最新Oracle Database In-Memory助力实时型企业

日期:2014/8/22 15:36:00 来源:本网整理 阅读:60
北京,2014年8月22日——在如今以技术为主导的快节奏业务环境中,企业需要管理和分析的数据不断增加。为了有效提供更完善的客户体验、增强数据分析能力并实现高效运营,世界各地的企业都在踊跃采用Oracle数据库12c以及Oracle多租户(Oracle Multitenant)、Oracle Database In-Memory等关键产品选件。Oracle多租户帮助客户更简便地进行数据库整合,同时可以像管理一个数据库那样管理多个数据库,帮助客户提高效率、简化管理并实现最高可用性。此外,新上市的Oracle Database In-Memory产品选件显著地增强了Oracle数据库12c的实力,使企业能够实时发现深度业务洞察力,同时提高交易性能。   全球各地的客户及合作伙伴都在用Oracle数据库12c管理关键、复杂的数据工作负载。 最新版Oracle数据库12c版本12.1.0.2已全面上市,其中包括产品选件Oracle Database In-Memory。该选件用来助力实时型企业,通过提高Oracle数据库应用的性能,帮助企业更快、更好地做出业务决策。 通过能够在云端简化数据库整合的Oracle多租户架构,世界各地的众多企业实现了数据库即服务(DBaaS)模式,从而能够在一个共享、可扩展和敏捷的数据库平台上管理多个数据库。 凭借Oracle数据库12c支持的DBaaS,客户提高了服务器利用率,简化了数据库管理,同时保持了数据库隔离,而且无需对应用进行任何修改。 很多甲骨文合作伙伴网(OPN)的合作伙伴都在Oracle数据库12c上部署了应用,以期为自己及最终用户赢得竞争优势,在甲骨文合作伙伴生态系统中,Oracle数据库12c成为采用最为迅速的产品之一。通过利用Oracle多租户在云端托管客户的数据库,合作伙伴简化了管理、共享了资源并获得了了可靠的安全性,因此其客户也得以节省了成本。   最新版Oracle数据库12c还帮助客户和合作伙伴: 简便地利用新型数据开发应用。凭借Oracle数据库12c版本12.1.0.2对JSON的支持,企业可以在其Oracle数据库中存储JSON文档数据,并通过传统SQL和RESTful接口查询这些数据。 提高数据库和数据仓库性能。属性集群可以确保数据库中的有关列在物理上存储在一起,以提高访问速度。 简化关键任务DBaaS环境的交付。Oracle数据库12c中新增加的快速内部配置(Rapid Home Provisioning)功能简化了多租户数据库云环境的配置、升级、修补和维护。   甲骨文及客户高管引言   甲骨文公司数据库技术产品执行副总裁Andrew Mendelsohn表示:“越来越多的数据从云、移动设备和网络涌进企业,企业需要高效、经济地管理这些数据。世界各地的客户都在用Oracle数据库12c以及Oracle多租户等产品选件整合数据库,在客户端和云端实现数据库即服务模式。随着Oracle Database In-Memory的上市,Oracle数据库的实力得到了进一步增强,客户仅需拨一下开关,就能够即刻变成实时型企业,赢得竞争优势。”   Oracle Taleo高级开发总监Obaidur Rashid表示:“Oracle Taleo企业版云服务(Oracle Taleo Business Edition Cloud Service)平台通过Oracle数据库12c和Oracle多租户提供了一个成熟、可扩展的平台,以进一步扩大我们的客户群。我们用Oracle多租户将Oracle Taleo企业版迁移到了SaaS平台上,获得了一个快速、可靠和可扩展的数据库,这有助于我们的应用更好地满足客户的服务级别预期,帮助我们实现业务增长。”   Pulte Group公司信息服务经理Brian Pawlik表示:“我们在Oracle Exadata上部署了Oracle数据库12c和Oracle多租户,如果我们当时决定保留原来的AIX P系列环境,那么仅资本支出一项就可节省170万美元。Oracle多租户‘将多个数据库作为一个进行管理’,简化了软件修补和数据库管理,使我们能够克服数据库管理人员日益增加的问题。此外,我们预计,数据库克隆功能将使我们在部署后的第一年就能节省大约4个人工作月的人力成本。我们从Oracle数据库11g向Oracle Exadata上的Oracle数据库12c和Oracle多租户的迁移非常顺利。”   施耐德电气(Schneider Electric)公司数据与分析负责人Francois Bermond表示:“通过Oracle Database In-Memory,我们的查询性能从几分钟或几小时变成了几秒,同时由于删除索引,数据库规模减小了80%。”

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