ახალი ფუნქციები აადვილებს ბლოკჩეინის მსგავსი ტექნოლოგიების გამოყენებას თაღლითობის თავიდან ასაცილებლად, უზრუნველყოფს JSON დოკუმენტებთან მუშაობის მოქნილობას და აადვილებს მანქანური სწავლების ალგორითმების მომზადებას და შეფასებას მათი მონაცემთა ბაზებში ინტეგრირებით. მონაცემთა ეფექტური გამოყენება ზრდის კომპანიების კონკურენტუნარიანობას. საწარმოს მონაცემების მაქსიმალური ღირებულების მისაღებად, საჭიროა შემდეგი თაობის აპლიკაციები — მონაცემთა ორიენტირებული აპლიკაციები. მონაცემთა ბაზის მართვის ერთიანი სისტემა ამარტივებს ასეთი აპლიკაციების შექმნას, რაც საშუალებას გაძლევთ აირჩიოთ ყველაზე შესაფერისი მონაცემთა მოდელი, დამუშავების ტიპი და განვითარების პარადიგმა ბიზნესის მოთხოვნილებებზე დაყრდნობით.

აქ არის რამოდენიმე ახალი ფუნქცია, რომელიც აძლიერებს Oracle Database 20c-ის კონვერგენციის შესაძლებლობებს:

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py): Oracle Machine Learning (OML) ალგორითმები Oracle Database-ში აჩქარებს პროგნოზირებადი ანალიტიკის პრობლემებს გადაჭრა. ამისათვის გამოიყენება მოწინავე ML ალგორითმები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პირდაპირ მონაცემებზე. ვინაიდან ML ალგორითმები მოთავსებულია მონაცემებთან, არ არის საჭირო მონაცემთა ბაზიდან სხვაგან გადატანა. მონაცემთა მეცნიერებს ასევე შეუძლიათ გამოიყენონ პითონი, რათა გააფართოვონ მანქანური სწავლების ალგორითმები მონაცემთა ბაზაში. OML4Py AutoML: მანქანათმცოდნეობის მექანიზმები შეიძლება გამოიყენონ არაექსპერტმაც კი. AutoML გირჩევთ ყველაზე შესაფერის ალგორითმებს, ავტომატიზირებს ფუნქციების შერჩევას და შეასრულებს ჰიპერპარამეტრების დარეგულირებას, რათა მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდეს მოდელის სიზუსტე. მშობლიური მუდმივი მეხსიერების მაღაზია: მონაცემთა ბაზის და ჟურნალის ხელახალი მონაცემების შენახვა ახლა შესაძლებელია ადგილობრივ მუდმივ მეხსიერებაში (PMEM). I/O გამარტივებული ალგორითმების გამოყენებით SQL-ს შეუძლია უშუალოდ იმუშაოს PMEM-ში შენახულ მონაცემებთან. ეს ამცირებს მაღალი სიმძლავრის ბუფერული ქეშის საჭიროებას და იძლევა მონაცემთა უფრო სწრაფ წვდომას დაბალი ლატენტური დატვირთვისთვის, მაღალი სიხშირის ვაჭრობისა და მობილური კომუნიკაციების ჩათვლით.

მეხსიერების ავტომატური მართვა: Oracle Database In-Memory ვარიანტი აჩქარებს ანალიტიკური და შერეული ონლაინ ტრანზაქციების დამუშავება, მათ მაღალი ეფექტურობის უზრუნველყოფა, ამავდროულად საშუალებას გაძლევთ მხარი დაუჭიროთ რეალურ დროში ანალიტიკას და მოხსენებას. RAM-ში (In-Memory) მონაცემთა განთავსების ავტომატური მართვა მნიშვნელოვნად ამარტივებს In-Memory მოწყობილობების დანერგვას. მონაცემთა გამოყენების ალგორითმების ავტომატურად შეფასებით, ეს ფუნქცია განსაზღვრავს, თუ რომელი ცხრილების სარგებელს მოაქვს ყველაზე მეტად მეხსიერების სვეტების მაღაზიაში და ავტომატურად ქეშირებს მათ ადამიანის ჩარევის გარეშე. მშობლიური ბლოკჩეინის ცხრილები: Oracle-ის მშობლიური ბლოკჩეინის ცხრილები აადვილებს ბლოკჩეინის ტექნოლოგიის გამოყენებას თაღლითობის აღმოსაჩენად და თავიდან ასაცილებლად (თაღლითობის საწინააღმდეგო). Oracle-ის ბლოკჩეინის ცხრილები სტანდარტულ ცხრილებს ჰგავს. ისინი იძლევა SQL ჩანართების საშუალებას და დამატებული სტრიქონები კრიპტოგრაფიულად არის მიჯაჭვული. სურვილისამებრ, თაღლითობისგან დასაცავად ელექტრონული ხელმოწერის საშუალებით შესაძლებელია სტრიქონების ხელმოწერა. Oracle-ის ბლოკჩეინის ცხრილები ადვილად ინტეგრირდება აპლიკაციებში. მათი გამოყენება შესაძლებელია ტრანზაქციებში და შეკითხვებში სხვა ცხრილებთან ერთად. გარდა ამისა, ჩასმა ძალიან სწრაფია დეცენტრალიზებულ ბლოკჩეინთან შედარებით, რადგან ცვლილებების განხორციელება არ საჭიროებს კონსენსუსს.

JSON ორობითი მონაცემთა ტიპი: Oracle მონაცემთა ბაზაში ორობით ფორმატში შენახული JSON დოკუმენტებისთვის განახლება შესრულდება ოთხჯერ. , ხოლო სკანირება - 10-ჯერ უფრო სწრაფი.

Oracle-ის ახალი გადაწყვეტილებების შესახებ დამატებითი ინფორმაციისთვის დარეკეთ +38 (044) 492-2929 ან ელფოსტაზე oracle@muk.ua