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甲骨文:深度整合三驱动力,赋能企业级应用全面升级

2024年10月22日             作者:e-works 王宇婕       
关键字:甲骨文  OCW2024  
在不久前结束的OCW2024上,甲骨文继续深化这一战略。围绕“数据+云+AI”三大核心,探索了更多的融合应用。
       自2023甲骨文全球云大会(Oracle CloudWorld, OCW)以来,甲骨文便在其战略方向上迈出了重要的一步,即从“数据+云”的双轮驱动升级为“数据+云+AI”的三轮驱动。紧接着这一战略宣布,甲骨文便迅速行动,先是发布了Oracle Database 23ai,随后又推出了OCI Generative AI服务……甲骨文正一步步将数据、云和AI完美融合,为企业带来更大的业务价值。

       在不久前结束的OCW2024上,甲骨文继续深化这一战略。围绕“数据+云+AI”三大核心,探索了更多的融合应用。正如甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨在媒体沟通会上强调的,“云、人工智能和数据,需要把它们有机地结合起来,这就是Oracle要做的事情”。
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强强联合,构建多云生态

       甲骨文的调查报告指出,已有98%的受访企业在使用或计划使用多云,83%的受访企业正在使用或正计划使用多云互联。在企业的眼里,多云已经成为必要选项,而甲骨文已经走在了业界前沿。

       OCW 2024上,甲骨文宣布与AWS、Google Cloud和Microsoft Azure展开合作,全球主要四大云提供商强强联手,帮助用户简化云技术迁移、多云部署和管理,为用户提供使用多云技术的灵活性。

       甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示,Oracle的多云战略不仅是数据库的联动,还包括网络的打通。Oracle Database@AWS、Oracle Database@Azure和Oracle Database@Google Cloud支持客户直接访问基于Oracle Cloud Infrastructure(OCI)运行并分别部署在AWS、Google Cloud和Microsoft Azure数据中心的Oracle Database服务。

满足需求的数据“集装箱”

       目前,业界建立数据中心通常有两种思路,第一种是在全球建立数量有限但规模很大的数据中心,第二种是规模不一但覆盖面广的数据中心。甲骨文认为,用户的选择是多种多样的,因此,服务商应该提供不同规模的数据中心,“就像集装箱运输一样,既有超大型规模的,也可以有中型或小型的”,嵇小峰这样解释甲骨文数据中心的定位和理念。

       遵循这样的原则,甲骨文目前在全球已建成或正在建设的云数据中心共有162个,并采用模块化设计,给用户带来更多的便利性。
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       值得一提的是,Oracle推出Zettascale云计算集群,OCI开始接收基于云技术的大型AI 超级计算机的订单,可提供多达 13万个NVIDIA Blackwell GPU。整体计算能力惊人,可以达到Zetta级别,标志着甲骨文在全球范围内率先迈入了这一高性能计算领域。

推动人工智能在企业落地

       目前,企业在应用人工智能时,依然面临着多重挑战:应用与模块间关系的复杂性、企业级应用的稳固性、生成式代码的可检验性,以及至关重要的安全性等问题,阻碍着AI技术在企业顺利部署。

       以一个生动的比喻来说,如果将AI比作一辆高性能跑车,那么它显然无法在泥泞坎坷、布满石块的道路上驰骋。因此,为AI铺设一条优质的道路——即构建以AI为中心的基础设施,就显得尤为重要。

       甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监李珈表示,这条“道路”应具备三大核心能力:首先,模块需具备可以组装性,各模块之间既相互独立的,但又可以协同发展。其次,整个的应用能通过声明式的语言进行简洁明了的描述和翻译;最后,基础设施的底座必须坚实可靠,以减轻开发人员在这方面的负担。

       在此背景下,Oracle适时推出了面向企业的以AI为中心的生成式开发基础设施(GenDev),为人工智能的应用构建了一条康庄大道。
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       GenDev包含在Oracle Database 23ai中,可使用包括JSON Relational Duality Views、AI Vector Search和APEX等在内的技术,以促进使用生成式AI进行开发。通过模块化应用程序的生成、声明性语言的使用以及企业应用所需的可扩展性、可靠性、一致性和安全性的自动化,这种创新的开发基础设施加速了AI优势的采用,同时有助于降低其风险。

       除此之外,OCW2024上,甲骨文还推出了OCI GenAI Agents首款产品——AI RAG Agent,可帮助用户自动进行,例如代理计划、检索、重新排名、生成和集成的流程。

       同时,AI RAG Agent提供了自我检查功能,吴承杨解释,“RAG技术支持企业将数据实时同步,更进一步的是,能够与企业内部的核心关系数据进行交叉对比,解决大模型的幻觉问题”,“总的来说,Oracle可以让客户在同一个平台上,既能够做向量数据库,又能够关系型数据库,还能够做RAG,这是Oracle的独家优势。”

       OCI GenAI Agents 支持客户访问 Oracle Database 23ai AI Vector Search,并对数据库中存储的企业数据运行快速的相似性查询。对于订阅了基于 OCI 的 Oracle Database 23ai 的客户,GenAI Agents 服务可添加自动化层来执行 RAG 和相似性搜索功能,无需将数据移至单独的向量数据库。

       为了向开发人员和业务用户提供通用且可访问的AI解决方案,Oracle 还推出了OCI Generative AI、OCI Data Science、OCI Language、OCI Document Understanding、OCI Vision、OCI Speech、Oracle Code Assist等多种AI创新,覆盖更多的用户类型和应用场景,从而快速将AI应用与企业实际业务中。

       早在生成式AI出现之前,人工智能和机器学习就已嵌入到Oracle的基础设施、平台服务、数据库和应用程序中。随着生成式AI风暴骤起,甲骨文始终保持着敏锐的市场洞察和明确的战略定位,专注于数据与生成式AI应用的核心价值,致力于使生成式AI成为解决企业实际问题的得力助手。正如吴承杨所言“甲骨文所展望的数据开发与应用的未来是,仅需简单的表述需求,AI便能生成应用的智能时代。”
责任编辑:王宇婕
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