Oracle sind Bestandteil der gesamten Oracle Cloud Platform. Dazu gehört auch die weltweit erste autonome Datenbank, die bereits bei der Oracle OpenWorld im vergangenen Jahr vorgestellt wurde. Die autonome Datenbank nutzt fortschrittliche KI und maschinelles Lernen, um Mitarbeiter zu entlasten, menschliches Versagen auszuschließen und manuelles Tuning zu automatisieren. Dadurch lässt sich eine beispiellose Verfügbarkeit sowie hohe Leistung und Sicherheit erreichen, und dies zu wesentlich geringeren Kosten.

Mehrere autonome Datenbank-Services, die jeweils auf einen bestimmten Workload abgestimmt sind, werden bereits 2018 verfügbar sein – einschließlich Autonomous Data Warehouse Cloud Service für Analysen, Oracle Autonomous Database OLTP für Transaktionen und Mixed Workloads sowie Oracle Autonomous NoSQL Database für schnelle, umfangreiche Lese- und Schreibvorgänge.

Neben der autonomen Datenbank sollen noch im ersten Halbjahr 2018 autonome Funktionen für Anwendungsentwicklung, Mobile und Bots, Integration, Analytics, Sicherheit und System-Management verfügbar sein. Alle Services der Oracle Cloud Platform verfügen dann über grundlegende autonome Fähigkeiten:

• Automatisierter Betrieb (Self-Driving) senkt Kosten und steigert die Produktivität:Mitarbeiter müssen sich nicht länger um Bereitstellung, Sicherung, Überwachung, Backup, Wiederherstellung und Fehlerbehebung kümmern. Automatische Upgrades und Patches werden im laufenden Betrieb durchgeführt. Rechen- und Speicherleistung lassen sich ohne Downtime jederzeit vergrößern und verkleinern.
• Automatische Sicherheit (Self-Securing) minimiert Risiken: Schutz vor externen und internen Angriffen durch automatische Sicherheits-Updates und automatische Verschlüsselung von Daten.
• Automatische Fehlerbehebung (Self-Reparing) für höchste Verfügbarkeit: Schutz vor geplanten und ungeplanten Ausfallzeiten sorgt für eine Verfügbarkeit von bis zu 99,995 Prozent und einer Downtime von weniger als 2,5 Minuten im Monat – geplante Wartungsarbeiten eingeschlossen.

Beispiele für zusätzliche autonome Services, die den Funktionsbereichen der Oracle Cloud Platform hinzugefügt werden, sind:

Anwendungsentwicklung

• Automatisches Artifact Discovery, Dependency Management und richtlinienbasierte Dependency Updates für eine verbesserte Code-Qualität und höhere Produktivität der Entwickler
• Automatische Erkennung und Behebung von Sicherheitsproblemen in der gesamten CI/CD-Pipeline reduziert Sicherheitsrisiken
• Automatisierte Code-Generierung mit Single-Button-Installation beschleunigt die Anwendungsentwicklung – auch für Business-Anwender.

Mobile und Bots

• Selbstlernende Chatbots beobachten Interaktionsmuster und Präferenzen der Anwender, um häufig durchgeführte Aktionen zu automatisieren. So bleibt Mitarbeitern mehr Zeit für strategische Aufgaben
• Intelligente, autonom arbeitende Bots lernen aus Gesprächen ihrer Anwender, um flüssige, kontextbezogene Unterhaltungen zu führen
• Automatisches Caching von API-Aufrufen an das nächstgelegene Rechenzentrum, um – abhängig vom Nutzer-Standort - schnellstmögliche Antworten zu gewährleisten

Anwendungs- und Datenintegration

• Selbstdefinierende Integration automatisiert Geschäftsprozesse über verschiedene SaaS- und On-Premise-Anwendungen hinweg
• Selbstdefinierende Datenflüsse automatisieren die Erstellung von Data Lakes und Data-Prep-Pipelines zur Datenverteilung (Streaming und Batch)

Analytics

• Automatische Datensuche und -vorbereitung
• Automatisierte Analysen der wichtigsten Ergebnisse sowie deren Visualisierung und Kontextualisierung liefern schnellere Einblicke in Echtzeit

Sicherheit und Management

• Analyse von Benutzer- und System-Verhalten (User & Entity Behaviour Analytics - UEBA) durch Machine Learning, um verdächtige oder böswillige Benutzer automatisch zu isolieren oder zu sperren
• Vorbeugende Kontrollen, um Datenlecks in strukturierten oder unstrukturierten Datensammlungen zu verhindern
• Mit einer gemeinsamen Speicherung von Protokoll-, Performance-, User-Experience- und Konfigurationsdaten in Kombination mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning sind die Definition und Verwaltung von Metadaten für Performance- und Sicherheitsmanagement (z.B. Grenzwerte, Servertypologien oder Konfigurationsveränderungen) nicht mehr erforderlich.

Oracle hat zudem einen Oracle Digital Assistant vorgestellt, mit dem Anwender über SaaS- und PaaS-Services einschließlich Analytics hinweg interagieren können. Der Oracle Digital Assistant bietet eine zentrale Anbindung des Nutzers, um sich mit seinen CRM-, ERP- und HCM-Anwendungen und Business-Intelligence-Daten auszutauschen und nutzt künstliche Intelligenz, um Daten miteinander zu korrelieren und das Benutzerverhalten zu automatisieren. Die Funktionen des Oracle Digital Assistant umfassen:

• Integration in sprachbasierte Geräte wie Amazon Echo (Alexa), Apple Siri, Google Home and Speech, Harman Kardon (Cortana) und Microsoft Cortana
• Auf neuronale Netze gestützte Machine-Learning-Algorithmen verarbeiten Nachrichten von sprachbasierten Geräten, um Anwendereingaben zu verstehen und umzusetzen
• Intelligentes Routing an den Bot, der über die Möglichkeiten verfügt, die Anwenderanforderung umzusetzen.
• Tiefe Analysen von Verhalten, Kontext, Präferenzen und Arbeitsroutinen des Anwenders dienen dem Oracle Digital Assistant dazu zu lernen, auf Basis aller verfügbaren Daten Empfehlungen auszusprechen.

“Platform as a Service ist zur wichtigsten Cloud-Komponente geworden, um geschäftliche Flexibilität und Innovationsfähigkeit in Unternehmen zu fördern”, erklärt Saurabh Sharma, Principal Analyst, Ovum. “Mit den autonomen PaaS-Services, basierend auf künstlicher Intelligenz und Machine Learning, steigert Oracle die Produktivität und reduziert Kosten und menschliche Fehler für alle Unternehmen, die nach neuen Wegen suchen, um Innovationen schneller voranzutreiben. Die autonomen PaaS-Funktionen der Oracle Cloud Platform versetzen Unternehmen in die Lage, PaaS-Cloud-Dienste einfach zu skalieren, zu sichern, zu aktualisieren, zu analysieren und zu korrigieren.