Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing (ADW)
Ein vollständig automatisierter Cloud-Datenbankservice, der für analytische Workloads, einschließlich Data Marts, Data Warehouses und Data Lakes, optimiert ist. Er ist mit Spaltenformat, Partitionierung und großen Joins vorkonfiguriert, um die Bereitstellung von Datenbanken, das Extrahieren, Laden und Transformieren von Daten, das Ausführen anspruchsvoller Berichte, das Generieren von Vorhersagen und das Erstellen von ML-Modellen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Mit Autonomous Database können Data Scientists, Geschäftsanalysten und Nicht-Experten schnell, einfach und kostengünstig Geschäftseinblicke gewinnen, indem sie Daten jeder Größe und Art verwenden. Autonomous Database basiert auf Oracle Database und Oracle Exadata und ist auf Oracle Cloud Infrastructure für gemeinsam genutzte oder dedizierte Bereitstellungen sowie On-Premises mit Exadata Cloud@Customer und Dedicated Region Cloud@Customer verfügbar.
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.
Mit Autonomous Database kompatible Anwendungen und Tools
Erfahren Sie mehr über Anwendungen und Tools, die mit Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing kompatibel sind.
Warum sollten Sie sich für Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing entscheiden?
Autonome Lagerverwaltung
Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing eliminiert fast alle manuellen administrativen Aufgaben. Es automatisiert allgemeine Aufgaben wie Backup, Konfiguration und Patching. Einzigartig ist, dass es die Performanceoptimierung und das Autoscaling kontinuierlich automatisiert, ohne Ausfallzeiten, menschliches Eingreifen oder übermäßiger Bereitstellung. Dadurch wird der administrative Aufwand um bis zu 90 % reduziert und Geschäftsteams können ohne Unterstützung durch die IT arbeiten.
Der Imperativ für 2025: Intelligente Automatisierung – JetztEine Komplettlösung mit Self-Service-Datentools und Analysen
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing ist die einzige vollständige Lösung, die eine konvergierte Datenbank verwendet, um so eine integrierte Unterstützung für Multimodelldaten und mehrere Workloads zu gewährleisten. Es enthält integrierte Selfservice-Tools zur Verbesserung der Produktivität von Analysten, Data Scientists und Entwicklern.
Autonom für den Geschäftserfolg (PDF)Verfügbar in der Oracle Public Cloud oder im Kunden-Data-Center
Im Gegensatz zu Data Warehouse Cloud-Services anderer Anbieter, bietet Autonomous Data Warehouse drei verschiedene Bereitstellungsoptionen.
- Shared Infrastructure (gemeinsam genutzt): Bietet die vollen Vorteile der Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing zu geringeren Kosten.
- Dedicated Infrastructure (dediziert): Bietet Isolation, verbesserte Vorhersagbarkeit und Kundenkontrolle über autonome Policies.
- Cloud@Customer: Bietet Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing auf Oracle Exadata in Kunden-Data-Centern und erfüllt strenge Anforderungen an Datensouveränität und -sicherheit.
Umfassender Datenschutz und Schutz der Privatsphäre
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing verschlüsselt ruhende und übertragene Daten autonom, schützt regulierte Daten, wendet alle Sicherheitspatches an und führt eine Bedrohungserkennung durch. Darüber hinaus können Kunden mit Oracle Data Safe problemlos Nutzer- und Berechtigungsanalysen, Discovery vertraulicher Daten, den Schutz vertraulicher Daten und die Überwachung der Datenbankaktivität durchführen. Autonomous Database macht es einfach, Daten vor Außenstehenden und Insidern zu schützen.
IDC-Studie: Der Sicherheitsvorteil vollständig verwalteter Datenbankdienste (PDF)Features der Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing
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 durchweg hohe Performance
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing 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
Sichere Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing mit einem einheitlichen Kontrollzentrum für die Datenbanksicherheit, das vertrauliche Daten identifiziert und maskiert, Warnungen zu riskanten Benutzern und Konfigurationen ausgibt, kritische Datenbankaktivitäten prüft und verdächtige Zugriffsversuche aufdeckt.
Funktionen- Transparent Data Encryption
- Verwaltung von Verschlüsselungscodes
- Privilegierte Nutzer und Multifaktor-Authentifizierung
- Datenklassifizierung und Discovery
- Überwachen und Blockieren von Datenbankaktivitäten
- Konsolidierte Prüfung und Berichterstattung
- Datenmaskierung
- Data Redaction
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 implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen in Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing mithilfe von skalierbaren und optimierten datenbankinternen 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- 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 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:
- 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 der Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing richten sich an alle Arten von Anwendungen, räumliche Workloads und Datensätze, einschließlich der anspruchsvollsten, umfangreichsten Location-Intelligence- 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
Beginnen Sie kostenlos mit Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing.
Erfahren Sie, was führende Branchenanalysten über Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing sagen
IDC stellt fest, dass Kunden mit Autonomous Database innerhalb von fünf Jahren eine Kapitalrendite von 417 % erzielen
Weitere InformationenOracle Datenmanagement für Finanzdienstleistungen
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.
Finden Sie heraus, was unsere Kunden dazu sagen
Leistungsstarke Software und Services, die auf ausführlichen Bewertungen von geprüften Benutzern basieren.
Geschäftssoftware und -services basierend auf Benutzerbewertungen und Daten aus sozialen Medien.
Anwendungsfälle für Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing
Bessere Analysen für den Geschäftsbereich
Stellen Sie ein abteilungsinternes Selfservice-Data Warehouse bereit, um mehrere Unternehmenssysteme, Tabellenkalkulationen und Datenquellen von Drittanbietern in einem vertrauenswürdigen, wartbaren und integrierten Dashboard zu konsolidieren. Mit integrierten Selfservice-Datentools können Benutzer Daten per Drag-and-Drop laden und transformieren, Geschäftsmodelle erzeugen, Anomalien schnell erkennen und Modelle für das maschinelle Lernen (ML) erstellen.
Vereinfachung und Modernisierung eines Enterprise Data Warehouse
Beantworten Sie komplexere Fragen mithilfe aller Daten. Vereinfachen Sie Ihr Enterprise Data Warehouse, um konvergierte Multimodelldaten mit autonomen Funktionen zu unterstützen.
Erweiterte Entscheidungsfindung durch maschinelles Lernen
Erstellen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen in Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing mithilfe von skalierbaren und optimierten datenbankinternen Algorithmen.
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing – Preise
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing auf Shared Infrastructure
Produkt |
Vergleichspreis (/vCPU) * |
Stückpreis |
Einheit |
Oracle Autonomous Data Warehouse |
OCPU pro Stunde |
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Oracle Autonomous Database – Exadata-Speicher |
Terabyte Speicherkapazität pro Monat |
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing auf Dedicated Infrastructure
Produkt |
Vergleichspreis (/vCPU) * |
Stückpreis |
Einheit |
Oracle Autonomous Data Warehouse – Dediziert |
OCPU pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure - Database Exadata Infrastructure - viertel Rack - X8M |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – viertel Rack – X8 |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure – Database Exadata Infrastructure – halbes Rack – X8 |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – vollständiges Rack – X8 |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – viertel Rack – X7 |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure – Database Exadata Infrastructure – halbes Rack – X7 |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
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Oracle Cloud Infrastructure – Oracle Database Exadata Infrastructure – vollständiges Rack – X7 |
Gehostete Umgebung pro Stunde |
- Für Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing auf Dedicated Infrastructure
- – 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 Database für Analysen und Data Warehousing – Bring Your Own License (BYOL)
Produkt |
Vergleichspreis (/vCPU) * |
Stückpreis |
Einheit |
Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing |
OCPU pro Stunde |
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Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing – Dedicated |
OCPU 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 Instanz der Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing:
- – Für jede unterstützte Prozessorlizenz von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: mehrmandantenfähig, Sie können bis zu 2 OCPUs des BYOL Cloud Service aktivieren.
- – Für alle 25 unterstützten Named User Plus-Lizenzen von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: mehrmandantenfähig, Sie können 1 OCPU des BYOL Cloud Service aktivieren.
- – Für 17 oder mehr OCPUs einer einzelnen Instanz der Oracle Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing:
- – Für jede unterstützte Prozessorlizenz von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: mehrmandantenfähig und Real Application Clusters, Sie können bis zu 2 OCPUs des BYOL Cloud Service aktivieren.
- – Für alle 25 unterstützten Named User Plus-Lizenzen von Oracle Database Enterprise Edition plus Optionen: mehrmandantenfähig und Real Application Clusters, Sie können 1 OCPU des BYOL Cloud Service aktivieren.
In der Cloud-Branche ist es üblich, Compute-Instanzen anhand der Anzahl der virtuellen CPUs (vCPUs) zu definieren, die sie enthalten. Jede vCPU stellt die Kapazität für einen Ausführungsthread bereit. Eine vCPU stellt keinen vollständigen physischen Compute-Core bereit, sondern nur einen Teil eines Cores. Im Gegensatz dazu verwenden die x86-Compute-Ausprägungen von Oracle OCPUs, die physischen CPU-Cores entsprechen und jeweils zwei Threads enthalten. Damit Kunden Cloud-Dienstanbieter leichter miteinander vergleichen können, präsentiert Oracle vCPU-Preise auf unseren Webseiten, während die Abrechnung auf der Grundlage der von ihnen verbrauchten OCPU-Zeit erfolgt. Der OCPU-Tarif pro Stunde, der Kunden in Rechnung gestellt wird, ist doppelt so hoch wie der vCPU-Preis auf den Webseiten, da sie zwei vCPUs Rechenleistung statt nur einer erhalten.
Autonomous Database verbessert die Datenspeicheranalyse
Martin Gubar, Director of Product ManagementOracle Data Warehouses sind seit Jahrzehnten eine tragende Säule in Datenarchitekturen. Aus gutem Grund sind Data Warehouses skalierbar, äußerst sicher, verarbeiten komplexe Abfragen mit hoher Gleichzeitigkeit und sind für zahlreiche Tools und Anwendungen verfügbar. So gesagt sind Data Lakes zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil von Datenplattformen geworden.
Vollständigen Beitrag lesenAusgewählte Blogs
- 6. Dezember 2021 Die Benutzerverwaltung und Authentifizierung von Oracle Autonomous Database ist jetzt in OCI IAM integriert
- 4. Oktober 2021 So implementieren Sie Selfservice-Datenanalysen für Finanzteams
- 17. März 2021 Einführung in Autonomous Data Tools
- 17. März 2021 Einführung in Graph Studio mit Oracle Autonomous Database
- 16. März 2021 Einführung in Oracle Machine Learning Services
Ressourcen
Dokumentation für Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing
Produktdokumentation und Hilfezentrum zur Bereitstellung von Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing für gemeinsam genutzte (shared) und dedizierte (dedicated) Infrastrukturen.
Zusätzliche Informationen
- Tutorials zu Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing
Erfahren Sie in praktischen Workshops, in denen die wichtigsten Funktionen erläutert werden, wie Sie Autonomous Database für Analysen und Data Warehousing nutzen können. - Kostenloser Schritt-für-Schritt-Workshop
Erfahren Sie in einem Praxisworkshop anhand von schrittweisen Anweisungen, wie Sie ein modernes Data Warehouse erstellen, ein Data Lake einrichten oder mit maschinellem Lernen experimentieren können. - Schulungspläne
Unsere Schulungspläne beinhalten eine Vielzahl von Labs und Workshops, in denen Sie live aktuelle Kompetenzen bei der Nutzung von Oracle Cloud erwerben können. - Demo zu Oracle Autonomous Database für Analyse und Data Warehousing (3:44)
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