Oracle анонсувала інноваційні зміни у Oracle Autonomous Data Warehouse
Oracle оголошує про інноваційні зміни в автономному сховищі даних Oracle
Oracle оголосила про інноваційні зміни в Oracle Autonomous Data Warehouse, першому і єдиному в галузі хмарному сховищі даних в автономному режимі. У найактуальнішому на даний момент релізі Oracle представляє функціонал, який випереджає всі конкурентні хмарні рішення. Хмарне сховище вперше еволюціонувало від складної екосистеми продуктів, інструментів та завдань, які вимагають великих технологічних знань , часу та інвестицій, до інтуїтивно зрозумілого додатка SaaS point-and-click , який можна використовувати аналітикам даних, дослідникам даних та професіоналам бізнес-процесів. Oracle Autonomous Data Warehouse дозволяє компаніям швидше досягати запланованих результатів і отримувати аналітичні дані, значно заощаджуючи час і гроші. Разом з перевагою нульового адміністрування, Oracle Autonomous Data Warehouse надає малому, середньому та великому бізнесу можливість зменшити витрати, отримуючи при цьому значну вигоду від даних.
Останні оновлення Oracle Autonomous Data Warehouse надають підприємствам єдину платформу даних, яка дозволяє їм накопичувати дані з будь-якого джерела, перетворювати, зберігати та керувати даними для різних аналітичних навантажень, від побудови галузевих систем управління до корпоративних сховищ даних та озер даних. Прості інтегровані інструменти забезпечують інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування, який спрощує завантаження, перетворення та очищення даних для аналітиків, а також перевагу автоматизованого створення бізнес-моделей та пошуку шаблонів для генерації аналітичних даних.
У новому випуску додані інструменти самообслуговування для аналітиків і data scientists, що дозволяють легко створювати масиви даних, створювати моделі машинного навчання на основі AutoML і розгортати моделі. Щоб дозволити розробникам створювати додатки на основі даних, Oracle пропонує Oracle APEX (Application Express) Application Development, інструмент розробки додатків з низьким кодом, вбудований безпосередньо в базу даних, і сервіси RESTful, які полегшують будь-якому сучасному додатку взаємодію зі сховищем даних. На відміну від одноцільових баз даних інших хмарних провайдерів, Oracle Autonomous Data Warehouse забезпечує підтримку багатомодельних, багатозадачних і багатокористувацьких вимог — і все це в рамках єдиного сучасного конвергентного механізму баз даних, включаючи підтримку JSON, операційних, аналітичних, графічних баз даних, сервісів машинного навчання та блокчейну.
Найсвіжіший випуск включає в себе безліч нововведень. На додаток до широкого набору нових функцій, які полегшують аналітикам, дослідникам даних і розробникам галузі скористатися перевагами першого і єдиного офлайн-хмарного сховища в сегменті ринку, випуск представляє функції, які забезпечують більш глибоку аналітику і більш тісну інтеграцію з озером даних. До переліку ключових нововведень входять:
- Вбудовані інструменти обробки даних: Бізнес-аналітики мають просте середовище самообслуговування для завантаження даних та надання розширеної команди для співпраці. Вони можуть завантажувати та конвертувати дані зі свого комп'ютера або з хмари за допомогою інтерфейсу перетягування. Потім вони можуть автоматично створювати бізнес-моделі; Швидко виявляйте аномалії, відхилення та приховані закономірності у ваших даних. Зрозумійте залежності даних і вплив змін.
- Oracle Machine Learning AutoML: Автоматизуючи трудомісткі кроки побудови моделей машинного навчання, AutoML підвищує продуктивність вчених даних, підвищує точність моделей і дозволяє навіть неспеціалістам отримати доступ до використання машинного навчання. AutoML можна викликати через Python або через інтерфейс користувача AutoML без використання коду;
- Oracle Machine Learning for Python: Вчені з даних та інші користувачі Python тепер можуть використовувати Python для застосування машинного навчання до даних у своєму складі, використовуючи всі переваги високопродуктивних паралельних можливостей автономного сховища даних Oracle.
- Oracle Machine Learning Services: Команди DevOps і data scientist тепер можуть розгортати і управляти власними моделями в базі даних, а також моделями класифікації і регресії onnx за межами Автономного сховища даних Oracle, а також використовувати текстову когнітивну аналітику. Розробники додатків мають прості в інтеграції кінцеві точки REST для всіх функцій;
- Підтримка графіків: Графіки допомагають моделювати та аналізувати зв'язки між об'єктами (наприклад, графік соціальних медіа). Тепер користувачі можуть створювати графіки у своєму сховищі даних, запитувати графіки за допомогою PGQL (Property Graph Query Language) та аналізувати графіки за допомогою понад 60 алгоритмів у пам'яті;
- Інтерфейс користувача Graph Studio: Graph Studio заснований на графічних можливостях автономного сховища даних Oracle і спрощує аналіз графів для початківців. Інтерфейс поєднує в собі автоматичне моделювання, інтегровану візуалізацію і готові робочі процеси для різних варіантів використання.
