从“双引擎”到“三轮驱动”,甲骨文释放全栈技术新价值

申耀的科技观察 2023-11-02 12:18:28

进入2023年以来,整个科技领域发生了很多的变化,如整个世界正在加速数字化和智能化,而数字世界的底层,则是庞大且不断产生、汇集、运算的数据;而云作为千行百业中最为重要的数字化“底座”,同样也成为了今天数据最有力的承载平台。

不仅如此,以ChatGPT为代表的AIGC大模型,更在全球范围内形成了“海啸效应”,几乎所有的科技公司都在想方设法进入大模型的赛道。背后的关键就在于,大模型的最大价值在于普遍提升个人生产力,而各行各业的公司都在积极寻找应用大模型和生成式AI的机会,则是希望能够更好地提升全员生产力。

作为全球领先的科技公司,甲骨文自然也不会缺席这一场生成式AI和大模型的“盛宴”。在刚刚结束的甲骨文全球云大会2023(Oracle CloudWorld 2023)上,甲骨文就发布了众多当前或计划在服务或产品组合中发布的生成式AI功能。更为重要的是,甲骨文还是在业内率先将“云+数据库+AI”实现“融会贯通”的公司。

正如甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨所言:“以前,甲骨文经常讲数据库和云是甲骨文业务的‘双引擎’,从现在开始,甲骨文除了仍然具有数据库和云的引擎,我们还增加了第三个引擎:AI。虽然数据库、云和AI都不是特别新鲜的话题,但如何把这三者完美融合在一起,给企业带来更大的业务价值,这就形成了甲骨文自身的特色。”

确实如此,随着数字化和智能化愈发深入行业市场,越来越多的智慧应用场景很难再用单一的技术来实现,而是需要通过全栈技术与业务场景进行深度融合,打通各个环节综合运用,才能最大化发挥新技术的价值。从这个角度来看,甲骨文从“双引擎”到“三轮驱动”的跃迁背后,未来以“云+数据库+AI”的全栈技术为基础,并与合作伙伴积极探索更多的行业创新应用,相信必将为中国的数字经济高质量发展注入更多的新动能。

释放全栈技术新价值

毫无疑问,目前AI大模型正在与企业应用迅速结合,重塑企业应用中人与数据的交互方式,同时也产生了越来越大的商业价值。其中最具代表性的,就是在自然语言处理领域,OpenAI的GPT-4模型已经被用于各种任务,包括文本生成、问答和语言理解等;而在计算机视觉领域,Facebook的DETR模型同样也被广泛用于图像识别任务。

但如果“追根溯源”就会发现,甲骨文在AI领域很早就进行了探索与实践,早在2017年,甲骨文就推出全球首款自治式数据库云(Oracle Autonomous Database Cloud),这是全球首款100%“无人驾驶”的数据库,可实现完全的自动化,同时更无需人力管理,当时Oracle自治式数据库云就被称为“革命性的新技术”。

在吴承杨看来:“甲骨文其实一直处于AI技术创新的最前沿,但甲骨文一直以来的思考是,新技术的出现,最重要的不是技术本身,而是要通过技术给企业或者用户带来什么价值,如果不能回答这个问题,坦率讲新技术本身也是没有意义的。”

也正因此,甲骨文所追求的,就是通过全栈技术的融合和贯通,最大化的赋能企业,而“全堆栈”的技术优势,也正是甲骨文在今天AI新时代所具备的独特价值。“你在前面看到的是SaaS应用,但在后台支撑这些应用的核心是AI、数据和基础架构云。从甲骨文的角度来说,有了全堆栈的技术,就能够给用户提供完整的解决方案,才能够最大化的把云、数据、AI融合在一起,最终为企业提供可以改变生活,改变工作的技术。”吴承杨说。

甲骨文不仅是这么说的,也是这么做的。在OCW2023上,甲骨文就宣布了一系列由全栈技术“加持”的新产品和新服务。例如,甲骨文正式宣布Oracle Cloud Infrastructure (OCI)将提供企业生成式AI服务;甲骨文将人工智能引入Oracle分析平台和服务(Oracle Analytics Server);此外,甲骨文推出了生成式AI功能,助力HR提高生产力;甲骨文还推出集成向量数据库,增强生成式AI并提高开发人员工作效率;此外,甲骨文还通过向量存储和全新的生成式AI功能,持续推动MySQL HeatWave LakeHouse创新等等。

不仅如此,在应用落地方面,甲骨文这种“全栈技术”的能力也给企业带来了实实在在的好处。例如,甲骨文与Uber携手创新,借助甲骨文和Uber Direct,零售商现在可以提供当日配送和退货服务,不仅让客户可以更快地收到商品,还有助于自身更有效地运送商品,可以说改进了零售业“最后一英里配送”;再如,澳大利亚领先的财富管理公司安保集团(AMP)部署Oracle Cloud HCM,不仅提高了生产力,同时也提升了员工的洞察力。

吴承杨表示:“这些用户和甲骨文合作的时候,不是仅仅用云,也不是仅仅使用数据,更不是仅仅应用人工智能,而是把这些部分完全融合在了一起,由此给这些客户带来了全新的价值,同时也给这些客户产生了直接的效果。”

客观地说,数字经济是由千百个行业的数智化转型组成,而行业的数智化又由千百个的应用场景所组成。特别是随着5G、云、AI等新技术的不断叠加,这些复杂和琐碎的场景正面临新技术融合带来的巨大挑战,只有走向多层次、全方位的技术和场景贯通,才能做到赋能千行百业。因此,在全新的AI时代,甲骨文这种“全栈”能力的优势体现在,通过聚合优势力量,将数智化能力更加快速地渗透到千行百业,为中国企业提供更加全面的服务,更好服务企业的数字化转型。

数据库融入生成式AI

那么,甲骨文是如何将“云+数据库+AI”的全栈技术优势融入到具体的产品之中的呢?我们从甲骨文数据库的几个技术创新细节之中就能看出“端倪”。

对此,甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监李珈表示:“今年甲骨文数据库未来愿景做了一些变化,即未来将会借助生成式AI,简化所有应用和分析的生成与运行。在这个过程之中,‘App Simple’这个大的方向是没有改变的,但是我们把开发改成了‘生成’,背后的原因就在于,数据库除了借助甲骨文的全栈能力之外,在今年也集成了基于AI的能力,这样能够进一步简化开发者的开发,甚至能够做到低代码、无代码开发的模式,真正让甲骨文数据库自动地帮助开发者去生成应用,自动去生成SQL。”

例如,甲骨文在OCW2023上就宣布推出了新一代数据、分析和AI平台Fusion 数据智能平台,让客户能够利用数据驱动的洞察做出明智的决策和行动,从而取得更出色的业务成果;该平台由 Oracle Fusion Analytics Warehouse 产品演变而来,将通过自动化的数据管道、适用于关键业务实体的 360 度数据模型、丰富的交互式分析、众多 AI/机器学习模型以及智能应用提供业务数据及服务;此外,甲骨文也通过向量存储、AutoML和Lakehouse增强功能,以及JSON和JavaScript支持,持续推动MySQL HeatWave的创新。

当然,最为重磅的是甲骨文正式宣布推出集成向量数据库,并计划Oracle Database 23c中添加使用AI向量的语义搜索功能,以增强生成式AI并提高开发人员工作效率。众所周知,向量数据库主要用在AI和机器学习领域。在这些领域,数据通常以“向量”的形式呈现,可以有效解决文本、图片、音频、视频等非结构化数据存储和查询的难题;而在大模型时代,目前对非结构化数据进行管理和处理的主流方法是,利用RNN或Transformer等嵌入模型(Embedding Model),将非结构化数据的语义内容转化为多维向量,并直接对这些向量进行存储、处理,由此可以为AI大模型的训练、学习等提供更好的数据支撑。

李珈强调说:“甲骨文数据库原来的融合数据库是可以处理整个结构化数据的,同样也能够处理一些非结构化的数据。但现在通过集成向量数据库的能力,功能将更加强大,能够达到将AI向量搜索与客户的业务数据相结合的检索。换句话说,企业的数据经过不同的大语言模型向量化之后,再放到甲骨文数据库中去,那么就可以通过向量的方式来对它进行查询,比如说近似查询、模糊查询等等。”

不过,甲骨文并不是市场第一家推出向量数据库的公司,那么甲骨文的向量数据库和市场上其他产品有何本质的区别呢?主要体现在两个方面:一是,甲骨文向量数据库能够支持整个企业级数据的能力;二是,向量数据库本身也是和甲骨文数据库“打通”的,向量数据库要“跑得快”,必须需要强大的性能,存储能力,可扩展性,以及安全性等等的要求,而二者的结合,就形成了甲骨文在向量数据库领域独一无二的优势;三是,甲骨文专门设计了一些新的向量数据库语法的类型,包括向量数据库(Vector DB),向量表(Vector Table)等等,通过新的语法、函数、索引,进一步强化甲骨文向量数据库的优势。

李珈最后表示,甲骨文数据库未来的方向,仍将聚焦于甲骨文融合数据库、甲骨文自治数据库以及生成式AI三大领域,专注于提高DBA、开发人员和分析师的工作效率。在这背后,也体现了甲骨文多年来一直坚持勇闯数据库“无人区”的态度和精神,特别是其在向量数据库领域的最新探索与实践,无疑也将推动生成式AI在数据库领域取得更加长远的进步。

构建更智能的云未来

事实上,除了数据库全面融入生成式AI之外,甲骨文也宣布构建更智能的云未来,通过Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 为企业更好地拥抱AI新时代,打通落地“最后一公里”。

甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示,自2016年甲骨文宣布推出OCI以来,甲骨文的云业务已走过了七年的时间,不仅成为了甲骨文“三轮驱动”中的一环重要引擎,同时也形成了自身的竞争优势,可以用三个关键词来做总结:

首先,甲骨文OCI是一朵“统一的云”。“现在,我们通过统一的架构去支撑云基础设施,同时也让云基础设施去支撑整个云原生的应用,包括支撑如甲骨文的企业级应用Oracle Fusion Cloud ERP, Oracle Fusion Cloud HCM等等,也能够支撑其他各种各样的行业应用,这就是统一的云,而这种能力在甲骨文的SaaS,以及行业应用当中得到了市场验证。”嵇小峰说。

其次,甲骨文OCI也是一朵“多云”。一方面,甲骨文OCI能够提供多种云的服务模式,如公有云、私有云、专有云等等;另一方面,甲骨文OCI也在积极的推动“多云”的战略。数据显示,到2023年10月份,甲骨文OCI在全球已有46个公有云区域,其中有12个是跟微软Azure直接连在一起的。

双方的这种深度合作关系,在全球的公有云市场中是相当少见的。嵇小峰说,这种合作关系也不是“一蹴而就”的,而是经过了三个阶段的发展:第一阶段,双方在物理网络层面实现了“打通”;第二阶段,在微软的Azure上甲骨文提供了专门的“ODSA”,帮助客户很容易地使用甲骨文数据库;第三阶段,经过多年的合作之后,双方在OCW2023上又宣布扩大合作关系,目前在微软Azure上,能够提供基于OCI的 Oracle 数据库服务。

简单来说,就是甲骨文OCI的基础设施直接放在了微软Azure的数据中心之中,由此带来的好处体现在,不仅能够“化解”企业在采用多云技术架构方面所面临的巨大挑战,包括脱节的管理、孤岛式工具和复杂的购买流程;同时双方的网络延迟也降低到了“微秒级”,这样就能够为企业用户提供“极致丝滑”的甲骨文数据库服务,这种创新的合作模式,可以说也将多云服务的模式创新推向了一个新高度。

最后,甲骨文OCI更是一朵“智能云”。目前,甲骨文最新推出各种生成式AI服务,都将运行在甲骨文OCI的平台上,全新的生成式 AI 服务可支持大型语言模型 (LLM),帮助企业实现端到端业务流程自动化,改善决策和客户体验,同时还能保护数据安全和隐私。

值得一提的是,OCI内部有三百多个服务都使用了Ampere,新客户的Oracle Fusion应用运行在Ampere上,同时基于AmpereOne芯片的OCI A2机型也即将上线,在性价比方面相比x86机型将提高44%,能够支持高达156个核心的虚机以及320个核心的裸金属服务器。嵇小峰特别强调说:“采用ARM机型的好处在于,成本能够进一步的降低,ARM芯片的能源消耗也比较低, ARM芯片的可扩展性好,可以显著提升性能。”

而吴承杨也补充表示:“甲骨文OCI提供的高性能和低成本的GPU集群技术,每个集群的规模可以达到 16,000 颗 NVIDIA H100 GPU,并与云端低延迟和高带宽的RDMA网络相结合。在这样的强悍的架构和性能之上,企业运行AI工作负载也能拥有独特的优势。”

总结

今年年初《数字中国建设整体布局规划》正式发布,背后意味着“数字中国”建设迈向了实质的落地阶段,而背后的驱动就是遍及百行千业的数字化转型。可以说,千姿百态、复杂多样的应用场景,可以看做是遍布数字中国的“点”;百行千业、各种类型的行业需求,则构成了数字中国发展的“线”。由点及线,由线及面,则构成了“数字中国”协调发展的未来格局。

在此过程中,甲骨文不仅积极将“云+数据库+AI”实现融会贯通,形成了“全栈”技术的独特优势,同时在中国市场,也始终坚持“把最新的技术引进来,同时帮助客户走出去”的理念,积极赋能中国企业的数字化转型。可以预期的是,甲骨文这种“全栈”技术能力,将加速甲骨文融入到中国数字经济发展的大浪潮中,推动数字化转型在更广范围、更深程度、更高水平的融合创新上起到更大的价值和作用。

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申耀的科技观察

简介:企业级市场观察和思考