Autonomous AI Database 的特性

所有工作负载和数据

针对所有工作负载和数据类型进行优化

Oracle Autonomous Database 原生支持所有现代数据类型、工作负载和分析，可为开发人员提供一个活动组件更少、复杂性更低的现代化平台。用户无需耗费时间去集成各种服务或各种专用数据库，即可在一个支持所有应用或分析（无论何等规模或关键性）的环境下开展工作。

• 支持所有现代数据格式：关系、向量、图形、地理空间、JSON 以及文本等等。这意味着无需再使用多个专用数据库来满足不同数据类型的要求。
• 支持所有现代工作负载：OLTP、IoT、Temporal、账本/区块链、流以及分析等等。这意味着无需再使用多个专用数据库来满足不同工作负载的要求。
• 支持所有现代分析：生成式 AI、高级 SQL、机器学习、图形分析、文本/搜索分析以及地理空间分析等等 — 通过访问数据湖运行所有这些分析。这意味着在分析时无需再将数据移动到专用数据库。
• 支持所有现代开发样式和范式：容器、事件、REST、低代码、微服务以及 CI/CD 等等。通过使用一个支持所有开发需求的数据库，用户可以简化开发工作。
• 快速、安全地创建一个单一环境，跨所有数据类型和工作负载实现无缝、一致的安全性。

快速部署

Oracle Autonomous AI Database 的学习曲线极短，即使是新用户也能快速上手。同时，即使不具备 Oracle AI Database 专业知识，用户也能高效利用 Oracle Autonomous AI Database。

• 只需短短几分钟即可部署一个任意规模的新 Autonomous AI Database。
• Autonomous AI Database 将自动执行所有常规操作，节约 IT 人员时间。
• 分析师可以使用自己的首选工具，更好地执行描述性和预测性分析。Autonomous AI Database 内置 AI、机器学习、图形、空间和文本分析特性，同时还与其它数据库、云技术解决方案和数据湖集成，可消除数据孤岛。

• 开发人员可以灵活使用自己的技术体系、架构和方法来构建应用。使用 Autonomous Database，开发团队不仅无需再使用多个专用数据库，还可以更轻松地管理应用和开展运营报告工作。

轻松迁移至云端

Oracle Autonomous AI Database 是一个全自动化 Oracle AI Database，支持轻松将 Oracle AI Database 工作负载迁移到云端。

• Autonomous AI Database 完整支持 PL/SQL，用户无需学习新的数据库技能和语言。
• 支持本地 Oracle AI Database 部署的分析和应用。
• 分析数据库资产，识别当下哪些工作负载最适合迁移到云端。
• 使用 Oracle Zero Downtime Migration，零停机地将数据库迁移到 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)。使用 Oracle Cloud Lift Services，在云工程师的规划、架构设计、原型设计和云迁移指导下更快速完成迁移。

分析

自助分析

业务部门团队可使用端到端的数据分析生态系统来部署自己的分析环境，无需寻求 IT 人员帮助。

• 使用 Oracle Autonomous AI Database Data Studio 的 Data Transforms 工具从 100 多个应用、数据库和数据湖加载并转换数据，无需 IT 人员帮助。
• 使用 Data Studio 的内置数据分析工具轻松创建复杂分析计算，通过您的首选工具（包括 Oracle Analytics Cloud、Tableau 以及 Excel 等等）分享分析计算。
• 通过 Delta Sharing、Table Hyperlink 等功能，在组织内外安全、快速、开放地共享数据。
• 轻松创建数据产品并将其发布到 Data Studio Marketplace，以便其他内部团队轻松发现。
• 使用 Data Studio 中的 Autonomous AI Database Catalog 来搜索、访问和分析所有云中的企业数据，无需进行复杂的集成。
• 使用面向 Excel 和 Google Sheets 的插件轻松访问电子表格数据。
• 通过内置机器学习和图形算法、原生 Python 和 R 支持以及内置记事本 UI 为数据科学家提供强大支持。
• 使用 Select AI，通过自然语言查询 Autonomous AI Database 中的数据并获取结果。

预构建仓库和连接器

无论您使用的是 Oracle Fusion Applications 还是 Oracle NetSuite、E-Business Suite、PeopleSoft 应用，您都可以利用使用就绪的数据模型、数据管道和分析功能来快速释放数据价值。

• 利用基于 Oracle Cloud ERP、HCM、SCM 和 CX 应用套件数据的洞察。Oracle Fusion Analytics Warehouse 提供预构建 KPI 和机器学习特性，支持更轻松地进行数据管理。
• 通过 Ask Oracle E-Business Suite 聊天应用（由 Autonomous AI Database Select AI 和 OCI Generative AI 服务支持），以自然语言提出 E-Business Suite 的相关问题并获得解答。
• 从 Oracle NetSuite 数据中捕获切实可行的洞察。Oracle NetSuite Analytics Warehouse 提供强大的数据分析功能，可交付切实可行的洞察。同时，业务用户无需寻求 IT 支持即可加载数据，快速构建和运行分析。
• 更快速（相比自行构建和运行分析提速最高达 70%）地从 E-Business Suite 数据中提取新的洞察。Oracle E-Business Suite Accelerator 提供预构建的提取、转换和加载管道；数据模型；预构建 KPI；以及仪表盘和报告。

启用 BI

业务分析师和业务部门团队可以使用各种分析和 BI 工具提供商务智能 (BI) 解决方案。

• 在各种工具和应用中使用 Analytic Views，创建共享业务模型（维度、层次结构、指标和“KPI”），快速获取可靠的业务洞察。
• 使用您喜爱的 BI 工具：Oracle Analytics Cloud、Tableau、Microsoft Power BI、Excel 等。每个工具可以共享同一种业务模式，以简化分析并确保结果的一致性。

数据湖分析

使用同一套工具、流程和访问方法分析所有数据，包括 Autonomous AI Database 内部数据和外部（例如数据湖和云存储）数据。

• 查询和分析数据，包括：
• 所有云端对象存储数据，包括 OCI Object Storage、Amazon S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 数据
• 所有数据湖文件类型，包括 Parquet、Avro、JSON、CSV 和 XLSX 等等
• 所有主流数据湖表结构，例如 Delta 表和 Iceberg 表
• 利用 Autonomous AI Database Data Lake Accelerator，根据您的需求自动扩展或收缩计算资源，从而提升大规模查询的性能。
• 利用透明的外部表高速缓存，加快 Oracle 数据湖（或其他云中的数据湖）的查询速度。
• 综合使用对象存储的原生安全策略和 Autonomous AI Database 的高级安全性来保护数据。
• 直接对对象存储数据源运行 SQL 查询，然后与 Autonomous AI Database 中存储的数据关联。
• 使用 OCI Data Catalog 和 AWS Glue 元数据存储库来即时查找和访问企业数据集。
• 利用 Apache Spark 的强大性能分析 Autonomous AI Database 数据。

人工智能和机器学习

利用人工智能和机器学习实现创新

无论您是否已经掌握机器学习和 AI 的技能和知识，Autonomous AI Database 都能通过单一平台，让您能够使用符合您需求的工具和语言对数据进行分析。

• 使用自然语言来简化从数据中获得答案的方式。Select AI 使用大型语言模型 (LLM)，让您无需了解底层数据结构或 SQL 语法，即可查询数据。使用新的 SQL AI 扩展，轻松将自然语言查询功能构建到您基于 SQL 的应用中。
• 借助 Select AI 和 OCI Generative AI，您可以将 Autonomous AI Database 中的私有企业数据与生成式 AI 的生产力和创造力安全地结合起来，从而加快应用开发或创建新的业务解决方案。您的数据永远不会离开 Oracle Cloud，不会与 AI 提供商共享。Oracle AI Database 的高级安全功能还可以确保安全访问这些数据。
• 通过 Oracle Database@Google Cloud 和 Oracle Database@Azure 运行 Autonomous AI Database 时，您可以使用来自其他提供商的 LLM，例如 Azure OpenAI 和 Google Gemini。
• 将向量作为原生数据类型进行存储，并使用向量索引和 SQL 函数，针对向量运行相似性搜索。通过 AI Vector Search，您可以快速识别文档、图像和其他非结构化数据的相似信息。
• 使用真实数据的近似值，简单快速地构建应用和分析数据库的测试和开发实例。使用生成式 AI 和 Autonomous AI Database 的元数据克隆，加载合成测试数据，以确保数据安全。
• 无需掌握编程，即可构建和评估高性能的机器学习模型。AutoML 为非专家人员提供基于 UI 的机器学习访问。使用无代码用户界面及时更新模型，防止机器学习模型出现数据偏差和质量偏差。
• 使用运营数据的资源说明框架 (RDF) 和 Property Graphs。通过 SQL Property Graphs，使用现有的 SQL 开发工具和框架，轻松构建使用 SQL 的图形应用。使用 Graph Studio 功能，直观地探索和发现数据中的隐藏关系。
• Oracle Spatial Studio 是一个 UI 驱动的自助式 Web 应用，能够以互动式地图的形式将位置智能添加到您的分析中。
• 选择您的语言（Python、R 或 SQL）以及第三方程序包来开发机器学习模型，并在数据库中大规模运行。

应用开发

使用生成式 AI 进行自然语言查询

Autonomous AI Database 是一种说“人话”的数据库。

• 您只需使用自然语言和检索增强生成 (RAG) 提出问题 — 这个简单的方法能够助您获得有关业务问题的答案。
• 使用 Autonomous AI Database Select AI 轻松在应用中构建自然语言功能。

低代码应用开发

业务部门分析师和非专业开发者可以快速开发小型部门级应用和复杂的企业级应用。

• 使用企业级低代码应用平台 Oracle APEX 开发应用，不仅速度更快（提速 20 倍），代码数量也能减少 100 倍。
• 使用 UI 式工具，轻松且以最少数量的代码在应用中集成高级分析功能。使用 Data Studio 数据分析特性来构建多维模型、AutoML、Oracle Spatial Studio 和 Graph Studio (PDF)。

云原生 AppDev

使用首选技术体系更快速地构建微服务，简化 Ops 团队的微服务运营工作。

• 利用开源框架、REST/JSON 开发以及 MongoDB 兼容的 API 支持，灵活地使用您的首选工具。
• 使用内置高级分析特性（包括多维模型、机器学习、图形分析、空间分析以及文本分析）来捕获洞察，无需额外使用专用分析引擎和处理相应的复杂性。
• 为所有工具或应用提供 Java Database Connectivity (JDBC) 支持。
• 利用 Python 技术，使用遵守开放标准 Python 数据库 API 规范的 cx_Oracle 扩展模块访问数据。
• 使用 SQL 访问和分析所有数据，包括 JSON、图形和空间数据。
• 零停机地保护数据：数据库默认处于安全状态且会自动应用最新数据库补丁和安全补丁。
• 使用 Autonomous AI Database 的免费选件开发应用，包括使用 Oracle Cloud 免费套餐的 Autonomous AI Database 进行云端开发和使用 Autonomous AI Database 免费容器映像进行脱机开发。

JSON 导向型 AppDev

使用更快速、更安全、更经济且兼容 MongoDB 的 JSON 文档存储快速开发应用。

• 构建高度可用、可动态扩展且具有高级安全性的 JSON 应用。
• 通过 Oracle Database API for MongoDB，使用常见的 MongoDB 兼容驱动程序、工具和框架开发新应用，或迁移现有 MongoDB 应用。
• 使用可扩展 SQL 来分析 JSON 数据；从任意关系型工具或应用访问 JSON 数据。
• 同时使用关系型数据库范式和 JSON 数据库范式构建应用。您可以同时使用这两种技术，高效地访问和更新单个数据存储。同时，您还可以使用 JSON，轻松检索、处理和交换应用中的信息以及用于查询和分析的关系技术。Duality Views 可提高性能并优化存储，充分利用 JSON 和关系模型。
• 轻松解决 JSON 数据库开发人员面临的复杂难题，包括多文档 ACID 合规性、交叉集合连接、数据库内过程逻辑等等。
• 使分析师和数据科学家能够使用 SQL，跨文档存储和关系存储地分析数据。

成本节省

通过自动化降低总拥有成本

自动化技术可降低人工成本，弹性扩展设计可降低许可成本，这些将显著节省企业应用的总运行成本。一份关于 Autonomous AI Database 客户的 IDC 报告 (PDF) 指出

• 其平均 3 年投资回报率高达 436%；平均 5 个月收回投资，实现收支平衡。
• 通过降低 IT 以及 DBB 人员管理、IT 基础设施和操作系统的成本，企业可将总运营成本降低 48%。
• 通过消除过度配置，每个组织的数据库相关成本平均每年节省 263,127 美元，由此将年度操作系统/工具/基础设施成本降低 28%。

按使用付费的弹性定价模式

使用弹性的云数据库降低许可成本和云技术资源用量，避免过度供应。

• 利用弹性自动扩展特性，确保根据应用的实际需求和云技术资源使用情况进行使用计量和计费。独立、零停机地扩展/缩减计算和存储资源来应对工作负载瞬时变化 — 最高可达供应基础资源的 3 倍。
• 随时提高供应的基础资源数量，满足长期计算和存储需求。
• 将所有数据存储在 Autonomous AI Database 中，更快速（提速高达 20 倍）访问数据湖数据并享受与对象存储相同的定价。
• 在可零停机伸缩的弹性资源池中整合数据库实例，节约成本高达 87% — 相比单独为各个实例付费。

低成本应用开发

选择合适的开发环境选项，加速您的应用开发。

• 使用 Autonomous AI Database for Developers 进行低成本开发和测试用例，这是一种 Autonomous AI Database Serverless 中的固定配置统一小时费率选项。通过简单的生产部署升级路径，获取 Autonomous AI Database 的所有内置工具和功能。
• 支持免费开发，包括使用 Oracle 免费套餐中的 Oracle Autonomous AI Database 进行联机开发，或使用 Autonomous AI Database Free Container Image 进行脱机开发。

管理、安全性与合规性

自动化数据库管理

数据库管理员可以通过自动化管理特性摆脱手动管理工作，专注于高价值的 IT 项目。

• 通过实现维护任务自动化，DBA 团队的效率提高了 66% (PDF)，IT 团队的效率提高了 48%。
• 利用自动化技术执行所有数据库管理工作：供应、监视、备份、审计、警报和灾难恢复等等。
• 通过主动式数据库状况监视和内置容错功能提高服务级别。自动化、零停机地应用补丁和执行升级，无需人为干预。
• 无需手动调查工作负载和数据分布问题即可提升应用性能。自动分区和自动索引特性可对数据库进行调优，更好地满足工作负载要求。

数据安全性

Autonomous AI Database 将确保您的所有数据安全无虞，不受任何内部人员、外部人员和网络攻击（包括勒索软件和恶意软件攻击）的非授权访问影响。

• 高频、零停机、自动化修补将确保 Autonomous AI Database 始终都安装了最新安全补丁。
• 创建一个可响应变化、始终安全的环境。使用随附的 Oracle Data Safe 洞悉数据敏感性，评估数据风险，屏蔽敏感数据，实施并监视安全控制措施，评估用户安全状态以及监视用户活动。
• 通过透明数据加密特性保护数据，避免数据受到恶意操作者或恶意软件影响。始终对所有数据进行静态加密、动态加密和备份时加密。
• 使用随附的 Oracle Database Vault 防止非授权用户访问敏感数据，防止非授权数据库变更以及满足行业、监管或企业安全标准要求。
• 通过基于角色的高级访问控制（包括校订、屏蔽和筛选）确保所有用户仅访问和查看符合自身权限的数据。

合规性

降低企业应用运营的相关风险。

• 高频、零停机、自动化修补将确保 Autonomous AI Database 始终都安装了最新安全补丁。
• 全自动化备份，同时提供长达 10 年时间可用的长期备份选项。
• 始终启用审计功能。
• Autonomous AI Database 符合众多认证监管合规标准，包括 FedRAMP（联邦风险与授权管理计划）High、HIPAA（健康保险可携性和责任法案）、PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）以及 SOC（系统和组织控制）1 和 2。
• Autonomous AI Database 内置的安全性和高可用性功能可帮助企业实现健全的实践和前瞻性的风险和合规管理方法，同时满足《数字运营弹性法案》(DORA) 的要求。
• 通过完全自动化的 Globally Distributed Autonomous AI Database 支持全球用户群，帮助您满足数据驻留要求，为关键业务应用提供生存能力，并提供云端规模的数据库性能。

关键任务应用支持

高可用性和业务连续性

IT 组织无需过多人为干预即可确保关键任务应用持续运行。

• 使用 Oracle Autonomous Data Guard 实现高达 99.995% 的 Autonomous AI Database 可用性 — 包括计划和非计划停机。通过跨多个区域的多重备用数据库尽可能提高保护水平。
• 使用 Application Continuity 透明地恢复停机时的运行中数据库事务，确保应用连续运行。
• 通过自动更新、备份和修补（无需停机和人为干预）避免计划外停机。
• 默认为关键性级别较低的应用提供 99.95% 的可用性，同时提供更加经济高效的灾难恢复服务。

关键任务应用部署

运行和扩展 Oracle 应用（例如 PeopleSoft、JD Edwards 和 Siebel）、自定义应用或 ISV 应用，增强应用性能、可用性和安全性。

• 轻松迁移应用。Autonomous AI Database 将为您运行与您本地环境下相同的 Oracle Database。
• 更快速的性能 — Autonomous AI Database 预配置了优化的存储、自动化索引和数据高速缓存。
• 使用成熟、行业优秀的平台执行所有类型的事务处理，包括 OLTP 事务、轻量级事务、增强型事务和流事件处理。
• 透明、经行业验证的可扩展性和可用性。
• 监视工作负载，自动化创建和维护索引。
• 零停机地保护数据。数据库默认处于安全状态且会自动应用最新数据库补丁和安全补丁。

提供多云技术支持

开放又全面的多云支持

• 使用 Oracle Database@Azure，在 Microsoft Azure 中运行 Autonomous AI Database，获得 OCI 水平的性能、安全性和可用性。使用 Autonomous AI Database 和 Microsoft 服务推动创新，并使用 Azure 服务（例如 Azure Kubernetes 和 Azure OpenAI 服务）构建新的云原生应用。使用 Oracle 经过验证的迁移解决方案将本地部署数据库迁移到 Oracle Database@Azure 上的 Autonomous AI Database 服务。
• 通过 Oracle Database@Google Cloud，在 Google Cloud 中原生运行 Autonomous AI Database，加速创新并增强数据库应用。通过将 Autonomous AI Database 与 Google Cloud 功能（包括 GKE 和 Vertex AI）相结合，更快地开发应用并获得更深入的洞察，同时在采购、运营和协作支持方面享有顺畅的端到端体验。
• 利用在 AWS 中的 OCI 上运行的 Oracle Autonomous AI Database on Dedicated Exadata Infrastructure，加速创新并增强数据库应用。综合使用 Amazon SageMaker 和 Oracle AI Database 26ai 等功能，更快地获得更深入的洞察。运行 Oracle AI Database 工作负载，同时保持本地环境的完整功能和架构兼容性、性能和可用性，并在采购、运营和协作支持方面提供顺畅的端到端体验。
• 在多云环境下如同使用单个云一样访问云端数据，实现超强性能。
• Autonomous AI Database 安全地与 Amazon S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 集成，支持如同使用单个云技术一样轻松访问数据。使用 Data Lake Accelerator 以透明方式加速对对象存储数据的大规模查询。
• 利用 DevOps、数据集成、安全性和身份管理、分析等方面的原生云服务。