Para mantener su liderazgo sobre los servicios de bases de datos en la nube de sus competidores AWS, Google Cloud, IBM y Snowflake, Oráculo ha actualizado su oferta de Autonomous Database. Este servicio de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) se basa en el sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) patentado de Oracle, actualmente Database 23c, que puede gestionar cargas de trabajo tanto transaccionales como analíticas. La automatización de parches, actualizaciones y optimización son los diferenciadores clave de la oferta de Autonomous Database, con el sistema de gestión subyacente que gestiona todas las tareas de mantenimiento rutinario de la base de datos sin ninguna intervención manual. Autonomous Database puede ejecutar cuatro cargas de trabajo distintas, que incluyen procesamiento de transacciones, almacenamiento y análisis de datos, transacciones y análisis JSON y desarrollo de aplicaciones Apex, una plataforma de desarrollo de aplicaciones de código bajo administrada para crear e implementar aplicaciones basadas en datos. Las actualizaciones recientes incluyen compatibilidad con conversaciones en Select AI, mejora espacial en Oracle Machine Learning, una interfaz de monitoreo de modelos sin código y una nueva interfaz para Autonomous Database Graph Studio.
Asistencia de conversación mediante Select AI
Introducida en septiembre del año pasado, la compatibilidad con conversaciones de Select AI permite a los usuarios analizar sus datos utilizando lenguaje natural y con la ayuda de grandes modelos de lenguaje (LLM) accesibles a través del servicio OCI Generative AI. Sin embargo, antes de esta actualización, Select AI no podía recordar preguntas anteriores ni permitir a los usuarios hacer preguntas de seguimiento. “Select AI ahora pone el historial de conversaciones a disposición del LLM para que pueda interpretar el contexto de las preguntas de seguimiento. Los usuarios ahora pueden tener una 'conversación' con su base de datos para explorar y refinar las respuestas que necesitan”, escribió George Lumpkin, vicepresidente de gestión de productos de Oracle, en una publicación de blog“Los usuarios empresariales también pueden pedirle a Select AI que produzca el SQL generado y una descripción de cómo se procesó la consulta”, agregó Lumpkin.
Estas capacidades en Select AI harán que el trabajo de los desarrolladores sea más fácil y productivo, según David Menninger, director ejecutivo de la firma de investigación y asesoría ISG. “Sin el contexto de una consulta anterior, el desarrollador tiene que repetir un problema o solicitud, modificándolo según sea necesario, lo que rápidamente se vuelve frustrante y contraproducente”, dijo Menninger, y agregó que anteriormente, Select AI simplemente podía generar una estructura de consulta SQL básica a partir de la entrada de lenguaje natural. Tony Baer, analista principal de dbInsight, cree que con esta actualización, los copilotos de IA, o sistemas de IA para codificación, están siendo llevados al siguiente nivel. “Además de generar código, el modelo de lenguaje también debe 'entender' la estructura lógica de la base de datos, así como el texto no estructurado que son los metadatos descriptivos. También debe tener un profundo conocimiento de la optimización de consultas”, dijo el analista. Si bien Select AI de Oracle compite con un número cada vez mayor de servicios de consulta en lenguaje natural, incluidos Microsoft Copilot, Github Copilot, Amazon Q, Snowflake Copilot y Databricks IQ, Baer cree que Select AI se diferencia por su capacidad de comprender esquemas altamente complejos, típicos de las implementaciones de bases de datos de Oracle. “Select AI es accesible para cualquier aplicación SQL y está disponible como una función integrada en Autonomous Database”, afirmó Oracle.
Una interfaz sin código para la monitorización de modelos
Para ayudar a los operadores a gestionar las operaciones de aprendizaje automático (MLOps), Oracle también ha añadido una interfaz sin código para supervisar los modelos de aprendizaje. Según Lumpkin de Oracle, esta interfaz de supervisión de modelos no solo permitirá a los usuarios empresariales supervisar los modelos, sino también modificarlos si es necesario. “La mejora del rendimiento de los modelos ha sido una prioridad máxima y muy esperada por los desarrolladores, en particular en las áreas de modelado climático y meteorológico y respuesta de seguridad pública”, afirmó Ron Westfall, director de investigación de Futurum Group. “Esta capacidad permite que la base de datos autónoma de Oracle agilice el proceso de modelado en comparación con las ofertas de la competencia”, añadió Westfall.
Además, la mejora espacial introducida en Oracle Machine Learning for Python, e incluida con la oferta de Autonomous Database, permite a las empresas incluir relaciones de ubicación en los modelos de aprendizaje automático para mejorar la precisión del modelo. “Los científicos de datos pueden detectar patrones espaciales a través de enfoques cuantitativos, como agrupamiento espacial, regresión, clasificación y detección de anomalías, sin mover los datos fuera del DBMS ni escribir algoritmos complejos por sí mismos”, escribió Lumpkin. Para ayudar a las empresas a comprender mejor sus datos, Oracle ha agregado una interfaz de usuario a Autonomous Database Graph Studio que permitirá a las empresas crear vistas de gráficos de propiedades en los gráficos de conocimiento de Resource Description Framework (RDF) mediante arrastrar y soltar. “Los gráficos de conocimiento de RDF ayudan a dar sentido a las relaciones en los datos al capturar las asociaciones complejas entre los datos en los silos institucionales”. “Las empresas pueden obtener información adicional de los datos contenidos en los gráficos de conocimiento”, escribió Lumpkin.
Oracle, ¿por delante de sus rivales?
Menninger, de ISG, dijo que las actualizaciones, que se centran en la gestión de datos, la generación de conocimientos a partir de los datos y la aceleración del desarrollo de aplicaciones mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, podrían dar a Oracle una ventaja sobre sus rivales. “Hace años, cuando presentó Autonomous Database, Oracle hizo algunas afirmaciones audaces. En ese momento, esas afirmaciones probablemente no eran realistas, pero la tecnología se está poniendo al día y permitiendo más capacidades autónomas. Con la inversión temprana de Oracle, es seguro decir que están a la vanguardia en la entrega de capacidades de bases de datos autónomas”, dijo Menninger, y agregó que cualquier base de datos que pueda quitarle a las empresas la carga de la administración y la gestión sería atractiva para ellas porque ninguna empresa quiere dedicar tiempo a ese tipo de trabajo. “Siempre que las características funcionen y tengan un precio adecuado, tienen sentido para cualquier negocio”, agregó.
En la actualidad, los proveedores de software buscan claramente integrar capacidades de IA en sus ofertas de bases de datos para minimizar la necesidad de que las empresas trasladen sus datos a una base de datos o plataforma de datos independiente para desarrollar aplicaciones de IA generativas o gráficas. Según un informe de Gartner, “el mercado de DBMS cambiará significativamente hacia la entrega de un ecosistema de datos como una plataforma de datos holística”. Westfall de Futurum Group cree que Select AI ha colocado la base de datos autónoma de Oracle a la vanguardia de la innovación en plataformas de datos. “Con Select AI, Oracle está abriendo nuevos caminos en IA al brindar a las empresas la capacidad de interactuar contextualmente con sus datos privados y patentados de una manera intuitiva. Las demostraciones muestran que es fácil de usar, por lo que las empresas de todos los tamaños pueden comenzar a usarlo de inmediato”, dijo el director de investigación.
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