Yeni funksiyalar, fırıldaqçılığın qarşısını almaq üçün blockchain kimi texnologiyaların istifadəsini asanlaşdırır, JSON formatının sənədləri ilə çevik iş imkanları təmin edir və verilənlər bazasına inteqrasiyası sayəsində maşın öyrənmə alqoritmlərinin öyrənilməsini və qiymətləndirilməsini asanlaşdırır. Məlumatların səmərəli istifadəsi şirkətlərin rəqabət qabiliyyətini artırır. Korporativ məlumatlardan maksimum dəyər əldə etmək üçün yeni nəsil proqramlar – data idarə olunan proqramlar (data driven) tələb olunur. Vahid verilənlər bazası idarəetmə sistemi biznesin tələblərini nəzərə alaraq ən uyğun məlumat modelini, emal növünü və inkişaf paradiqmasını seçmək imkanı sayəsində bu cür proqramların yaradılmasını asanlaşdırır.

Oracle Database 20с konvergent imkanlarını genişləndirən bir neçə yeni funksiya:

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py): Oracle Database məlumatlar bazasında Oracle Machine Learning (OML) maşın oxuma alqoritmləri prediktiv analitika vəzifələrinin həllini sürətləndirir. Bunun üçün bilavasitə verilənlərə tətbiq edilə biləcək təkminləşdirilmiş ML alqoritmlərindən istifadə edilir. ML alqoritmləri məlumatlarla birlikdə yerləşdirildiyindən verilənlərin MB-dan başqa bir yerə yerdəyişməsi zərurəti yoxdur. Məlumatlar bazasında maşın oxumanın alqoritmlərinin genişləndirilməsi üçün məlumatların təhlili və emalı üzrə mütəxəssislər Python istifadə edə bilərlər. OML4Py AutoML: maşın oxuma mexanizmlərindən hətta göstərilən sahədə mütəıxəssis olmayanlar belə istifadə edə bilər. AutoML ən uyğun gələn alqoritmləri tövsiyyə edəcək, əlamətlərin seçimini avtomatlaşdıracaq və hiperparametrlərin köklənməsini yerinə yetirəcəkdir ki, bunun da sayəsində modelin dəqiqliyi əhəmiyyətli dərəcədə yüksələcək. Native Persistent Memory Store: indi məlumatlar bazası və jurnalların (redo log) verilənləri lokal daimi enerjidən asılı olmayan yaddaşda (Persistent MEMory, PMEM) saxlana bilər. Sadələşdirilmiş giriş-çıxış alqoritmlərindən istifadə etməklə SQL bilavasitə RMEM-də saxlanan məlumatlarla işləyə bilər. Bu böyük tutuma malik bufer keş-yaddaşı tələbatını azaldır və yüksək tezlikli treydinq və mobil kommunikasiyalar da daxil olmaqla minimal ləngimələr tələb edən işçi yükləmələr üçün məlumatlara çıxışı sürətləndirməyə imkan verir.

Automatic In-Memory Management: Oracle Database In-Memory ayarı analitik və qarışıq onlayn tranzaksiyalar üçün yüksək məhsuldarlığı təmin etməklə onların emalını sürətləndirir, və bu zaman analitika və hesabatları real zamanda dəstəkləməyə imkan verir. Məlumatların operativ yaddaşda (İn-Memory) yerləşdirilməsinin avtomatik idarəetməsi İn-Memory qurğusunun tətbiqini əhəmiyyətli dərəcədə sadələşdirir. Məlumatların istifadəsi alqoritmlərini avtomatik qiymətləndirməklə bu funksiya In-Memory Column Store keşində yerləşdirmədən hansı cədvəllərin daha çox qazandığını müəyyən edir və hən hansı bir insan müdaxiləsi olmadan onları avtomatik keşləyir. Native Blockchain Tables: nativ Oracle blokçeyn-cədvəlləri fırıldaqçılığın aşkarlanması və qarşısının alınması üçün blokçeyn texnologiyalarının istifadəsini sadələşdirir (antifrod). Oracle blokçeyn cədvəlləri standart cədvəllər kimi görünür. Onlar SQL əlavələrinə yol verir, əlavə edilən sətirləri isə kriptoqrafik olaraq zəncirlə əlaqələndirir. İstəyə uyğun olaraq zəncirlər elektron imza vasitəsi ilə fırıldaqçılıqdan qorunma üçün imzalana bilər. Oracle blokçeyn cədvəlləri əlavələrdə asanlıqla inteqrasiya edilir. Onları tranzaksiyalarda və digər cədvəllərlə yanaşı sorğularda istifadə etmək olar. Bundan əlavə, qoyulması mərkəzsizləşdirilmiş blokçeyn ilə müqayisədə olduqca sürətli aparılır, belə ki, dəyişikliklərin fiksə olunması konsensus tələb etmir .

JSON Binary Data Type: Oracle məlumatlar bazasında ikili formatda saxlanılan JSON sənədləri üçün yenilənmə dörd dəfə, skan isə - 10 dəfə daha sürətlə yerinə yetirilir.

Yeni Oracle həlləri haqqında ətraflı məlumatları +38 (044) 492-2929 telefon nömrəsi və ya oracle@muk.ua elektron ünvanı vasitəsi ilə əldə etmək olar.