Yeni özellikler, dolandırıcılığı önlemek için blok zinciri gibi teknolojilerin kullanımını kolaylaştırıyor, JSON belgeleriyle çalışma esnekliği sağlıyor ve makine öğrenimi algoritmalarını veritabanlarına entegre ederek eğitmeyi ve değerlendirmeyi kolaylaştırıyor. Verilerin etkin kullanımı şirketlerin rekabet gücünü artırmaktadır. Kurumsal verilerden en fazla değeri elde etmek için yeni nesil uygulamalara, yani veriye dayalı uygulamalara ihtiyaç vardır. Birleşik bir veritabanı yönetim sistemi, iş gereksinimlerine göre en uygun veri modelini, işleme türünü ve geliştirme paradigmasını seçmenize izin vererek bu tür uygulamaların oluşturulmasını basitleştirir.

İşte Oracle Database 20c'nin yakınsama yeteneklerini geliştiren bazı yeni özellikler:

Oracle Machine Learning for Python (OML4Py): Oracle Database'deki Oracle Machine Learning (OML) algoritmaları tahmine dayalı analitik problemleri çözmeyi hızlandırır. Bunun için doğrudan verilere uygulanabilen gelişmiş ML algoritmaları kullanılır. ML algoritmaları verilerle birlikte yerleştirildiğinden, verileri veritabanından başka bir yere taşımaya gerek yoktur. Veri bilimcileri, bir veritabanındaki makine öğrenimi algoritmalarını genişletmek için Python'u da kullanabilir. OML4Py AutoML: Makine öğrenimi mekanizmaları, uzman olmayan kişiler tarafından bile kullanılabilir.AutoML, model doğruluğunu büyük ölçüde iyileştirmek için en uygun algoritmaları önerecek, özellik seçimini otomatikleştirecek ve hiperparametre ayarlaması yapacaktır. Yerel Kalıcı Bellek Deposu: Veritabanı ve yeniden günlük verileri artık yerel kalıcı bellekte (PMEM) depolanabilir. Basitleştirilmiş G/Ç algoritmalarını kullanan SQL, doğrudan PMEM'de depolanan verilerle çalışabilir. Bu, yüksek kapasiteli arabellek önbelleklerine olan ihtiyacı azaltır ve yüksek frekanslı ticaret ve mobil iletişim dahil olmak üzere düşük gecikme süreli iş yükleri için daha hızlı veri erişimi sağlar.

Otomatik Bellek İçi Yönetim: Oracle Veritabanı Bellek İçi seçeneği hızlanır analitik ve karma çevrimiçi işlemleri işlemek, onlara yüksek performans sağlarken gerçek zamanlı analitik ve raporlamayı desteklemenize olanak tanır. RAM'e (In-Memory) veri yerleştirmenin otomatik yönetimi, In-Memory cihazlarının uygulanmasını büyük ölçüde basitleştirir. Bu özellik, veri kullanım algoritmalarını otomatik olarak değerlendirerek, hangi tabloların In-Memory Column Store'da önbelleğe alınmasından en çok fayda sağladığını belirler ve herhangi bir insan müdahalesi olmadan bunları otomatik olarak önbelleğe alır. Yerel Blok Zinciri Tabloları: Oracle'ın yerel blok zinciri tabloları, sahtekarlığı tespit etmek ve önlemek için blok zinciri teknolojisini kullanmayı kolaylaştırır (dolandırıcılık önleme).Oracle blok zinciri tabloları standart tablolara benziyor. SQL eklemelerine izin verirler ve eklenen dizeler kriptografik olarak zincirlenir. İsteğe bağlı olarak, sahtekarlığa karşı koruma sağlamak için elektronik imza yoluyla dizeler imzalanabilir. Oracle blok zinciri tabloları, uygulamalara kolayca entegre edilir. Diğer tablolarla birlikte işlemlerde ve sorgularda kullanılabilirler. Ek olarak, değişikliklerin yapılması konsensüs gerektirmediğinden, merkezi olmayan bir blok zincirine kıyasla ekleme çok hızlıdır.

JSON İkili Veri Türü: Bir Oracle veritabanında ikili biçimde depolanan JSON belgeleri için güncelleme dört kez gerçekleştirilir. ve tarama – 10 kata kadar daha hızlı.

Oracle'ın yeni çözümleri hakkında daha fazla bilgi için +38 (044) 492-2929 numaralı telefonu arayın veya oracle@muk.ua adresine e-posta gönderin.