Oracle Autonomous Data Warehouse supera as limitações do gerenciamento de dados
Inovações simplificam e aceleram o acesso e o compartilhamento de dados entre organizações e nuvens com custos significativamente reduzidos.
A Oracle anunciou novos recursos para o Oracle Autonomous Data Warehouse, seu banco de dados autônomo com Machine Learning e otimizado para cargas de trabalho analíticas.
As inovações superam a natureza proprietária e fechada dos data warehouses e data lakes tradicionais. Por outro lado, a Oracle está fornecendo recursos multicloud nativos e compartilhamento de dados baseado em padrão aberto entre bancos de dados.
O objetivo é, segundo a empresa, “simplificar a integração e a análise com uma solução low code exclusiva e transformar a economia dos data lakes com o armazenamento corporativo ultrarrápido e custo reduzido”. Os clientes agora podem repensar suas arquiteturas de data warehouse e data lake “sem ter que escolher entre desempenho e custo”.
“Os clientes enfrentam muitos obstáculos ao analisar dados isolados em aplicações on-premises, na nuvem e SaaS, especialmente a falta de interoperabilidade entre multicloud e data lake e a necessidade de montar uma variedade de ferramentas e serviços desconexos para oferecer suporte ao ecossistema de análise de dados. As inovações mais recentes do Oracle Autonomous Data Warehouse tornam mais fácil para os clientes consultar, gerenciar, compartilhar e dimensionar seus dados, independentemente da localização”, disse Çetin Özbütün, vice-presidente executivo de Data Warehouse e Autonomous Database Technologies da Oracle.
As inovações estão disponíveis sem custo adicional para os clientes do Oracle Autonomous Data Warehouse e incluem colaboração aberta e funcionalidade multicloud expansiva.
Neste ultimo caso, o Oracle Autonomous Data Warehouse foi desenvolvido para multicloud com acesso seguro ao armazenamento de objetos em AWS, Azure e Google Cloud; conexões SQL para Azure SQL, Azure Synapse, Amazon Redshift, Snowflake, MongoDB, Apache Hive e PostgreSQL. Conta também conectores pré-construídos para ingerir dados de mais de 100 fontes.
Outras inovações são integração e análise de dados simplificadas bem assim como armazenamento de alto desempenho com o mesmo custo do armazenamento de objetos.
Neste caso, o custo de armazenamento do Exadata do Oracle Autonomous Data Warehouse foi reduzido em mais de 75%, ficando alinhado com o custo do armazenamento de objetos, ao mesmo tempo em que oferece desempenho de consulta “até 20 vezes mais rápido”.
