Oracle数据库云化整合方案
云计算环境下的ORACLE数据库管理
Ｏ Ｌ Ｔ Ｐ 、 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ类 型 的应 用 ， 如： Ｏ Ａ 系统 、 Ｈ Ｒ系 统 、 定 义和控 制分 配 的数 据库 资 源 ：
报 表 系统 和 Ｃ Ｒ Ｍ 系统等等 。 在 这种 混合 负载 的数 ４ ） Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｐ ｌ ａ ｎ ｓ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ：将 每个 计 划 配 置 据库 中 ． 为 了让 不 同类 型应用 系 统能 够协 调运 行 ． 分 配到相 应 的资源组 ： ５ ） Ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｓ ： 定义 了 Ｃ Ｐ Ｕ 的 优先 级 别 ． 目前 可 以 实 现 数据 库 服务 器 的 Ｃ Ｐ Ｕ资 源 、 内存 资源 在 不 同 应 用 系统 中 的合 理分 配 、 映射 ， 需要 充分 利 用 Ｏ Ｒ — 支持 ８个级 别 ．当上 级 的 ｇ ｒ ｏ ｕ Ｐ没 有 消 耗分 配 的
Ｓ ： 如 何 在 云计 算 环 境 下 的 Ｏ Ｒ Ａ Ｃ Ｌ Ｅ数 据 库 中运 用 和 ＤＳ ＢＥＧＩ Ｎ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｒ 、 Ｓ ｅ ｖｉ ｒ ｃ ｅ 、 Ｐ ａ ｒ ａ ｌ ｌ ｅ ｌ 等特 性 。 ｄ ｂ ｍｓ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｒ ． ｃ ｌ ｅ ａ ｒｐ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇａ ｒ ｅ ａ Ｏ ； １ ． 数据 库资 源管理 ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｒ ． ｃ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ ＿ｐ ｅ ｎ ｄｉ ｎｇ
种 混 合 应 用 负载 的 数 据 库 中 ， 如 何 合 理分 配 、 调 度数 据 库的 资 源 ， 如 何 进 行 数 据 库 服 务 和 并 行 操
作 的 管理 ， 这 些 问题是 云 计算 环境 下数据 库 管理 必须 面 临的 问题 ， 运 用 ＯＲＡ Ｃ Ｌ Ｅ数据 库 的一 些 特性 ， 可 以很 好地 解决这 些 问题 。 【 关键 词 ： 云计 算 混合 负载 资 源 服务 并行 在 电信运 营支 撑系统 的集 中化 建设 中 ．有 大 资 Ｎ ， ｉ （ Ｕ ｎ ｄ ｏ ， Ｃ Ｐ Ｕ等１ 的分 配方 式 。 量 的 中间件 服 务器采 用 ｘ ８ ６服 务器 ．运 用 云计算 Ｄ Ｂ Ｒ Ｍ有 以下组 件 ， 根 据应用需 求 ． 定 义这 些
oracle集群方案
Oracle集群方案1. 什么是Oracle集群？Oracle集群是一种高可用性和可扩展性的数据库解决方案，它通过将多个服务器连接在一起，共享存储和负载均衡来提高数据库系统的性能和可用性。
Oracle集群可以提供故障转移和自动切换功能，确保数据库在单个节点故障时能够继续正常运行。
2. Oracle集群的优势2.1 高可用性Oracle集群通过使用共享存储和故障转移技术来提供高可用性。
当一个节点故障时，集群中的其他节点会自动接管故障节点的工作，确保数据库系统的连续可用性。
这种自动故障转移可以显著降低系统停机时间。
2.2 性能扩展通过将工作负载分布在多个节点上，Oracle集群可以实现负载均衡，提高数据库系统的整体性能。
集群中的每个节点都可以处理部分请求，并且可以动态调整节点之间的工作负载，以保持系统的平衡和高效。
2.3 简化管理Oracle集群提供了集中管理的功能，管理员可以通过集群管理工具来管理和监控整个集群。
集群管理工具可以自动检测节点故障并采取相应措施，简化了管理操作并提高了系统的稳定性和可靠性。
3. Oracle集群的实现方式3.1 RAC（Real Application Clusters）RAC是Oracle集群的一种实现方式，它使用共享存储来存储数据库的数据文件和日志文件，并使用集群软件来管理和协调多个节点的工作。
RAC可以在多个节点上同时执行数据库操作，提供了高可用性和性能扩展的功能。
在RAC中，每个节点都可以独立地执行数据库操作，并且可以通过高速互连网络进行通信和数据同步。
节点之间可以共享数据文件和日志文件，这样就可以实现数据的共享和一致性。
当一个节点发生故障时，其他节点会接管故障节点的工作，以确保数据库的连续可用性。
3.2 Data GuardData Guard是Oracle集群的另一种实现方式，它使用物理复制或逻辑复制的方式在不同的节点上创建备用数据库。
主数据库和备用数据库之间通过网络进行数据同步，备用数据库可以在主数据库发生故障时接管其工作。
oracle erp 实施方案
oracle erp 实施方案Oracle提供了全面的企业资源规划（ERP）解决方案，它能够帮助企业集中管理各个关键业务领域，提高效率，降低成本，并提供更好的数据可见性和集成性。
以下是一个Oracle ERP实施方案的概述。
1.项目准备阶段：在项目准备阶段，需要进行团队组建，并明确项目目标和范围。
该团队应包括业务领域专家、技术专家和项目经理等角色。
项目目标应包括确保ERP系统能够满足业务需求，提高效率和可见性等。
2.需求分析阶段：在需求分析阶段，团队需要与各部门代表沟通，了解他们的业务需求和问题。
通过分析这些需求，团队可以制定一个具体的功能清单，以满足企业的需求。
同时，还需确保所选择的功能符合最佳实践。
3.解决方案设计阶段：在解决方案设计阶段，团队将根据需求分析阶段的结果，设计一个满足企业需求的ERP系统。
这个阶段需要考虑到各种因素，如系统集成、流程设计、数据管理以及安全性等。
团队应确保设计出一个灵活可扩展的系统，能够支持未来的业务扩展和变化。
4.系统配置和开发阶段：在系统配置和开发阶段，团队将根据设计阶段的结果，配置ERP系统并进行定制化开发。
这个阶段包括数据库设置、系统用户权限设置、流程配置和界面定制等。
这些配置和开发需要与业务部门合作，以确保系统满足他们的需求。
5.数据迁移和集成阶段：在数据迁移和集成阶段，团队将协助企业将现有数据迁移到新的ERP系统中，并确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要与其他系统进行集成，以实现数据的共享和流通。
6.测试和培训阶段：在测试和培训阶段，团队将进行系统功能测试和用户培训。
通过测试，团队可以确保系统的稳定和用户友好性。
同时，进行培训可以帮助员工熟悉新系统的使用，以确保顺利过渡。
7.系统部署和支持阶段：在系统部署和支持阶段，团队将协助企业将ERP系统部署到生产环境中，并提供必要的支持。
这个阶段还包括与供应商的合作，以确保系统能够正常运行，并满足业务需求。
8.持续优化阶段：在持续优化阶段，企业可以评估系统的使用情况，并根据需要进行调整和改进。
Oracle的数据仓库解决方案
Oracle的数据仓库解决方案在数据驱动的时代，企业越来越重视数据的收集、分析和利用。
数据仓库作为数据集中存储和管理的关键组件，成为企业实现数据驱动决策的重要基础。
Oracle作为全球领先的数据库技术提供商，也提供了强大的数据仓库解决方案。
Oracle的数据仓库解决方案主要包括以下几个关键组件和特点：1. 数据采集和清洗：Oracle提供了丰富的数据采集工具和方案，可以从各种关系型数据库和非关系型数据库等数据源中提取、转换和加载数据到数据仓库中。
此外，Oracle还可以对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理：Oracle的数据仓库解决方案采用高性能的数据库引擎来存储和管理数据。
它支持多种存储结构，如关系型、多维和列式存储等，以满足不同的数据分析和查询需求。
此外，Oracle还提供了强大的数据压缩和索引技术，以优化数据存储和查询性能。
3. 数据集成和转换：Oracle的数据仓库解决方案可以帮助企业将分散、异构的数据集成到一个统一的数据模型中。
它提供了强大的ETL（抽取、转换和加载）工具，可以对数据进行清洗、转换和整合，使数据在数据仓库中具有一致的结构和格式。
4. 数据分析和挖掘：Oracle的数据仓库解决方案提供了丰富的分析和挖掘功能，帮助企业发现数据中的模式、规律和趋势。
它支持各种常用的分析工具和技术，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和机器学习等，以帮助企业实现更深入、高效的数据分析。
5. 数据安全和权限控制：Oracle的数据仓库解决方案提供了全面的数据安全和权限控制机制，以保护企业的数据资产安全。
它支持各种安全功能，如数据加密、访问控制和审计等，以确保数据的机密性、完整性和可用性。
综上所述，Oracle的数据仓库解决方案提供了全面、可靠的解决方案，帮助企业构建高效、可扩展的数据仓库。
它的强大功能和灵活性使得企业能够深入挖掘数据的价值，提升决策能力和竞争优势。
Oracle云计算银行业解决方案
CRM客户信息零散分布…… 核心
MIS
数据仓库
客户
电子渠道
客户
客户
所有这些系统在数据存储层的共同特点：
拥有各自的客户信息
13
主数据在企业架构中的位置（示例）
核心
- 客户基本信息 - 详细的存款、贷款信息 - 帐户交易明细
DW 数据仓库
存款详细信息 贷款详细信息 信用卡详细信息 …
ACRM
OCRM
Analyze the Past, Monitor Present and Take Action for the Future
Fusion Middleware BI, BAM and BPA Infrastructure
Oracle BI Oracle BAM Oracle BPA and Human Workflow
19
集中运营的基础平台建设
20
目录
• 银行业总体发展趋势 • 银行业云计算应用场景
– 统一客户视图 – 企业服务总线 – 企业数据总线
21
数据中心“云”的过去、现在和未来
从“竖井”到“网格”
• 按峰值计算硬件容量 • 难于扩展， 高管理成本
• 共享资源池， 按需分配资源 • 成本集约
22
企业数据架构需要ODS系统
第三方
大小额
SAP
Siebel
EBS
核心
中间 业务
卡
• •
异步处理的能力，失败重发 与审批流程集成
•
复杂的集成接口和流程
•
全生命周期的服务管理
18
整合后的流程型银行
集中运营
部门1 部门2
销售
运营
会计 Sales Operations NhomakorabeaAccounting
数据库云化掌握数据库云化的方法和策略
数据库云化掌握数据库云化的方法和策略数据库云化：掌握数据库云化的方法和策略近年来，随着云计算技术的不断发展壮大，数据库云化成为了许多企业的重要考虑因素。
数据库云化具有灵活、可扩展、高可用等优势，能够满足企业在数据管理方面的需求。
本文将介绍数据库云化的方法和策略，帮助读者更好地掌握数据库云化的技巧。
一、数据库云化的背景和意义随着企业数据量的增长和对数据处理能力的要求不断提高，传统的本地数据库架构已经难以适应大规模数据管理的需求。
而数据库云化技术的出现，则为企业提供了弹性扩展、高可用性以及灵活管理的解决方案。
数据库云化的意义在于：1. 提供弹性扩展能力：云计算平台可以根据实际需要弹性地分配和增加计算、存储资源，避免了在本地数据中心中购买和维护昂贵硬件的成本压力。
2. 实现高可用性：云平台通常提供冗余和备份机制，能够在硬件故障时保持数据的可用性和连续性，提升系统的稳定性。
3. 简化管理和维护：数据库云化可以通过自动化和集中式管理，极大地简化了数据库管理和运维的工作量，提高了效率和灵活性。
二、数据库云化的方法数据库云化的方法可以分为以下几种：1. 将现有数据库迁移到云平台：这是最常见的数据库云化方法之一。
企业可以将现有的本地数据库迁移到云平台上，通过备份和恢复等方式进行迁移。
在迁移过程中，需要注意数据的一致性和安全性。
2. 选择合适的数据库云平台：根据业务需求和数据库类型的不同，选择适合的数据库云平台非常重要。
市面上有大量的云平台供应商提供各种数据库云化解决方案，如亚马逊的RDS、微软的Azure等。
选择合适的平台可以提供稳定性和可扩展性。
3. 数据库架构的设计与优化：在进行数据库云化之前，需要对数据库架构进行合理的设计和优化。
这包括数据分片、索引优化、查询语句的优化等方面。
通过合理设计数据库架构，可以提升数据库的性能和可用性。
4. 构建云原生应用：在数据库云化的过程中，还可以考虑构建云原生的应用程序。
Oracle Gen 2 云基础设施和自动化数据库解决方案说明书
Oracle uses AI, data, and the cloud to free enterprises to focus on businessPublication Date: 16 Nov 2018 | Product code: INT002-000188Tom PringleOvum viewSummaryOracle's annual global event, OpenWorld, brings high expectations of announcements about new capabilities to the vendor's infrastructure, platform, and applications solutions clients. This year, Oracle's overarching theme – the infusion of automation across its portfolio – did not break the cycle. Oracle announced the rollout of its Gen 2 cloud infrastructure, brought new focus to the Oracle Autonomous Database and analytics at the platform level, and is expanding the range of artificial intelligence (AI) capabilities baked into its applications, paired with expanded data-as-a-service options and conversational interfaces. Oracle's strategy is simple, albeit it based on complex technology: it is making its technology solutions smarter and easier to use to free enterprises' time and resources to focus on their own core businesses.Apps infused with AI alongside platform automation delivers cost saving efficiency while enabling revenue-adding effectivenessFollowing last year's announcement of the Oracle Autonomous Database, alongside the earlier launch of Oracle Adaptive Intelligent Apps and the more recent acquisition of , the growing wave of AI capabilities Oracle offers has made this white-hot technology a key feature for the vendor. The problem with white-hot technologies is that they tend to come with hyped-up, unrealistic expectations about what they can achieve. Oracle CEO Mark Hurd put forward his view that emerging technologies such as AI are "features, not solutions." This view is indicative of the approach taken by Oracle to offering AI – and other new technology such as blockchain – capabilities to its customers as integrated features available as part of broader solutions. The Oracle Autonomous Database (now for both transactional and data warehouse use cases) at the platform level and Adaptive Intelligent Apps at the applications level are perhaps the best examples of this, offering automation of work at a scale and speed beyond the capabilities of human users, helping reduce operating costs for enterprises while opening new opportunities to add business value.I have categorized this approach as offering efficiency benefits in the form of cost savings, while helping free time and resources to effectively grow the business. IT departments have long committed most of their resources to "keeping the lights on," managing a vast estate of, as Hurd put it, "Lego bricks" that represent the myriad IT capabilities on offer to enterprises. Using AI to automate large amounts of this humdrum, repetitive work that – while keeping the business running day to day – provides little additive business value is what delivers those efficiency benefits. Focusing on the Oracle Autonomous Database, its ability to self-manage, including updating and patching, frees database administrators from that manual labor to focus on making data available as a valuable enterprise resource. It also has benefits for the security of the enterprise by helping ensure that the latest versions of the software are in use – notably without necessitating planned downtime, a trickI've suggested is like trying to change the tires on a moving car.Oracle's Adaptive Intelligent Apps continues to expand its range of machine learning-powered capabilities for Oracle's applications portfolio. Starting its offer in the CX space, with solutions for common enterprise requirements such as next best offer and product recommendations, AdaptiveIntelligent Apps have now come to ERP and HCM. During OpenWorld, numerous senior Oracle executives discussed the use of AI in applications to augment users' experience with more insight and automate away tasks that are not value adding. This approach brings efficiency savings, but critically the injection of AI capabilities into enterprise applications' processes, which run quietly in the background, are where the value-adding effectiveness use cases – those that focus on adding revenue or enhancing profitability – are found.Buying AI as an embedded capability is not the only option Oracle offersThe Autonomous Database and Adaptive Intelligent Apps are firmly at the "buy" end of the build-versus-buy spectrum; this is not, however, the conclusion of Oracle's AI offering. Earlier this year, Oracle acquired , adding a solution designed to serve those enterprises interested in building their own AI capabilities. offers a platform that provides the much-feted data scientists with access to the open source tools and computing resources necessary to support their work, but in a more governed way that helps make IT's job of supporting them easier. Oracle's growing ability to address enterprises' requirements regardless of the type of AI they are interested in is an emerging advantage in the market.Making smarter applications easier to use with Digital AssistantThe Oracle Digital Assistant was unveiled at OpenWorld and is representative of a trend that continues to make steady progress in the world of enterprise IT: consumerization. This trend started with the revolution that was user-selected smart devices in the enterprise and their integration with corporate standards via BYOD policies. It has more recently surfaced with advances in self-service analytics that brought more "human" UIs and a visually driven approach to working data. Breaking into core enterprise applications like ERP, however, has – so far – made little progress. Oracle Digital Assistant is a conversational digital assistant that aims to change that. There is no reason to suggest that "talking" to ERP is impossible; in fact, dealing with common processes via a conversational interface is a long-overdue advancement in the way users work with applications.The Oracle Digital Assistant will allow users to interact with ERP, SCM, CRM, and HCM in this way, providing a platform and the tools required to build AI-powered assistants that can interact directly with those applications. Importantly, Digital Assistant supports popular conversational interfaces in the workplace such as Slack and WeChat, along with more consumer-focused products such as Amazon Echo and Google Home. In Ovum's view, as bots and digital assistants continue to gain traction in our work and home lives, open integration between them will be essential – the user may only deal with one interface, but behind the scenes multiple interactions will be required to deliver information and take action.Data makes automation workDuring OpenWorld, Oracle announced its acquisition of DataFox, a cloud-based AI data engine business that delivers B2B data to inform enterprise decision-making. Oracle has made substantial headway in the data-as-a-service business with its Data Cloud portfolio, backed by the acquisitions of BlueKai, Datalogix, and Moat, and the delivery of data to customers is a business in its own right. However, where DaaS gets even more interesting is when that data is used to enrich enterprises' own first-party data in, for example, CRM applications; this is a fundamental differentiator for Oracle AI Apps. Machine learning, which powers the overwhelming majority of realistic enterprise AI use cases,lives and dies by the data it runs on. Limited data? Limited results. For machine learning, more is more (assuming it is of sufficient quality). Augmenting enterprises' own data with curated, web-scale data sets substantially improves business outcomes by expanding the breadth and depth of the data sources available to machine learning. The acquisition's rationale is further expanded as the Data Cloud has primarily been focused on B2C data sources. While that team has been developing greater B2B capabilities, DataFox brings an AI-curated set of B2B sources into the fold and, in particular, adds insights into private companies whose activities are harder to uncover.In the immediate term, we expect the DataFox acquisition to be used primarily for enriching customers' own CRM data, surfacing relevant signals such as changes in intent that influence buying decisions or reveal new prospects. In the future, its additive potential as the DataFox AI engine and data is combined with other Oracle AI and data assets is exponential.Dig deeper into data by simplifying, connecting, and scaling analyticsNot all data analysis can be entirely automated, and analytics solutions still have a substantial role to play in allowing users to work with data outside of embedded capabilities found in other enterprise applications. Oracle Analytics Cloud was discussed under the labels of simplify, connect, and scale – three of the key challenges any veteran of analytics and business intelligence will be familiar with. They are the obstacles that need to be overcome to start leveraging data across the enterprise, particularly serving a much broader consumer base who are not technical experts and require point-and-click and natural language access to data and analytics capabilities.The theme of embedding AI and automation across Oracle's portfolio is a major component of how these challenges are being overcome. For example, simplifying the process by which enterprise users get from raw data to discovering useful and preferably actionable information is achieved by embedding machine learning into the Analytics Cloud to auto-create recommendations and visualizations. Driving easier data connections with machine learning-augmented data profiling, transformations, and automated suggestions improves the data used by analytics. Or using the cloud as a vehicle allows deployments of analytics at scale to much larger audiences, switching users on and embedding it in their go-to apps, rather than provisioning traditional services.Oracle categorized its approach in these solution areas as augmented analytics, a natural complement to the requirements it is aiming to serve – a larger, less technical user audience that requires a guided analytical experience that delivers useful intelligence from data using the latest techniques while shielding those users from its complexity.AppendixAuthorTom M. Pringle, Head of Technology Research, Ovum********************Ovum ConsultingWe hope that this analysis will help you make informed and imaginative business decisions. If you have further requirements, Ovum’s consulting team may be able to help you. For more information about Ovum’s consulting capabilities, please contact us directly at *******************. Copyright notice and disclaimerThe contents of this product are protected by international copyright laws, database rights and other intellectual property rights. The owner of these rights is Informa Telecoms and Media Limited, our affiliates or other third party licensors. All product and company names and logos contained within or appearing on this product are the trademarks, service marks or trading names of their respective owners, including Informa Telecoms and Media Limited. This product may not be copied, reproduced, distributed or transmitted in any form or by any means without the prior permission of Informa Telecoms and Media Limited.Whilst reasonable efforts have been made to ensure that the information and content of this product was correct as at the date of first publication, neither Informa Telecoms and Media Limited nor any person engaged or employed by Informa Telecoms and Media Limited accepts any liability for any errors, omissions or other inaccuracies. Readers should independently verify any facts and figures as no liability can be accepted in this regard – readers assume full responsibility and risk accordingly for their use of such information and content.Any views and/or opinions expressed in this product by individual authors or contributors are their personal views and/or opinions and do not necessarily reflect the views and/or opinions of Informa Telecoms and Media Limited.CONTACT US*********************INTERNATIONAL OFFICES BeijingDubaiHong KongHyderabadJohannesburgLondonMelbourneNew YorkSan FranciscoSao PauloTokyo。
云数据融合方法和系统
云数据融合方法和系统随着大数据时代的到来，云计算技术成为了数据处理和存储的重要手段。
在云计算环境中，不同的数据源会产生大量的数据，这些数据需要进行融合和整合，以便进行有效的分析和应用。
云数据融合方法和系统就是解决这一问题的关键。
1.ETL工具ETL（Extract-Transform-Load）工具是一种用于数据抽取、转换和加载的工具。
它可以从各种数据源中抽取数据，并对数据进行清洗和转换，最后将数据加载到目标数据仓库中。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage等。
2.数据集成平台数据集成平台是一种能够将分布在不同数据源中的数据进行整合和融合的软件平台。
它可以实现数据抽取、数据清洗、数据转换等功能，还可以提供数据质量管理、元数据管理等功能。
常见的数据集成平台包括Talend、SAP Data Services等。
3.数据虚拟化4.数据仓库数据仓库是一个集中存储和管理企业数据的系统。
它可以将不同数据源中的数据进行整合和融合，并提供实时或定期的数据更新和查询服务。
数据仓库常用来支持企业的决策分析和业务报表等需求。
常见的数据仓库系统包括Teradata、Oracle Exadata等。
5.数据湖数据湖是一种存储和管理大数据的系统。
它可以将不同数据源中的数据直接存储在云中，而不需要进行转换和整合。
数据湖可以支持多样化的分析和应用需求，包括数据挖掘、机器学习等。
常见的数据湖系统包括Amazon S3、Apache Hadoop等。
以上是几种常见的云数据融合方法和系统。
根据具体的需求，选择合适的方法和系统可以提高数据处理和应用的效率，实现更好的数据价值挖掘和应用。
随着大数据技术的不断发展，云数据融合方法和系统也将不断更新和演进，以满足不同行业和领域的需求。
Oracle数据库云服务器Exadata介绍
Oracle数据库云服务器Exadata介绍杨建鑫Principal Sales Consultant内容•Exadata简介•Exadata技术发展与硬件架构•Exadata技术优势及软件架构•Exadata客户案例Oracle数据库云服务器Exadata运行Oracle数据库的最佳平台适合与下面场景的架构•数据仓库（Data Warehousing）•交易系统（OLTP）•数据库整合Exadata是为所有Oracle数据库应用设计的战略数据库平台Exadata 发展•Exadata Introduced•X2-2 CPU Refresh •40 Gb InfiniBand •PCI Flash Cards•X2-2 CPU Refresh •X2-8 64-core Servers•Sparc SuperCluster •3TB Disks•Smart Flash Cache •Storage Index •Columnar Compression•Smart Scan •InfiniBand Scaleout•Smart Memory Scan •Parallel Memory Affinity •Enterprise Manager 12c•Hardware DB Encryption•Automatic Service Request•Data Mining Offload •Storage Expansion Rack•X2-8 CPU Refresh •2TB DRAM per node•Solaris x86 •Reverse Offload •Smart Flash Logging将Oracle 的最佳实践与快速发展的硬件相结合独特的软件特性Future Optimizations•In-Memory OptimizedCompression•Memory-to-MemoryInfiniBand Messaging •Flash Cache for Writes20082009 2010 2011 2012数以千计的全球成功案例Rapid adoption in all geographies and industriesSpectacular Customer Results“Softbank created a warehouse up to8x faster while reducing costs 50%”—Keiichiro Shimizu, Softbank“Turkcell’s largest 250 TB DB is nowonly 27 TB with Exadata Compression”—Ferhat Sengonul, Turkcell“Performance improved17x with no changes toour application”—Jim Duffy, BNP ParibasExadata Growth“Exadata is the fastest growing product in Oracle’s history”-Oracle CEO, Larry EllisonExadata技术发展与硬件架构Exadata架构完整的系统 : 计算资源, 存储资源, 网络资源•数据库集群–基于Intel芯片架构的数据库服务器–Oracle Linux or Solaris 11–Oracle Database 11g–10 Gig Ethernet (to data center)•存储网格–基于Intel芯片架构存储服务器–504TB裸容量– 5.3TB Flash storage–Exadata Storage Server Software•InfiniBand网络–内部网络互联 ( 40 Gb/sec )Exadata 硬件架构Exadata 智能存储网格•14 x 高性能低成本存储服务器(2U)•高性能, 低成本, 冗余, 线性扩展•100 TB 高性能SAS 磁盘, 或 504 TB 高容量SAS 磁盘 •168 Intel cores in storage •5.3 TB PCI 闪存•跨存储服务器的数据镜像保护•超级性能 &开箱即用满配最大功耗14KW, 平均 9.8KW. 而通常一个高端的SMP 小机（不包含存储和交换机）就需要超过20KW 的功耗数据库网格InfiniBand 网络•冗余 40Gb/s 交换机 •服务器与存储的统一网络• 8台数据库服务器(X2-2)✓96 CPU cores (12 Cores per server,2x Six-CoreIntel X5675 Processors (3.06 GHz)✓768 GB memory （可扩展到912GB ）• 或2台数据库服务器(X2-8)✓160 CPU cores (80 Cores per server) ✓4 TB (2 TB per server)Exadata 低功耗Exadata 架构概述Exadata CellInfiniBand 交换网络单节点数据库RAC 数据库Exadata CellExadata Cell智能存储层数据库处理层 超高速并发网络层传统主机+存储的数据库架构的IO瓶颈问题•存储层：1）数据量不断增加，带来的IO瓶颈；2）随着数据长时间运行带来的数据分布不均匀，存在IO热点•网络层：传输带宽不足，无法快速传输大量数据到服务器•服务器层：接收过多数据进行处理，内存优势无法发挥Exadata–数据处理架构的革命打破数据带宽瓶颈•Exadata 提供更多的并发带宽-模块化存储单元CELL，高度并行的存储网格-带宽与容量成正比•Exadata 采用更高的单路带宽-InfiniBand提供40G bits/S的带宽，比高端阵列的光纤通道技术快5+倍•智能的存储、Exadata 传送更少的数据-数据查询过程被下移到智能存储层，传送到服务器中的数据只包括最相关的结果数据，显著的减少了发送到服务器的数据，减轻了服务器CPUs负荷。
oracle数据库解决方案
oracle数据库解决方案
《Oracle数据库解决方案》
在日常的数据库管理工作中，我们经常会遇到各种问题，如性能调优、备份恢复、安全性等方面的挑战。
而作为一款领先的企业级数据库管理系统，Oracle数据库提供了各种解决方案来
应对这些挑战。
首先，在性能调优方面，Oracle数据库提供了丰富的性能监控
工具，如AWR报告、SQL Tuning Advisor等，可以帮助我们
找出性能瓶颈并进行优化。
此外，Oracle数据库还提供了多种
性能优化的技术，如索引优化、SQL语句优化等，可以帮助
我们提升数据库的性能。
其次，在备份恢复方面，Oracle数据库提供了完备的备份恢复
解决方案。
通过使用RMAN工具，我们可以实现全量备份、
增量备份以及逻辑备份，保证了数据库数据的安全性。
同时，Oracle数据库还提供了Flashback技术，可以实现数据库的快
速恢复和数据的历史版本查询。
此外，在安全性方面，Oracle数据库也提供了各种解决方案来
保护数据库的安全。
通过使用身份认证、授权管理、数据加密等技术，可以保证数据库的安全性，防止数据泄露和非法访问。
总之，作为一款领先的企业级数据库管理系统，Oracle数据库
提供了丰富的解决方案来解决各种数据库管理方面的挑战。
无
论是性能调优、备份恢复还是安全性，Oracle数据库都可以提供专业的支持，帮助我们保障数据库的稳定性和安全性。
ORACLE数据库部署方案设计
ORACLE数据库部署方案设计一、引言ORACLE数据库是一款用户较为广泛的数据库管理系统，具备可扩展性、高性能、高可用性等优点，在各个行业有着广泛的应用。
为了充分利用ORACLE数据库的功能和特性，本文将针对一个典型的企业环境，设计一个ORACLE数据库部署方案。
二、系统需求分析1.系统规模：企业拥有大量的数据，需要一个可扩展的数据库系统来支持。
2.数据处理能力：需要满足高性能、高并发的数据处理需求。
3.数据安全：要求对数据进行安全的存储和访问控制。
4.可用性：要求数据库系统有高可用性，能够保证数据的连续性和可靠性。
5.数据备份与恢复：要求数据库系统能够进行定期的数据备份，并能够快速恢复。
6.系统可管理性：要求能够对数据库系统进行方便、高效的管理和维护。
三、系统设计方案1.硬件设计：为了满足系统规模大、数据处理能力强的需求，可以采用集群部署的方式。
集群包括多台服务器，通过局域网连接，形成一个数据库集群。
每台服务器都安装有ORACLE数据库，通过集群管理软件实现数据库的负载均衡与故障转移。
每台服务器都配备足够的存储空间和内存容量，以保证数据的存储和访问速度。
2.数据库设计：为了满足高性能、高并发的数据处理需求，可以将数据库划分为多个表空间，每个表空间可以单独存放不同类型的数据（如用户数据、索引数据、系统数据等），以提高读写性能。
同时，可以将数据库进行分区划分，将数据按照时间或其它规则进行分开存储，以便提高数据的查询效率。
3.数据库安全设计：为了保证数据的安全性，可以采取多层次的安全措施。
首先，可以通过对数据库进行访问控制，只允许授权用户访问数据库，并限制用户的权限。
其次，可以对敏感数据进行加密存储，以保护数据的隐私。
同时，可以定期对数据库进行安全检查和漏洞扫描，及时修补安全隐患。
4.高可用性设计：为了提高数据库的可用性，可以采用主备模式来进行数据备份与恢复。
即在集群中设置主数据库和备份数据库，主数据库用于正常的数据处理，备份数据库用于数据的备份和恢复。
oracle数据同步解决方案
oracle数据同步解决方案
《Oracle数据同步解决方案》
Oracle数据库作为业界领先的关系型数据库管理系统，被广泛应用于企业的核心业务系统中。
在日常运营过程中，数据同步是一个非常重要的问题，特别是在多个地点或多个数据库之间需要实时同步数据时。
为了解决这个问题，需要一套稳定可靠的数据同步解决方案。
首先，Oracle自身提供了多种数据同步工具，比如GoldenGate 和Data Guard。
这些工具可以使用户在多个数据库之间实现高效的数据同步，确保数据的一致性和完整性。
GoldenGate可以在不同数据库之间实时同步数据，而Data Guard则可以提供可靠的数据备份和灾难恢复功能。
另外，还有一些第三方的数据同步工具，比如DBSync和HVR，它们可以与Oracle数据库无缝集成，并提供更加灵活和定制化的数据同步方案。
这些工具通常提供了更多的功能和配置选项，可以满足不同企业的特定需求。
除了工具之外，还可以考虑使用云平台提供的数据同步服务。
比如Oracle自己的Oracle Cloud，以及亚马逊的AWS和微软的Azure等云平台，都提供了数据同步服务，可以帮助企业快速搭建稳定可靠的数据同步方案。
总之，针对Oracle数据库的数据同步需求，企业可以根据自身的实际情况选择合适的解决方案。
无论是使用自带的工具、
第三方的数据同步软件，还是运用云平台的数据同步服务，都需要根据数据量、频次、实时性等因素进行考量，以确保数据同步的效率和稳定性。
选择合适的数据同步解决方案，将为企业带来更高的生产效率和数据安全。
oracle 实施方案
oracle 实施方案
在实施Oracle数据库方案时，需要考虑到多个方面的因素，包括硬件设备、软
件版本、数据迁移、性能优化等等。
下面将从这些方面对Oracle实施方案进行
详细介绍。
首先，在选择硬件设备时，需要考虑到数据库的规模和性能需求。
对于小型数
据库，可以选择普通的服务器和存储设备；而对于大型数据库，需要考虑到高
性能的服务器和存储设备，甚至可以考虑使用集群技术来提高可用性和性能。
其次，在选择软件版本时，需要考虑到数据库的功能需求和安全性要求。
Oracle数据库有不同的版本，包括标准版、企业版和高级版，每个版本都有不
同的功能和安全性特性。
根据实际需求选择合适的软件版本非常重要。
另外，在数据迁移方面，需要考虑到数据的完整性和一致性。
在迁移数据时，
需要使用合适的工具和方法，确保数据能够完整、准确地迁移到新的数据库中，并且能够在迁移过程中最小化业务中断时间。
此外，性能优化也是Oracle实施方案中非常重要的一部分。
通过合理的配置和
优化，可以提高数据库的性能，减少系统的响应时间，提高用户体验。
性能优
化涉及到很多方面，包括索引优化、SQL优化、存储优化等等。
总的来说，Oracle实施方案涉及到多个方面的内容，需要综合考虑硬件设备、
软件版本、数据迁移、性能优化等多个方面的因素。
只有全面考虑，合理规划，才能够实现一个稳定、高性能的Oracle数据库系统。
Oracle数据仓库解决方案介绍
按照Oracle数据仓库软件的安装指南进行安装， 并进行必要的配置和优化。
数据迁移和转换
数据迁移工具
01
使用Oracle提供的数据迁移工具，如Data Pump或SQL*Plus，
进行数据迁移。
数据清洗与转换
02
在数据迁移过程中，进行数据清洗、转换和验证，确保数据质
量。
迁移计划与执行
Oracle数据仓库在政府和公共部门中的 应用主要集中在数据治理、决策支持和 公共服务等方面。
VS
详细描述
政府机构可以利用Oracle数据仓库进行数 据治理和决策支持，提高政府工作效率和 公共服务水平。通过数据分析和可视化工 具，政府机构可以更好地了解社会经济发 展状况，制定更科学合理的政策。同时， Oracle数据仓库还可以为公共服务提供更 高效、便捷的数据支持。
05 Oracle数据仓库的未来发 展和趋势
大数据集成
大数据集成
Oracle数据仓库解决方案支持大规模数据的集成，能够高效地整合来自不同来源的数据，包括数据库、文件、API等 ，为数据分析提供全面的数据基础。
数据清洗和整合
Oracle数据仓库具备强大的数据清洗和整合能力，能够自动处理数据中的异常值、缺失值和重复值，确保数据的准确 性和完整性。
分布式计算
Oracle数据仓库支持分布式计算技术，可以 将计算任务分配给多个节点并行处理，提高 计算效率和响应速度。
数据库层
关系型数据库
Oracle数据仓库基于关系型数据库技术构建，支持标准 SQL查询语言，方便用户进行数据查询和分析。
01
数据安全
数据库层提供完善的数据安全机制，包 括用户认证、权限控制和数据加密等， 确保数据的安全性和完整性。
基于Oracle Cloud的ERP系统的实现与优化
基于Oracle Cloud的ERP系统的实现与优化随着科技的不断进步，企业管理也不断进化。
企业资源计划（ERP）就是一种将所有业务过程集成到一个统一系统中的方案。
它在公司内部建立了一个单一的信息数据库，所以信息可以在公司内部流通，以便多个部门和分析人员使用。
Oracle Cloud是一款云计算产品，由Oracle开发。
在这篇文章中，我们将探讨基于Oracle Cloud的ERP系统的实施和优化。
ERP的重要性ERP系统是企业的核心业务平台，可以管理、整合和自动化所有公司的业务流程，从财务和采购到制造和销售。
它帮助企业实现更高效和更有利可图的业务模式，提高生产力和利润率，更好地满足客户的需求，扩大市场份额，并保持竞争优势。
基于Oracle Cloud的ERP系统实施Oracle Cloud是一种全新的云计算产品，它可以帮助企业灵活应对业务变化。
Oracle Cloud应用套件是基于ERP的完整云解决方案，包括财务、采购、项目和风险管理。
Oracle Cloud ERP是用于处理业务流程的ERP系统。
实施ERP系统需要遵循以下步骤：需求分析：在实施ERP系统前，需要对企业的业务流程进行需求分析。
这有助于确保ERP系统可以满足企业的需求。
系统设计：设计ERP系统的结构和架构，确保其能够适应企业的结构和业务需求。
实施和部署：根据企业的情况，选择相应的部署方式（本地或云），实施ERP系统。
测试：进行系统测试以确保系统满足企业要求和预期。
数据迁移：迁移旧系统和数据到ERP系统。
培训和支持：对相关员工进行系统培训，并提供技术支持。
ERP系统的优化ERP系统可以帮助企业提高业务效率和效益，但是ERP系统的运作需要不断优化。
优化ERP系统可以帮助企业提高生产效率和客户满意度的同时实现节约成本。
以下是实现ERP系统优化的方法：1. 数据结构优化：优化ERP系统的数据库结构，加速系统响应时间。
2. 流程优化：优化ERP系统的业务流程，开发实用的功能模块，减少手工操作和冗余步骤。
数据库融合方案
数据库融合方案
1. 嘿，你想过数据库融合方案就像一场奇妙的化学反应吗？就好比把不同的元素融合在一起，能产生出令人惊叹的效果！比如说，把客户信息数据库和销售记录数据库融合，那岂不是能让我们对客户的需求了如指掌啦！这多厉害呀！
2. 哇塞，数据库融合方案能带来的改变可太大啦！就像拼图一样，把那些分散的碎片完美拼合起来！比如将库存数据库和物流数据库融合，这不就能让货物的运输和管理变得超级顺畅嘛！你说是不是？
3. 哎呀，数据库融合方案可不是随便说说的哟！它就像一把神奇的钥匙，能打开无限可能的大门！想想看，把生产数据和质量检测数据融合，不就能第一时间发现问题并解决啦！这不是超棒的嘛！
4. 嘿呀，数据库融合方案真的很重要啊！这不就像给机器注入超强动力一样嘛！像把员工绩效数据库和培训数据库融合，那就能针对性地提升员工能力啦！多好呀！
5. 你知道吗？数据库融合方案就如同点亮黑夜的明灯呀！比如把市场调研数据库和产品研发数据库融合，那新产品的开发不就更有方向了嘛！厉害吧！
6. 哇哦，数据库融合方案简直太神奇啦！就好像给飞行的鸟儿指引方向一样！要是把财务数据和预算数据库融合，那财务管理不就轻松多了嘛！
7. 瞧瞧，数据库融合方案可是个大宝贝呀！就像一幅宏伟的蓝图一样！像把不同地区的销售数据融合，那对整体市场的把握不就更准啦！这真的很牛呀！
我的观点结论：数据库融合方案有着巨大的潜力和价值，能为各个领域带来高效和便利，我们真应该好好利用起来！。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Oracle数据库云化整合方案整合最佳实践：借助 Oracle Database 进入云时代目录概要 (2)企业云之旅 (3)通过标准化降低复杂性 (4)整合降低成本并提高可管理性 (5)通过Oracle Database 12c 实现整合 (6)新式多租户架构的主要优势 (6)选择整合方式 (8)PDB 如何解决IT 复杂性问题 (8)选择合适的隔离级别 (9)隔离及其对整合的影响 (9)可插拔数据库整合 (10)数据库整合 (13)整合多个CDB (15)模式整合 (17)云池设计 (19)CPU (19)内存 (21)存储 (22)互补性负载 (23)Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Management Pack (25)Consolidation Planner (25)执行所有供应活动的Database Provisioning 控制台 (26)计费 (26)总结 (27)概要传统上，IT 组织将各个数据库和应用程序部署在专用服务器基础架构上，以支持不同的部门或业务线(LOB)。
技术与业务职能部门之间的这种细分式协调不仅导致技术基础架构利用率极低，而且管理这种部署的管理资源利用率也很低。
此外，这种孤岛式部署还抑制了IT 组织快速响应不断变化的业务需求的能力。
为应对这些挑战，许多组织正利用企业私有云来实现成本节省，同时提高业务敏捷性。
这种向云计算模型的转移涉及到多项变革。
整合是这一历程中的关键步骤之一，它可以提高资源利用率，降低资本支出和运营支出，从而帮助组织提高运营效率。
实现这些节省的关键是实现标准化以及减少需要管理的不同环境的数量。
Oracle Database 12c 为整合应用程序负载提供了巨大优势。
这些优势包括：1. 简化管理—减少需要管理的不同环境的数量。
多合一管理。
2. 简化供应和打补丁3. 易于整合—无需更改应用程序即可实现整合。
在本文中，我们将介绍这些功能并说明Oracle Database 12c 如何帮助执行整合以及加快您的云之旅。
企业云之旅您有时会听到这种说法，云计算是整合的代名词。
事实并非如此！整合是云计算的基石，但企业云则提供了更多功能。
确实，企业有望通过云计算提高敏捷性、降低风险、减少成本，但是，这一美好前景的实现取决于您采用的方法。
Oracle 以最全面、现代化和安全的系列云产品和服务为您提供多样的选择和灵活性，以满足您的所有业务需求并实现云计算的全部优势。
要完全转型到企业云，可能需要几年时间，而且将会对组织及角色、流程、策略和服务交付的许多方面产生影响。
Oracle 已经看到许多企业采用一种阶段性的方法（企业云之旅）来组织实施该转型。
在该旅程中，企业逐步完成一系列独立的阶段，每个阶段都是在已有基础上可实现的并且将会提供巨大的优势。
这样，无论每个组织选择的旅程有多快或多远，他们甚至从初始阶段开始即可获得立杆见影的价值。
图1. 企业云之旅Oracle Database 12c 旨在支持企业云，并提供新特性以便在该旅程的每个阶段提供主要优势。
Oracle 白皮书“通过Oracle Database 12c 加快企业云之旅1”介绍了这种阶段性方法。
1 /technetwork/database/database-cloud/journey-to-enterprise-cloud-wp- 1959164.pdf本白皮书侧重于整合阶段，将着重介绍Oracle Database 12c 可以带来的好处，不过我们将略微谈及标准化以及通过降低复杂性可以得到的好处。
通过标准化降低复杂性标准化是成功实现企业云的基础。
在标准化阶段，通过从自定义部署转变为高度标准化的部署来达到降低复杂性的目标。
应使用几个标准化服务来处理大多数服务请求。
您需要了解您当前的孤岛式IT 环境及其包含的所有内容，然后寻找机会进行简化和实现标准化：基础架构组件（硬件和软件）、服务、流程以及供应商。
实现标准化的一个主要好处是能够减少您所管理的环境的多样性，从而降低管理开销。
在大多数情况下，这将直接节省运营支出(OpEx)。
对OpEx 的影响取决于您的环境实现标准化的效率。
标准化服务—创建构建块这一阶段的主要可交付成果是，定义最少的一系列标准化服务，以便以最少的标准化服务支持大多数业务请求。
标准化服务是易于支持的基本构建块。
一个标准化服务可与其他标准化服务结合使用来构建更高级别的业务服务。
以下是一家大型金融机构的标准化服务示例，其中定义了白金级、黄金级和白银级数据库服务级别。
图2. 一家大型金融机构提供的标准化服务请注意，尽管标准化服务提供了更高的效率，但是确实还需要保持一定程度的灵活性，以便在需要时可以提供自定义服务。
整合降低成本并提高可管理性整合决策常常是在执行其他计划后才制定，而且常常是出于成本节省才加以考虑。
这些计划可能包括公司旨在减少电力消耗的“绿色”环保计划。
通过提高硬件利用率抵消资本支出；降低运营成本：电力、空间、管理。
可以通过优质的整合战略实现所有这些目标，这听起来很不错，但如果将整合视为构建可以在其上开发企业云的平台的话，则可以实现更多的目标。
数据库整合可能最初是作为业务计划的主要驱动力。
对于许多客户来说，他们别无他愿，只希望得到整合阶段的成果；成本节省，包括初期和持续成本节省，对于他们来说就足够了。
可是，一旦整合完成，并且落实了未来支持此方法的实践，整合就不一定是最终目标了。
整合，以及对IT 环境及其提供的服务实施标准化，只不过是一个开端。
成本节省将会随之而来。
通过将数据库服务2 整合到共享基础架构，您可以提高该基础架构的利用率并减少硬件服务器占用的空间。
通过将标准化数据库服务整合到共享环境，您可以进一步提高利用率，并且因为这样可以减少您需要管理的不同环境的数量，所以可以显著降低管理成本。
这既会降低资本支出又会降低运营支出。
您将能够实现多方面的节省：降低电力消耗、减少数据中心占用空间、降低IT 管理支出，这里仅举几例。
2 数据库服务代表具有共同的属性、服务级别阈值及优先级的应用程序组。
数据库服务提供单一系统映像来管理相互竞争的应用程序，并允许将每个负载作为一个单元进行管理。
一个数据库服务可以跨越一个Oracle 数据库或一个全局集群中的多个数据库的一个或多个实例，而一个实例可以支持多个数据库服务。
通过Oracle Database 12c 实现整合Oracle Database 12c 引入了一些旨在帮助进行数据库整合的特性。
在Oracle Database 12c 之前，模式整合可以提供最高程度的整合。
但是，在模式整合方式下，为了确保整合应用程序能够共存，需要进行仔细的考虑和规划。
这种情况下必须避免模式命名空间冲突，必须确认打包应用程序的认证，等等。
模式整合并不总是易事一桩，修改应用程序以检测和纠正侵权情况可能十分困难、代价高昂甚至无法做到。
模式整合的好处十分明显，但是许多客户无法实现这种整合。
Oracle Database 12c 引入了一种新的架构，这种架构通过消除以往模式整合存在的所有局限，极大地简化了将多个应用程序整合到一个共享数据库环境的过程。
这种新的架构称作多租户架构，利用这种架构，您可以部署一个多租户容器数据库(CDB)，而这个容器数据库则可以包含一个或多个可插拔数据库(PDB)。
这种新的架构随Oracle Multitenant 而提供。
Oracle Multitenant 是Oracle Database 12c 企业版的一个新选件，它简化了整合与供应，提供了更快的升级和迁移方法（这里仅举几例），从而可以帮助客户降低IT 成本。
Advanced Security 选件中的增强可以为整合环境提供保护，同时不会影响性能。
通过将您的专用环境作为可插拔数据库整合到Oracle Real Applications Cluster (RAC) 多租户容器数据库中，可以提高可用性，并提供灵活性以帮助满足不断变化的业务需求。
新式多租户架构的主要优势整合密度高。
单个CDB 中的多个PDB 将共享该容器数据库的内存和后台进程，从而相对于部署专用的单实例数据库而言，您能够在一个特定服务器平台上运行更多PDB。
这与模式整合具有同样的好处。
但是值得注意的是，多租户架构消除了在采用基于模式的整合时存在的障碍，并且消除了随着该方法而来的持续的运营问题。
使用SQL 简化供应和克隆。
您可以将一个PDB 从CDB 中拔出然后再将其插入到另一个CDB 中。
此外，还可以在同一个CDB 中克隆PDB，或从一个CDB 克隆到另一个CDB 中。
这些操作，以及创建PDB 的操作，可以使用新的SQL 命令来完成，并且只需几秒就可以完成。
如果底层文件系统支持精简供应，那么通过在SQL 命令中使用关键字snapshot 几乎瞬间即可克隆数TB 的数据。
快速修补和升级的新范式。
修补一个CDB 即可修补其包含的所有PDB。
要修补单个PDB，您只需跨Oracle 数据库软件版本边界拔出/插入它即可。
数据库多合一管理。
通过将现有数据库作为PDB 进行整合，管理员可以将多个数据库作为一个整体来进行管理。
例如，可以在CDB 级执行诸如备份和灾难恢复等任务。
可插拔数据库之间的动态资源管理。
Oracle Database 12c Resource Manager 扩展了特定功能，能够即时控制CDB 中PDB 之间的资源争用。
提高可用性和弹性。
利用PDB 的拔出/插入功能，可以更快地执行需要停机执行的硬件迁移。
相比一组独立的专用数据库的故障切换操作，CDB 及其包含的许多PDB 的故障切换操作能够更快地完成。
提高安全性。
针对所有主要安全特性（包括Oracle Database Vault 、Transparent Data Encryption、Unified Auditing 和Database Firewall）的更轻松的配置和更好的性能增强。
Oracle Database Vault、Unified Auditing 和Transparent Data Encryption 可以在PDB 级进行配置。
我们在论及Oracle Multitenant、Advanced Security 和Oracle Enterprise Manager 12c Cloud Management 组件时将提供有关整合的更多详情。
选择整合方式整合的业务动因并未考虑到各个应用程序的需求。
选择哪些应用程序可以置于同一个共享环境中并不总是一件简单的任务，但是通过仔细考虑一些关键因素，可以对大多数应用程序实现整合的优势。
在我们继续讨论之前，首先考虑重要的一点。
整合的意思并不是说要将所有数据库置于虚拟机中。