Oracle ha presentato Oracle Autonomous AI Lakehouse, una piattaforma dati aperta e interoperabile. Essa combina l'Oracle Autonomous AI Database – un database che si gestisce autonomamente, ottimizzando le prestazioni e la sicurezza – con il popolare standard Apache Iceberg, uno standard aperto che rende i dati archiviati affidabili e performanti. Questa combinazione permette di evitare compromessi funzionali, eliminare i silos analitici (dati isolati in sistemi separati) e accelerare la creazione di soluzioni di AI e analytics.

Oracle ha anche introdotto l'Autonomous AI Database Catalog—definito un “catalogo di cataloghi”—che unifica i dati e i metadati aziendali provenienti da altri cataloghi e piattaforme, semplificando la scoperta e l'accesso ai dati attraverso diverse piattaforme dati e cloud (ambienti di public cloud e multicloud).

"Con Oracle Autonomous AI Lakehouse offriamo ai clienti una piattaforma lakehouse senza compromessi, combinando l'affidabilità dell'Autonomous AI Database—che esegue oltre 48 miliardi di query (interrogazioni) all'ora—con la ‘apertura’ di Apache Iceberg," ha dichiarato Çetin Özbütün, executive vice president, Autonomous Database Technologies di Oracle. "Non solo Oracle sta abbattendo i silos di dati tra i sistemi analitici con Iceberg, ma stiamo anche consentendo ai clienti di accedere ai dati Iceberg su qualsiasi piattaforma—operativa o analitica—nel cloud od on-premises (nel datacenter del cliente)."

Grazie al supporto nativo per Apache Iceberg, Autonomous AI Lakehouse offre un accesso semplice e ad alte prestazioni a qualsiasi tabella Iceberg, integrandosi con cataloghi come Databricks Unity, AWS Glue e Snowflake Polaris. Funzionalità potenti come Select AI—che fornisce la trasformazione dal linguaggio naturale in SQL (il linguaggio standard per l'interrogazione dei database) e un framework (struttura) di AI agentic—insieme a JSON-Relational Duality, Property Graph Analytics e AI Vector Search sono disponibili per l'elaborazione dei dati sulle tabelle Iceberg. Tutto questo è supportato dalle prestazioni, dalla disponibilità e dalla sicurezza di Exadata (il sistema ingegnerizzato di Oracle) ma con l'indipendenza dal fornitore e senza la necessità di spostare i dati. Autonomous AI Lakehouse è disponibile su OCI (Oracle Cloud Infrastructure), AWS, Microsoft Azure, Google Cloud ed Exadata Cloud@Customer (soluzione di gestione dati in cloud con Exadata, installata nel data center del cliente ma gestita da Oracle).

Inoltre, Oracle ha svelato il Data Lake Accelerator, che accelera le query su larga scala attraverso le tabelle Iceberg ridimensionando dinamicamente la capacità di rete e di calcolo (compute) per l'Autonomous AI Database, con fatturazione basata solo sulle risorse effettivamente utilizzate.

“Come parte del programma di disponibilità limitata (Limited Availability) di Oracle per il Data Lake Accelerator, SKY ha avuto l'opportunità di testare questa nuova funzionalità ed è rimasta colpita dalle sue prestazioni," ha dichiarato Rosiane Porto, Data Services Team - Big Data di SKY Brazil. "Il Data Lake Accelerator ha migliorato significativamente la velocità delle query sui dati esterni archiviati negli object stores (sistemi di archiviazione non strutturata), consentendoci di analizzare set di dati di grandi dimensioni in modo più rapido ed efficiente, senza spostare i dati o modificare i nostri workflow (flussi di lavoro). La capacità di ridimensionare dinamicamente le risorse di calcolo su richiesta ci ha dato la flessibilità di gestire query complesse quando necessario, mantenendo i costi sotto controllo. Siamo entusiasti del potenziale del Data Lake Accelerator per semplificare e accelerare l'elaborazione dei dati esterni per la nostra attività."

Caratteristiche Principali di Oracle Autonomous AI Lakehouse:

• Autonomous AI Database Catalog: Fornisce una vista unificata dei dati aziendali attraverso molteplici risorse dati cloud e on-premises. Consente la scoperta, la ricerca e l'accesso ai dati, oltre all'arricchimento dei metadati per migliorare i processi di data science e AI.
• Autonomous AI Database Data Lake Accelerator: Consente di accelerare le query su larga scala attraverso le tabelle Iceberg allocando automaticamente risorse di rete e di calcolo aggiuntive, se necessario, in base alle richieste di query.
• Select AI Agent: Fornisce un framework in-database (integrato nel database) semplice, sicuro e scalabile per costruire, implementare e gestire gli agenti AI all'interno di Autonomous AI Database. Supporta tool PL/SQL personalizzati e predefiniti (il linguaggio procedurale di Oracle), tool esterni via REST (un'interfaccia standard per i servizi web) e server MCP, consentendo l'automazione di workflow agentic in più fasi.
• Data Science Agent: Un assistente AI precostituito (previsto per un prossimo rilascio) all'interno di Autonomous AI Database. Aiuta gli operatori dei dati a cercare nei cataloghi, preparare ed esplorare i dati in modo interattivo, scoprire insight chiave e trasformarli in risultati attuabili—tutto tramite il linguaggio naturale (zero code).
• Plug and Play SQL Access: Fornisce una nuova sintassi SQL semplificata per interrogare i dati tramite connessioni al catalogo. I clienti possono connettersi a Iceberg e ad altri cataloghi (inclusi AWS, Databricks, Snowflake e Apache Gravitino) e interrogare immediatamente i dati senza spostamento di dati.
• Exadata Table Cache: Migliora le prestazioni delle query sui dati Iceberg a cui si accede frequentemente, memorizzando nella cache (copia temporanea per accesso veloce) i dati all'interno dello storage flash di Oracle Exadata.
• GoldenGate for Iceberg: Consente lo streaming (flusso continuo) di dati operativi e analitici verso qualsiasi destinazione Iceberg in tempo reale.
• Table Hyperlink for Easy Data Sharing: Aiuta i clienti a condividere in modo sicuro dati aggiornati internamente ed esternamente, senza la necessità di gestire permessi complessi, generando un collegamento ipertestuale temporaneo che fornisce un accesso diretto ma isolato a una tabella o a un risultato di query specifico.

Dichiarazioni Aggiuntive

"I clienti ci dicono costantemente che vogliono usare gli strumenti che già possiedono sui loro dati," ha affermato Stephen Orban, senior vice president, Product Ecosystem & Partnerships di Databricks. "Databricks è impegnata per l'accesso ai dati aperto e interoperabile per l'analisi e l'AI, e Unity Catalog (il catalogo di Databricks) aiuta a renderlo possibile fornendo un livello di governance unificato per formati come Apache Iceberg. Accogliamo con favore l'integrazione di Oracle Autonomous AI Lakehouse con Unity Catalog, che offre ai clienti congiunti accesso seamless (senza interruzioni) ai loro dati e la flessibilità di usare Oracle e Databricks insieme."

"La necessità di compromessi tra scalabilità di livello aziendale e flessibilità open source ha fatto il suo tempo," ha commentato Ron Westfall, vice president, Practice Lead, Networking and Infrastructure, HyperFRAME Research. "Il supporto di Oracle per Apache Iceberg con Autonomous AI Lakehouse significa che le organizzazioni ottengono AI all'avanguardia, analisi ad alta velocità e accesso sicuro e aperto, tutto in un unico colpo, sulla nuvola hyperscaler (i maggiori fornitori di cloud pubblico) di loro scelta. Avvolgendo un 'catalogo di cataloghi' attorno a Iceberg e al suo Autonomous AI Database, Oracle sta rendendo radicalmente più semplice per i team scoprire, proteggere e sfruttare i dati ovunque. È una svolta per abbattere le barriere nel frammentato panorama dei dati di oggi."