Oracle近日宣布加强同微软的合作关系,在Oracle Database@Azure混合云服务上全面推出Oracle的Autonomous Database。
Oracle Autonomous Database是一种全自动、可管理的数据库即服务(Database-as-a-service)。该数据库最初在美国东部Azure域以私有产品方式发售,其后部署到了14个地区,该数据库由Oracle管理,可以使用Azure门户、软件开发工具包和应用程序接口与微软的应用和基础架构交换数据。
它使企业能够在两种云服务之间安全地迁移和运行工作负载,并利用该公司Exadata Cloud上的Oracle Real Application Clusters(Oracle Database@Azure上也有该服务)。
填补空白
Oracle云基础架构和技术副总裁Leo Leung表示,该产品“填补了”微软托管数据库产品组合中的一个空白。他表示:“它非常适合那些没有很多IT管理员的客户。”“它带来了统一或者融合的数据库功能,既可以向下扩展,也可以向上扩展。” Leung表示,以前Exadata是Oracle在Azure上提供的唯一数据库产品,但它是为超大型数据库构建的,因此对于容量需求较小的用户来说,它有些不适用。
他表示:“Exadata适合那些拥有Oracle数据库专业知识、对基础架构有很强控制力并能调整查询的客户。”“它可以从2个ECPU一直扩展到非常大的部署。” ECPU是依据计算和内存服务器池中弹性分配的内核数量,对计算资源进行的抽象度量。
近五年来,Oracle和微软一直在合作提高其云产品之间的互操作性,因为两家公司都在对抗一个共同的“敌人”:亚马逊网络服务公司。
Leung表示:“多年来,云一直是一个有围墙的花园。”“单个供应商提供的技术有很多限制。这是一种打破花园围墙的战略。”
全套服务
Oracle表示,开发人员可以在Azure数据中心配置运行在OCI上的Autonomous Database,并利用该产品的性能、安全性和高可用性。他们还可以使用名为Oracle APEX的低代码开发平台、Oracle的Data Studio数据工程工具、机器学习笔记本界面以及支持Apache Iceberg和Delta Share开放数据协议的数据湖。
Autonomous Database还支持SQL 查询、JavaScript符号文档以及图形、地理空间、文本和矢量元素的处理。人工智能开发人员可以选择大型语言模型,并使用名为AI Vector Search的集成矢量处理功能。云实例与Oracle数据库和Oracle Exadata的内部部署一致。
Azure上的Autonomous Database定价将与OCI上的定价相同,客户可以用Azure消费积分购买甲骨文服务。Leung表示,Oracle的Azure路线图将围绕Exadata和Autonomous Database提供服务,如自动数据保护、复制和自动恢复。
好文章,需要你的鼓励
Salesforce研究团队发布开源工具包MCPEval,基于模型上下文协议(MCP)架构评估AI智能体工具使用性能。该工具突破传统静态测试局限,通过全自动化流程收集详细任务轨迹和协议交互数据,为智能体行为提供前所未有的可视化分析。MCPEval能快速评估MCP工具和服务器,生成综合评估报告,为企业智能体部署提供可操作的改进建议。
清华大学团队推出AnyCap项目,通过轻量级"即插即用"框架解决多模态AI字幕生成缺乏个性化控制的问题。该项目包含模型、数据集和评估基准,能让现有AI系统根据用户需求生成定制化字幕,在不重训基础模型的情况下显著提升控制能力,为AI内容创作的个性化发展奠定基础。
月之暗面Kimi K2技术报告:解读万亿参数的智能体模型(含K2与DeepSeek R1对比)
耶鲁大学团队开发了全球首个AI科学实验设计评估系统ABGEN,测试了18个先进AI模型设计消融实验的能力。研究发现最好的AI系统得分4.11分,仍低于人类专家的4.80分,但在人机协作模式下表现显著改善。研究还发现现有自动评估系统可靠性不足,建立了元评估基准ABGEN-EVAL。这项研究为AI在科学研究中的应用提供了重要评估框架。