Oracle memperdalam kemitraan dengan Google Cloud melalui alat basis data AI baru.

Beranda » Ular sanca » Oracle memperdalam kemitraan dengan Google Cloud melalui alat basis data AI baru.

Oracle memperluas kolaborasinya dengan Google Cloud untuk memberikan layanan kepada pelanggan bersama. cara yang lebih praktis untuk membawa AI langsung ke data perusahaan merekaKedua perusahaan tersebut mempererat hubungan antara teknologi basis data Oracle dan tumpukan AI Google sehingga organisasi dapat bekerja dengan informasi mereka secara lebih alami dan menerapkan aplikasi berbasis AI dengan lebih sedikit hambatan.

Inti dari langkah ini adalah kemampuan baru di Oracle AI Database@Google Cloud dan hadirnya Agen Basis Data AI Oracle untuk Gemini EnterpriseSecara bersama-sama, penawaran ini bertujuan untuk menyederhanakan cara bisnis mengakses, menganalisis, dan mengoperasionalkan data Oracle mereka di dalam Google Cloud, mulai dari pelaporan harian hingga otomatisasi dan analitik tingkat lanjut.

Agen Basis Data AI Oracle untuk Gemini Enterprise: bahasa alami bertemu data tepercaya

Agen Basis Data AI Oracle yang baru diperkenalkan, kini terdaftar di Pasar Awan Google, dirancang untuk menjembatani kesenjangan antara pengguna bisnis dan data perusahaan yang kompleks. Alih-alih menulis kueri SQL atau mengandalkan dasbor yang dibuat khusus, pengguna dapat mengajukan pertanyaan sehari-hari dalam bahasa yang mudah dipahami dan mendapatkan jawaban yang dihasilkan dari basis data Oracle yang sudah mereka percayai.

Melalui integrasinya dengan Gemini Enterprise, agen tersebut menggunakan kemampuan AI bawaan dalam basis data Oracle untuk menginterpretasikan perintah bahasa alami, memetakannya ke data yang diatur dengan benar, dan mengembalikan respons kontekstual. Fokusnya adalah menjaga data tetap berada di tempat yang dikelola dan diamankan, sambil tetap memungkinkan akses percakapan yang fleksibel. Para entender mejor la integración con Gemini se puede consultar la panduan Gemini 3 API.

Contoh kasus penggunaan umum mencakup pertanyaan-pertanyaan rutin namun penting seperti: Mengidentifikasi tren pendapatan berdasarkan geografi atau lini produk.Dengan demikian, pengguna bisnis dapat mengidentifikasi pergeseran kinerja berdasarkan segmen, atau mendeteksi perubahan perilaku pelanggan. Alih-alih menunggu tim data membuat laporan, pengguna bisnis dapat menyesuaikan strategi penetapan harga, mengubah rencana pemasaran, atau mengarahkan kembali upaya penjualan berdasarkan umpan balik yang didukung data dan hampir instan.

Aspek kunci dari agen ini adalah bahwa ia menghilangkan kebutuhan untuk memindahkan, menyalin, atau menduplikasi informasi sensitifSistem ini menginterpretasikan setiap permintaan, menjalankan kueri yang sesuai terhadap kumpulan data Oracle yang diatur, dan memberikan jawaban yang dapat diinterpretasikan, membantu organisasi mempertahankan kendali atas informasi mereka sekaligus membukanya untuk penggunaan yang lebih luas. Este enfoque de gobernanza y control se relaciona con la kemampuan kontrol dalam sistem IA.

Selain skenario tanya jawab sederhana, agen ini juga ditujukan untuk pengembang dan profesional data yang ingin melakukan integrasi. Mengintegrasikan data Oracle ke dalam alur kerja AI yang lebih kaya.Dengan menghubungkan Oracle AI Database dengan platform Gemini Enterprise Agent milik Google, tim dapat mengotomatiskan tugas-tugas berulang seperti ekstraksi data, analisis tingkat lanjut, dan visualisasi tanpa harus menggabungkan berbagai alat yang terpisah. (Estas prácticas encajan con una) panduan AIOps untuk operasi IA di perusahaan.

Dari agen AI hingga alur kerja AI ujung-ke-ujung

Kemitraan ini bukan hanya tentang pertanyaan percakapan; tetapi juga menargetkan... Saluran data berbasis AI sepenuhnya yang berjalan di Oracle dan Google Cloud.Pengembang dapat menggabungkan Oracle AI Database Agent dengan alat berbasis Gemini lainnya untuk mengatur proses multi-langkah yang dimulai dengan data transaksional langsung dan diakhiri dengan wawasan atau tindakan otomatis. Integrasi ini mencerminkan praktik dari pengembangan dan MLOps dalam praktik.

Sebagai contoh, sebuah tim dapat mengatur alur kerja di mana catatan operasional terbaru dari Oracle AI Database Data diringkas secara otomatis, anomali ditandai, dan dasbor visual diperbarui sebagai respons terhadap pemicu tertentu. Lapisan Gemini Enterprise Agent membantu mengoordinasikan langkah-langkah ini, sementara fitur basis data Oracle menyediakan konsistensi dan tata kelola.

Salah satu contoh kasus yang disebutkan oleh Oracle adalah AI Shift, yang menggunakan Basis Data AI Otonom Oracle di Oracle Cloud Infrastructure (OCI) untuk mendukung platform pengembangan agennya sendiri. AI Shift berencana memanfaatkan Oracle AI Database Agent untuk memperluas penerapan Oracle AI Database yang sudah ada milik pelanggan ke Oracle AI Database@Google Cloud, sehingga secara efektif menjalankan lingkungan data AI terdistribusi yang berada di kedua penyedia tersebut.

Pengaturan semacam ini memungkinkan organisasi untuk terus mendapatkan manfaat dari kemampuan basis data otonom Oracle sambil memanfaatkan Layanan AI Google Cloud dan kehadiran regionalnyaHal ini sangat relevan terutama bagi perusahaan yang sudah sangat bergantung pada Oracle untuk sistem inti tetapi sedang menstandarisasi eksperimen dan penerapan AI di Google Cloud.

Dengan menyelaraskan kekuatan data Oracle dengan tumpukan AI Google, kedua perusahaan memposisikan alat-alat baru ini sebagai cara bagi perusahaan untuk Meningkatkan skala inisiatif AI tanpa membangun kembali fondasi datanya.Alih-alih melakukan perubahan platform, tim dapat memperluas apa yang sudah mereka miliki dan mengintegrasikannya ke dalam komponen AI berbasis cloud yang baru.

Oracle AI Database@Google Cloud: cakupan regional dan ketersediaan

Bersamaan dengan agen baru ini, Oracle memperluas jangkauan Basis Data AI Oracle@Google Cloud Layanan ini kini beroperasi di 15 wilayah Google Cloud di seluruh dunia, memberikan pelanggan lebih banyak pilihan untuk menghosting beban kerja Oracle mereka lebih dekat ke pengguna akhir dan mematuhi persyaratan residensi data atau peraturan.

Cakupan saat ini meliputi pusat-pusat utama di Asia, Eropa, Amerika, dan Australia. Di Asia, Oracle AI Database@Google Cloud tersedia di Asia-Timur Laut 1 (Tokyo), Asia-Timur Laut 2 (Osaka), Asia-Selatan 1 (Mumbai) dan Asia-Selatan 2 (Delhi)Lingkup ini bertujuan untuk mendukung baik perusahaan regional maupun perusahaan global yang beroperasi di seluruh wilayah Asia-Pasifik.

Di kawasan Pasifik, layanan ini beroperasi di Australia Tenggara 1 (Sydney) dan Australia Tenggara 2 (Melbourne)Hal ini relevan bagi organisasi yang memiliki jejak kuat di Australia dan pasar sekitarnya. Lokasi-lokasi ini dapat membantu mengurangi latensi bagi pengguna dan menyederhanakan kepatuhan terhadap aturan penanganan data lokal.

Di seluruh Eropa dan Inggris Raya, Oracle AI Database@Google Cloud saat ini ditawarkan dalam Eropa Barat 8 (Milan), Jerman Tengah (Frankfurt) dan Britania Raya Selatan (London)Jejak Eropa ini sangat penting khususnya untuk sektor-sektor dengan kerangka kepatuhan yang ketat, seperti jasa keuangan dan lembaga sektor publik.

Di benua Amerika, layanan ini sudah aktif di Amerika Utara-Timur Laut 1 (Montreal), Amerika Utara-Timur Laut 2 (Toronto), Amerika Selatan-Timur 1 (São Paulo), AS-Tengah 1 (Iowa), AS-Timur (Ashburn) dan AS-Barat (Salt Lake City)Perpaduan wilayah Kanada, Brasil, dan AS ini dirancang untuk mencakup pusat-pusat ekonomi utama dan menyediakan pilihan untuk arsitektur lintas batas.

Pelanggan global, termasuk perusahaan seperti WorldlineOrganisasi-organisasi ini memanfaatkan jaringan regional yang terus berkembang ini untuk mendorong inovasi, mempercepat migrasi cloud mereka, dan memodernisasi aplikasi. Dengan Oracle AI Database@Google Cloud yang tersedia di lebih banyak lokasi, organisasi-organisasi ini dapat menyelaraskan infrastruktur dengan jejak geografis dan kebutuhan kinerja mereka sendiri.

Ke depan, Oracle dan Google Cloud berencana untuk menambah ketersediaan regional dalam 12 bulan mendatang. Ekspansi yang direncanakan meliputi: Eropa Barat 12 (Turin) ke Amerika Utara-Selatan 1 (Meksiko), yang selanjutnya akan memperluas cakupan di Eropa Selatan dan Amerika Latin serta memberikan lebih banyak pilihan penyebaran lokal kepada pelanggan di wilayah tersebut.

Migrasi dan analitik waktu nyata dengan OCI GoldenGate

Untuk mempermudah transisi ke Oracle AI Database@Google Cloud, Oracle mengandalkan OCI GoldenGate, layanan terkelolanya untuk pergerakan data secara real-time. GoldenGate dirancang untuk membantu organisasi memigrasikan basis data Oracle dengan gangguan minimal dengan mereplikasi perubahan secara terus menerus daripada melakukan peralihan satu kali yang berisiko tinggi.

Dengan layanan ini, pelanggan dapat Streaming pembaruan langsung dari lingkungan Oracle yang sudah ada. ke dalam Oracle AI Database@Google Cloud, mendukung migrasi bertahap dan skenario hibrida. Pendekatan ini menyederhanakan jalur menuju solusi ketersediaan yang lebih tinggi dan mengurangi waktu henti selama pemindahan basis data yang kompleks. Además, este tipo de flujos alimentan el analisis data waktu nyata.

Integrasi GoldenGate dengan Google BigQuery juga memainkan peran penting. Dengan meneruskan perubahan data ke BigQuery saat terjadi, organisasi dapat melakukan analisis mendekati waktu nyata pada informasi operasional, mempersempit kesenjangan antara sistem transaksional dan platform analitik.

Alih-alih membangun pipeline data kustom yang rumit, tim dapat menggunakan layanan GoldenGate yang terkelola untuk terus menerus memasukkan data. Beban kerja analitik dan AI di BigQuery dengan data terbaru dari sistem Oracle. Hal ini mengurangi latensi dan memungkinkan para pengambil keputusan untuk bekerja dengan informasi yang lebih mutakhir tanpa harus membangun ulang seluruh arsitektur mereka.

Oracle mengindikasikan bahwa OCI GoldenGate akan segera umumnya tersedia untuk skenario iniHal ini seharusnya mempermudah lebih banyak pelanggan untuk mengadopsi model ini dalam skala besar. Setelah dapat diakses secara luas, perusahaan akan dapat bertindak berdasarkan aliran data langsung dan mendemokratisasi wawasan waktu nyata tanpa perlu berinvestasi besar-besaran dalam proyek integrasi khusus.

Pusat AI terpadu di seluruh Oracle dan Google Cloud.

Selain basis data transaksional dan replikasi waktu nyata, Oracle dan Google Cloud juga bekerja sama dalam hal berikut: pendekatan yang lebih terpadu untuk data lake dan lakehouseSalah satu elemen kunci di sini adalah integrasi Oracle Autonomous AI Lakehouse dengan Google BigQuery.

Integrasi ini memungkinkan pelanggan untuk mengakses data format terbuka yang tersimpan di Google Cloud Lakehouse langsung dari Oracle Autonomous AI Lakehouse. Secara praktis, lakehouse Oracle dapat membaca tabel BigQuery Iceberg tanpa memerlukan duplikasi yang rumit atau ekspor batch. Para entender arquitecturas de almacenamiento relacionadas, se puede ver la visi umum sistem penyimpanan data.

Dengan meminimalkan pergerakan data, organisasi dapat membangun sebuah arsitektur rumah tepi danau yang logis dan tunggal yang mendukung beban kerja analitik dan AI di Oracle dan Google Cloud. Pengaturan ini memungkinkan mereka memilih mesin yang paling tepat untuk tugas tertentu—baik itu kemampuan yang ditingkatkan AI dari Oracle atau tumpukan analitik Google—sambil menjaga arsitektur data tetap konsisten.

Mengurangi kebutuhan untuk menyalin atau memindahkan kumpulan data besar secara alami membantu menurunkan biaya infrastruktur dan manajemen dataSelain itu, hal ini juga dapat meningkatkan tata kelola karena terdapat lebih sedikit penyimpanan redundan yang perlu dilacak dan diamankan. Bagi banyak perusahaan, ini adalah cara pragmatis untuk memanfaatkan strategi multi-cloud tanpa menambah kompleksitas yang berlebihan.

Dari sisi AI, model rumah tepi danau bersama ini berarti bahwa aplikasi pembelajaran mesin dan AI generatif Dapat dilatih atau dijalankan terhadap fondasi data yang lebih luas dan terpadu. Tim dapat menggabungkan detail operasional dari Oracle AI Database dengan data historis dan semi-terstruktur yang tersimpan di Google Cloud Lakehouse, membuka kasus penggunaan yang lebih bernuansa seperti segmentasi pelanggan, penetapan harga dinamis, atau deteksi penipuan. Este tipo de aplicaciones suelen apoyarse en bibliotecas dan herramientas de IA en Python.

Secara keseluruhan, aliansi yang diperluas antara Oracle dan Google Cloud sedang membentuk kerangka kerja di mana AI, data, dan infrastruktur cloud saling terkait erat.Dengan Oracle AI Database Agent untuk Gemini Enterprise, jangkauan regional yang lebih luas untuk Oracle AI Database@Google Cloud, OCI GoldenGate untuk pergerakan data secara real-time, dan strategi lakehouse terintegrasi dengan BigQuery, perusahaan mendapatkan berbagai elemen penting untuk memodernisasi cara mereka menggunakan data, sambil tetap mengandalkan platform dan model tata kelola yang sudah mereka kenal.