Oracle ha introdotto ulteriori innovazioni a Oracle Autonomous Data Warehouse, il primo e unico database autonomo del settore basato sul machine learning e ottimizzato per i carichi di lavoro di data analytics. Queste innovazioni superano la natura proprietaria e chiusa dei data warehouse e data lake tradizionali.
Per contro, Oracle offre funzionalità multicloud native e una condivisione dei dati basata su standard aperti tra i database, semplifica integrazione e analisi dei dati con uno strumento esclusivo low-code e migliora l’economicità dei data lake grazie a uno storage ultra-veloce di livello enterprise allo stesso – limitato – costo dell’object storage. I clienti ora possono riprogettare le loro architetture data warehouse e data lake senza dover scegliere tra prestazioni e costi.
“I clienti devono affrontare molti ostacoli quando analizzano dati on-premises, in cloud e da applicazioni SaaS, in particolare per la mancanza di interoperabilità tra multicloud e data lake e la necessità di assemblare una vasta gamma di strumenti e servizi disgiunti per arrivare a un ecosistema di data analytics. Le innovazioni di Oracle Autonomous Data Warehouse semplificano query, gestione, condivisione e scalabilità dei dati, indipendentemente da dove si trovino“, ha affermato Çetin Özbütün, executive vice president, Data Warehouse and Autonomous Database Technologies, Oracle. “Cerchiamo di andare sempre più in là nella gestione dei dati avanzata, con prestazioni, automazione e integrazione multicloud per tutti i principali carichi di lavoro e tipologie di dati del database”.
Queste avanzate innovazioni sono ora disponibili senza costi aggiuntivi per i clienti di Oracle Autonomous Data Warehouse:
- Collaborazione aperta: A differenza di modelli proprietari di condivisione dei dati, Oracle implementa il protocollo open-source e standard di settore, Delta Sharing. Grazie a questo approccio aperto, i clienti possono ora condividere i dati in tutta sicurezza con chiunque utilizzi qualsiasi applicazione o servizio che supporti il protocollo. La condivisione più rapida dei dati migliora le decisioni aziendali, evitando dati obsoleti e risultati imprecisi.
- Funzionalità multicloud espansiva: Oracle Autonomous Data Warehouse è progettato per il multicloud con un accesso sicuro all’object storage in AWS, Azure e Google Cloud; connessioni SQL in tempo reale ad Azure SQL, Azure Synapse, Amazon Redshift, Snowflake, MongoDB, Apache Hive e PostgreSQL; connettori predefiniti per l’immissione di dati da più di 100 fonti diverse. Autonomous Data Warehouse ora prevede anche l’accesso alle query alle tabelle Apache Iceberg e l’integrazione con AWS Glue per il recupero automatico di schemi e metadati dei data lake.
- Integrazione e analisi dei dati semplificate: Oracle Autonomous Database Data Studio, basato su strumenti low-code, dispone di una console cloud self-service e intuitiva per analisti e data scientist, per caricare, trasformare e analizzare i dati, senza passare dall’IT, senza necessità di prodotti aggiuntivi e senza dover integrare più prodotti diversi. E’ ora presente in Oracle Autonomous Data Warehouse anche un add-on di Google Sheets, oltre al già disponibile add-in Microsoft Excel, per accelerare la possibilità di ricavare insight da un’unica fonte (“single source of truth”).
- Storage ad alte prestazioni allo stesso costo dell’object storage: Il costo dello storage Exadata di Oracle Autonomous Data Warehouse si riduce di oltre il 75%, allineandosi così al costo dell’object storage – ma garantendo prestazioni di query fino a 20 volte più veloci. Ciò permette ora ai clienti di riconsiderare completamente l’approccio avuto fin qui alle architetture di data warehouse/data lake e di memorizzare tutti i dati in Oracle Autonomous Data Warehouse, con insight ottenibili più velocemente e a un costo inferiore.
