Oracle lakehouse yapay zeka ajanlarına göre

Oracle lakehouse yaklaşımını, yapay zeka ajanlarının da kurumsal veriyi sorguladığı yeni döneme göre yeniden kurguluyor. Şirket, veri altyapısını geçen yıl boyunca bu değişimin etrafında yeniden inşa etti. Ayrıca bu çalışma, daha geniş bir veri tabanı modernizasyonu hamlesinin parçası.

Lakehouse, yani veri gölü ile veri ambarının özelliklerini birleştiren platform, yeni bir role hazırlanıyor. Çünkü ortak bir anlamsal katman, raporlama için kurulan sistemlerle yapay zeka için kurulanları ayıran çizgi olmaya başladı. Üstelik şirket verisi bulutlara, dosya biçimlerine ve rakip sistemlere dağılmış durumda. Bu nedenle dağınık bilgiyi anlamlandıran platformlara ihtiyaç artıyor.

Oracle lakehouse artık karar omurgası

Oracle'ın önerisi Autonomous AI Lakehouse adını taşıyor. Şirket bu ürünü, mevcut veri ortamının yerini almayan, üzerine oturan açık bir katman olarak sunuyor. Çerçeveyi, Oracle Database yazılım mühendisliğinden sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Nipun Agarwal çiziyor.

Agarwal, Oracle AI World etkinliğinde dönüşümü şöyle anlattı: “Lakehouse'lar, müşterilerin analitik çalıştırdığı platformlardı. Şimdi ise yapay zeka için karar omurgasına dönüştüler.” Dolayısıyla bu platformların rolü, rapor üretmenin ötesine geçiyor.

Katalogları birbirine bağlayan açık katman

Oracle'ın yaklaşımı, başka katalogları da bağlayabilen bir katalog üzerine kurulu. Örneğin Databricks'in Unity Catalog'u ile Postgres ve MySQL veri tabanları bu yapıya bağlanabiliyor. Böylece veri kopyalanmıyor, bulunduğu yerde sorgulanıyor.

Şirket, Ekim ayındaki etkinlikte bir iş anlamsal katmanı ve daha geniş Apache Iceberg desteği duyurdu. Iceberg, veri gölündeki tabloları yönetmek için kullanılan açık bir tablo biçimi. Ayrıca sistemin ürettiği tablo ve sütun açıklamaları, Oracle dışındaki kaynaklar için de geçerli oluyor.

Yapının öne çıkan parçaları şöyle:

• Başka katalogları bağlayabilen katalog yapısı
• Unity Catalog, Postgres ve MySQL desteği
• İş anlamsal katmanı ve genişletilmiş Apache Iceberg desteği
• Oracle dışı kaynaklara da uygulanan, sistemin ürettiği tablo ve sütun açıklamaları
• En çok kullanılan Iceberg tablolarını hızlandıran Lake Cache

Oracle bu ürünü, diğer lakehouse'larla rekabet eden bir çözüm olarak görmüyor. Agarwal'a göre her kurum birden fazla veri kaynağı kullanacak. Bu yüzden Oracle lakehouse, mevcut sistemlerin yanında çalışan bir katman olarak konumlanıyor. Agarwal şöyle konuştu: “Her işletmenin bir seçeneği olacağına gerçekten inanıyoruz. Birden fazla veri kaynağı kullanacaklar. Birden fazla lakehouse'ları olacak.”

Gerçek zamanlı erişim neden önem kazanıyor?

Oracle lakehouse tarafında hızı Lake Cache sağlıyor. Bu özellik, en sık kullanılan Iceberg tablolarını Exadata'nın flash önbelleğine taşıyarak sorguları hızlandırıyor. Flash önbellek, sık erişilen verinin hızlı depolamada tutulması anlamına geliyor.

Gerçek zamanlı erişim de önem kazanıyor, çünkü yazılım ajanları verinin ana tüketicisi olmaya başlıyor. Kopyalanan verinin zamanlanmış yenilemeleri, ajanlar veriyi anında istediğinde yetersiz kalabiliyor. Agarwal farkı şöyle anlattı: “Yapay zekada artık durum böyle değil, çünkü tüketici zorunlu olarak insan değil. Gerçek zamanlı erişime duyulan ihtiyaç yapay zekada çok daha fazla.”

Agarwal'ın Oracle AI World'de yaptığı konuşmanın tam videosu şöyle:

Birden fazla bulut ve lakehouse kullanan şirketler için mesele, verinin taşınmadan ajanlara açılabilmesi. Oracle'ın bu yöndeki somut adımları ise iş anlamsal katmanı ile genişletilen Apache Iceberg desteği oldu. Şirket ikisini de Ekim ayında Oracle AI World 2026 etkinliğinde duyurdu.