A arquitetura da Oracle reúne todos os tipos de dados em um único mecanismo transacional, remove gargalos da abordagem lakehouse e facilita a escalabilidade de agentes de IA
A Oracle apresentou uma nova abordagem para lidar com os desafios de sincronização de dados em sistemas de IA agêntica. O anúncio tem como base a arquitetura Unified Memory Core, criada para eliminar a necessidade de pipelines de sincronização entre diferentes formatos de dados.
O Unified Memory Core integra, em um único mecanismo, o processamento de dados vetoriais, JSON, gráficos, relacionais, espaciais e colunares. Com isso, a empresa busca evitar atrasos e inconsistências que costumam aparecer quando são usados sistemas separados. Uma camada de API sobre o mecanismo garante consistência dos dados para todos os tipos, sem exigir mecanismos adicionais.
Para equipes que utilizam arquiteturas de lakehouse de dados com base no Apache Iceberg, a Oracle apresentou um índice vetorial que é atualizado automaticamente quando os dados mudam. Essa solução permite combinar buscas no Iceberg com consultas a dados de outros formatos no ambiente da Oracle.
A Oracle também anunciou dois novos serviços: o Autonomous AI Vector Database, um banco de dados vetorial totalmente gerenciado, com início gratuito e possibilidade de expansão, e o Autonomous AI Database MCP Server, voltado à conexão de agentes externos sem necessidade de integração personalizada.
Embora concorrentes como PostgreSQL, Snowflake e Databricks ofereçam recursos parecidos, a Oracle aposta em sua vantagem arquitetural. O Unified Memory Core elimina a fragmentação de dados, que é apontada como a principal causa de falhas em sistemas agênticos. Essa proposta pode ser útil para escalar IA agêntica em ambientes corporativos.
A nova arquitetura foi desenvolvida para resolver os problemas de acesso, gestão e consistência de dados que surgem durante a expansão da IA agêntica.
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