- Oracle refuerza su alianza con Google Cloud mediante la ampliación de Oracle AI Database@Google Cloud y el lanzamiento de Oracle AI Database Agent para Gemini Enterprise.
- El nuevo agente de base de datos con IA permite a los usuarios consultar datos fiables de Oracle en lenguaje natural, sin SQL ni herramientas personalizadas, y conectarlos a flujos de trabajo de IA más amplios.
- Oracle AI Database@Google Cloud ahora abarca 15 regiones globales, con planes para expandirse a más ubicaciones, y cuenta con el respaldo de la migración en tiempo real a través de OCI GoldenGate.
- La integración entre Oracle Autonomous AI Lakehouse y Google BigQuery permite una arquitectura unificada de almacenamiento de datos en Oracle y Google Cloud con un movimiento mínimo de datos.
Oracle está ampliando su colaboración con Google Cloud para ofrecer a los clientes conjuntos formas más prácticas de llevar la IA directamente a sus datos empresariales.Ambas compañías están estrechando el vínculo entre las tecnologías de bases de datos de Oracle y la plataforma de IA de Google para que las organizaciones puedan trabajar con su información de forma más natural e implementar aplicaciones basadas en IA con menos dificultades.
En el centro de este movimiento se encuentran las nuevas capacidades de Oracle AI Database@Google Cloud y la llegada de Agente de base de datos de IA de Oracle para Gemini EnterpriseEn conjunto, estas soluciones tienen como objetivo simplificar la forma en que las empresas acceden, analizan y ponen en funcionamiento sus datos de Oracle dentro de Google Cloud, desde los informes diarios hasta la automatización y el análisis avanzados.
Agente de base de datos Oracle AI para Gemini Enterprise: el lenguaje natural se combina con datos confiables.
El agente de base de datos de IA de Oracle, recientemente presentado, ahora aparece en Mercado de la nube de GoogleEstá diseñado para salvar la brecha entre los usuarios empresariales y los datos corporativos complejos. En lugar de escribir consultas SQL o depender de paneles personalizados, los usuarios pueden formular preguntas cotidianas en lenguaje sencillo y obtener respuestas generadas a partir de la base de datos Oracle en la que ya confían.
Mediante su integración con Gemini Enterprise, el agente utiliza Capacidades de IA integradas en la base de datos Oracle para interpretar indicaciones en lenguaje natural, asignarlas a los datos gobernados correctos y devolver respuestas contextuales. El enfoque está en mantener los datos donde se gestionan y protegen, al tiempo que se permite un acceso flexible y conversacional. Para entender mejor la integración con Gemini se puede consultar la guía de Gemini 3 API.
Los casos de uso típicos incluyen preguntas rutinarias pero críticas como: Identificar las tendencias de ingresos por geografía o línea de productos., identificando cambios en el rendimiento por segmento o detectando variaciones en el comportamiento del cliente. En lugar de esperar a que un equipo de datos elabore un informe, los usuarios empresariales pueden ajustar las estrategias de precios, modificar los planes de comercialización o redirigir los esfuerzos de ventas basándose en información casi instantánea y respaldada por datos.
Un aspecto clave del agente es que elimina la necesidad de mover, copiar o duplicar información confidencial. El sistema interpreta cada solicitud, ejecuta las consultas apropiadas contra los conjuntos de datos de Oracle gobernados y proporciona respuestas interpretables, lo que ayuda a las organizaciones a mantener el control sobre su información mientras la abre a un uso más amplio. Este enfoque de gobernanza y control se relaciona con la capa de control en sistemas de IA.
Más allá de simples escenarios de preguntas y respuestas, el agente también está orientado a desarrolladores y profesionales de datos que desean integrar Integración de datos de Oracle en flujos de trabajo de IA más sofisticados. Al vincular Oracle AI Database con la plataforma Gemini Enterprise Agent de Google, los equipos pueden automatizar tareas repetitivas como la extracción de datos, el análisis avanzado y la visualización sin tener que unir un conjunto de herramientas separadas. Estas prácticas encajan con una guía de AIOps para operaciones de IA en empresas.
Desde agentes de IA hasta flujos de trabajo de IA de extremo a extremo.
La asociación no se trata solo de consultas conversacionales; también apunta a Canalizaciones de datos totalmente basadas en IA que se ejecutan en Oracle y Google Cloud.. Los desarrolladores pueden combinar Oracle AI Database Agent con otras herramientas basadas en Gemini para orquestar procesos de varios pasos que comienzan con datos transaccionales en vivo y terminan con información o acciones automatizadas. Estas integraciones reflejan prácticas de devops y MLOps en la práctica.
Por ejemplo, un equipo podría establecer un flujo de trabajo donde Nuevos registros operativos de la base de datos Oracle AI. Los datos se resumen automáticamente, se señalan las anomalías y los paneles visuales se actualizan en respuesta a desencadenantes específicos. La capa Gemini Enterprise Agent ayuda a coordinar estos pasos, mientras que las funciones de la base de datos de Oracle proporcionan coherencia y gobernanza.
Un caso ilustrativo mencionado por Oracle es AI Shift, que utiliza Base de datos de IA autónoma de Oracle en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para impulsar su propia plataforma de desarrollo de agentes. AI Shift planea aprovechar Oracle AI Database Agent para extender las implementaciones existentes de Oracle AI Database de sus clientes a Oracle AI Database@Google Cloud, ejecutando de manera efectiva un entorno de datos de IA distribuido que abarca ambos proveedores.
Este tipo de configuración permite a las organizaciones seguir beneficiándose de las capacidades de base de datos autónomas de Oracle mientras aprovechan Servicios de IA de Google Cloud y presencia regionalEsto resulta especialmente relevante para las empresas que ya dependen en gran medida de Oracle para sus sistemas centrales, pero que están estandarizando la experimentación y el despliegue de IA en Google Cloud.
Al alinear las fortalezas de datos de Oracle con el conjunto de IA de Google, las dos compañías están posicionando estas nuevas herramientas como una forma para que las empresas Ampliar las iniciativas de IA sin reconstruir sus bases de datos.En lugar de cambiar de plataforma, los equipos pueden ampliar lo que ya tienen e integrarlo en nuevos componentes de IA nativos de la nube.
Oracle AI Database@Google Cloud: cobertura regional y disponibilidad
Junto con el nuevo agente, Oracle está ampliando el alcance de Base de datos Oracle AI en Google Cloud El servicio ya está operativo en 15 regiones de Google Cloud en todo el mundo, lo que ofrece a los clientes más opciones para alojar sus cargas de trabajo de Oracle más cerca de los usuarios finales y cumplir con los requisitos normativos o de residencia de datos.
La cobertura actual abarca centros clave en Asia, Europa, América y Australia. En Asia, Oracle AI Database@Google Cloud está disponible en Asia-Noreste 1 (Tokio), Asia-Noreste 2 (Osaka), Asia-Sur 1 (Mumbai) y Asia-Sur 2 (Delhi)Este ámbito de actuación tiene como objetivo brindar apoyo tanto a las empresas regionales como a las compañías globales con operaciones en toda la región de Asia-Pacífico.
En la región del Pacífico, el servicio se ejecuta en Australia-Sudeste 1 (Sídney) y Australia-Sudeste 2 (Melbourne)Esto resulta relevante para las organizaciones con una fuerte presencia en Australia y mercados vecinos. Estas ubicaciones pueden ayudar a reducir la latencia para los usuarios y simplificar el cumplimiento de las normas locales de gestión de datos.
En toda Europa y el Reino Unido, Oracle AI Database@Google Cloud se ofrece actualmente en Europa Occidental 8 (Milán), Alemania Central (Fráncfort) y Reino Unido Sur (Londres)Esta presencia europea es especialmente importante para sectores con marcos normativos estrictos, como los servicios financieros y las instituciones del sector público.
En América, el servicio está disponible en Norteamérica-Noreste 1 (Montreal), Norteamérica-Noreste 2 (Toronto), Sudamérica-Este 1 (São Paulo), EE. UU.-Central 1 (Iowa), EE. UU.-Este (Ashburn) y EE. UU.-Oeste (Salt Lake City)Esta combinación de regiones canadienses, brasileñas y estadounidenses está diseñada para abarcar los principales centros económicos y ofrecer opciones para arquitecturas transfronterizas.
Clientes globales, incluidas empresas como Línea mundialEstas organizaciones están aprovechando esta creciente red de regiones para impulsar la innovación, acelerar sus migraciones a la nube y modernizar sus aplicaciones. Gracias a la disponibilidad de Oracle AI Database@Google Cloud en más ubicaciones, pueden adaptar su infraestructura a su presencia geográfica y a sus necesidades de rendimiento.
De cara al futuro, Oracle y Google Cloud planean añadir más disponibilidad regional en los próximos 12 meses. Las expansiones previstas incluyen: Europa Occidental 12 (Turín) y América del Norte-Sur 1 (México)lo que ampliaría aún más la cobertura en el sur de Europa y América Latina y ofrecería a más clientes en esos territorios opciones de implementación local.
Migraciones y análisis en tiempo real con OCI GoldenGate
Para facilitar la transición a Oracle AI Database@Google Cloud, Oracle confía en OCI GoldenGateGoldenGate es su servicio gestionado para el movimiento de datos en tiempo real. Está diseñado para ayudar a las organizaciones a migrar bases de datos Oracle con una mínima interrupción, replicando los cambios de forma continua en lugar de realizar transiciones puntuales de alto riesgo.
Con este servicio, los clientes pueden Transmitir actualizaciones en directo desde entornos Oracle existentes en Oracle AI Database@Google Cloud, que admite migraciones graduales y escenarios híbridos. Este enfoque simplifica el camino hacia soluciones de mayor disponibilidad y reduce el tiempo de inactividad durante traslados complejos de bases de datos. Además, este tipo de flujos alimentan el análisis de datos en tiempo real.
La integración de GoldenGate con Google BigQuery También desempeña un papel importante. Al transferir los cambios de datos a BigQuery a medida que ocurren, las organizaciones pueden realizar análisis casi en tiempo real sobre la información operativa, reduciendo la brecha entre los sistemas transaccionales y las plataformas analíticas.
En lugar de construir elaborados flujos de datos personalizados, los equipos pueden utilizar el servicio gestionado GoldenGate para alimentar continuamente Cargas de trabajo analíticas y de IA en BigQuery con datos actualizados de los sistemas Oracle. Esto reduce la latencia y permite a los responsables de la toma de decisiones trabajar con información más reciente sin tener que reconstruir toda su arquitectura.
Oracle indica que OCI GoldenGate pronto estará disponible. Generalmente disponible para estos escenariosEsto debería facilitar que más clientes adopten este modelo a gran escala. Una vez que sea ampliamente accesible, las empresas podrán actuar sobre flujos de datos en tiempo real y democratizar la información en tiempo real sin tener que invertir grandes sumas en proyectos de integración a medida.
Plataforma unificada de IA integrada en Oracle y Google Cloud.
Más allá de las bases de datos transaccionales y la replicación en tiempo real, Oracle y Google Cloud también están trabajando juntos en un Un enfoque más unificado para los lagos de datos y los centros de almacenamiento de datos.Un elemento clave aquí es la integración de Oracle Autonomous AI Lakehouse con Google BigQuery.
Esta integración permite a los clientes Acceda a datos de formato abierto almacenados en Google Cloud Lakehouse. directamente desde Oracle Autonomous AI Lakehouse. En términos prácticos, Oracle's lakehouse puede leer tablas BigQuery Iceberg sin necesidad de duplicación engorrosa ni exportaciones por lotes. Para entender arquitecturas de almacenamiento relacionadas, se puede ver la visión general de sistemas de almacenamiento de datos.
Al minimizar el movimiento de datos, las organizaciones pueden construir una arquitectura de casa de lago lógica y única que admite cargas de trabajo de análisis e IA tanto en Oracle como en Google Cloud. Esta configuración les permite elegir el motor más adecuado para una tarea determinada, ya sean las capacidades mejoradas de IA de Oracle o la plataforma de análisis de Google, manteniendo la coherencia de las arquitecturas de datos.
Reducir la necesidad de copiar o reubicar grandes conjuntos de datos ayuda naturalmente a disminuir Costos de infraestructura y gestión de datosAdemás, puede mejorar la gobernanza, ya que hay menos almacenes redundantes que rastrear y proteger. Para muchas empresas, esta es una forma pragmática de aprovechar las estrategias multi-nube sin añadir una complejidad excesiva.
En lo que respecta a la IA, este modelo de casa compartida junto al lago significa que Aplicaciones de aprendizaje automático e IA generativa puede ser entrenado o ejecutado contra una base de datos más amplia y unificada. Los equipos pueden combinar detalles operativos de Oracle AI Database con datos históricos y semiestructurados almacenados en Google Cloud Lakehouse, lo que abre casos de uso más complejos, como la segmentación de clientes, la fijación de precios dinámica o la detección de fraude. Este tipo de aplicaciones suelen apoyarse en Bibliotecas y herramientas de IA en Python.
En general, la alianza ampliada entre Oracle y Google Cloud se está configurando en un marco donde La inteligencia artificial, los datos y la infraestructura en la nube están estrechamente interconectados.Con Oracle AI Database Agent para Gemini Enterprise, una mayor presencia regional para Oracle AI Database@Google Cloud, OCI GoldenGate para el movimiento en tiempo real y una estrategia integrada de almacenamiento en la nube con BigQuery, las empresas obtienen múltiples componentes básicos para modernizar la forma en que utilizan los datos, sin dejar de depender de las plataformas y los modelos de gobernanza que ya conocen.
