Schriftzug von Oracle am Hauptsitz in Austin/Texas (Bildquelle: Oracle)

Die neue Database Generation bringt KI-Algorithmen dorthin, wo die Daten sind, anstatt die Daten zum KI-Algorithmus zu bringen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich jetzt in natürlicher Sprache Abfragen zu Daten durchführen, die in Oracle-Datenbanken gespeichert sind. Oracle AI Vector Search ermöglicht die inhaltliche Suche nach Dokumenten, Bildern und relationalen Daten in geschäftskritischen Datenbanken.

Oracle Database 23ai ist in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) auf Oracle Exadata Database Service, Oracle Exadata Cloud Customer und Oracle Base Database Service sowie auf Oracle Database Azure verfügbar. "Oracle Database 23ai ist ein Game-Changer für Unternehmen auf der ganzen Welt. Aufgrund des Stellenwerts der KI-Technologie in dieser Version haben wir sie in Oracle Database 23ai umbenannt", sagt dazu Juan Loaiza, Executive Vice President, Mission-Critical Database Technologies, Oracle. "AI Vector Search in Kombination mit neuen einheitlichen Entwicklungsparadigmen und geschäftskritischen Funktionen macht es Entwicklern und Datenexperten leicht, intelligente Anwendungen zu erstellen, die Produktivität der Entwicklung zu steigern und unternehmenskritische Workloads auszuführen."

Zu den neuen Funktionen in Oracle Database 23ai gehören:

KI für Daten
Oracle AI Vector Search: Soll den Anwenderunternehmen die Suche nach Dokumenten, Bildern und relationalen Daten auf der Grundlage ihres Inhalts erleichtern anstatt bestimmter Wörter, Pixel oder Datenwerte. AI Vector Search ermögliche es, LLMs Unternehmensdaten über eine Schnittstelle in natürlicher Sprache abzufragen und hilft ihnen, genauere und relevantere Ergebnisse zu liefern, teilen die Texaner mit. Darüber hinaus könnten Entwickler mit AI Vector Search sowohl neue als auch bestehende Anwendungen problemlos mit semantischen Suchfunktionen ausstatten. Alle unternehmenskritischen Funktionen von Oracle Database arbeiten demnach jetzt transparent mit KI-Vektoren zusammen, sodass Oracle-Kunden AI Vector Search auch für ihre unternehmenskritischsten Anwendungen nutzen können. Durch die Möglichkeit, Geschäfts- und Vektordaten in derselben Hochleistungsdatenbank zu speichern und zu verarbeiten, können Kunden AI Vector Search nahtlos in bestehende Geschäftsanwendungen integrieren, um neue und innovative KI-Anwendungsfälle zu implementieren – ohne dabei die Datensicherheit zu gefährden.
• Oracle Exadata System Software 24ai: Exadata Smart Storage kann AI Vector Search um mehrere Grössenordnungen beschleunigen. Dadurch können Anwendungen AI Vector Search sowohl für grosse Datenmengen als auch für eine große Anzahl von Benutzern ausführen.
• OCI GoldenGate 23ai: Goldengate ermöglicht laut den Infos eine heterogene Datenintegration und Hochverfügbarkeit über Cloud-Datenspeicher hinweg. Goldengate 23ai bietet neue Funktionen, mit denen Vektoren in Echtzeit über heterogene Vektorspeicher hinweg repliziert werden können. Zudem ermögliche es Unternehmen, KI schnell und mit minimalem Risiko auf alle ihre Daten anzuwenden, indem sie Daten aus ihren bestehenden Datenbanken in Oracle Database 23ai replizieren, wo sie vektorisiert und für eine schnelle KI-Suche indiziert werden können.

Beschleunigung der Anwendungsentwicklung
• JSON Relational Unification: JSON Relational Duality befasst sich mit der Diskrepanz zwischen der Art und Weise, wie einige Anwendungen Daten nutzen wollen, und der Art und Weise, wie relationale Datenbanken Daten speichern. Entwickler können relationale Daten schon seit Jahrzehnten mit SQL lesen und schreiben. Nun können sie ausserdem JSON verwenden, um dieselben Daten mithilfe von REST- oder nativen JSON-APIs problemlos abzurufen und zu speichern, ohne die Datenkonsistenz, Speichereffizienz und Flexibilität des relationalen Datenmodells zu beeinträchtigen, so Oracle. Mit JSON Relational Duality Views seien Entwickler und Kunden nicht mehr gezwungen, ein einziges Datenmodell für ihre Daten zu wählen.
• Graph Relational Unification: Operational Property Graph ermöglicht es Entwicklern, auf einfache Weise Anwendungen zu erstellen, die mithilfe von Property Graph-Abfragen die Verbindungen zwischen und innerhalb von Daten navigieren. Property Graph-Abfragen können auf allen Datentypen ausgeführt werden, die von Oracle Database unterstützt werden, einschliesslich relationaler Daten, JSON-Daten und Geodaten. Entwickler haben die Möglichkeit, ein Graphenmodell direkt auf operativen Daten zu definieren und den Graphen mit der neuen ISO-Standard-SQL/PGQ-Syntax abzufragen. Dadurch soll die Entwicklung von Anwendungen zur Analyse von Verbindungen, Mustern und Beziehungen zwischen Daten, z. B. zwischen mehreren Finanztransaktionen, einfacher und schneller werden.
• Free Developer Databases: Always Free Autonomous Database bietet zwei kostenlose Autonomous Database Serverless-Instanzen in der Cloud für unbegrenzte Zeit, mit vorintegrierten Tools wie Oracle APEX, Select AI, Database Tools, Machine Learning und Graph. Das Autonomous Database Free-Container-Image und Oracle Database Free unterstützen jetzt Oracle Database 23ai und ermöglichen es Entwicklern, die neuesten Funktionen, einschliesslich AI Vector Search, JSON Relational Duality und Operational Property Graph mit SQL, einfach herunterzuladen und auszuprobieren.

Unternehmenskritische Daten
• Oracle Globally Distributed Database with RAFT: Oracle Globally Distributed Database ermöglicht den Angaben nach die Speicherung von Daten in der Cloud über mehrere physische Datenbanken an verschiedenen Standorten anstelle einer einzigen Datenbank, während den Anwendungen ein einziges Datenbank-Image zur Verfügung gestellt werde. Es werde verwendet, um eine Hyperscale zu erreichen und um die Anforderungen an die Datenresidenz und die Datenhoheit zu erfüllen. Jetzt sorge die RAFT-Replikation zwischen den physischen Datenbanken für ein automatisches Failover ohne Datenverlust im einstelligen Sekundenbereich. Was besonders wichtig beim Aufbau verteilter Datenbanken in der Cloud sei, die eine extrem hohe Skalierbarkeit und Verfügbarkeit aufweisen müssen. Die Integration der Replikation innerhalb der Datenbank mit dem RAFT-basierten Protokoll vereinfache die Erstellung und Verwaltung fehlertoleranter verteilter Datenbanken und reduziere den Bedarf an manuellen Prozessen zur Aufrechterhaltung der Aktiv/Aktiv-Verfügbarkeit, heisst es.
• Oracle True Cache: True Cache ist ein in-memory, stets konsistenter, anwendungstransparenter und leistungsstarker Middle-Tier-Cache. Oracle True Cache soll die Antwortzeiten von Anwendungen verbessern und gleichzeitig die Datenbankserver entlasten. Im Gegensatz zu anderen Mid-Tier-Caches würden True Cache-Daten automatisch zu jedem Zeitpunkt transaktionseinheitlich gehalten, so Oracle. Bei True Cache müssten die Entwickler keinen Code zum Eintragen und Verwalten der Daten im Cache schreiben, was die Bereitstellung zwischen Anwendungen und der Datenbank erleichtere. True Cache bringt die umfangreiche Funktionalität von Oracle Database in Mid-Tier-Caches. Alle Oracle SQL-, JSON- und Graph-Abfragefunktionen sind demnach in True Cache verfügbar.
• In-Database SQL Firewall: Schützt Datenbanken vor unbefugtem SQL, einschliesslich SQL-Injection-Angriffen. Die in Oracle Database 23ai integrierte Oracle SQL Firewall bietet den Infos zufolge eine skalierbare, leistungsfähige und schwer zu umgehende Möglichkeit, Risiken durch Hacker und gefährdete Insider-Konten zu bekämpfen. Darüber hinaus könnten Unternehmen mit Oracle Data Safe mehrere SQL-Firewalls verwalten und so die Kosten für die Bereitstellung drastisch senken, versprechen die Texaner.



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