甲骨文自動化資料庫服務登臺

甲骨文近日正式在臺推出自動化資料庫倉儲雲（Oracle Autonomous Data Warehouse Cloud）服務，利用機器學習技術，資料庫可以自動升級、修補合適的漏洞，甚至自動優化系統參數來提高效能。目前這套服務在亞太地區擇部署在澳洲、新加坡、日本等地機房，還沒有部署在臺灣本地機房。

這個自動化資料庫服務的核心是甲骨文最新版本的資料庫Oracle Database 18c。早在去年10月的OpenWorld大會上，甲骨文就宣布將自家的Oracle資料庫18c將整合AI技術。今年3月底，甲骨文也進一步在美國推出了自動化資料庫倉儲雲服務，而現在終於也在臺灣正式上線。

甲骨文大中華區臺灣技術諮詢部總監黃久安表示，甲骨文將機器學習技術應用到資料庫管理上，除了可以自動調校資料庫，還能自動偵測資料庫中的漏洞，即時自動修補。此外，在其他自動化部分，這款資料庫倉儲雲服務號稱可在幾秒鐘內自動建立資料倉儲，也能在資料庫運行的同時，自動進行升級、安全更新和加密，讓管理人員不需要停機作業。

自動化資料庫倉儲雲所用的18c新版本採用的是監督式機器學習（Supervised Learning）技術，會自動分析甲骨文資料庫部署後執行時產生的Log記錄、產品內部的特定效能數據在搭配甲骨文長年累積的資料庫知識庫，來建立這個資料庫自動維護用的機器學習模型。不過這個資料庫服務不是一安裝就立刻能提供有效的修補或調校，得花上短則數天、長則數周時間，依據企業實際資料庫使用數據，來訓練這個機器學習模型才行。訓練妥後的這個機器學習模型，可以自動調整資料庫的參數來優化效能，而不需要資料庫管理員介入來判斷，不過，需要時也再輔以手動設定。

另外，資料庫自動更新（update）也運用了機器學習技術。黃久安進一步解釋，甲骨文產品定期會釋出不少產品更新、效能調整或漏洞修補程式，但因為甲骨文資料庫多用企業關鍵系統，企業除非必要，不會輕易安裝更新程式，避免影響到原有應用系統的效能或穩定性。每次要更新，企業多半仍由資料庫管理員來判斷每一個更新程式的影響和必要性。

而當資料庫出現錯誤（Error）或警告（Warning）訊息時，18c會自動判斷要使用哪些修補程式來更新，甚至更新策略還會依據DBA操作資料庫的方式而有所不同，就算出現了同一個錯誤訊息，但不同管理員過去使用了不同的修補程式，現在18c也會提供不同的因應或修補策略。

「過去得靠有經驗的資料庫管理員才能做到的事，現在可以藉由機器學習技術來幫忙。」黃久安指出，這也是為何甲骨文使用「Autonomous」也就是自主、自動執行來形容新版資料庫的特色。不過，管理員還是可以人為介入，黃久安表示，系統修補後也會產生一份更新報告，說明修補原因和修補程式的作用，必要時可以手動回復和事後人為調整設定。

甲骨文自動化資料庫倉儲雲不只利用機器學習來提高自動化維運能力，還有不少自動化機制，如可15秒內自動建立資料倉儲，而且可以在資料庫運行的同時，就自動進行升級、安全更新和加密，不需要停止資料庫作業。不只自動化資料庫，甲骨文計畫今年推動更多自動化雲端服務，包括自動化分析、自動化行動應用、應用程式開發自動化和自動化整合等類產品的服務。文⊙王若樸