甲骨文在 OOW London 上發布多項公告

在 Oracle Open World London，該公司發布了幾項公告。三個重要公告包括 Oracle 雲數據科學平台的可用性。甲骨文創建了一個支持所有數據的新數據庫。甲骨文擴大了與微軟的互操作性合作夥伴關係。

Oracle 宣布推出其新的 Oracle 雲數據科學平台。該平台以機器學習為中心，幫助數據科學家協作構建、培訓、管理和部署 ML 模型。讓所有團隊輕鬆訪問具有巨大的轉型潛力。更快地開發項目可能會導致更快的實施，而不是由於完成項目所需的時間而在生產之前就死了。

能力包括：

AutoML 自動算法選擇和調整可自動執行針對多種算法和超參數配置運行測試的過程。它檢查結果的準確性，並確認選擇了最佳模型和配置進行使用。這為數據科學家節省了大量時間，更重要的是，旨在讓每位數據科學家都能獲得與最有經驗的從業者相同的結果。
自動預測特徵選擇通過從更大的數據集中自動識別關鍵預測特徵來簡化特徵工程。
模型評估生成一套全面的評估指標和合適的可視化效果，以根據新數據衡量模型性能，並可以隨時間對模型進行排名，以實現生產中的最佳行為。模型評估超越了原始性能，考慮了預期的基線行為，並使用成本模型，以便可以充分納入誤報和漏報的不同影響。
模型解釋：Oracle Cloud Infrastructure Data Science 自動解釋了生成預測的因素的相對權重和重要性。 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 提供了第一個與模型無關的解釋的商業實現。例如，通過欺詐檢測模型，數據科學家可以解釋哪些因素是欺詐的最大驅動因素，因此企業可以修改流程或實施保護措施。
共享項目可幫助用戶組織、啟用版本控制並可靠地共享團隊的工作，包括數據和筆記本會話。
模型目錄使團隊成員能夠可靠地共享已構建的模型以及修改和部署它們所需的工件。
基於團隊的安全策略允許用戶控制對模型、代碼和數據的訪問，這些與 Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management 完全集成。
可再現性和可審計性功能使企業能夠跟踪所有相關資產，以便即使團隊成員離開，也可以再現和審計所有模型。

Oracle 使數據庫在一個需要一站式解決方案的世界中更進一步，單一的融合數據庫引擎能夠滿足企業的所有需求。該數據庫不僅聲稱可以滿足所有需求，用戶還可以利用新技術趨勢，例如用於預防欺詐的區塊鏈、利用 JSON 文檔的靈活性，或在數據庫內訓練和評估機器學習算法。

Oracle 數據庫中的融合功能包括：

用於 Python 的 Oracle 機器學習 (OML4Py)：Oracle 數據庫中的 Oracle 機器學習 (OML) 通過嵌入可直接應用於數據的高級 ML 算法來加速預測洞察。由於 ML 算法已與數據並置，因此無需將數據移出數據庫。數據科學家還可以使用 Python 來擴展數據庫內 ML 算法。
OML4Py AutoML：使用 OML4Py AutoML，即使是非專家也可以利用機器學習。 AutoML 將推薦最適合的算法、自動選擇特徵並調整超參數以顯著提高模型準確性。
本機持久內存存儲：數據庫數據和重做現在可以存儲在本地持久內存 (PMEM) 中。 SQL 可以直接在映射的 PMEM 文件系統中存儲的數據上運行，消除了 IO 代碼路徑，並減少了對大型緩衝區緩存的需求。允許企業加速跨需要較低延遲的工作負載的數據訪問，包括高頻交易和移動通信。
自動內存中管理：Oracle Database In-Memory 優化了分析和混合負載在線事務處理，為事務提供優化的性能，同時支持實時分析和報告。自動內存中管理通過自動評估數據使用模式並在無需任何人為乾預的情況下確定哪些表最適合放置在內存中列存儲中，從而極大地簡化了內存中的使用。
本機區塊鍊錶：Oracle 使使用區塊鏈技術來幫助識別和防止欺詐變得容易。 Oracle 本機區塊鍊錶看起來像標準表。它們允許 SQL 插入，並且插入的行是加密鏈接的。可選地，可以對行數據進行簽名以確保身份欺詐保護。 Oracle 區塊鍊錶很容易集成到應用程序中。他們能夠參與其他表的事務和查詢。此外，與去中心化區塊鏈相比，它們支持非常高的插入率，因為提交不需要達成共識。
JSON 二進制數據類型：以二進制格式存儲在 Oracle 數據庫中的 JSON 文檔使更新速度提高了 4 倍，掃描速度提高了 10 倍。

最後，甲骨文和微軟宣布他們將通過在阿姆斯特丹的一個新的雲互連地點擴展他們的雲合作夥伴關係。這個新位置將允許組織在 Microsoft Azure 和 Oracle 雲中運行的應用程序之間共享數據。這進一步擴大了甲骨文和微軟去年宣布的雲互操作性合作夥伴關係。

神諭

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