Oracle ha introdotto ulteriori innovazioni a Oracle Autonomous Data Warehouse, il database autonomo 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, sottolinea l’azienda, 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. È 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.
I commenti degli analisti IDC e Omdia sulle innovazioni Oracle
“Oracle ha eliminato gli ostacoli che molte organizzazioni affrontano nelle loro soluzioni multicloud“, ha dichiarato Carl Olofson, research vice president, Data Management Software, IDC. “Grazie ai miglioramenti apportati ad Autonomous Data Warehouse, le organizzazioni possono accedere a dati e condividerli tra organizzazioni e cloud diversi, eliminare la complessità dell’integrazione dei dati tramite Autonomous Data Studio, ottenere storage a prezzi ridotti e prestazioni più elevate per l’esecuzione di data lake di livello e scala enterprise. Un progresso per il settore e per il mercato del data warehouse in cloud, e una grande notizia per i clienti“.
“Molte organizzazioni utilizzano l’object storage per accedere a molti tipi di dati diversi e analizzarli a un costo inferiore. Tuttavia, questo approccio ha problemi intrinseci, come prestazioni lente rispetto all’esecuzione di query su storage ottimizzato per il database, mancanza di analytics tempestivi e necessità di vari strumenti da utilizzare per la sicurezza e la gestione“, ha dichiarato Bradley Shimmin, chief analyst, AI & Data Analytics, Omdia. “Oracle ha risolto questo problema e smontato qualsiasi ragione per continuare a usare le soluzioni esistenti, perché consente di eseguire i data lake su Autonomous Data Warehouse allo stesso prezzo dell’object storage e di sfruttare le prestazioni di Oracle Exadata Database Storage, che ha performance di query fino a 20 volte più elevate. Si tratta di un valido motivo per usare Oracle per le architetture dei data lake, sia per il rapporto prezzo/prestazioni che per le capacità tecniche“.
È possibile leggere ulteriori informazioni nel blog tecnico di Oracle.
