Noile caracteristici facilitează utilizarea tehnologiilor precum blockchain pentru a preveni frauda, ​​oferă flexibilitate în lucrul cu documente JSON și facilitează instruirea și evaluarea algoritmilor de învățare automată prin integrarea acestora în bazele de date. Utilizarea eficientă a datelor crește competitivitatea companiilor. Pentru a obține cea mai mare valoare din datele întreprinderii, sunt necesare aplicații de ultimă generație - aplicații bazate pe date. Un sistem unificat de gestionare a bazelor de date simplifică crearea unor astfel de aplicații, permițându-vă să alegeți cel mai potrivit model de date, tipul de procesare și paradigma de dezvoltare pe baza cerințelor de afaceri.

Iată câteva caracteristici noi care îmbunătățesc capacitățile de convergență ale bazei de date Oracle 20c:

Oracle Machine Learning pentru Python (OML4Py): algoritmii Oracle Machine Learning (OML) din Oracle Database accelerează problemele de analiză predictivă rezolvarea. Pentru aceasta, se folosesc algoritmi ML avansați care pot fi aplicați direct datelor. Deoarece algoritmii ML sunt plasați împreună cu datele, nu este nevoie să mutați datele din baza de date în altă parte. Oamenii de știință de date pot folosi, de asemenea, Python pentru a extinde algoritmii de învățare automată într-o bază de date. OML4Py AutoML: mecanismele de învățare automată pot fi folosite chiar și de către neexperți. AutoML va recomanda cei mai adecvați algoritmi, va automatiza selecția caracteristicilor și va efectua reglarea hiperparametrului pentru a îmbunătăți considerabil acuratețea modelului. Magazin de memorie persistentă nativă: Datele din baza de date și din jurnalul de refacere pot fi acum stocate în memoria locală persistentă (PMEM). Folosind algoritmi I/O simplificați, SQL poate lucra direct cu datele stocate în PMEM. Acest lucru reduce nevoia de cache-uri tampon de mare capacitate și permite accesul mai rapid la date pentru sarcinile de lucru cu latență scăzută, inclusiv tranzacționarea de înaltă frecvență și comunicațiile mobile.

Gestionare automată în memorie: opțiunea Oracle Database în memorie accelerează procesarea tranzacțiilor online analitice și mixte, oferindu-le performanțe ridicate, permițându-vă în același timp să susțineți analize și raportare în timp real.Gestionarea automată a plasării datelor în RAM (In-Memory) simplifică foarte mult implementarea dispozitivelor In-Memory. Evaluând automat algoritmii de utilizare a datelor, această caracteristică determină care tabel beneficiază cel mai mult de a fi stocate în cache în Magazinul de coloane în memorie și le memorează automat în cache fără nicio intervenție umană. Tabelele blockchain native: tabelele blockchain native ale Oracle facilitează utilizarea tehnologiei blockchain pentru a detecta și a preveni frauda (antifraudă). Tabelele blockchain Oracle arată ca tabele standard. Acestea permit inserări SQL, iar șirurile adăugate sunt înlănțuite criptografic. Opțional, șirurile pot fi semnate pentru a proteja împotriva fraudei prin intermediul unei semnături electronice. Tabelele Oracle blockchain sunt ușor de integrat în aplicații. Ele pot fi utilizate în tranzacții și interogări împreună cu alte tabele. În plus, inserarea este foarte rapidă în comparație cu un blockchain descentralizat, deoarece efectuarea modificărilor nu necesită consens.

Tip de date binare JSON: pentru documentele JSON stocate în format binar într-o bază de date Oracle, actualizarea este efectuată de patru ori , iar scanarea – de până la 10 ori mai rapidă.

Pentru mai multe informații despre noile soluții Oracle, sunați la +38 (044) 492-2929 sau e-mail oracle@muk.ua