AI Data Platform

建置完整的資料湖倉，涵蓋結構化、半結構化和非結構化資料。原始資料會作為銅牌層存放於物件儲存體，可就地擷取或直接落地，無需不必要的複製。自動擴展運算搭配受管理的 Apache Spark，可在銀牌層將其精煉為乾淨且受存取控管的資料集。Oracle Autonomous AI Database 提供經過精選、可供 AI 使用的黃金層，並針對分析、機器學習和 AI 代理程式進行最佳化。單一湖倉。單一環境。這表示從資料工程師到商務使用者，每位使用者都能使用相同且值得信賴的資料。

• 任何來源、任何接收端、任何語言，無論何處
  將 100 多個來源和接收端編入目錄並連線，包括關聯式資料庫、SaaS 應用程式、串流資料饋送和第三方資料供應商。例如，資料工程師可以將 ERP 記錄、客戶事件和點擊流資料結合到 Apache Spark 轉換中，並載入可信任的黃金表。
• 視覺化資料管道建立
  設計無程式碼與專業程式碼的 ETL 和 ELT 管道，在單一工作流程中協調從銅層到金層的擷取、轉換與強化。
• 與開放檔案格式的互通性
  直接在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage 上以開放格式儲存及查詢資料，包括 Apache Iceberg 和 Delta Lake，並具備交易一致性、時間回溯查詢和結構描述演進。與 Apache Spark、Apache Flink 以及任何相容於 Iceberg 或 Delta Lake 的引擎互通。沒有專有技術鎖定，工具變更時也無需重寫。
• 適用於資料準備與查詢的最佳同級引擎
  資料工程師可在 Apache Spark 中執行大規模資料轉換。資料科學家可以建置機器學習模型。業務使用者可以使用 SQL 和 Oracle AI Database，針對相同資料執行臨機探索。每位使用者都能針對其工作負載選擇合適的引擎，無需複製或重新建模資料。
• 跨資料與資料庫的融合式分析
  在單一角色型存取控制模型下，查詢物件儲存體與已連線資料庫中的結構化表格、半結構化 JSON、地理空間資料及 AI 向量嵌入。例如，業務使用者可以透過單一 SQL 查詢，將湖倉活動串流與 Oracle AI Database 中的權威客戶記錄聯結，以驗證新的營收預測。
• AI 就緒的黃金層
  機器學習管道、檢索增強生成 (RAG) 知識庫和 AI 代理程式會取用經過精選且業務驗證的資料。AI 工程師讓模型立基於驅動營運報表的相同權威事實，而非原始或中繼副本。
• 自主黃金層營運
  透過自動索引、查詢最佳化與工作負載管理，獲得自我調校、自我擴展及自我修復資料倉儲的優勢。在尖峰時段無需手動調校，即可在數十億資料列中提供一致的亞秒級效能。獨立於儲存之外擴展運算資源，以支援數百名並行使用者。
• 一流的第一方整合
  將 Oracle Fusion Applications 資料 (包括 ERP、HCM、供應鏈和 CX) 直接帶入湖倉。在 Apache Spark 支援的筆記本中準備 Fusion 資料，以便在營運記錄系統中為 AI 代理程式提供基礎資料、產生歷史報告及執行預測分析。
• 資料共用
  與內部團隊、合作夥伴和 Oracle 應用程式共用即時湖倉資料，無需複製或移動資料。資料共享有助於確保每位消費者都能取得最新且最具權威性的版本。

Oracle AI Data Platform 為資料科學家和 ML 工程師提供完全託管的環境，協助直接在資料湖倉資料上建置、訓練、追蹤機器學習模型，並將其營運化。完整的 MLOps 生命週期，包括分散式 Spark 訓練、實驗追蹤、模型登錄，以及透過目錄發布的部署，皆在由客戶管理與治理的工作區中執行，無需管理任何基礎架構。

• 機器學習管線與工作流程：使用 AI Data Platform 的工作流程基礎架構，透過可重複使用的元件 (資料準備、特徵工程、訓練與評估)，編排端對端機器學習管線。建置一次，即可依排程或觸發條件執行，並搭配由您定義及控管的角色型存取控制原則。
• 實驗和模型登錄：透過自動記錄指標、擷取超參數及成品版本控制，追蹤所有模型訓練執行。比較實驗、註冊生產模型，並管理生命週期工作流程。
• 模型發布與目錄註冊：將訓練完成的模型發布至 AI 資料目錄，使其可供探索、版本控管，並可在代理程式、應用程式及工作流程之間存取。資料譜系追蹤和存取控制政策會在註冊時套用。
• 搭配 GPU 的 Apache Spark：在分散式 Spark 叢集間擴展特徵工程與模型訓練，運用 NVIDIA 市場領先的 GPU 加速 ETL 與 ML 來加速工作負載。
• 資料科學代理程式：可自主探索資料集、產生假設、撰寫並執行程式碼，以及反覆進行模型訓練的 AI 代理程式，大幅縮短從原始資料到生產模型的時間。

建置以貴企業自有資料為基礎的 AI 代理程式與應用程式，而非仰賴通用大型語言模型 (LLM) 功能。您的代理和應用程式由您的政策進行存取控制，並以您的業務語意和領域知識加以強化。AI 代理程式連結至您的 AI 資料目錄、業務本體論和企業系統，因此能在貴公司實際營運所依據的情境中進行推理。使用任何基礎模型組合多代理系統，從無程式碼視覺化建置工具到完整的專業程式碼開發，並部署至具備內建可觀測性的受管 AI 運算。

• 無程式碼視覺化流程建置工具：使用拖放式畫布，以視覺化方式設計和組合代理程式。連接 SQL 工具、RAG 知識庫、LLM 提示節點，並分支至多個工具，全程無需撰寫任何程式碼。透過下拉式選單切換基礎模型，無需重新建置流程。
• 專業程式碼開發：使用 AI Data Platform SDK 以 Python 編寫代理程式，並可完整存取 LangChain、OCI Generative AI 及任何開放原始碼程式庫。每項視覺化流程功能都可在程式碼中完整存取；可匯入 scikit-learn、LangChain 或任何架構，並搭配代理程式 SDK 使用。
• 多代理系統：設計並協調由相互合作的 AI 代理程式組成的系統，例如協調器代理程式、專家子代理程式和工具使用代理程式，運用 A2A 通訊協定自主處理複雜的多步驟企業工作流程。
• 任何基礎模型：在 OCI 上使用任何模型，例如 Llama、Cohere、Mistral、Grok 等，或自備微調模型。從 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Compute 下拉式選單切換模型，無需重建應用程式邏輯。
• AIOps 與可觀測性：在代理從開發到生產環境的整個生命週期中提供完整可觀測性。在平台的 Playground 中以互動方式測試代理，並在部署前檢查工具呼叫、LLM 推理和輸出。工作階段會擷取稽核軌跡，涵蓋開發、測試和生產環境中的狀態、持續時間、輸入 / 輸出，以及每個步驟的事件詳細資訊。即時監控延遲、Token 使用量、錯誤率和自訂業務 KPI。

單一整合式開發環境，讓資料工程師、資料科學家與 AI 開發人員能針對端對端資料與 AI 專案進行協作，並內建企業級角色型存取控制 (RBAC)、CI/CD、版本控制與可稽核性。透過共用工具、筆記本和管線連結所有角色，並由整合存取平台底層服務與目錄提供支援。

• 工作區：專案範圍的環境，讓團隊在筆記本、管線、代理和實驗上協作。所有成品皆在工作區界限內進行版本控管、共用及存取控制，並依各專案提供完整的角色型存取控制。
• 筆記本、工作流程和代理程式：所有開發成品都在同一處管理，包括與 Jupyter 相容的筆記本、管線工作流程 DAG、AI 代理程式和 ML 實驗。無需切換情境，即可在團隊中分享、進行版本控管及協同合作。
• SQL 工具與運算管理： 直接對目錄表格執行臨機 SQL 查詢，並內建運算生命週期控制。直接在 IDE 中連結、卸離或啟動新的 AI 運算資源，無需使用個別主控台。
• CI/CD 與 Git 整合：原生 Git 整合，可用於版本化筆記本、管線、代理程式定義和模型組態。連線至 GitHub、GitLab 或 Bitbucket，以持續整合並自動化部署資料至 AI 專案成品。
• RBAC、稽核與網路隔離：跨工作區、成品與運算資源的精細角色型存取控制。針對每項使用者動作提供完整的稽核日誌。透過私有端點進行網路隔離，有助於確保敏感工作負載絕不接觸公用網際網路。

在單一整合型目錄中探索、瞭解及管理所有資料與 AI 資產的存取權，涵蓋完整的獎牌架構，包括青銅級擷取、白銀級策展，以及黃金級 AI 就緒資料產品。Oracle AI 資料平台的 AI 資料目錄可透過外部目錄連接至 Autonomous AI Database、OCI Object Storage 和第三方來源，並透過語意脈絡與本體呈現豐富的業務意義。每個團隊不僅能瞭解有哪些資料存在，更能洞悉這些資料對企業的意義。每個 AI 代理程式都會自動繼承這項理解。

• 統一的資料與 AI 資產目錄： 單一目錄可涵蓋所有資料與 AI 資產，包括結構化資料表、非結構化檔案、知識庫、ML 模型、特徵儲存庫及代理程式定義。此目錄採用涵蓋資料與 AI 的一致政策進行存取管理。其涵蓋完整的 Medallion 架構，可在每一層快速擷取、策展及交付資料產品與 AI 應用程式。
• 外部目錄與資產探索：連線至外部資料來源— Autonomous AI Database、OCI Object Storage 和第三方系統—無需不必要地移動或複製資料。從連線點開始，自動探索並編目結構化與非結構化資產，並透過 AI 輔助的中繼資料擴充與資料譜系追蹤提升管理效率。
• 業務本體論與語意層：定義業務概念之間的領域本體論與語意關係。業務詞彙表、語意本體、領域分類法和 AI 產生的同義詞，讓使用者能依據意義而非表格名稱尋找資料。AI 代理程式會自動繼承這項語意理解。
• 零複製：在資料所在位置查詢資料。存取及查詢資料，無需移動或複製資料。直接連線至您現有的 Oracle Database、Autonomous AI Database 和 Exadata，並使用 SQL 就地查詢。資料會保留在其權威來源中，而目錄則聯合存取、套用角色型存取控制並加以呈現，進而減少重複並降低成本。
• 零 ETL：透過 Oracle GoldenGate，運用 AI 驅動、即時、以記錄為基礎的複寫，從任何來源資料庫直接將高輸送量串流擷取至 Lakehouse，協助消除 ETL 管線。資料一落地，即完成編目並達到 AI 就緒狀態。
• 磁碟區：磁碟區會在目錄中與資料資產一起儲存非結構化資料。附加至知識庫，以協助代理程式和應用程式安全地擷取非結構化內容，例如文件、PDF 和影像。
• 資料譜系： 視覺化端對端資料譜系，包括從原始資料擷取到轉換、ML 特徵工程、模型訓練，以及提供 AI 應用程式服務。立即瞭解上游變更對完整資料與 AI 管線的影響。

大規模企業 AI 需要企業級安全性、存取管理與可稽核性，並一致套用於每項資料資產、模型與代理程式。Oracle AI Data Platform 強制執行雙層安全模型：Oracle Cloud Infrastructure 身分識別與存取管理 (IAM) 負責身分識別與驗證，並結合 AI Data Platform，針對每個目錄資產、工作區和 AI 資源提供精細化存取控制，並透過完整的稽核日誌實現全面可追溯性。全面管理您的資料與 AI 資產，無需將安全性視為事後才附加的功能。

• 雙層安全模型：安全性在兩個層級運作：OCI IAM 負責身分識別、驗證和雲端層級存取；AI Data Platform 則控制誰可以探索、讀取、修改和使用平台內的每個資料與 AI 資產。這兩項政策皆由客戶定義與管理。Oracle 負責維護用以強制執行這些規範的架構。您可以獲得縱深防禦架構的優勢，而無需放棄控制權。
• AI Data Platform 工作台：跨工作區、目錄資產、運算資源、代理程式和管理功能的精細角色型存取控制。角色會一致套用於資料和 AI，確保使用者在目錄中可查看的內容與在平台中可執行的操作之間沒有落差。
• 稽核記錄與可追溯性：針對每項使用者動作、資料存取、代理程式互動及管理變更提供完整的稽核日誌，在整個平台中提供可追溯性，以支援合規、調查及存取歷史報告。
• 網路隔離與私有端點：在具有私有端點的私有 VCN 子網路中部署工作區、運算和資料連線。敏感工作負載絕不會經由公用網際網路傳輸。網路隔離會在基礎架構層強制執行。
• OCI Identity and Access Management 與安全性整合： OCI IAM 處理整個平台的身分聯合與認證。與 OCI Vault 深度整合以進行機密資訊管理、與 OCI Certificates 整合以支援 TLS，並與 OCI Security Advisor 整合以取得安全態勢建議，為資料、AI 與基礎架構提供統一的安全控制平面。

集中式登錄檔，可用於大規模探索及管理企業 AI 代理，包括使用 AI Data Platform 建置的代理和第三方代理，以及 MCP 伺服器與工具。AI 登錄表會追蹤每個代理程式的身分、功能、權限、版本和互動日誌，讓平台管理員能夠掌握並控制在整個企業中運作、數量不斷成長的 AI 代理程式群。

• 集中式代理程式登錄：統一的登錄機制可協助您列出、進行版本控管及管理所有 AI 代理程式，無論其是使用 AI Data Platform 或第三方工具建置。追蹤每個代理程式的身分、宣告功能、權限範圍、版本歷程和互動日誌。依能力、領域或團隊探索代理，並透過豐富的中繼資料，在企業級規模下進行管理、存取控制與重複使用。
• 代理程式對代理程式 (A2A) 通訊協定：使用開放式 A2A 通訊協定，在 AI Data Platform 代理程式與第三方代理程式之間啟用結構化、標準化的通訊。建構複雜工作流程，讓專業代理程式與協調代理程式協作，並在每次互動中強制執行明確的身分、能力宣告與權限界限。
• Model Context Protocol (MCP) 伺服器與工具：註冊並公開 MCP 伺服器與工具。代理程式可在執行階段動態探索並叫用工具，包括資料庫查詢、REST API 與自訂業務功能，無需硬式編碼繫結。工具權限是透過您定義的登錄原則進行管理，並與代理程式存取的控制方式保持一致。

透過自助式分析、精選 AI 代理程式和 AI 驅動的洞察，讓非技術使用者存取企業資料的完整威力。AI 功能直接內嵌於制定決策的業務工作流程中。無需具備技術技能。這就是普及化的企業級 AI。

• 業務工作流程中的分析： Oracle Analytics Cloud 將世界級分析功能直接嵌入團隊每天使用的應用程式，包括 Oracle Fusion ERP、HCM、SCM 和 CX。使用自然語言提問、呈現 AI 生成的敘述，並在工作流程中分享集中管理的儀表板。
• 整合式對話介面：單一介面即可探索、查詢並與您組織的 AI 代理協作。Agent Hub 會解讀業務使用者的要求、尋找並叫用合適的代理程式，並在相關情境中呈現結果，全都透過自然語言完成。無需具備技術技能。
• 精選 AI 代理程式庫：瀏覽精選的核准代理程式庫，包括由您的資料團隊建立的內部代理程式，以及經審查的第三方代理程式，並提供常見業務任務的描述、範例提示和使用指引。
• 受管理的存取與安全性：使用者可以透過與底層資料相同的 RBAC 政策，管理每個代理程式互動和分析查詢。使用者只能看到其獲授權存取的代理程式和資料。無需額外設定，即可享有企業級安全性。