- Oracle tugevdab oma liitu Google Cloudiga, laiendades Oracle AI Database@Google Cloudi ja käivitades Oracle AI Database Agenti Gemini Enterprise'i jaoks.
- Uus tehisintellekti andmebaasiagent võimaldab kasutajatel usaldusväärsete Oracle'i andmete põhjal päringuid teha loomulikus keeles, ilma SQL-i või kohandatud tööriistadeta, ning ühendada need laiemate tehisintellekti töövoogudega.
- Oracle AI Database@Google Cloud hõlmab nüüd 15 globaalset piirkonda ja plaanis on lisada uusi asukohti ning seda toetab reaalajas migreerimine OCI GoldenGate'i kaudu.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse'i ja Google BigQuery integratsioon võimaldab Oracle'is ja Google Cloudis ühtset Lakehouse'i arhitektuuri minimaalse andmeliikumisega.
Oracle laiendab koostööd Google Cloudiga, et pakkuda ühistele klientidele praktilisemaid viise tehisintellekti otse oma ettevõtte andmetesse toomiseks . Need kaks ettevõtet tugevdavad sidet Oracle'i andmebaasitehnoloogiate ja Google'i tehisintellekti vahel, et organisatsioonid saaksid oma teabega loomulikumalt töötada ja tehisintellektil põhinevaid rakendusi väiksema hõõrdumisega juurutada.
Selle sammu keskmes on Oracle AI Database@Google Cloudi uued võimalused ja Oracle AI Database Agent for Gemini Enterprise'i saabumine . Nende pakkumiste eesmärk on lihtsustada ettevõtete juurdepääsu oma Oracle'i andmetele Google Cloudis, nende analüüsimist ja rakendamist, alates igapäevasest aruandlusest kuni täiustatud automatiseerimise ja analüütikani.
Oracle'i tehisintellekti andmebaasiagent Gemini Enterprise'ile: loomulik keel kohtub usaldusväärsete andmetega
Äsja tutvustatud Oracle'i tehisintellekti andmebaasiagent, mis on nüüd Google Cloud Marketplace'is noteeritud , on loodud selleks, et ületada lõhe ärikasutajate ja keerukate ettevõtteandmete vahel. SQL-päringute kirjutamise või kohandatud juhtpaneelidele lootmise asemel saavad kasutajad esitada igapäevaseid küsimusi lihtsas keeles ja saada vastuseid juba usaldusväärsest Oracle'i andmebaasist.
Tänu Gemini Enterprise'iga integratsioonile kasutab agent Oracle'i andmebaasi sisseehitatud tehisintellekti võimalusi loomulikus keeles esitatud küsimuste tõlgendamiseks, nende õigete hallatavate andmetega sidumiseks ja kontekstuaalsete vastuste tagastamiseks. Tähelepanu keskmes on andmete hoidmine seal, kus neid hallatakse ja kaitstakse, võimaldades samal ajal paindlikku ja vestluslikku juurdepääsu. Geminiga parima integratsiooni saamiseks saate vaadata Gemini 3 API juhendit.
Tüüpiliste kasutusjuhtude hulka kuuluvad rutiinsed, kuid kriitilised küsimused, näiteks tulude suundumuste kindlakstegemine geograafilise asukoha või tootesarja järgi , tulemuslikkuse muutuste täpsustamine segmendi järgi või klientide käitumise muutuste märkamine. Selle asemel, et oodata andmemeeskonna aruande koostamist, saavad ärikasutajad hinnastrateegiaid kohandada, turuletuleku plaane täiustada või müügitegevust ümber suunata peaaegu kohese ja andmepõhise tagasiside põhjal.
Agendi põhiaspekt on see, et see välistab vajaduse tundlikku teavet teisaldada, kopeerida või dubleerida . Süsteem tõlgendab iga päringut, käivitab hallatavate Oracle'i andmekogumite suhtes sobivad päringud ja pakub tõlgendatavaid vastuseid, aidates organisatsioonidel säilitada kontrolli oma teabe üle, avades selle samal ajal laiemale kasutusele. See haldus- ja kontrollivõime on seotud IA-süsteemide kontrollvõimalustega.
Lisaks lihtsatele küsimuste-vastuste stsenaariumidele on agent suunatud ka arendajatele ja andmespetsialistidele, kes soovivad Oracle'i andmeid integreerida rikkalikumatesse tehisintellekti töövoogudesse . Oracle'i tehisintellekti andmebaasi linkimise abil Google'i Gemini Enterprise Agent platvormiga saavad meeskonnad automatiseerida korduvaid ülesandeid, nagu andmete ekstraheerimine, täiustatud analüüs ja visualiseerimine, ilma et peaks kokku panema eraldi tööriistade plaastreid. Need praktilised lahendused on loodud AIOps juhendi abil IA operatsioonide jaoks ettevõtetes.
Tehisintellekti agentidest kuni terviklike tehisintellekti töövoogudeni
Partnerlus ei piirdu ainult vestluspäringutega; see on suunatud ka täielikult tehisintellektil põhinevatele andmekanalitele, mis töötavad Oracle'i ja Google Cloudi teenustes . Arendajad saavad kombineerida Oracle'i tehisintellekti andmebaasiagendi teiste Gemini-põhiste tööriistadega, et korraldada mitmeastmelisi protsesse, mis algavad reaalajas tehinguandmetega ja lõpevad teadmiste või automatiseeritud toimingutega. Need integratsioonid peegeldavad devops-i ja MLOps-i praktikaid praktikas.
Näiteks võiks meeskond luua töövoo, kus Oracle'i tehisintellekti andmebaasist pärit värsked operatiivdokumendid summeeritakse automaatselt, anomaaliad märgistatakse ja visuaalseid armatuurlaudu värskendatakse vastuseks konkreetsetele käivitajatele. Gemini Enterprise Agenti kiht aitab neid samme koordineerida, samas kui Oracle'i andmebaasi funktsioonid tagavad järjepidevuse ja haldamise.
Üks Oracle'i mainitud illustreeriv näide on AI Shift, mis kasutab oma agendi arendusplatvormi toestamiseks Oracle Autonomous AI Database'i Oracle Cloud Infrastructure'is (OCI) . AI Shift plaanib Oracle AI Database Agenti ära kasutada, et laiendada klientide olemasolevaid Oracle AI Database'i juurutusi Oracle AI Database@Google Cloudi, käitades tõhusalt hajutatud tehisintellekti andmekeskkonda, mis asub mõlema pakkuja vahel.
Selline seadistus võimaldab organisatsioonidel jätkuvalt kasu saada Oracle'i autonoomsete andmebaaside võimalustest, kasutades samal ajal ära Google Cloudi tehisintellekti teenuseid ja piirkondlikku kohalolekut . See on eriti oluline ettevõtetele, kes juba toetuvad põhisüsteemide jaoks suuresti Oracle'ile, kuid standardiseerivad tehisintellektiga katsetamist ja juurutamist Google Cloudis.
Ühendades Oracle'i andmete tugevad küljed Google'i tehisintellekti lahendustega, positsioneerivad need kaks ettevõtet neid uusi tööriistu kui viisi, kuidas ettevõtted saavad tehisintellekti algatusi skaleerida ilma oma andmebaase uuesti üles ehitamata . Platvormi muutmise asemel saavad meeskonnad olemasolevat laiendada ja ühendada selle uute pilvepõhiste tehisintellekti komponentidega.
Oracle AI Database@Google Cloud: piirkondlik jalajälg ja kättesaadavus
Lisaks uuele agendile laiendab Oracle ka Oracle AI Database@Google Cloudi ulatust . Teenus töötab nüüd 15 Google Cloudi piirkonnas üle maailma, pakkudes klientidele rohkem võimalusi oma Oracle'i töökoormuste majutamiseks lõppkasutajatele lähemal ning andmete asukoha või regulatiivsete nõuete täitmiseks.
Praegune leviala hõlmab peamisi keskusi Aasias, Euroopas, Ameerikas ja Austraalias. Aasias on Oracle AI Database@Google Cloud saadaval Aasia-Kirde-1 (Tokyo), Aasia-Kirde-2 (Osaka), Aasia-Lõuna-1 (Mumbai) ja Aasia-Lõuna-2 (Delhi) piirkondades . See ulatus on suunatud nii piirkondlikele ettevõtetele kui ka globaalsetele ettevõtetele, mis tegutsevad kogu Aasia ja Vaikse ookeani piirkonnas.
Vaikse ookeani piirkonnas töötab teenus Austraalia-Southeast 1 (Sydney) ja Austraalia-Southeast 2 (Melbourne) piirkondades , mis on oluline organisatsioonidele, kellel on tugev jalajälg Austraalias ja naaberturgudel. Need asukohad aitavad vähendada kasutajate latentsust ja lihtsustada kohalike andmetöötlusreeglite järgimist.
Üle Euroopa ja Ühendkuningriigi pakutakse Oracle AI Database@Google Cloudi praegu Lääne -Euroopas 8 (Milano), Saksamaa keskosas (Frankfurt) ja Ühendkuningriigi lõunaosas (London) . See Euroopa jalajälg on eriti oluline sektoritele, kus on ranged vastavusraamistikud, näiteks finantsteenused ja avaliku sektori asutused.
Ameerikas on teenus saadaval Northamerica-Northeast 1 (Montreal), Northamerica-Northeast 2 (Toronto), Southamerica-East 1 (São Paulo), US-Central 1 (Iowa), US-East (Ashburn) ja US-West (Salt Lake City) piirkondades . See Kanada, Brasiilia ja USA piirkondade segu on loodud katma peamisi majanduskeskusi ja pakkuma võimalusi piiriüleste arhitektuuride jaoks.
Globaalsed kliendid, sealhulgas ettevõtted nagu Worldline , kasutavad seda kasvavat piirkondade võrgustikku innovatsiooni edendamiseks, pilvemigratsiooni kiirendamiseks ja rakenduste kaasajastamiseks. Kuna Oracle AI Database@Google Cloud on saadaval rohkemates asukohtades, saavad need organisatsioonid infrastruktuuri oma geograafilise ulatuse ja jõudlusvajadustega joondada.
Tulevikku vaadates plaanivad Oracle ja Google Cloud järgmise 12 kuu jooksul lisada piirkondlikku kättesaadavust. Kavandatud laiendused hõlmavad Euroopa-Lääne 12 (Torino) ja Põhja-Ameerika-Lõuna 1 (Mehhiko) , mis laiendaksid veelgi leviala Lõuna-Euroopas ja Ladina-Ameerikas ning annaksid nendes piirkondades rohkematele klientidele kohalikke juurutamisvõimalusi.
Reaalajas migratsioonid ja analüüs OCI GoldenGate'iga
Oracle AI Database@Google Cloudile ülemineku hõlbustamiseks tugineb Oracle oma reaalajas andmete teisaldamise hallatavale teenusele OCI GoldenGate . GoldenGate on loodud selleks, et aidata organisatsioonidel Oracle'i andmebaase migreerida minimaalsete häiretega, replikeerides muudatusi pidevalt, mitte tehes ühekordseid ja riskantseid üleminekuid.
Selle teenuse abil saavad kliendid voogesitada reaalajas värskendusi olemasolevatest Oracle'i keskkondadest Oracle AI Database@Google Cloudi, toetades järkjärgulisi migreerimisi ja hübriidstsenaariume. See lähenemisviis lihtsustab teed suurema käideldavusega lahenduste poole ja vähendab seisakuid keerukate andmebaaside teisaldamise ajal. Lisaks sellele toetab see tüüpi reaalajas andmete analüüsi.
Olulist rolli mängib ka GoldenGate'i integratsioon Google BigQueryga . Andmemuudatuste edastamisega BigQueryle koheselt, kui need toimuvad, saavad organisatsioonid operatiivteabe põhjal teha peaaegu reaalajas analüüse, vähendades lõhet tehingusüsteemide ja analüütiliste platvormide vahel.
Keeruliste kohandatud andmekanalite loomise asemel saavad meeskonnad hallatava GoldenGate'i teenuse abil pidevalt varustada BigQuery analüütilisi ja tehisintellekti töökoormusi Oracle'i süsteemidest pärit värskete andmetega. See vähendab latentsust ja võimaldab otsustajatel töötada ajakohasema teabega ilma kogu arhitektuuri uuesti üles ehitamata.
Oracle'i andmetel on OCI GoldenGate nende stsenaariumide jaoks peagi üldiselt saadaval , mis peaks lihtsustama selle mudeli laialdast kasutuselevõttu rohkematel klientidel. Kui see on laialdaselt kättesaadav, saavad ettevõtted tegutseda reaalajas andmevoogude põhjal ja demokratiseerida reaalajas teadmisi ilma suuri investeeringuid tegemata rätsepatööna valminud integratsiooniprojektidesse.
Ühtne tehisintellekti järvemaja Oracle'is ja Google Cloudis
Lisaks tehinguandmebaasidele ja reaalajas replikatsioonile töötavad Oracle ja Google Cloud koos ka andmejärvede ja -järvede ühtsema lähenemisviisi nimel . Oluline element on siin Oracle Autonomous AI Lakehouse'i integreerimine Google BigQueryga.
See integratsioon võimaldab klientidel pääseda juurde avatud formaadis andmetele, mis on salvestatud Google Cloud Lakehouse'i otse Oracle Autonomous AI Lakehouse'ist. Praktikas saab Oracle'i järvehoone lugeda BigQuery Icebergi tabeleid ilma tülikat dubleerimist või partiide eksportimist nõudmata. Para entender arquitecturas de almacenamiento relacionadas, se puede ver la visión general de sistemas de almacenamiento de datos.
Andmete liikumise minimeerimise abil saavad organisatsioonid luua ühtse loogilise arhitektuuri, mis toetab analüütika ja tehisintellekti töökoormusi nii Oracle'is kui ka Google Cloudis. See seadistus võimaldab neil valida antud ülesande jaoks kõige sobivama mootori – olgu selleks Oracle'i tehisintellektiga täiustatud funktsioonid või Google'i analüütikaplatvorm –, hoides samal ajal andmearhitektuurid ühtsena.
Suurte andmekogumite kopeerimise või ümberpaigutamise vajaduse vähendamine aitab loomulikult vähendada infrastruktuuri ja andmehalduse kulusid ning võib parandada ka juhtimist, kuna jälgitavaid ja turvatavaid koondatud salvestusruume on vähem. Paljude ettevõtete jaoks on see pragmaatiline viis mitme pilve strateegiate kasutamiseks ilma liigset keerukust lisamata.
Tehisintellekti poolelt tähendab see jagatud Lakehouse'i mudel seda, et masinõppe ja generatiivseid tehisintellekti rakendusi saab treenida või käitada laiema ja ühtsema andmebaasi alusel. Meeskonnad saavad Oracle'i tehisintellekti andmebaasi operatiivseid üksikasju kombineerida Google Cloud Lakehouse'is talletatud ajalooliste ja poolstruktureeritud andmetega, avades nüansirikkamaid kasutusjuhtumeid, nagu klientide segmenteerimine, dünaamiline hinnakujundus või pettuste avastamine. See rakenduste tüüp on nüüd saadaval Pythoni IA raamatukogudes ja tööriistades.
Üldiselt on Oracle'i ja Google Cloudi laiendatud liit kujunemas raamistikuks, kus tehisintellekt, andmed ja pilveinfrastruktuur on tihedalt läbi põimunud . Oracle AI Database Agent for Gemini Enterprise'i, Oracle AI Database@Google Cloudi laiema piirkondliku haarde, OCI GoldenGate'i reaalajas liikumiseks ja integreeritud Lakehouse'i strateegia BigQueryga annavad ettevõtetele mitu ehitusplokki andmete kasutamise kaasajastamiseks, tuginedes samal ajal tuntud platvormidele ja juhtimismudelitele.
