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.
Innovationen bei Oracle Autonomous Data Warehouse
Erfahren Sie von Andrew Mendelsohn, Oracle Database Server Technologies, mehr über die neuesten Cloud Data Warehouse-Innovationen von Oracle.
Warum Snowflake beim Vergleich mit Autonomous Data Warehouse schmilzt
Eine detaillierte Analyse durch die Branchenexperten von DSC zeigt, warum Oracle Autonomous Data Warehouse für die Mehrheit der globalen Unternehmen die bessere Wahl ist
Mit Autonomous Data Warehouse kompatible Anwendungen und Tools
Erfahren Sie mehr über Anwendungen und Tools, die mit Autonomous Data Warehouse kompatibel sind.
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.
- Eine gemeinsame Infrastruktur – bietet die vollen Vorteile von Autonomous Data Warehouse zu geringeren Kosten.
- Dedizierte Infrastruktur – ermöglicht Isolation, eine verbesserte Vorhersehbarkeit und Kundenkontrolle in Bezug auf autonome Richtlinien.
- Cloud@Customer – bietet Autonomous Data Warehouse für Exadata für Kunden-Rechenzentren an, wobei strenge Anforderungen in Bezug auf Datenhoheit und -sicherheit erfüllt werden.
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
IDC stellt fest, dass Kunden mit Autonomous Data Warehouse in fünf Jahren eine Rendite von 417 % erzielen.
Mehr erfahren
Wikibon stellt fest, dass Oracle Autonomous Database im Vergleich zu AWS um 50 % kostengünstiger ist.
Mehr erfahren (PDF)
Constellation Research stellt fest, dass Oracle Database 32 % mehr Kapazität als das größte Angebot von AWS aufweist.
Mehr erfahrenEin 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.
Lyft erstellt eine einzige globale Informationsquelle für schnellere Einblicke.
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.
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.
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.
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.
Oracle Autonomous Data Warehouse: Neue Innovationen für Datenanalysten, Citizen Data Scientists und LOB-Entwickler
George Lumpkin, Vizepräsident, Produktmanagement für Autonomous Data WarehouseNach 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.
Vollständigen Beitrag lesenAusgewählte Blogs
- 17. März 2021 Wir stellen vor: Autonomous Data Tools
- 17. März 2021 Einführung von Graph Studio mit Oracle Autonomous Database
- 16. März 2021 Einführung von Oracle Machine Learning Services
- 11. Mai 2020 Abgrenzungskriterien zwischen der Verwendung mehrerer Einzweck-Datenbanken und einer einzigen konvergierten Datenbank
Materialien
Autonomous Data Warehouse – Preise
Autonomous Data Warehouse-Dokumentation
Produktdokumentation und Hilfe zum Bereitstellen des Dienstes Autonomous Data Warehouse für eine gemeinsam genutzte und eine dedizierte Infrastruktur.
Zusätzliche Informationen
- Tutorials zu Autonomous Data Warehouse
Erfahren Sie in praktischen Workshops, wie Sie Autonomous Data Warehouse und die Hauptfunktionen der Software 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 Machine Learning experimentieren können. - Schulungspläne
Unsere Schulungspläne beinhalten eine Vielzahl von Laboren und Workshops, in denen Sie live aktuelle Kompetenzen bei der Nutzung von Oracle Cloud erwerben können. - Oracle Autonomous Data Warehouse Demo (3:44)
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