Oracle produbljuje partnerstvo s Google Cloudom novim alatima za baze podataka umjetne inteligencije

Početna » Piton » Oracle produbljuje partnerstvo s Google Cloudom novim alatima za baze podataka umjetne inteligencije

Oracle proširuje suradnju s Google Cloudom kako bi zajedničkim korisnicima pružio praktičnije načine za izravno uvođenje umjetne inteligencije u poslovne podatkeDvije tvrtke učvršćuju vezu između Oracleovih tehnologija baza podataka i Googleovog AI paketa kako bi organizacije mogle prirodnije raditi sa svojim informacijama i implementirati AI aplikacije s manje trenja.

U središtu ovog poteza su nove mogućnosti u Oracle AI Database@Google Cloudu i dolazak Oracle AI Database Agent za Gemini EnterpriseZajedno, ove ponude imaju za cilj pojednostavniti način na koji tvrtke pristupaju, analiziraju i operacionaliziraju svoje Oracle podatke unutar Google Clouda, od svakodnevnog izvještavanja do napredne automatizacije i analitike.

Oracle AI Database Agent za Gemini Enterprise: prirodni jezik susreće pouzdane podatke

Novo predstavljeni Oracle AI Database Agent, sada naveden na Google Cloud Marketplace, osmišljen je kako bi premostio jaz između poslovnih korisnika i složenih korporativnih podataka. Umjesto pisanja SQL upita ili oslanjanja na prilagođene nadzorne ploče, korisnici mogu postavljati svakodnevna pitanja jednostavnim jezikom i dobivati ​​odgovore generirane iz Oracle baze podataka kojoj već vjeruju.

Kroz integraciju s Gemini Enterpriseom, agent koristi ugrađene mogućnosti umjetne inteligencije u Oracle bazi podataka interpretirati upute prirodnog jezika, mapirati ih na ispravno upravljane podatke i vratiti kontekstualne odgovore. Fokus je na čuvanju podataka tamo gdje su upravljani i sigurni, a istovremeno omogućiti fleksibilan pristup putem razgovora. Za bolju integraciju s Geminijem možete se obratiti vodič za Gemini 3 API.

Tipični slučajevi upotrebe uključuju rutinska, ali kritična pitanja kao što su identificiranje trendova prihoda prema geografskom području ili liniji proizvoda, precizno određivanje promjena u performansama po segmentima ili uočavanje promjena u ponašanju kupaca. Umjesto čekanja da tim za podatke izradi izvješće, poslovni korisnici mogu prilagoditi strategije određivanja cijena, prilagoditi planove izlaska na tržište ili preusmjeriti prodajne napore na temelju gotovo trenutnih povratnih informacija potkrijepljenih podacima.

Ključni aspekt agenta je da eliminira potrebu za premještanje, kopiranje ili dupliciranje osjetljivih informacijaSustav interpretira svaki zahtjev, pokreće odgovarajuće upite prema reguliranim Oracle skupovima podataka i pruža interpretabilne odgovore, pomažući organizacijama da održe kontrolu nad svojim informacijama, a istovremeno ih otvore za širu upotrebu. capa de control en systemas de IA.

Osim jednostavnih scenarija pitanja i odgovora, agent je također namijenjen razvojnim inženjerima i stručnjacima za podatke koji žele integrirati Oracle podatke u bogatije AI tijekove radaPovezivanjem Oracle AI baze podataka s Googleovom platformom Gemini Enterprise Agent, timovi mogu automatizirati repetitivne zadatke poput ekstrakcije podataka, napredne analize i vizualizacije bez spajanja niza zasebnih alata. vodič za AIOps para operaciones de IA en empresas.

Od AI agenata do cjelovitih AI tijekova rada

Partnerstvo se ne odnosi samo na konverzacijske upite; ono je također usmjereno na potpuni podatkovni cjevovodi temeljeni na umjetnoj inteligenciji koji se odvijaju u Oracleu i Google ClouduRazvojni programeri mogu kombinirati Oracle AI Database Agent s drugim alatima temeljenim na Gemini platformi kako bi orkestrirali višekoračne procese koji počinju s podacima o transakcijama uživo, a završavaju uvidima ili automatiziranim radnjama. Ove integracije odražavaju praktične aspekte devops y MLOps en la practica.

Na primjer, tim bi mogao postaviti tijek rada u kojem svježi operativni zapisi iz Oracle AI baze podataka automatski se sažimaju, anomalije se označavaju, a vizualne nadzorne ploče ažuriraju se kao odgovor na određene okidače. Sloj Gemini Enterprise Agenta pomaže u koordinaciji ovih koraka, dok Oracleove značajke baze podataka pružaju dosljednost i upravljanje.

Jedan ilustrativan slučaj koji spominje Oracle je AI Shift, koji koristi Oracle Autonomous AI Database na Oracle Cloud Infrastructure (OCI) kako bi pokrenuo vlastitu platformu za razvoj agenata. AI Shift planira iskoristiti Oracle AI Database Agent kako bi proširio postojeća implementacije Oracle AI baze podataka korisnika u Oracle AI Database@Google Cloud, učinkovito pokrećući distribuirano okruženje AI podataka koje se nalazi kod oba pružatelja usluga.

Ovakva konfiguracija omogućuje organizacijama da nastave koristiti prednosti Oracleovih autonomnih mogućnosti baze podataka, a istovremeno iskoriste... AI usluge i regionalna prisutnost tvrtke Google CloudTo je posebno relevantno za poduzeća koja se već uvelike oslanjaju na Oracle za osnovne sustave, ali standardiziraju eksperimentiranje s umjetnom inteligencijom i implementaciju u Google Cloudu.

Usklađivanjem Oracleovih snaga u području podataka s Googleovim AI paketom, dvije tvrtke pozicioniraju ove nove alate kao način za poduzeća da skalirati inicijative umjetne inteligencije bez ponovne izgradnje svojih baza podatakaUmjesto replatformiranja, timovi mogu proširiti ono što imaju i uključiti to u nove, cloud-nativne AI komponente.

Oracle AI Database@Google Cloud: regionalni utjecaj i dostupnost

Uz novog agenta, Oracle širi doseg Oracle AI baza podataka@Google Cloud sama. Usluga sada radi u 15 Google Cloud regija diljem svijeta, pružajući korisnicima više mogućnosti za hostiranje svojih Oracle opterećenja bliže krajnjim korisnicima i usklađivanje s propisima o lokaciji podataka ili regulatornim zahtjevima.

Trenutna pokrivenost obuhvaća ključna središta diljem Azije, Europe, Amerike i Australije. U Aziji je Oracle AI Database@Google Cloud dostupan u Azija-sjeveroistok 1 (Tokio), Azija-sjeveroistok 2 (Osaka), Azija-jug 1 (Mumbai) i Azija-jug 2 (Delhi)Ovaj opseg ima za cilj podržati i regionalna poduzeća i globalne tvrtke koje posluju diljem azijsko-pacifičkog područja.

U pacifičkoj regiji usluga se odvija u Australija-Jugoistok 1 (Sydney) i Australija-Jugoistok 2 (Melbourne), što je relevantno za organizacije sa snažnim prisustvom u Australiji i susjednim tržištima. Ove lokacije mogu pomoći u smanjenju latencije za korisnike i pojednostaviti pridržavanje lokalnih pravila rukovanja podacima.

Oracle AI Database@Google Cloud trenutno se nudi diljem Europe i Ujedinjenog Kraljevstva u Zapadna Europa 8 (Milano), Središnja Njemačka (Frankfurt) i Južna Ujedinjena Kraljevina (London)Ovaj europski otisak posebno je važan za sektore sa strogim okvirima za usklađenost, kao što su financijske usluge i institucije javnog sektora.

U Americi, usluga je dostupna uživo Sjeverna Amerika - sjeveroistok 1 (Montreal), Sjeverna Amerika - sjeveroistok 2 (Toronto), Južna Amerika - istok 1 (São Paulo), Središnja Amerika 1 (Iowa), Istočna Amerika (Ashburn) i Zapadna Amerika (Salt Lake City)Ova mješavina kanadskih, brazilskih i američkih regija osmišljena je kako bi pokrila glavna gospodarska središta i pružila mogućnosti za prekogranične arhitekture.

Globalni kupci, uključujući tvrtke poput Svjetska linija, koriste ovu rastuću mrežu regija kako bi potaknule inovacije, ubrzale migracije u oblak i modernizirale aplikacije. S Oracle AI Database@Google Cloud dostupnom na više lokacija, ove organizacije mogu uskladiti infrastrukturu s vlastitim geografskim otiskom i potrebama za performansama.

U budućnosti, Oracle i Google Cloud planiraju dodati više regionalne dostupnosti u sljedećih 12 mjeseci. Planirana proširenja uključuju Europa-Zapad 12 (Torino) i Sjeverna Amerika - Jug 1 (Meksiko), što bi dodatno proširilo pokrivenost u južnoj Europi i Latinskoj Americi te pružilo većem broju korisnika na tim područjima lokalne mogućnosti implementacije.

Migracije i analitika u stvarnom vremenu s OCI GoldenGateom

Kako bi olakšao prijelaz na Oracle AI Database@Google Cloud, Oracle se oslanja na OCI GoldenGate, njegova upravljana usluga za premještanje podataka u stvarnom vremenu. GoldenGate je osmišljen kako bi pomogao organizacijama da migriraju Oracle baze podataka uz minimalne poremećaje kontinuiranim repliciranjem promjena umjesto jednokratnih, visokorizičnih prekida.

S ovom uslugom, korisnici mogu strujanje ažuriranja uživo iz postojećih Oracle okruženja u Oracle AI Database@Google Cloud, podržavajući postupne migracije i hibridne scenarije. Ovaj pristup pojednostavljuje put prema rješenjima veće dostupnosti i smanjuje vrijeme zastoja tijekom složenih premještanja baza podataka. Osim toga, ova vrsta napajanih tekućina... analiza podataka u stvarnom vremenu.

Integracija GoldenGatea s Google BigQuery također igra važnu ulogu. Prenošenjem promjena podataka u BigQuery čim se dogode, organizacije mogu provoditi analizu operativnih informacija gotovo u stvarnom vremenu, smanjujući jaz između transakcijskih sustava i analitičkih platformi.

Umjesto izgradnje složenih prilagođenih podatkovnih kanala, timovi mogu koristiti upravljanu GoldenGate uslugu za kontinuirano dostavljanje podataka analitička i umjetna inteligencija opterećenja u BigQueryju s novim podacima iz Oracle sustava. To smanjuje latenciju i omogućuje donositeljima odluka rad s ažurnijim informacijama bez ponovne izgradnje cijele arhitekture.

Oracle najavljuje da će OCI GoldenGate uskoro biti općenito dostupno za ove scenarije, što bi trebalo olakšati većem broju korisnika usvajanje ovog modela u velikim razmjerima. Nakon što postane široko dostupan, poduzeća će moći djelovati na temelju podataka uživo i demokratizirati uvide u stvarnom vremenu bez velikih ulaganja u prilagođene integracijske projekte.

Ujedinjeno AI jezero u Oracleu i Google Cloudu

Osim transakcijskih baza podataka i replikacije u stvarnom vremenu, Oracle i Google Cloud također surađuju na ujedinjeniji pristup jezerima podataka i kućama s podacimaKljučni element ovdje je integracija Oracle Autonomous AI Lakehousea s Google BigQueryjem.

Ova integracija omogućuje korisnicima da pristup podacima otvorenog formata pohranjenima u Google Cloud Lakehouseu izravno iz Oracle Autonomous AI Lakehousea. U praksi, Oracleov Lakehouse može čitati BigQuery Iceberg tablice bez potrebe za kompliciranim dupliciranjem ili skupnim izvozom. Za stvaranje povezanih arhitektura, možete vidjeti vision general de sistemas de almacenamiento de datos.

Minimiziranjem kretanja podataka, organizacije mogu izgraditi arhitektura jedinstvene logičke kuće na jezeru koji podržava analitička i umjetna inteligencija opterećenja u Oracleu i Google Cloudu. Ova postavka im omogućuje odabir najprikladnijeg mehanizma za određeni zadatak - bilo da se radi o Oracleovim mogućnostima poboljšanim umjetnom inteligencijom ili Googleovom analitičkom stogu - uz održavanje dosljednosti arhitekture podataka.

Smanjenje potrebe za kopiranjem ili premještanjem velikih skupova podataka prirodno pomaže u smanjenju troškovi infrastrukture i upravljanja podacima, a može poboljšati i upravljanje jer postoji manje redundantnih pohrana za praćenje i osiguranje. Za mnoga poduzeća ovo je pragmatičan način korištenja strategija više oblaka bez dodavanja pretjerane složenosti.

Sa strane umjetne inteligencije, ovaj model zajedničkog jezera znači da strojno učenje i generativne AI aplikacije može se trenirati ili pokretati na široj, ujedinjenijoj bazi podataka. Timovi mogu kombinirati operativne detalje iz Oracle AI baze podataka s povijesnim i polustrukturiranim podacima pohranjenim u Google Cloud Lakehouseu, otvarajući nijansiranije slučajeve upotrebe kao što su segmentacija kupaca, dinamičko određivanje cijena ili otkrivanje prijevara. Ova vrsta aplikacija suelen apoyarse en bibliotecas y herramientas de IA en Python.

Sveukupno, prošireni savez između Oraclea i Google Clouda oblikuje se u okvir u kojem Umjetna inteligencija, podaci i infrastruktura u oblaku usko su isprepleteniS Oracle AI Database Agentom za Gemini Enterprise, širim regionalnim obuhvatom za Oracle AI Database@Google Cloud, OCI GoldenGateom za kretanje u stvarnom vremenu i integriranom strategijom Lakehousea s BigQueryjem, poduzeća dobivaju više gradivnih blokova za modernizaciju načina korištenja podataka, a istovremeno se oslanjaju na platforme i modele upravljanja koje poznaju.

Povezani članak:

Ažuriranja, modeli i vodič za migraciju Gemini 3 API-ja