Snowflake annuncia un’integrazione estesa tra Oracle Database e l’AI Data Cloud Snowflake

E se gli eventi che fanno funzionare la tua attività — le transazioni bancarie al dettaglio, i pagamenti con carta in ogni punto vendita, i movimenti nelle catene di approvvigionamento globali, le modifiche ai dati in Oracle — potessero immediatamente alimentare azioni intelligenti? Con Snowflake Openflow Connector for Oracle Database, quegli eventi non resterebbero più chiusi all’interno dei sistemi operativi. Potrebbero fluire in modo sicuro in Snowflake, dove Snowflake Intelligence, basato su Snowflake Cortex Agents (entrambi attualmente in public preview), li analizzerà insieme a ogni altro segnale aziendale per ragionare, decidere e agire in tempo reale. Per i settori che si affidano a Oracle, come banking, retail, life science e healthcare, questo trasformerebbe le operazioni statiche in intelligence live.

In occasione di Oracle AI World, abbiamo annunciato opzioni di integrazione ampliate per i clienti comuni e il rilascio in private preview di Snowflake Openflow Connector for Oracle, un connettore completamente integrato progettato congiuntamente per semplificare, rendere affidabili e spostare i dati quasi in tempo reale. Questa collaborazione combina la consolidata tecnologia di database Oracle e l’AI Data Cloud scalabile Snowflake, consentendo alle organizzazioni di trasmettere direttamente i dati operativi in Snowflake non appena si verificano nuove transazioni. Grazie alla tecnologia Change Data Capture (CDC) basata su log di Oracle e alle funzionalità di streaming native di Snowflake, la soluzione semplifica le pipeline, offre insight a bassa latenza e supporta diversi ambienti di distribuzione.

Che si tratti di supportare l’intelligenza artificiale, l’analisi dei dati o la reportistica normativa, l’integrazione tra Oracle e Snowflake consente alle aziende di ottenere agilità e insight su larga scala, grazie alla profonda esperienza e al supporto unificato di entrambi i team.

Due scelte potenti per un’architettura comprovata

Riconosciamo che clienti diversi hanno esigenze diverse, quindi offriamo due metodi per replicare i dati in tempo quasi reale. Offrendo la possibilità di scelta, puntiamo a consentire a ogni organizzazione di implementare il flusso di dati ottimale per le sue esigenze specifiche.

1. Snowflake Openflow Connector for Oracle per un’esperienza nativa ottimizzata

Per offrire un’esperienza efficiente e completamente gestita all’interno di Snowflake, siamo lieti di presentare Snowflake Connector for Oracle. Costruito sul framework Snowflake Openflow, il connettore è progettato per offrire semplicità, prestazioni ed efficienza operativa.

• Esperienza semplificata e nativa: Progettato per essere facile da usare, il connettore offre un’esperienza zero-installation direttamente all’interno della piattaforma Snowflake, riducendo l’overhead operativo per i team dati.

• Funzionalità completamente gestite e scalabili: Come componente integrato Snowflake, il connettore è gestito da Snowflake. Scala automaticamente per gestire i volumi di dati, liberando gli ingegneri dalla gestione di un’infrastruttura pipeline complessa.

• Licenze flessibili: I clienti possono scegliere tra una licenza integrata gestita da Snowflake o un’opzione bring-your-own-license (BYOL) per coloro che dispongono di una licenza Oracle GoldenGate esistente.

2. GoldenGate per il controllo, l’elaborazione dello streaming e l’innovazione nel cloud

In alternativa, Oracle offre Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate, che stabilisce lo standard per la replica e l’integrazione dei dati aziendali.

• Controllo di livello enterprise: Controlli granulari, integrazione ad alte prestazioni con transazioni Oracle SGA (System Global Area) e replica eterogenea con centinaia di archivi di dati di terze parti.

• Innovazione per Snowflake: Oracle supporta la replica in streaming per Oracle Database tramite API Snowpipe Streaming per il caricamento a bassa latenza. GoldenGate fornisce anche una soluzione Stage-Merge (micro-batch) che gestisce le operazioni di unione da DML/DDL complessi in modo flessibile e a basso costo.

• Elaborazione stream e analytics: È disponibile nella piattaforma GoldenGate per gestire l’estrazione, la trasformazione, il caricamento (ETL), la pulizia dei dati e l’analisi delle serie temporali sugli eventi dei dati in-flight nel data warehouse e nei sistemi lakehouse Snowflake.

Un approfondimento sull’architettura di Openflow Connector

La nostra filosofia di progettazione per Openflow Connector for Oracle era incentrata su tre pilastri: prestazioni di livello enterprise, semplicità operativa e integrazione nativa di Snowflake.

Il connettore è basato sull’API nativa XStream di Oracle. Si tratta di una scelta progettuale deliberata e critica. L’API XStream condivide alcune delle potenti tecnologie eseguite all’interno di Oracle GoldenGate, consentendo a Snowflake di attingere direttamente ai log di ripristino del database. Questo CDC basato su log acquisisce gli inserimenti, gli aggiornamenti e le eliminazioni con un impatto minimo sui sistemi di elaborazione delle transazioni online (OLTP), un chiaro vantaggio rispetto a strumenti CDC più basati su trigger, query e logminer.

Abbiamo dato la priorità a un’architettura senza agenti e a impatto zero. Non ci sono agenti da installare, gestire o applicare sui server Oracle. La configurazione sul lato Oracle viene eseguita da un amministratore di database che esegue un set standard di comandi SQL per configurare e abilitare il server in uscita XStream. Da qui, tutte le integrazioni sono controllate in Snowflake. Utilizzando l’interfaccia utente di Openflow, gli utenti possono configurare l’ambito di replica (ad esempio, schemi, tabelle e colonne), monitorare l’integrità della pipeline con telemetria e avvisi e monitorare l’ingestion in tempo quasi reale.

Come illustrato nella figura 1, Openflow Connector legge i logical change records (LCR) direttamente dalla coda del server in uscita XStream in tempo quasi reale. Questi eventi di modifica vengono quindi trasmessi immediatamente in streaming nelle tabelle di destinazione Snowflake utilizzando Snowpipe Streaming. Questa pipeline diretta da memoria a memoria evita che i dati finiscano in file intermedi, con conseguente riduzione dei salti e dei point of failure, e offre latenza end-to-end in pochi secondi.

Per esigenze specifiche, il flusso di replica si basa sul framework flessibile Openflow. I team possono aprire il canvas Apache NiFi per espandere le pipeline. Ad esempio, possono arricchire i dati con ricerche o mascherare i dati PII sensibili prima che giungano a Snowflake.

Questa architettura flessibile supporta Oracle Database versioni 12c R2 (12.2), 18c, 19c, 21c, 23ai e 26ai in esecuzione on-premise, su Oracle Exadata, in OCI (VM/Bare Metal) e su AWS RDS Custom for Oracle.

Partnership affidabile, supporto semplificato

Collegare sistemi mission-critical richiede fiducia e affidabilità profonde. Snowflake Openflow Connector for Oracle è il risultato di una stretta collaborazione ingegneristica tra Snowflake e Oracle, con un modello di supporto semplificato. I clienti utilizzano Snowflake come unico punto di supporto, mentre un partner Oracle aiuta a garantire il supporto diretto per i componenti Oracle quando necessario. Questo elimina la necessità di passaggi superflui e garantisce una risoluzione coordinata.

Per Snowflake, questo sblocca una fonte di dati aziendale critica per l’AI Data Cloud. Per Oracle, estende la portata dei suoi database ai moderni ecosistemi cloud e AI. Per i clienti, offre un’architettura eccellente supportata da due leader del settore impegnati per il successo.

Dai dati transazionali agli insight basati sull’AI

Le applicazioni AI più preziose si basano su dati aziendali affidabili. Per decenni, i database Oracle hanno alimentato workload transazionali e operativi mission-critical con prestazioni e integrità senza precedenti.

La sfida era rendere disponibili questi dati altamente affidabili in tempo reale per supportare analisi moderne e applicazioni cloud intelligenti. Snowflake Openflow Connector for Oracle crea un ponte trasparente in tempo quasi reale tra i sistemi Oracle e l’AI Data Cloud Snowflake. Questo consente di estendere il valore dei dati Oracle oltre le operazioni per alimentare insight predittivi e applicazioni di nuova generazione, il tutto senza influire sulle prestazioni del sistema sorgente. Vediamo meglio alcuni scenari per ogni settore: 

1. Banking, servizi finanziari e assicurativi per il rilevamento delle frodi

Prendiamo ad esempio una banca retail che elabora milioni di transazioni con carta di credito ogni ora, tutte registrate in un sistema Oracle OLTP ad alto throughput. I modelli di rilevamento delle frodi esistenti vengono eseguiti in batch, rilevando le minacce troppo tardi. Attraverso Openflow Connector o GoldenGate, la banca trasmette in streaming in pochi secondi ogni transazione a Snowflake, immettendo dati aggiornati nei modelli ML Snowpark per il rilevamento delle frodi in tempo reale. Le transazioni sospette vengono segnalate e bloccate prima di essere completate. Inoltre, il rilevamento delle anomalie di Snowflake Cortex AI può aggiungere agilità all’identificazione dei modelli di frode più rapidamente rispetto ai sistemi batch legacy.

2. Retail per l’inventario dinamico e la personalizzazione

Un retailer globale può contare su un database Oracle mission critical che potenzia i suoi principali sistemi di gestione dell’inventario e degli ordini. Ma questi dati critici vengono caricati sulla sua piattaforma di analisi solo durante la notte. Con Openflow Connector per Oracle o la replica in streaming GoldenGate, l’azienda ottiene una visione coerente e aggiornata dell’intera operatività aziendale. Questo sblocca i casi d’uso di AI. Il forecasting tramite Cortex AI può prevedere la domanda di articoli per regione per attivare il rifornimento, mentre i modelli Snowpark aggiornano i profili dei clienti e propongono offerte personalizzate per aumentare i ricavi man mano che si verificano gli acquisti.

3. Manufacturing per la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione della supply chain

Un produttore automobilistico globale gestisce la sua linea di produzione e la sua supply chain sui database Oracle, ma la latenza nel trasferimento dei dati agli analisti può comportare un'interruzione della produzione di ore in caso di guasto critico di un'apparecchiatura. Utilizzando Openflow Connector o Oracle, i dati dei sensori e della logistica vengono trasmessi in Snowflake per creare una visione live dell’intera operazione. Questo consente a un modello ML Snowpark di prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino, evitando i tempi di inattività. Allo stesso tempo, un modello AI Cortex monitora i dati aggiornati della supply chain, reindirizzando automaticamente i materiali per mitigare le interruzioni e mantenere in funzione la catena di montaggio.

Inizia subito

Openflow Connector for Oracle è ora disponibile in private preview. La public preview sarà disponibile a breve. Per saperne di più e iniziare:

• Leggi la documentazione tecnica e la guida alla configurazione.

• Contatta il tuo account team Snowflake per accedere al connettore. 

Il lancio di Snowflake Openflow Connector per Oracle è progettato per ridurre la complessità e aumentare la flessibilità dei flussi di lavoro di integrazione dei dati aziendali. Siamo impazienti di vedere le incredibili applicazioni che creerai con questa base di dati aziendali affidabili.

Affermazioni riferite al futuro

Questo articolo contiene delle affermazioni riferite al futuro, tra cui offerte future di prodotti, che però non rappresentano un impegno a fornire alcuna offerta di prodotti. Le offerte e i risultati effettivi potrebbero essere diversi ed essere soggetti a incertezze e rischi noti e non noti. Fai riferimento al nostro più recente modulo 10‑Q per ulteriori informazioni.