Oracle разработала автономный сервис для обработки транзакций

16 август, 2018 - 11:05

Oracle разработала автономный сервис для обработки транзакций

Председатель совета директоров и главный технологический директор Oracle Ларри Эллисон объявил о выпуске в продажу нового сервиса Oracle Autonomous Database Cloud Service для задач OLTP – автономного облачного сервиса Oracle Autonomous Transaction Processing. Используя инновационные возможности машинного обучения и автономных вычислений, он обеспечивает беспрецедентное сокращение затрат, высокие уровни безопасности, доступности и производительности. Новый облачный сервис самоуправляемой базы данных Oracle создан для самых требовательных в мире приложений, применяемых в финансовом, государственном секторах, ритейле и на производстве. Сервис поддерживает сложное сочетание высокопроизводительной обработки транзакций, генерации отчетов, пакетных и аналитических рабочих нагрузок.

Традиционно создание системы управления базами данных требовало экспертов для построения специализированного комплексного программно-аппаратного стека, который необходимо было также вручную обслуживать и поддерживать. Oracle Autonomous Database совершенствует управление данными, используя машинное обучение, чтобы соответствовать принципам самоуправляемости, самозащиты, самовосстановления и обеспечивать экономию, свойственную облакам, за счет масштабируемости и гибкости. С помощью автономных сервисов пользователи могут мгновенно создавать новые автономные базы данных и легко преобразовывать существующие БД, что значительно снижает затраты и время выхода на рынок.

В дополнение к уже выпущенному сервису Oracle Autonomous Data Warehouse новый сервис Oracle Autonomous Transaction Processing может поддерживать комплексное сочетание нагрузок – высокопроизводительную обработку транзакций, генерацию отчетов, пакетную обработку, Интернет вещей и машинное обучение – в одной базе данных, что позволяет упростить разработку и развертывание приложений, реализовать аналитику в реальном времени, использовать возможности персонализации и функции обнаружения мошенничества в применении к реальным транзакционным данным.