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 saradnju sa Google Cloudom kako bi zajedničkim klijentima pružio praktičnije načine za direktno uvođenje umjetne inteligencije u poslovne podatkeDvije kompanije učvršćuju vezu između Oracleovih tehnologija baza podataka i Googleovog AI paketa kako bi organizacije mogle prirodnije raditi sa svojim informacijama i implementirati aplikacije zasnovane na AI-u uz manje trenja.

U srži 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 pojednostaviti način na koji preduzeća 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, dizajniran je da premosti jaz između poslovnih korisnika i složenih korporativnih podataka. Umjesto pisanja SQL upita ili oslanjanja na prilagođene kontrolne ploče, korisnici mogu postavljati svakodnevna pitanja jednostavnim jezikom i dobiti odgovore generirane iz Oracle baze podataka kojoj već vjeruju.

Kroz integraciju sa Gemini Enterprise-om, 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 omogućavati fleksibilan pristup putem razgovora. Za bolju integraciju s Geminijem, možete se konsultovati s Gemini 3 API vodič.

Tipični slučajevi upotrebe uključuju rutinska, ali kritična pitanja kao što su identificiranje trendova prihoda po 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 izvještaj, poslovni korisnici mogu prilagoditi strategije određivanja cijena, podesiti planove izlaska na tržište ili preusmjeriti prodajne napore na osnovu gotovo trenutnih povratnih informacija potkrijepljenih podacima.

Ključni aspekt agenta je da eliminira potrebu za premještanje, kopiranje ili dupliciranje osjetljivih informacijaSistem interpretira svaki zahtjev, pokreće odgovarajuće upite u odnosu na regulirane Oracle skupove podataka i pruža interpretabilne odgovore, pomažući organizacijama da održe kontrolu nad svojim informacijama, a istovremeno ih otvore za širu upotrebu. capa de control en sistems de IA.

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

Od AI agenata do potpunih AI radnih procesa

Partnerstvo se ne odnosi samo na konverzacijska pitanja; ono je također usmjereno na Potpuni podatkovni kanali vođeni umjetnom inteligencijom koji se odvijaju u Oracle i Google Cloud platformamaProgrameri mogu kombinovati Oracle AI Database Agent sa drugim alatima zasnovanim na Gemini platformi kako bi orkestrirali višekoračne procese koji počinju sa podacima o transakcijama uživo, a završavaju se uvidima ili automatizovanim radnjama. Ove integracije odražavaju praktične aspekte devops y MLOps en la práctica.

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

Jedan ilustrativan slučaj koji je spomenuo 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 prednosti Oracle AI Database Agent-a kako bi proširio postojeća implementacije Oracle AI Database-a klijenata u Oracle AI Database@Google Cloud, efektivno pokrećući distribuirano okruženje AI podataka koje se nalazi kod oba provajdera.

Ovakva vrsta postavke omogućava organizacijama da nastave koristiti prednosti Oracleovih autonomnih mogućnosti baze podataka, a istovremeno koriste... Google Cloudove usluge umjetne inteligencije i regionalno prisustvoTo je posebno relevantno za preduzeća koja se već uveliko oslanjaju na Oracle za osnovne sisteme, ali standardizuju eksperimentisanje i implementaciju veštačke inteligencije na Google Cloudu.

Usklađivanjem Oracleovih snaga u oblasti podataka sa Googleovim AI paketom, dvije kompanije pozicioniraju ove nove alate kao način za preduzeća da... skaliranje inicijativa za umjetnu inteligenciju bez ponovnog izgradnje njihovih baza podatakaUmjesto replatformiranja, timovi mogu proširiti ono što imaju i uključiti to u nove, cloud-nativne AI komponente.

Oracle AI Database@Google Cloud: regionalni obuhvat i dostupnost

Uz novog agenta, Oracle proširuje doseg Oracle AI baza podataka@Google Cloud Usluga je sada operativna u 15 Google Cloud regija širom svijeta, pružajući korisnicima više mogućnosti za hostiranje svojih Oracle opterećenja bliže krajnjim korisnicima i usklađivanje sa zahtjevima za smještaj podataka ili regulatornim zahtjevima.

Trenutna pokrivenost obuhvata ključna središta širom Azije, Evrope, 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 podršku i regionalnim preduzećima i globalnim kompanijama koje posluju u azijsko-pacifičkoj regiji.

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

Širom Evrope i Velike Britanije, Oracle AI Database@Google Cloud se trenutno nudi u Zapadna Evropa 8 (Milano), Srednja Njemačka (Frankfurt) i Južna Velika Britanija (London)Ovaj evropski otisak je posebno važan za sektore sa strogim okvirima za usklađenost, kao što su finansijske 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), Centralni dio SAD-a 1 (Iowa), Istok SAD-a (Ashburn) i Zapad SAD-a (Salt Lake City)Ova mješavina kanadskih, brazilskih i američkih regija osmišljena je da pokrije glavne ekonomske centre i pruži mogućnosti za prekogranične arhitekture.

Globalni kupci, uključujući kompanije poput Worldline, koriste ovu rastuću mrežu regija kako bi podstakli inovacije, ubrzali migracije u oblak i modernizirali aplikacije. S obzirom na to da je Oracle AI Database@Google Cloud dostupan na više lokacija, ove organizacije mogu uskladiti infrastrukturu sa svojim geografskim otiskom i potrebama za performansama.

U budućnosti, Oracle i Google Cloud planiraju dodati više regionalne dostupnosti u narednih 12 mjeseci. Planirana proširenja uključuju Evropa-Zapad 12 (Torino) i Sjeverna Amerika - Jug 1 (Meksiko), što bi dodatno proširilo pokrivenost u Južnoj Evropi i Latinskoj Americi i pružilo većem broju kupaca na tim teritorijama mogućnosti lokalnog raspoređivanja.

Migracije i analitika u realnom vremenu uz OCI GoldenGate

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

Pomoću ove usluge, korisnici mogu strimujte ažuriranja uživo iz postojećih Oracle okruženja u Oracle AI Database@Google Cloud, podržavajući postepene migracije i hibridne scenarije. Ovaj pristup pojednostavljuje put ka rješenjima veće dostupnosti i smanjuje vrijeme zastoja tokom složenih premještanja baza podataka. Osim toga, ovaj tip napajanih tekućina... analiza podataka u realnom vremenu.

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

Umjesto izgradnje složenih prilagođenih podatkovnih kanala, timovi mogu koristiti upravljanu GoldenGate uslugu za kontinuirano dostavljanje podataka analitička i AI opterećenja u BigQueryju sa svježim podacima iz Oracle sistema. Ovo smanjuje latenciju i omogućava donosiocima odluka da rade sa ažurnijim informacijama bez ponovnog kreiranja cijele arhitekture.

Oracle najavljuje da će OCI GoldenGate uskoro biti općenito dostupno za ove scenarije, što bi trebalo olakšati većem broju korisnika da usvoje ovaj model u većem obimu. Nakon što postane široko dostupan, preduzeća će moći djelovati na osnovu tokova podataka uživo i demokratizirati uvide u stvarnom vremenu bez velikih ulaganja u prilagođene integracijske projekte.

Ujedinjeno jezero umjetne inteligencije u Oracle i Google Cloudu

Pored transakcijskih baza podataka i replikacije u stvarnom vremenu, Oracle i Google Cloud također sarađuju na ujedinjeniji pristup jezerima podataka i kućama podatakaKljučni element ovdje je integracija Oracle Autonomous AI Lakehouse-a sa Google BigQuery-jem.

Ova integracija omogućava kupcima da pristup podacima otvorenog formata pohranjenim u Google Cloud Lakehouseu direktno iz Oracle Autonomous AI Lakehouse-a. U praktičnom smislu, Oracleov Lakehouse može čitati BigQuery Iceberg tabele bez potrebe za glomaznim dupliranjem ili grupnim izvozom. Da biste stvorili povezane arhitekture, možete vidjeti... visión general de sistemas de almacenamiento de datos.

Minimiziranjem kretanja podataka, organizacije mogu izgraditi arhitektura jedinstvene logičke kuće na jezeru koji podržava analitička i AI opterećenja i u Oracleu i u Google Cloudu. Ova postavka im omogućava da odaberu najprikladniji mehanizam za dati zadatak - bilo da se radi o Oracleovim mogućnostima poboljšanim AI-jem ili Googleovom analitičkom paketu - uz održavanje konzistentnosti 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 skladišta za praćenje i osiguranje. Za mnoga preduzeća, ovo je pragmatičan način korištenja strategija više oblaka bez dodavanja prekomjerne složenosti.

Sa strane umjetne inteligencije, ovaj model zajedničkog jezera znači da mašinsko učenje i generativne AI aplikacije može se obučavati ili pokretati na široj, ujedinjenijoj bazi podataka. Timovi mogu kombinirati operativne detalje iz Oracle AI baze podataka s historijskim i polustrukturiranim podacima koji se čuvaju u Google Cloud Lakehouseu, otvarajući tako nijansiranije slučajeve upotrebe kao što su segmentacija kupaca, dinamičko određivanje cijena ili otkrivanje prevara. Ovaj tip aplikacija je pogodan za korištenje. 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 su usko isprepleteniSa Oracle AI Database Agent za Gemini Enterprise, širim regionalnim obuhvatom za Oracle AI Database@Google Cloud, OCI GoldenGate za kretanje u realnom vremenu i integrisanom strategijom „lakehouse“ sa BigQuery-jem, preduzeća dobijaju više gradivnih blokova za modernizaciju načina na koji koriste podatke, a istovremeno se oslanjaju na platforme i modele upravljanja koje poznaju.

Vezani članak:

Ažuriranja, modeli i vodič za migraciju za Gemini 3 API