Autonomous AI Database on Exadata Cloud@Customer

アプリケーションを開発するための最もシンプルな場所

すべてのデータ、開発スタイル、およびワークロードに対応する最新のデータドリブン・アプリケーションを作成するだけでなく、高いパフォーマンス、一貫性のあるセキュリティ・モデル、およびミッションクリティカルな機能を自動的に享受することもできます。

最も低い導入コスト

既存のExadata Cloud@Customer内のVMクラスタ上でAutonomous AI Database Serviceをセットアップ・コストなしで実行できるため、お客様のデータセンターで最も簡単かつ低コストな方法で世界最先端のデータベースを使い始めることができます。

自律型運用

エラーが生じやすい手動管理をデータベースのパッチ適用、スケーリング、チューニング、保護、バックアップ、および修復の機械学習による自動化に置き換えて、管理効率を向上し、コストを削減します。

データ・レジデンシーとセキュリティ

データ・レジデンシー、セキュリティ、およびガバナンスの要件を満たすことができるように、お客様のデータセンターのファイアウォールの内側でOracle Databaseを保護します。

従量制の経済性と高いパフォーマンス

実行中のデータベース・クエリに基づき、データベース使用量を自動的かつオンラインでスケーリングします。これにより、需要が多い時はパフォーマンスを向上させ、それ以外の時はコストを最小限に抑えることができます。消費量の少ないユーザー向けにCPUを過剰プロビジョニングし、使用していないときはデータベースの消費量をゼロに設定する機能により、さらにコストを削減します。

データベースを統合

同じExadata Cloud@Customerで自律型データベースと非自律型データベースを同時に実行できるため、組織はすべての種類のワークロードを効率的に統合し、新しいデータベース・アプリケーションを開発できます。

• あらゆるデータセンターに導入できるオラクルのAutonomous AI Database
• Autonomous AI Database（PDF）
• Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructureのデータシート（PDF）
• Exadata Cloud@Customer
• 価格設定

コンバージド・データベースのシンプルさ

単一目的の複数のデータベースを管理する複雑さやリスクを、すべてのデータ型、ワークロード、開発スタイルに対応する1つの自律型管理のデータベースに置き換えます。

高いパフォーマンス

14マイクロ秒未満のSQLレイテンシ、最大8900万のSQL IOPS、およびAutonomous AI Databaseの自動的なデータベース・チューニングおよびインデックス作成機能によって、OLTPアプリケーションをさらに高速に実行します。

高可用性

組み込みのReal Application Clusters、冗長インフラストラクチャ、アプリケーション継続性、およびディザスタ・リカバリとバックアップの自動化によって、重要なデータベースの可用性を向上できます。

開発者の生産性の向上

開発者は、データベースを手動でプロビジョニング、チューニング、およびスケーリングする必要がないため、エンタープライズ・アプリケーションとクラウドネイティブ・アプリケーションをさらに迅速に構築できます。

ワークロード統合の最適化

Autonomous AI Database on Exadata Cloud@Customerを使用して、OLTPワークロードを実行できます。また、カスタマイズされた量のコンピューティング、メモリ、およびストレージを実装する独立したVMクラスタを活用して、アプリケーション・パフォーマンスと統合効率を最適化できます。

低コスト

ピーク需要に対応し、コストを最小限に抑制するために、リソースを自動的に増減します。この結果、運用を中断せずに、最小限のクラウド消費コストでOLTPワークロードを実行できます。

ビジネスクリティカルなレイクハウスをシンプルに

組み込みの高可用性とセキュリティを実装するセルフサービスのデータウェアハウスによって、TB～PBのさまざまな情報をさらに少ない統合、チューニング、および管理で簡単に保存および分析できます。

組み込み分析

組み込みの機械学習、空間分析、グラフ分析、テキスト分析により、データを別のデータベースに抽出、変換、ロードする必要なく、データ分析を高速化できます。

スケーラブルな高パフォーマンスのクエリ

独自のパラレル問合せと分析オフロード機能を実装する最適化されたExadata Cloud@Customerインフラストラクチャによって、自動データ・サマリーの作成、クエリの最適化、最大3倍までのコンピュートの自動スケーリングを実現し、一貫して高速なクエリ・パフォーマンスを達成します。

コンバージド・データ分析

リレーショナル、グラフ、JSON、空間などのすべてのデータ型と、オブジェクト・ストレージ・ベースのデータレイクにあるデータを分析できます。

ワークロード統合の最適化

Exadata Cloud@Customerインフラストラクチャ上のAutonomous AI Database Serviceを分析ワークロードに使用できます。また、カスタマイズされた量のコンピューティング、メモリ、およびストレージを実装する独立したVMクラスタを活用して、アプリケーション・パフォーマンスと統合効率を最適化できます。

低コスト

IO集約型およびコンピューティング集約型の処理をExadataストレージ・サーバーにオフロードし、管理コストを削減します。また、コストを最小限に抑えるために、ピーク需要に応じてリソースを自動的に増減します。この結果、運用を中断せずに、最小限のクラウド消費コストで分析ワークロードを実行できます。

• アナリスト・レポート: Oracle Autonomous AI Lakehouseでデータから最大限の価値を引き出す（PDF）