Новите функции го олеснуваат користењето технологии како што е блокчејн за да се спречат измами, обезбедуваат флексибилност во работата со документите JSON и го олеснуваат обучувањето и оценувањето на алгоритмите за машинско учење преку нивно интегрирање во базите на податоци. Ефективното користење на податоците ја зголемува конкурентноста на компаниите. За да добиете најмногу вредност од податоците на претпријатието, потребни се апликации од новата генерација - апликации управувани од податоци(data driven). Единствениот систем за управување со бази на податоци го поедноставува создавањето на такви апликации со тоа што ви овозможува да го изберете најсоодветниот модел на податоци, типот на обработка и развојната парадигма врз основа на деловните барања.

Еве неколку нови функции кои ги подобруваат конвергентните способности на Oracle Database 20c:

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py): Oracle Machine Learning (OML) алгоритмите во Oracle Database го забрзуваат решавање на предвидливите аналитички проблеми. За ова се користат напредни ML алгоритми кои можат директно да се применат на податоците. Бидејќи ML алгоритмите се поставени заедно со податоците, нема потреба да се преместуваат податоците од базата на податоци на друго место. Специјалисти за анализа и обработка на податоци можат да користат и Python за да ги прошират алгоритмите за машинско учење во базата на податоци. OML4Py AutoML: Механизмите за машинско учење може да се користат дури и од неексперти. AutoML ќе ги препорача најсоодветните алгоритми, ќе го автоматизира изборот на карактеристики и ќе изврши подесување на хиперпараметрите за значително да ја подобри точноста на моделот. Native Persistent Memory Store: сега податоците од базата на податоци и од дневник може да се складираат во локална постојана (Persistent MEMory, PMEM). Со користење на поедноставени I/O алгоритми, SQL може да работи директно со податоците складирани во PMEM. Ова ја намалува потребата од баферски кешови со голем капацитет и овозможува побрз пристап до податоци за работни оптоварувања со мала латентност, вклучително и трејдинг со висока фреквенција и мобилни комуникации.

Автоматско управување во меморијата: Опцијата Oracle Database In-Memory забрзува обработка на аналитички и мешани онлајн трансакции, обезбедувајќи им високи перформанси, истовремено овозможувајќи ви да поддржувате аналитика и известување во реално време. Автоматското управување со сместувањето податоци во RAM (In-Memory) во голема мера го поедноставува спроведувањето на уредите во меморијата. Со автоматско оценување на алгоритмите за користење податоци, оваа функција одредува кои табели најмногу имаат корист од кеширањето во In-Memory Column Store во меморијата и автоматски ги кешира без човечка интервенција. Native Blockchain Tables: матичните блокчејн табели на Oracle го олеснуваат користењето на блокчејн технологијата за откривање и спречување измама (анти-измама). Блокчејн табелите на Oracle изгледаат како стандардни табели. Тие дозволуваат вметнување на SQL и додадените низи се криптографски оковани. Изборно, може да се потпишат низи за заштита од измама со помош на електронски потпис. Блокчејн табелите на Oracle лесно се интегрираат во апликациите.Тие можат да се користат во трансакции и барања заедно со други табели. Дополнително, вметнувањето е многу брзо во споредба со децентрализираниот блокчејн, бидејќи извршувањето на промени не бара консензус.

JSON бинарен тип на податоци: За документите JSON складирани во бинарен формат во базата на податоци на Oracle, ажурирањето се врши четири пати и скенирање – до 10 пати побрзо.

За повеќе информации за новите решенија на Oracle, јавете се на тел. +38 (044) 492-2929 или е-пошта oracle@muk.ua