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.

Ankündigung der neuesten Autonomous Database-Innovationen in Bezug auf KI und maschinelles Lernen

Vereinfachen und beschleunigen Sie generative KI und die erweiterte Integration von maschinellem Lernen bei Ihren Anwendungen und Analysen. Entdecken Sie die neuen branchenführenden Innovationen, die direkt in Oracle Autonomous Database integriert sind.

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).

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

Autonomous Database Data Studio

Data Studio ist standardmäßig in Autonomous Database integriert und bietet Benutzern einfache Selfservice-Datenmanagementtools zum Laden, Transformieren, Analysieren und Freigeben von Daten zwischen Teams, um eine bessere Zusammenarbeit zu gewährleisten. Geschäfts- und Datenanalysten können Daten aus mehr als 100 Anwendungs-, Cloud-Service- und Datenbankquellen mit Drag-and-Drop-Workflow-Funktionen problemlos integrieren. Data Studio ermöglicht es Ihnen, Geschäftsmodelle zu erstellen, Anomalien, Ausreißer und verborgene Muster schnell zu erkennen, Daten mit allen Beteiligten zu teilen und Datenabhängigkeiten anhand der Auswirkungen von Änderungen zu verstehen.

Funktionen
  • Laden von Daten
  • Datentransformation
  • Datenanalyse
  • Dateneinblicke
  • Katalog
  • Datenaustausch

Maschinelles Lernen und KI

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. Lassen Sie Ihre Benutzer Fragen in ihrer natürlichen Sprache stellen und diese von Autonomous Database Select AI beantworten.

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.

Autonomous Database@Azure

Mit Oracle Autonomous Database@Azure können Unternehmen Workloads dort ausführen, wo sie möchten, Modernisierungen und Innovationen mit Services von Oracle und Azure durchführen und den Einkauf sowie auch die Verwaltung von Clouds vereinfachen. Kunden kombinieren Azure-Services ihrer Wahl mit Oracle Autonomous Data Warehouse, einem OCI-Service, der tief in Azure-Data-Centern integriert und dort untergebracht ist, um Analyse-Workloads mit hoher Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit auszuführen.

Features

  • Höchste Leistung, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit der Oracle Database mithilfe der Oracle Exadata-Infrastruktur
  • Preis- und Funktionsparität mit OCI, einschließlich Oracle Real Application Clusters
  • Die Möglichkeit, Oracle Daten mit Microsoft Power BI zu integrieren, um sofortige Einblicke zu erhalten
  • Die Einfachheit, Sicherheit und Latenz einer einzigen Betriebsumgebung innerhalb von Azure, einschließlich föderierter Identitäts- und Zugriffsverwaltung für Datenbankservices mit Microsoft Entra ID
  • Oracle Database-Servicelogs, -Metriken und -Ereignisse sind für eine einfachere Überwachung und Fehlerbehebung direkt in Azure verfügbar
  • Die Möglichkeit, über den Azure Marketplace mit aktuellen Azure-Verbrauchszusagen einzukaufen und aktuelle Oracle Database-Lizenzen und unbegrenzte Lizenzvereinbarungen zu nutzen

Erfahren Sie, wie Sie die Zusammenarbeit mit Oracle Autonomous Database Data Sharing maximieren können.

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

Bericht von IDC lesen (PDF)

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Autonomous Data Warehouse – Preise

Oracle Autonomous Data Warehouse Serverless

Produkt
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse – ECPU

ECPU pro Stunde
Oracle Autonomous Data Warehouse Exadata Storage für ECPU

Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
Oracle Autonomous Database – Sicherungsspeicher

Gigabyte Speicherkapazität pro Monat

Oracle Autonomous Database ECPU – FAQ (PDF)



Oracle Autonomous Data Warehouse auf Dedicated Infrastructure

Produkt
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dedicated – ECPU

ECPU 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

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

Oracle Autonomous Database ECPU – FAQ (PDF)



Oracle Autonomous Data Warehouse auf Exadata Cloud@Customer

Produkt
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse–Exadata Cloud@Customer–ECPU

ECPU pro Stunde

Oracle Autonomous Database ECPU – FAQ (PDF)



Oracle Autonomous Data Warehouse Bring Your Own License

Produkt
Einzeltarif
Einheit
Oracle Autonomous Data Warehouse – ECPU – BYOL

ECPU pro Stunde
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dedicated – ECPU – BYOL

ECPU pro Stunde
Oracle Autonomous Data Warehouse–Exadata Cloud@Customer–ECPU–BYOL

ECPU pro Stunde

Oracle Autonomous Database ECPU – FAQ (PDF)

2. MAI 2024

Neuigkeiten! Verbindungen mit SQL-Property-Graphen in Oracle Autonomous Database entdecken

Jayant Sharma, Sr. Director, Product Management, Oracle
Marty Gubar, Director, Product Management, Oracle

Entdecken Sie verborgene Verbindungen und durchlaufen Sie komplexe Beziehungen mit der neuen Funktion der SQL-Property-Graphen von Oracle Database 23ai. Entwickeln Sie kostenlos – mit dem neuesten Oracle Autonomous Database Container Image oder einer Always Free-Instanz. In diesem Blog finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Anfang.

Vollständigen Beitrag lesen

Autonomous Data Warehouse – Ressourcen

Dokumentation

Autonomous Data Warehouse-Dokumentation

Im Oracle Help Center finden Sie die Produktdokumentation und weitere Ressourcen zum Deployment von Autonomous Data Warehouse.

  • 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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