На волне инноваций: Oracle готовит единую СУБД для поддержки всех данных

Oracle представила новые возможности Oracle Database для реализации единой конвергентной системы управления базами данных

Новые функции облегчают использование таких технологий, как блокчейн для предотвращения мошенничества, предоставляют гибкие возможности работы с документами формата JSON и упрощают обучение и оценку алгоритмов машинного обучения благодаря их интеграции в базы данных.

Эффективное использование данных повышает конкурентоспособность компаний. Чтобы извлечь максимальную ценность из корпоративных данных, необходимы приложения нового поколения – приложения, управляемые данными (data driven). Единая система управления базами данных упрощает создание таких приложений благодаря возможности выбора наиболее подходящей модели данных, типа обработки и парадигмы разработки с учетом требований бизнеса.

Вот несколько новых функций, расширяющих конвергентные возможности Oracle Database 20с:

• Oracle Machine Learning for Python (OML4Py): алгоритмы машинного обучения Oracle Machine Learning (OML) в базе данных Oracle Database ускоряют решение задач предиктивной аналитики. Для этого используются усовершенствованные алгоритмы ML, которые можно применять непосредственно к данным. Поскольку алгоритмы ML размещаются вместе с данными, нет необходимости перемещать данные из БД куда-либо еще. Для расширения алгоритмов машинного обучения в базе данных специалисты по анализу и обработке данных могут также задействовать Python.
• OML4Py AutoML: механизмы машинного обучения могут использовать даже те, кто не является экспертом в этой области. AutoML порекомендует наиболее подходящие алгоритмы, автоматизирует выбор признаков и произведет настройку гиперпараметров, благодаря чему точность модели значительно повысится.
• Native Persistent Memory Store: теперь данные базы данных и журналов (redo log) могут храниться в локальной постоянной энергонезависимой памяти (Persistent MEMory, PMEM). Используя упрощенные алгоритмы ввода-вывода, SQL может работать непосредственно с данными, хранящимися в PMEM. Это сокращает потребность в буферной кэш-памяти большой емкости и позволяет ускорить доступ к данным для рабочих нагрузок, требующих минимальных задержек, включая высокочастотный трейдинг и мобильные коммуникации.
• Automatic In-Memory Management: опция Oracle Database In-Memory ускоряет обработку аналитических и смешанных онлайн-транзакций, обеспечивая для них высокую производительность, и при этом позволяет поддерживать аналитику и отчетность в реальном времени. Автоматическое управление размещением данных в оперативной памяти (In-Memory) значительно упрощает использование механизмов In-Memory. Автоматически оценивая алгоритмы использования данных, эта функция определяет, какие таблицы больше всего выиграют от размещения в кэше In-Memory Column Store и автоматически кэширует их без какого-либо вмешательства человека.
• Native Blockchain Tables: нативные блокчейн-таблицы Oracle упрощают использование технологии блокчейна для выявления и предотвращения мошенничества (антифрод). Блокчейн-таблицы Oracle выглядят как стандартные таблицы. Они допускают вставки SQL, а добавленные строки криптографически связываются в цепочку. При желании строки могут быть подписаны для защиты от мошенничества с помощью электронной подписи. Блокчейн-таблицы Oracle легко интегрируются в приложения. Их можно использовать в транзакциях и запросах наряду с другими таблицами. Кроме того, вставка производится очень быстро по сравнению с децентрализованным блокчейном, поскольку фиксация изменений не требует консенсуса.
• JSON Binary Data Type: для документов JSON, хранящихся в двоичном формате в базе данных Oracle, обновление выполняется вчетверо, а сканирование – до 10 раз быстрее.

Подробную информацию о новых решениях Oracle можно получить по тел. +375 (17) 336-98-97 или электронному адресу office@muk.by

#oracle #muk