Жаңы функциялар алдамчылыктын алдын алуу үчүн блокчейн сыяктуу технологияларды колдонууну жеңилдетет, JSON документтери менен иштөөдө ийкемдүүлүктү камсыздайт жана аларды маалымат базаларына интеграциялоо аркылуу машина үйрөнүү алгоритмдерин үйрөтүүнү жана баа берүүнү жеңилдетет. Маалыматтарды эффективдүү пайдалануу компаниялардын атаандаштыкка жөндөмдүүлүгүн жогорулатат. Ишкананын маалыматтарынын эң баасын алуу үчүн кийинки муундагы тиркемелер керек — берилиштерге негизделген колдонмолор. Берилиштер базасын башкаруунун бирдиктүү системасы бизнес талаптарынын негизинде эң ылайыктуу маалымат моделин, иштетүү түрүн жана өнүктүрүү парадигмасын тандоого мүмкүндүк берип, мындай тиркемелерди түзүүнү жөнөкөйлөтөт.

Бул жерде Oracle Database 20c конвергенция мүмкүнчүлүктөрүн өркүндөтүүчү кээ бир жаңы функциялар:

Python үчүн Oracle Machine Learning (OML4Py): Oracle Маалыматтар базасындагы Oracle Machine Learning (OML) алгоритмдери прогноздук маселелерди чечүүнү тездетет аналитика. Бул үчүн, маалыматтарга түздөн-түз колдонула турган өркүндөтүлгөн ML алгоритмдери колдонулат. ML алгоритмдери маалыматтар менен жайгаштырылгандыктан, маалыматтарды маалымат базасынан башка жерге жылдыруунун кереги жок. Маалымат илимпоздору маалымат базасында машина үйрөнүү алгоритмдерин кеңейтүү үчүн Python колдоно алышат. OML4Py AutoML: Машина үйрөнүү кыймылдаткычтарын эксперт эмес адамдар да колдонсо болот. AutoML эң ылайыктуу алгоритмдерди сунуштайт, өзгөчөлүктү тандоону автоматташтырат жана моделдин тактыгын бир топ жакшыртуу үчүн гиперпараметрлерди тууралоону аткарат. Native Persistent Memory Store: Маалымат базасы жана кайра жасоо журналынын маалыматтары эми жергиликтүү туруктуу эс тутумда (PMEM) сакталышы мүмкүн. Жөнөкөйлөтүлгөн киргизүү/чыгаруу алгоритмдерин колдонуу менен SQL PMEMде сакталган маалыматтар менен түз иштей алат. Бул жогорку сыйымдуулуктагы буфердик кэштерге болгон муктаждыкты азайтат жана кечиктирилген жумуш жүктөмдөрү, анын ичинде жогорку жыштыктагы соода жана мобилдик байланыштар үчүн берилиштерге тезирээк жетүүгө мүмкүндүк берет.

Эстутумдагы автоматтык башкаруу: Oracle Database In-Memory опциясы ылдамдайт. аналитикалык жана аралаш онлайн транзакцияларды иштеп чыгуу, аларды жогорку өндүрүмдүүлүк менен камсыз кылуу, ошол эле учурда реалдуу убакытта аналитиканы жана отчеттуулукту колдоого мүмкүндүк берет. RAMга маалыматтарды жайгаштырууну автоматтык түрдө башкаруу (In-Memory) In-Memory түзүлүштөрүн ишке ашырууну абдан жөнөкөйлөтөт. Дайындарды колдонуу алгоритмдерин автоматтык түрдө баалоо менен, бул өзгөчөлүк кайсы таблицалар эстутумдагы тилкелер дүкөнүндө кэштелүүдөн көбүрөөк пайда алып келерин аныктайт жана адамдын кийлигишүүсүз аларды автоматтык түрдө кэштейт. Native Blockchain Таблицалары: Oracle'дын түпнуска блокчейн таблицалары алдамчылыкты (анти-алдамчылык) аныктоо жана алдын алуу үчүн блокчейн технологиясын колдонууну жеңилдетет. Oracle блокчейн таблицалары стандарттуу таблицаларга окшош. Алар SQL кыстармаларына уруксат берет жана кошумча саптар криптографиялык чынжыр менен байланган. Кошумча, электрондук колтамга аркылуу алдамчылыктан коргоо үчүн саптарга кол коюлушу мүмкүн. Oracle блокчейн таблицалары тиркемелерге оңой интеграцияланган.Аларды башка таблицалар менен бирге транзакцияларда жана сурамдарда колдонсо болот. Мындан тышкары, киргизүү борбордон ажыратылган блокчейнге салыштырмалуу абдан тез, анткени өзгөртүүлөрдү киргизүү консенсусту талап кылбайт.

JSON Binary Data Type: Oracle маалымат базасында бинардык форматта сакталган JSON документтери үчүн жаңыртуу төрт жолу аткарылат, жана сканерлөө – 10 эсеге чейин тезирээк.

Oracle'дын жаңы чечимдери жөнүндө көбүрөөк маалымат алуу үчүн тел. +38 (044) 492-2929 же oracle@muk.ua электрондук почтасы