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  甲骨文全球大会发布Oracle云数据科学平台和多项数据库创新
    发布时间  20200305

甲骨文全球大会(Oracle OpenWorld)欧洲站近日在英国伦敦落下帷幕。甲骨文公司首席执行官Safra Catz再次强调了数据对于企业数字化的核心意义。

企业数字化转型最根本的益处在于,可以将数据的巨大价值发挥出来,来更好地支持企业的客户。她在谈到数据重要性时表示,对于我们来说,AI和机器学习绝不仅仅是用于分析的技术,我们已经将机器学习融入了我们的整个技术体系。

她表示,随着新兴技术不断涌现,带来新的业务增长机会,企业的数字化转型将持续是进行时当新的技术出现,它可以帮助到企业不断积累竞争优势,比如说更加深入地了解客户,做出明智的决策,在这点上我们深有体会。

Safra Catz在会上分享了甲骨文自身在转型上的经验,借助甲骨文的云应用、云基础设施以及贯穿其中的机器学习技术,来实现更有效率的经营。这给我们的业务带来了真正的改变,调快了节奏,原先需要几周的工作,现在一个小时就能完成。

我们的目标是让客户也可以从中获益,这样他们就可以专注在将自己的企业做大做强上,她强调。

最终对于我们来说,客户成功,就是我们最大的成功。

多项重磅创新面世

如果你在90天内没有收到新的技术更新,你就不是真的在云上了,” Safra Catz表示。

甲骨文在此次伦敦大会上发布了多项创新,其中最重磅的有:

Oracle云数据科学平台

Oracle云数据科学平台(Oracle Cloud Data Science Platform)的核心服务为Oracle云基础设施数据科学平台(Oracle Cloud Infrastructure Data Science),它可以帮助企业以协作方式构建、训练、管理和部署机器学习模型,提高数据科学项目的成功率。

与其他侧重于数据科学家个人使用的数据科学产品不同,Oracle云基础设施数据科学平台更加重视帮助数据科学团队提高效率,提供共享项目、模型目录、团队安全策略、复用和可审计等功能。

Oracle云基础设施数据科学平台可以通过AutoML算法选择和调优,自动选择最佳模型与配置,这能够赋予不同水平的数据科学家专家级的能力。

此外,Oracle自治数据库紧密集成了机器学习功能,新增了对PythonAutoML的支持。这些算法将与Oracle云基础设施数据科学平台相集成,支持数据科学家应用数据库中算法来开发模型,这将大大减少数据的准备和移动工作。

打造融合数据库

就像现在的手机已经不只是联络工具,还是照相机,时钟,笔记本和游戏机一样,Oracle融合数据库引擎也有着同样的设计理念。采用Oracle数据库,企业不再需要购买多个专用数据库,通过一个融合数据库即可处理所有类型的工作负载。

Oracle融合数据库通过一个数据库,支持所有的数据类型,而且汇集了甲骨文在可伸缩、高可用、安全、易管理等领先优势。

这可以带来非常多的优势:显著降低数据管理复杂性,降低风险,提高安全性;降低整合和运维所需的人力物力,从而节约开支。

此次发布的几个数据库新特性进一步扩展了Oracle数据库的融合功能:

Oracle Machine Learning for Python
:在Oracle数据库中嵌入在数据库内可直接应用于库内数据的高级ML算法,减少数据移动,加速生成预测性洞察。

OML4Py AutoMLAutoML将推荐最合适的算法,非专家级用户也可充分利用专家级的机器学习优势。

原生持久化内存存储:用户可以直接对存储在映射PMEM文件系统中的数据运行SQL,从而消除IO代码路径,减少对大型缓冲区高速缓存的需求,加快跨负载的数据访问速度。

自动In-Memory管理:自动内存中管理特性可以自动评估数据使用模式,无需人工即可确定哪些表放在内存列存储中获益最大,从而显著简化In-Memory的使用。

原生区块链表:Oracle原生区块链表类似于标准表。它们允许SQL插入,而且所插入的行将以加密方式链接。Oracle区块链表可以轻松集成到应用中。它们可以参与其他表的事务和查询。

JSON二进制数据类型:以二进制格式存储在Oracle数据库中的JSON文档可将更新速度提高4倍,扫描速度提高10倍。

 

 

              内容载自:ORACLE网站

 

 

 

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