Erweiterte Integration zwischen Oracle Database und der Snowflake AI Data Cloud

Was, wenn gerade die Ereignisse, die Ihr Unternehmen führen – das Clearing von Transaktionen im Retail Banking, die Swipes an allen Points of Sale, die Bewegungen über globale Lieferketten hinweg, die sich ändernden Datensätze in Oracle –, sofort intelligentes Handeln fördern könnten? Mit dem Snowflake Openflow Connector für Oracle Database bleiben diese Ereignisse nicht mehr in operativen Systemen gefangen. Sie konnten sicher in Snowflake einfließen, wo Snowflake Intelligence, unterstützt von Snowflake Cortex Agents (beide derzeit in Public Preview), sie zusammen mit jedem anderen Unternehmenssignal analysierte, um in Echtzeit zu schlussfolgern, zu entscheiden und zu handeln. Branchen wie Bankwesen, Handel, Life Sciences und Gesundheitswesen, die sich auf Oracle verlassen, würden hierdurch statische Abläufe in Live Intelligence verwandeln.

Auf der Oracle AI World haben wir erweiterte Integrationsoptionen für gemeinsame Kunden und das Private Preview Release des Snowflake Openflow Connectors für Oracle angekündigt. Dieser vollständig integrierte Connector wurde gemeinsam für Einfachheit, Zuverlässigkeit und Datenbewegung nahezu in Echtzeit entwickelt. In dieser Zusammenarbeit werden die bewährte Datenbanktechnologie von Oracle und die skalierbare Snowflake AI Data Cloud zusammengeführt, sodass Unternehmen Betriebsdaten direkt bei neuen Transaktionen in Snowflake streamen können. Die Lösung basiert auf der protokollbasierten Erfassung von Änderungsdaten (CDC) von Oracle und den nativen Streaming-Funktionen von Snowflake und reduziert die Komplexität der Pipeline, ermöglicht Einblicke mit niedriger Latenz und unterstützt eine Reihe von Bereitstellungsumgebungen.

Ob KI-Unterstützung, Analytics oder Meldewesen – die Oracle- und Snowflake-Integration ermöglicht es Unternehmen, umfassende Agilität und Einblicke zu gewinnen, unterstützt durch das tiefe Fachwissen und die einheitliche Unterstützung beider Teams.

Zwei leistungsstarke Lösungen für eine bewährte Architektur

Wir wissen, dass verschiedene Kunden unterschiedliche Anforderungen haben, und bieten daher zwei Methoden für die Datenreplikation nahezu in Echtzeit an. Indem wir jedem Unternehmen die Möglichkeit geben, den optimalen Datenfluss für seine spezifischen Anforderungen zu implementieren, wollen wir eine große Auswahl an Möglichkeiten bieten.

1. Snowflake Openflow Connector für Oracle für eine optimierte, native Benutzererfahrung

Um eine effiziente, vollständig verwaltete Erfahrung in Snowflake zu bieten, freuen wir uns, den Snowflake Connector für Oracle vorstellen zu können. Der Connector basiert auf dem Snowflake Openflow-Framework und ist auf Einfachheit, Performance und betriebliche Effizienz ausgelegt.

• Optimierte und native Erfahrung: Der auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegte Connector bietet eine installationsfreie Nutzung direkt auf der Plattform von Snowflake und reduziert den betrieblichen Aufwand für Datenteams.

• Vollständig verwaltete und skalierbare Funktionen: Als integrierte Snowflake-Komponente wird der Connector von Snowflake verwaltet. Er kann automatisch skaliert werden, um Datenvolumen zu verarbeiten, wodurch Techniker von der Verwaltung komplexer Pipeline-Infrastruktur befreit werden.

• Flexible Lizenzierung: Kund:innen können zwischen einer eingebetteten, von Snowflake verwalteten Lizenz oder einer Bring-your-own-Lizenz (BYOL) für diejenigen wählen, die eine bestehende Oracle GoldenGate-Lizenz haben.

2. GoldenGate für Steuerung, Streaming-Verarbeitung und Cloud-Innovation

Alternativ bietet Oracle GoldenGate für die Oracle Cloud Infrastructure (OCI), die den Standard für Unternehmensreplikation und Datenintegration setzt.

• Unternehmenskontrolle: Sorgt für präzise Kontrollen, leistungsstarke Integration mit Oracle SGA-Transaktionen (System Global Area) und eine breite heterogene Replikation mit Hunderten von externen Datenspeichern.

• Innovation für Snowflake: Oracle unterstützt die Streaming-Replikation für Oracle Database über die Snowpipe Streaming API für das Laden mit niedriger Latenz. GoldenGate bietet auch eine Stage-Merge-Lösung (Mikrobatch), die Zusammenführungsvorgänge aus komplexen DML/DDL flexibel und kostengünstig verarbeitet.

• Stream-Verarbeitung und -Analysen: Die Lösung ist auf der Plattform von GoldenGate für ETL-Prozesse (Streaming Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenbereinigung und Zeitreihenanalysen zu Datenereignissen verfügbar, die sich auf dem Weg in das Snowflake Data Warehouse und die Lakehouse-Systeme befinden.

Ein tiefer Einblick in die Architektur des Openflow Connectors

Unsere Designphilosophie für den Openflow Connector für Oracle basierte auf drei Säulen: Performance auf Enterprise-Niveau, betriebliche Einfachheit und native Snowflake-Integration.

Im Kern basiert der Connector auf der nativen XStream API von Oracle. Dies ist eine bewusste und kritische Design-Entscheidung. Die XStream API teilt sich dieselbe leistungsstarke Technologie, die auch in Oracle GoldenGate ausgeführt wird, sodass Snowflake direkt auf die Redo-Protokolle der Datenbank zugreifen kann. Diese protokollbasierte CDC erfasst übertragene Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen mit minimalen Auswirkungen auf Online-Transaktionsverarbeitungssysteme (Online Transaction Processing, OLTP), was einen klaren Vorteil gegenüber triggerbasierten, abfragebasierten und logminerbasierten CDC-Tools darstellt.

Wir haben eine agentenlose Architektur ohne Ressourcenverbrauch auf dem Quellsystem priorisiert. Auf Oracle-Servern müssen keine Agenten installiert, verwaltet oder gepatcht werden. Die Einrichtung auf Oracle-Seite wird von einem Datenbankadministrator vorgenommen, der eine Reihe von Standard-SQL-Befehlen ausführt, um den ausgehenden XStream-Server zu konfigurieren und zu aktivieren. Von dort aus werden alle Integrationen in Snowflake gesteuert. Mit der Openflow-Benutzeroberfläche können Benutzer:innen den Replikationsbereich (z. B. Schemata, Tabellen und Spalten) konfigurieren, den Zustand der Pipeline mit Telemetrie und Warnungen überwachen und die Datenerfassung nahezu in Echtzeit verfolgen.

Wie in Abbildung 1 dargestellt, liest der Openflow Connector logische Änderungsdatensätze (Logical Change Records, LCRs) direkt aus der Warteschlange des ausgehenden XStream-Servers nahezu in Echtzeit. Diese Änderungsereignisse werden dann mit Snowpipe Streaming sofort in Snowflake-Zieltabellen gestreamt. Diese direkte Pipeline von Speicher zu Speicher vermeidet das Ablegen von Daten in Zwischendateien, was zu weniger Sprüngen und Fehlerquellen führt, und sorgt für eine End-to-End-Latenz in Sekundenschnelle.

Für individuelle Anforderungen basiert der Replikationsfluss auf dem flexiblen Openflow-Framework. Teams können die Apache NiFi-Leinwand öffnen, um Pipelines zu erweitern. So können Teams beispielsweise Daten mit Lookups anreichern oder sensible personenbezogene Daten maskieren, bevor sie Snowflake erreichen.

Diese flexible Architektur unterstützt die Oracle Database-Versionen 12c R2 (12.2), 18c, 19c, 21c, 23ai und 26ai, die on-premise, auf Oracle Exadata, in OCI (VM/Bare Metal) und auf AWS RDS Custom für Oracle ausgeführt werden.

Zuverlässige Partnerschaft, vereinfachter Support

Die Verbindung missionskritischer Systeme erfordert tiefes Vertrauen und Zuverlässigkeit. Der Snowflake Openflow Connector für Oracle ist das Ergebnis einer engen technischen Zusammenarbeit zwischen Snowflake und Oracle mit einem optimierten Supportmodell. Kunden beauftragen Snowflake als zentralen Supportpunkt, während ein Oracle-Partner bei Bedarf den direkten Support für Oracle-Komponenten gewährleistet. Überflüssige Übergaben entfallen so und eine koordinierte Lösung ist gewährleistet.

Für Snowflake wird dadurch eine wichtige Unternehmensdatenquelle für die AI Data Cloud erschlossen. Oracle weitet die Reichweite seiner Datenbanken auf moderne Cloud- und KI-Ökosysteme aus. Für Kunden bietet sie eine erstklassige Architektur, die von zwei branchenführenden Unternehmen unterstützt wird, die sich dem Erfolg verschrieben haben.

Von Transaktionsdaten zu KI-gestützten Einblicken

Die wichtigsten KI-Anwendungen basieren auf zuverlässigen Unternehmensdaten. Oracle-Datenbanken unterstützen seit Jahrzehnten geschäftskritische transaktionale und betriebliche Workloads mit unübertroffener Performance und Integrität.

Die Herausforderung bestand darin, diese hochpräzisen Daten in Echtzeit zur Verfügung zu stellen, um moderne Analytics und intelligente Cloud-Anwendungen zu ermöglichen. Der Snowflake Openflow Connector für Oracle schafft eine nahtlose Brücke zwischen Oracle-Systemen und der Snowflake AI Data Cloud. So können Sie den Wert Ihrer Oracle-Daten über den Betrieb hinaus erweitern, um prädiktive Einblicke und Anwendungen der nächsten Generation zu gewinnen, und das alles ohne Beeinträchtigung der Performance des Quellsystems. Schauen wir uns einige Szenarien für jede Branche genauer an: 

1. Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen zur Betrugserkennung

Denken Sie nur an eine Retail Bank, die täglich Millionen von Kreditkartentransaktionen verarbeitet, die alle in einem Oracle OLTP-Hochdurchsatzsystem aufgezeichnet werden. Die vorhandenen Betrugserkennungsmodelle werden in Batches ausgeführt und erkennen Bedrohungen zu spät. Indem die Bank jede Transaktion innerhalb von Sekunden über den Openflow Connector oder GoldenGate in Snowflake streamt, speist sie Live-Daten in Snowpark ML-Modelle ein, um Betrug in Echtzeit zu erkennen. Verdächtige Transaktionen werden gekennzeichnet und blockiert, bevor sie abgeschlossen werden. Darüber hinaus kann die Anomalieerkennung von Snowflake Cortex AI die Agilität steigern, Betrugsmuster schneller zu erkennen als veraltete Batch-Systeme.

2. Handel für dynamische Bestände und Personalisierungen

Ein globaler Händler verlässt sich auf eine geschäftskritische Oracle-Datenbank, die seine zentralen Bestands- und Bestellmanagementsysteme unterstützt. Doch diese kritischen Daten werden nur über Nacht in ihre Analytics-Plattform geladen. Mit Openflow Connector für Oracle oder GoldenGate-Streaming-Replikation erhält das Unternehmen eine einheitliche aktuelle Übersicht über den gesamten Geschäftsbetrieb. So entstehen KI-Anwendungsfälle. Prognosen über Cortex AI können die Artikelnachfrage nach Region vorhersagen, um eine Bestandsaufstockung auszulösen, während Snowpark-Modelle Kundenprofile aktualisieren und personalisierte Angebote bereitstellen, um den Umsatz während des Kaufvorgangs zu steigern.

3. Fertigung für vorausschauende Wartung und Lieferkettenoptimierung

Ein globaler Automobilhersteller betreibt seine Produktionslinie und Lieferkette auf Oracle-Datenbanken. Wenn Analysten diese Daten jedoch nur spät erhalten, kann ein kritischer Geräteausfall die Produktion für Stunden anhalten. Indem sie Sensor- und Logistikdaten mit dem Openflow Connector oder Oracle in Snowflake streamen, erhalten sie eine Live-Ansicht ihres gesamten Betriebs. So kann ein Snowpark ML-Modell Geräteausfälle vorhersagen und Ausfallzeiten vermeiden. Gleichzeitig überwacht ein Cortex KI-Modell die Live-Lieferkettendaten und leitet Materialien automatisch um, um Unterbrechungen zu minimieren und das Fließband am Laufen zu halten.

Beginnen Sie noch heute

Der Openflow Connector für Oracle ist jetzt in Private Preview verfügbar und in Kürze in Public Preview verfügbar. Um mehr zu erfahren und durchzustarten, laden wir Sie ein:

• Lesen Sie die technische Dokumentation und den Setup Guide.

• Wenden Sie sich an Ihr Snowflake Account Team, um Zugang zu dem Connector zu erhalten. 

Die Einführung von Snowflake Openflow Connector für Oracle soll die Komplexität reduzieren und die Flexibilität Ihrer Unternehmensdatenintegrationsworkflows erhöhen. Wir sind gespannt auf die unglaublichen Anwendungen, die Sie auf der Grundlage zuverlässiger Unternehmensdaten entwickeln werden.

Zukunftsgerichtete Aussagen

Dieser Artikel enthält zukunftsgerichtete Aussagen, unter anderem über künftige Produktangebote. Diese Aussagen stellen keine Garantie dar, dass diese Angebote wirklich bereitgestellt werden. Die tatsächlichen Ergebnisse und Angebote können abweichen und unterliegen bekannten und unbekannten Risiken und Unsicherheiten. Weitere Informationen finden Sie in unserem jüngsten 10-Q-Formular.