Oracle Database 26ai – die neuen Datenbankfunktionen mit AI

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung „Oracle Database 26ai – die neuen Datenbankfunktionen mit AI“ lernen Sie die neuen KI Funktionen der aktuellen Oracle AI-Database-Generation kennen. Aufbauend auf den Kurs "Oracle DB - Administration" erhalten Sie einen praxisnahen Überblick über die wichtigsten Neuerungen im Bereich Artificial Intelligence der Oracle-Plattform ab Version 26. Sie erfahren, wie moderne AI-Funktionen direkt in der Datenbank genutzt werden können – von Vector Search über Retrieval-Augmented Generation (RAG) bis hin zu AI-gestützter Administration und Sicherheit. Darüber hinaus lernen Sie neue Features für JSON-basierte Anwendungen, Graph-Analysen, JavaScript in der Datenbank, Cloud- und Multitenant-Architekturen sowie Verbesserungen bei Performance, Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit kennen.

Nach der Schulung können Sie moderne AI- und Data-Engineering-Workloads direkt in der Oracle Database planen, betreiben und administrieren.

Zielgruppe Seminar

• Oracle Datenbankadministratoren
• Datenbankarchitekten
• Data Engineers
• Entwickler mit Oracle-Datenbanken
• IT-Architekten und technische Projektleiter
• Cloud- und Plattform-Administratoren

Voraussetzungen

• Teilnahme an der Schulung: [Oracle DB - Administration] (https://www.it-schulungen.com/seminare/datenbanken/oracle/oracle-12c/oracle-12c-administration.html) oder vergleichbare Kenntnisse
• Erfahrung mit Administration von Oracle Database
• Grundkenntnisse in SQL und Datenbankarchitekturen

Seminarinhalt

Oracle AI Database – Überblick und Strategie

• Entwicklung der Oracle-Datenbankgenerationen
• Architektur der Oracle AI Database
• Konzepte für AI-native Datenbanken
• Oracle-Datenbankstrategie
• Einsatzszenarien: On-Premises, Cloud und Multicloud

AI in der Datenbank

• AI-Vektor-Suche für schnelle Abfragen
• Erstellung von Vektor-Embeddings
• Ähnlichkeitssuche zur Erkennung ähnlicher Datenpunkte
• Semantische Abfragen (Semantic Queries)
• KI-gestützte Informationsaufbereitung (AI Retrieval-Augmented Generation, RAG)
• Anwendungsfälle
• Semantische Suche
• Empfehlungssysteme (Recommendation Engines)
• Dokumentenintelligenz (Document Intelligence)

In-Database AI und AI Agents

• AI-Agents für autonome Dateninteraktionen
• Natürliche Sprachschnittstellen (Natural Language Interfaces)
• KI-gestützte Abfrageerstellung (AI-Assisted Query Generation)
• KI-gestützte Datenbankoperationen (AI-Assisted Operations)
• KI-generierte SQL- und PL/SQL-Anweisungen
• Dialogbasierte Datenanalyse (Natural Language Interaction)
• Intelligente Datenverarbeitung (Intelligent Data Processing)

JSON- und Dokumentendatenbank

• Verbesserungen des JSON-Datentyps
• JSON-Schema-Prüfung (JSON Schema Validation)
• Hybride Datenmodelle über JSON-Relational Duality Views
• MongoDB-API-Kompatibilität
• Verwaltung von JSON-Collections
• Verbesserungen bei SODA
• Unterstützung der JSON-Relational Duality

Entwicklerproduktivität

• SQL-Verbesserungen
• Multilingual Engine (MLE) für mehrsprachige Datenverarbeitung
• Nutzung von JavaScript in der Datenbank
• Persistente MLE-Module
• Aufruf von JavaScript aus SQL / PL/SQL
• Arbeiten mit SQL Property Graph
• Unterstützung von Graph-Abfragen (PGQL)
• Kombination von Graph- und relationalen Abfragen

Sicherheit

• SQL-Firewall zum Schutz vor unbefugtem Zugriff
• KI-gestützte Anomalieerkennung (AI-based Anomaly Detection)
• Intelligentes Auditing
• Automatisches Blockieren verdächtiger Sessions
• KI-gestütztes Sicherheitsmonitoring zur Erkennung von Anomalien und Insider-Bedrohungen

Performance und Skalierbarkeit

• Verbesserungen des Optimizers
• Parallelisierungsverbesserungen (Concurrency Enhancements)
• Lock-free-Reservations zur Minimierung von Wartezeiten
• Verbesserte Indexierung
• Schnellere In-Memory-Analysen
• Smarte Workload-Optimierung
• KI-gestütztes Tuning (AI-assisted Tuning) für automatische Performance-Optimierung

Multitenant und Cloud

• Prioritätsverwaltung von PDBs (PDB Priority Management)
• Verbesserte PDB-Klonung
• Unterstützung hybrider Read-Only-PDBs
• Bessere Workload-Verteilung
• Verbesserte Ressourcendisolation

Hochverfügbarkeit und Datenmanagement

• Verbesserungen bei Data Guard
• Erweiterungen bei Logical Replication
• Integration von GoldenGate
• Schnellere Aktualisierung von Materialized Views
• Partition Change Tracking zur Nachverfolgung von Änderungen

Datenengineering und Analytics

• Integration von AI Lakehouse
• Unterstützung von Apache Iceberg
• Echtzeit-Analysen (Real-Time Analytics)
• Kombination von hybrider transaktionaler und analytischer Verarbeitung

Autonome und automatisierte Operationen

• Autonomes Tuning für Systemoptimierung
• KI-gestütztes Ressourcenmanagement (AI-driven Resource Management)
• Automatische Systemaktualisierung (Auto Patching)
• Automatisierte Regressionserkennung (Automated Regression Detection)

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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