Autonomous AI Database

あらゆるワークロードとデータ型に対して最適化

あらゆる最新のデータ型、ワークロード、分析に対応するネイティブなサポートが単一のサービスに組み込まれているため、開発者は可動要素が少なく、複雑さの低いプラットフォームを利用できます。複数のサービスや複数の専門データベースの手間のかかる統合を必要とせず、スケールや重要度を問わずアプリケーションや分析をサポートする環境を活用することができます。

• リレーショナル、ベクトル、グラフ、地理空間、JSON、テキストなど、最新のデータ形式がすべてサポートされています。異なるデータ型のために多数の専門データベースを使用する必要はありません。
• OLTP、IoT、テンポラル、元帳およびブロックチェーン、ストリーミング、分析など、あらゆる最新のワークロードがサポートされています。異なるワークロードをサポートするために異なる専門データベースを用意する必要はありません。
• 生成AI、高度なSQL、機械学習、グラフ分析、テキストおよび検索分析、地理空間分析など、最新の分析がすべてサポートされており、データレイクへのアクセスも可能です。分析のためにデータを専門データベースに移動する必要はありません。
• コンテナ、イベント、REST、ローコード、マイクロサービス、CI/CDなど、最新の開発スタイルとパラダイムがすべてサポートされています。単一のデータベースですべての開発ニーズをサポートし、運用を簡素化します。
• あらゆるデータ型とワークロードにまたがるシームレスで同一のセキュリティにより、単一のセキュアな環境を迅速かつ安全に構築します。

迅速なデプロイメント

Oracle Autonomous AI Databaseを初めてお使いになる方でも、必要最小限の学習で、迅速に本番稼働することができます。Oracle AI Databaseに関する専門知識がなくても、Autonomous AI Databaseを使用して生産性を高めることができます。

• Autonomous AI Databaseはどのような規模でも数分で導入できます。
• Autonomous AI Databaseが日常的な運用を自動的に処理するため、ITスタッフはそれらの作業に時間を割く必要がありません。
• アナリストは、好みのツールを使用して、より適切な記述分析や予測分析を作成することができます。Autonomous AI DatabaseにはAI、機械学習、グラフ、空間分析、テキスト分析が組み込まれており、他のデータベース、クラウド、データレイクと統合することでデータのサイロ化を解消します。

• 開発者は、最適な技術スタック、アーキテクチャ、アプローチを柔軟に用いたアプリケーション構築が可能です。複数の専門データベースを使用する必要がなくなるため、DevOpsチームにとっては、これらのアプリケーションの管理と運用レポート作成が容易になります。

簡単なクラウド移行

Autonomous AI Databaseは完全に自動化されたOracle AI Databaseです。Oracle AI Databaseのワークロードをクラウドに移行する最も簡単な方法を提供します。

• Autonomous AI DatabaseはPL/SQLを完全にサポートしているので、新しいデータベース・スキルや言語を学ぶ必要はありません。
• オンプレミス導入のOracle AI Databaseで使用される分析とアプリケーションがサポートされています。
• データベース資産を分析し、今すぐ移動できる最適な候補を特定します。
• Oracle Zero Downtime Migrationを使用して、ダウンタイムなしでデータベースをOracle Cloud Infrastructure（OCI）に移行します。Oracle Cloud Lift Servicesを通じて、クラウド・エンジニアによるクラウド移行の計画、アーキテクチャの設計、プロトタイピング、管理に関するガイダンスを受けることで、移行を加速できます。

セルフサービス分析

事業部門は、ITスタッフに頼ることなく、エンドツーエンドのデータ分析エコシステムを使用して独自の分析環境を導入できます。

• Oracle Autonomous AI Database Data Studio内のData Transformsツールを使用することで、IT部門の支援を受けることなく、100を超えるアプリケーション、データベース、データレイクのソースからデータをロードして変換できます。
• Data Studioのツールに組み込まれたデータ分析を使用して、複雑な分析計算を簡単に作成し、それらの計算をOracle Analytics Cloud、Tableau、Excelなど、お気に入りのツールで共有できます。
• デルタ共有、表ハイパーリンクなどにより、組織の内外で安全、迅速、かつオープンにデータを共有できます。
• データの生成物を簡単に作成してData Studioのマーケットプレイスに公開することで、他の社内チームが容易に見つけることができます。
• Data StudioのAutonomous AI Database Catalogを使用して、組織のデータをクラウド全体にわたって検索、アクセス、分析できます。複雑な統合は必要ありません。
• ExcelおよびGoogle Sheets用のアドインを用い、スプレッドシートからデータに簡単にアクセスします。
• 組み込みの機械学習とグラフのアルゴリズム、ネイティブなPythonおよびRのサポート、そして組み込みのノートブックUIにより、データ・サイエンティストを支援します。
• Select AIを使用して、自然言語による対話で質問し、Autonomous AI Database内の組織データから回答を得ます。

事前構築済みのウェアハウスとコネクタ

Oracle Fusion Application、オラクルのNetSuite、E-Business Suite、PeopleSoft、すぐに使用できるデータ・モデル、パイプライン、分析を活用して、データを迅速に実用化できます。

• オラクルのクラウドのERP、HCM、SCM、およびCXアプリケーション・スイートのデータからのインサイトを利用します。Oracle Fusion Analytics Warehouseには、デフォルトのKPI、機械学習、よりシンプルなデータ管理が備わっています。
• Autonomous AI Database Select AIとOCI Generative AIサービスにより実現する、Ask Oracle E-Business Suiteチャット・アプリケーションで、E-Business Suiteについて自然言語で質問し、結果を得ることができます。
• NetSuiteデータから実用的なインサイトを取得します。Oracle NetSuite Analytics Warehouseは、実用的なインサイトを導き出す強力なデータ分析を実現します。ビジネス・プロフェッショナルは、IT部門に頼ることなく、データをロードするだけでなく、独自の分析を迅速に構築および実行することができます。
• 独自に分析を構築するよりも最大70%迅速な、E-Business Suiteデータからの新しいインサイトの取得を開始しましょう。E-Business Suiteのアクセラレータには、デフォルトの抽出、変換、ロードのパイプライン、データ・モデル、デフォルトのKPI、ダッシュボード、レポートが備わっています。

BIイネーブルメント

ビジネス・アナリストと事業部門チームは、さまざまな分析ツールとBIツールを使用してビジネス・インテリジェンス（BI）ソリューションを提供できます。

• 分析ビューを使用してツールとアプリケーション間で共有されるビジネス・モデル（ディメンション、階層、メジャー、KPI）を作成し、迅速で信頼性の高いビジネス・インサイトを実現します。
• 使い慣れたBIツール（Oracle Analytics Cloud、Tableau、Microsoft Power BI、Excelなど）を使用できます。各ツールで同じビジネス・モデルを共有できるため、分析が簡素化され、結果の一貫性が確保されます。

データレイク分析

Autonomous AI Databaseの内部でも、外部のデータレイクやクラウド・ストレージでも、データベースと同じツール、プロセス、アクセス方法を使用して、すべてのデータを分析できます。

• データのクエリと分析:
• OCI Object Storage、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storageを含む、あらゆるクラウド・オブジェクト・ストレージ
• Parquet、Avro、JSON、csv、XLSXなどのあらゆるデータレイク・ファイル型
• デルタ表やアイスバーグ表などのあらゆる主要なデータレイク表構造
• Autonomous AI Databaseのデータレイク・アクセラレータにより、計算リソースの規模がニーズに合わせて自動的に調整され、大規模クエリのパフォーマンスが向上します。
• 透過的な外部表キャッシュにより、オラクルのデータレイクまたは他のクラウドにあるデータレイクに対するクエリの速度が向上します。
• オブジェクト・ストレージのネイティブなセキュリティ・ポリシーとAutonomous AI Databaseの高度なセキュリティを組み合わせて、データをセキュアに保ちます。
• オブジェクト・ストア・ソースに対して直接SQLクエリを実行し、Autonomous AI Databaseに格納されたデータと関連付けます。
• OCI Data CatalogおよびAWS Glueメタデータ・リポジトリを活用することで、エンタープライズ・データ・セットをすぐに見つけ、アクセスできます。
• Apache Sparkを使用してAutonomous AI Databaseのデータを高いパフォーマンスで分析します。

AIと機械学習を活用したイノベーション

Autonomous AI Databaseは、機械学習やAIに関するスキル・セットや既存の知識に関係なく、ニーズに合わせたツールや言語を使用してデータを分析できる単一のプラットフォームを提供します。

• 自然言語を使用して、簡単にデータから回答を選ら得まれます。Select AIは大規模言語モデル（LLM）を使用しているため、基礎となるデータ構造やSQL構文を理解していなくてもデータを問合せることができます。新しいSQL AI拡張機能を使用して、自然言語のクエリ機能を独自のSQLベースのアプリケーションに簡単に構築できます。
• OCI Generative AIでSelect AIを使用して、Autonomous AI Databaseのプライベート・エンタープライズ・データと生成AIの生産性および創造性をセキュアに組み合わせることで、アプリケーション開発を加速し、新しいビジネス・ソリューションを構築できます。Oracle AI Databaseの高度なセキュリティ機能によりデータ・アクセスが制限されるため、データはOracle Cloudに留まり、AIプロバイダーと共有されることもありません。
• Oracle AI Database@Google CloudやOracle AI Database@AzureでAutonomous AI Databaseを実行する場合は、Azure OpenAIやGoogle Geminiなど、他のプロバイダーのLLMを使用します。
• ベクトルをネイティブ・データ型として格納し、ベクトル索引およびSQL関数を使用してベクトルに対して類似性検索を実行します。AI Vector Searchを使用すると、ドキュメント、画像およびその他の非構造化データから類似する情報をすばやく特定できます。
• 実データの近似値を使用して、アプリケーションや分析データベースのテスト・開発インスタンスを簡単かつ迅速に構築します。生成AIとAutonomous AI Databaseのメタデータ・クローンを使用して合成テスト・データをロードすることで、データを安全に保管します。
• コーディング方法を知らなくても、高いパフォーマンスの機械学習モデルを構築して評価できます。AutoMLは、専門家以外のユーザーによる機械学習へのUIベースのアクセスを可能にします。MLモデルのデータドリフトや品質ドリフトを防止するコード不要のユーザー・インターフェイスを使用して、モデルを常に最新の状態に保ちます。
• 運用データに対してリソース記述フレームワーク（RDF）およびプロパティ・グラフを使用します。SQLプロパティ・グラフを通じて、既存のSQL開発ツールやフレームワークを使用して、SQLでグラフ・アプリケーションを簡単に構築できます。Graph Studio機能を使用すると、データ内の隠れたつながりを視覚的に探索し、検出できます。
• セルフサービスのUIドリブンWebアプリケーションであるOracle Spatial Studioでは、対話モード・マップを使用して分析にロケーション・インテリジェンスを追加できます。
• Python、R、SQLなどの言語とサードパーティ・パッケージを選択して、機械学習モデルを開発し、データベース内で大規模に実行できます。

AI AppDev

Oracle Autonomous AI Vector Databaseを使用して、セマンティック検索、推奨、エージェント・メモリ管理、AIによるチャットボットに対応するエンタープライズ・グレードのAIアプリを迅速に構築できます。

• 開発者が使いやすいREST APIやSDKを使用して、索引の作成、レコードの挿入または更新、類似検索の実行などの一般的なタスクを簡素化できます。データベースの専門知識は必要ありません。
• 高次元ベクトル埋込みを効率的に格納、索引付け、取得し、大規模データセット全体で高速かつ高精度な類似検索を実現します。これにより、幅広い生成AIやエージェントのユースケースが可能になります
• APIやSDKを介してベクトル類似性検索とメタデータ・フィルタリングを組み合わせることで、アプリケーションの正確なニーズに応じたコンテキスト対応の結果を提供します。
• ベンダー・ロックインなしで、任意のAIワークフロー・ツールを選択できます。APIやSDKを使用して事前計算済のベクトルをアップロードして、完全に制御することも、挿入時に組み込みのデータベース内モデルを使用してベクトル埋込みを自動的に生成することもできます。

ローコードのAppDev

事業部門のアナリストや専門外の開発者でも、小規模な部門のアプリケーションおよび高度なエンタープライズ規模のアプリケーションを迅速に開発することができます。

• エンタープライズ・ローコード・アプリケーション・プラットフォームであるOracle APEXを使用して、20倍迅速に、かつ100倍少ないコードでアプリケーションを開発できます。
• UIベースのツールを使用して、最小限のコーディングでAdvanced Analyticsをアプリケーションに統合します。Data Studioデータ分析を使用して多次元モデル、AutoML、Oracle Spatial Studio、およびGraph Studio（PDF）を構築します。

クラウド・ネイティブのアプリ開発

既知の技術スタックを使用してマイクロサービスをより迅速に構築し、DevOpsによるそれらの運用を容易にします。

• オープンソース・フレームワークのサポート、REST/JSONベースの開発、MongoDB互換APIにより、お気に入りのツールをご使用いただけます。
• 多次元モデル、機械学習、グラフ、空間、およびテキストを含む組み込みのAdvanced Analyticsを使用して、専門的な分析エンジンによるさらなる複雑性を要することなく、インサイトを実用化します。
• Java Database Connectivity（JDBC）は、あらゆるツールやアプリケーションでサポートされています。
• オープン・スタンダードのPythonデータベースAPIに従ったcx_Oracleを用いたPythonを使用して、データにアクセスします。
• SQLを使用して、JSON、グラフ、空間データを含むすべてのデータにアクセスおよび分析します。
• ダウンタイムなしでデータを保護します。データベースの導入はデフォルトでセキュアに行われ、最新のデータベースおよびセキュリティ・パッチが自動的に適用されます。
• Autonomous AI Database on Oracle Cloud Free Tierを使用してクラウドで、またはAutonomous AI Database無料コンテナ・イメージを使用してオフラインで、Autonomous AI Databaseの無料オプションを利用してアプリケーションを開発します。

JSON中心のアプリ開発

MongoDB互換でありながら、より高速で安全性が高く、低コストなJSONドキュメント・ストアを使用して、アプリケーションを迅速に開発します。

• 高可用性、動的なスケーラビリティ、高度なセキュリティを備えたJSONアプリケーションを構築します。
• 使い慣れたMongoDB互換ドライバー、ツール、フレームワークを使用する新しいアプリケーションの開発や、現在のMongoDBアプリケーションの移行には、すべてOracle Database API for MongoDBを使用します。
• スケーラブルなSQLでJSONデータを分析し、あらゆるリレーショナル・ツールやアプリケーションからJSONにアクセスします。
• リレーショナル・データベース・パラダイムとJSONデータベース・パラダイムの両方を同時に使用してアプリケーションを構築します。両方のテクノロジーを使用して、1つのデータ・ストアに効率的にアクセスし、更新できます。アプリケーション内での情報の取得、操作、交換にJSONを用いたり、クエリや分析にリレーショナル手法を用いたりできます。二面性ビューは、パフォーマンスを向上させ、ストレージを最適化し、JSONモデルとリレーショナル・モデルの両方を最大限に活用することを可能にします。
• マルチドキュメントACIDコンプライアンス、クロスコレクション結合、データベース内手続きロジックなど、JSONデータベース開発者が直面する最も困難な問題に簡単に対処します。
• アナリストとデータ・サイエンティストが、SQLを使用してドキュメント・ストアとリレーショナル・ストアにまたがるデータを分析できるようにします。

自動化によるTCOの削減

自動化が人権費の削減につながり、弾力的なスケーリングがライセンス・コストの削減につながるため、エンタープライズ・アプリケーション運用の総コストに大きなメリットをもたらします。Autonomous AI Databaseのお客様に関するIDCレポート（PDF）では、以下のような効果が示されています。

• 3年間で平均436％のROIを実現し、投資回収までの期間は平均5か月となっています。
• ITやデータベース運用スタッフの管理、ITインフラ、OSにかかるコストを下げることで、運用コスト全体を48％削減できます。
• 過剰なプロビジョニングが不要になることで、1社あたり年間平均263,127ドルのデータベース関連コスト削減が可能となり、OSやツール、インフラ面の年間コストも28％削減されます。
• ITインフラストラクチャ・チームは48％の効率向上を実現し、従来と比べて同じ業務量を管理するのに必要なFTE（フルタイム換算従業員）が4.3人少なくなります。

柔軟性のある従量課金制

弾力的なクラウド・データベースへの導入により、ライセンス・コストとクラウド使用量を削減し、過剰なプロビジョニングを回避します。

• 弾力的な自動スケーリングにより、使用量と請求額が実際のアプリケーションのニーズと消費量に確実に一致するようにします。コンピュートとストレージは、ワークロードの一時的な変化に応じて、最大で基本プロビジョニング・リソースの3倍まで、それぞれ独立してダウンタイムなしでスケールアップおよびスケールダウンできます。
• より長期的なコンピュートやストレージのニーズに応じて、ベース・プロビジョニング・リソースを随時追加します。
• あらゆるデータをAutonomous AI Databaseに格納することで、オブジェクト・ストレージと同じ価格で、データレイクのデータに最大20倍高速にアクセスできます。
• データベース・インスタンスを弾力的なリソース・プールに統合し、ダウンタイムなしでスケールアップおよびスケールダウンすることで、各インスタンスに個別にコストを支払う場合と比較して、最大87%のコンピュート・コストの削減を実現できる可能性があります。

低コストでのアプリケーション開発

適切な開発環境オプションを選択して、AppDevを加速します。

• 低コストでの開発やテストのユースケースには、Autonomous AI Database Serverlessの固定シェイプの定額時間単価オプションであるAutonomous AI Database for Developersを利用できます。Autonomous AI Databaseに組み込まれているすべてのツールと機能を利用でき、本番環境へのアップグレードも簡単に行えます。
• Oracle Autonomous AI Database on Oracle Free Tierを使用してオンラインで、あるいはAutonomous AI Database Free Container Imageを使用してオフラインで、無料で開発できます。

自動化されたデータベース管理

データベース管理者は、自動化された管理を活用することで、手作業による管理作業を離れ、より価値の高いITプロジェクトに取り組むことができます。

• メンテナンス・タスクの自動化により、DBAチームの業務効率（PDF）を66％、ITチームの業務効率を48％向上させます。
• プロビジョニング、モニタリング、バックアップ、監査、アラート、ディザスタ・リカバリなど、あらゆるデータベース管理タスクで自動化を活用します。
• データベースの健全性に対する先行的なモニタリングと組み込みのフォルト・トレランスによって、より優れたサービス・レベルを実現します。パッチやアップデートは、ダウンタイムや人の手を介すことなく自動的に適用されます。
• ワークロードやデータ分散を手作業で調査することなく、アプリケーション・パフォーマンスを改善します。自動パーティショニングと自動インデックス作成は、ワークロードに合わせてデータベースをチューニングします。

データ・セキュリティ

Autonomous AI Databaseは、内部者や外部者、およびランサムウェアやマルウェアを含むサイバー攻撃による不正アクセスから、すべてのデータをセキュアに保つのに役立ちます。

• ダウンタイムのない自動のパッチ適用を頻繁に行うことにより、Autonomous AI Databaseは常に最新のセキュリティ・パッチが適用された状態になります。
• 時間の経過とともに状況が変化しても、セキュアな状態を保つことのできるセキュアな環境を構築します。付属のOracle Data Safeを使用して、データの機密性の把握、データ・リスクの評価、機密データのマスキング、セキュリティ管理の実装とモニター、ユーザー・セキュリティの評価、ユーザー・アクティビティのモニターを行います。
• Transparent Data Encryptionにより、悪質なアクターやマルウェアから保護します。すべてのデータは、保存中、移動中、およびバックアップ時に常時暗号化されます。
• 付属のOracle Database Vaultを使用して、機密データへの不正なユーザーのアクセスを阻止し、データベースの不正な変更を防ぎ、業界、規制、または企業のセキュリティ標準に対応します。
• 再編集、マスキング、フィルタリングを含む高度な役割ベースのアクセス制御により、すべてのユーザーに適切なデータのみが表示されます。

コンプライアンス

エンタープライズ・アプリケーションの運用に関連するリスクを軽減します。

• ダウンタイムのない自動のパッチ適用を頻繁に行うことにより、Autonomous AI Databaseは常に最新のセキュリティ・パッチが適用された状態になります。
• バックアップは完全に自動化されており、オプションで10年間の長期バックアップが利用可能です。
• 監査は常に有効になっています。
• Autonomous AI Databaseは、Federal Risk and Authorization Management Program（FedRAMP）High、Health Insurance Portability and Accountability Act（HIPAA）、Payment Card Industry Data Security Standard（PCI DSS）、System and Organization Controls（SOC）1、SOC 2などの認定された規制コンプライアンス基準を満たしています。
• Autonomous AI Databaseに組み込まれたセキュリティと高可用性機能は、EUのデジタル・オペレーショナル・レジリエンス法（DORA）の要件に対応しながら、企業がリスクとコンプライアンスを管理するための健全な慣行と先行的なアプローチを行えるよう支援します。
• 完全に自動化されたGlobally Distributed Autonomous AI Databaseは、グローバルなユーザー・ベースをサポートします。このことは、データ・レジデンシーの要件に対応し、業務上不可欠なアプリケーションの耐障害性を高め、クラウドスケールのデータベースのパフォーマンスを実現するのに役立ちます。

高可用性とビジネス継続性

IT組織は、人的関与を減らしつつ、ミッションクリティカルなアプリケーションを実行し続けることができます。

• Oracle Autonomous Data Guardを使用したAutonomous AI Databaseの99.995%の可用性（計画的ダウンタイムと計画外ダウンタイムを含む）をご活用ください。複数のリージョンにまたがる複数のスタンバイ・データベースで保護を最大化します。
• 障害が発生したときに、処理中のデータベース トランザクションを透過的に回復するApplication Continuityにより、アプリケーションを実行し続けることができます。
• 自動化されたアップデート、バックアップ、パッチ適用により、ダウンタイムや人的介入を必要としないため、計画的ダウンタイムを回避します。
• 重要度の低いアプリケーションについては、デフォルトの可用性は99.95%で、より低コストのディザスタ・リカバリも利用可能です。

ミッションクリティカルなアプリケーション・デプロイメント

パフォーマンス、可用性、セキュリティを向上させるために、PeopleSoft、JD Edwards、Siebelなどのオラクル・アプリケーション、またはカスタム・アプリケーションやISVアプリケーションを実行および拡張します。

• アプリケーションの移行は簡単です。Autonomous AI Databaseは、オンプレミスで使い慣れたものと同じOracle AI Databaseを実行します。
• Autonomous AI Databaseは、最適化されたストレージ、自動インデックス作成、データ・キャッシュをデフォルトで備え、パフォーマンスを向上します。
• OLTPトランザクション、軽量トランザクション、拡張トランザクション、ストリーム・イベント処理など、あらゆるタイプのトランザクション処理に対応する実績ある業界トップクラスのプラットフォームをご活用ください。
• 業界で実績のある透過的なスケーラビリティと可用性を提供します。
• ワークロードが監視され、索引が自動的に作成および維持されます。
• ダウンタイムなしでデータを保護します。データベースの導入はデフォルトでセキュアであり、最新のデータベースとセキュリティ・パッチで自動的に最新の状態に保たれます。

オープンで完全なマルチクラウド・サポート

• Oracle AI Database@Azureを使用し、OCIレベルのパフォーマンス、セキュリティ、可用性を備えたAutonomous AI DatabaseをMicrosoft Azureで実行します。Autonomous AI DatabaseとMicrosoftのサービスによるイノベーションを実現し、Azure KubernetesやAzure OpenAI ServiceなどのAzureサービスを使用して新しいクラウドネイティブ・アプリケーションを構築します。オラクルの実績ある移行ソリューションを使用して、オンプレミスのデータベースをOracle AI Database@Azure上のAutonomous AI Databaseサービスに移行します。
• Oracle AI Database@Google Cloudを通じてGoogle Cloudでネイティブに実行されるAutonomous AI Databaseにより、イノベーションを加速し、データベース・アプリケーションを強化します。Autonomous AI DatabaseとGKEやVertex AIを含むGoogle Cloudの機能を組み合わせることで、アプリケーションを迅速に開発し、より深いインサイトを得ることができるほか、調達、運用、協力的なサポートなど全体にわたり、摩擦のないエンドツーエンドのエクスペリエンスを活用できます。
• AWS内のOCIで稼働するAutonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructureにより、イノベーションを加速し、データベース・アプリケーションを強化します。Amazon SageMakerやOracle AI Database 26aiなどの機能を組み合わせることで、より深いインサイトをより迅速に得られます。オンプレミス環境と同様の機能とアーキテクチャの互換性、パフォーマンス、可用性を完全に維持しながら、Oracle AI Databaseワークロードを実行し、調達、運用、協力的なサポートなど全体にわたり、摩擦のないエンドツーエンドのエクスペリエンスがもたらすメリットを得られます。
• シングル・クラウドのデータ・アクセス、パフォーマンス、ユーザビリティを、マルチクラウド環境で実現します。
• Amazon S3、Azure Blob Storage、およびGoogle Cloud Storageとセキュアに統合されたAutonomous AI Databaseを使用して、単一のクラウドで簡単にデータにアクセスできます。データレイク・アクセラレータを使用して、オブジェクト・ストレージ・データに対する大規模なクエリを透過的に高速化します。
• DevOps、データ統合、セキュリティとアイデンティティ管理、分析などのネイティブ・クラウド・サービスを活用できます。