Oracle estende l'automazione a tutte le piattaforme cloud

L'approccio introdotto con l'Autonomous Database sarà esteso a tutta la Oracle Cloud Platform nel corso della seconda metà dell'anno

Tecnologie Trasformazione Digitale
Lo scorso ottobre Larry Ellison aveva presentato dal palco dell'OpenWorld alcune funzioni che trasformavano la tradizionale piattaforma database di Oracle in una con un elevato grado di automazione nelle attività di provisioning e ottimizzazione. Il frutto di questa evoluzione è stato denominato Oracle Autonomous Database e utilizza elementi di AI e machine learning per ridurre al minimo gli interventi manuali e, conseguentemente, il rischio di errori nelle configurazioni.

Ora Oracle va oltre questo primo passo e si prepara ad estendere le funzioni di automazione a tutta la Oracle Cloud Platform. Lo scopo è lo stesso perseguito per il database: ridurre i tempi e i costi (e anche il rischio di errori) associati alla manutenzione delle piattaforme cloud. Oracle cita in particolare le operazioni di ottimizzazione, patching, backup e aggiornamento.

Alcune delle novità annunciate riguardano ancora la piattaforma database. Nel corso di quest'anno ne saranno infatti lanciate versioni mirate per ambiti specifici, tra cui Autonomous Data Warehouse Cloud Service per la parte di analytics, Autonomous Database OLTP per la parte transazionale e Autonomous NoSQL Database per la gestione "alternativa" su base NoSQL.

database generico

L'estensione agli altri moduli della Oracle Cloud Platform comporta l'introduzione di funzioni di automazione in vari altri ambiti: sviluppo, mobile, bot, integrazione applicativa, analytics, sicurezza e system management. Le novità in questo senso arriveranno sul mercato nella seconda metà dell'anno.

Oracle cita ad esempio l'identificazione automatica di problemi di sicurezza nei processi di CI/CD, la creazione di chatbot che imparano dalle conversazioni con gli utenti, la rilevazione di "data leak" nei repository aziendali di dati e la protezione da accessi indesiderati attraverso analisi comportamentale "alimentata" da elementi di machine learning.
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