Scoprire le esigenze
Informazioni per preparare una proposta in CertiSearch
Puoi conoscere il processo anche senza un cliente o quantità confermate. Quando prepari una proposta, registra ciò che sai e lascia in sospeso le informazioni mancanti; non inventare cifre né scegliere un servizio prima di confrontare le alternative.
Risultato e utente definiti, con una misura del successo.
Iniziativa identificata come nuova, migrazione o modernizzazione.
Fatti distinti dalle ipotesi; lacune rilevanti registrate.
Quale risultato, l'utente e la misura di successo giustificano questo caso e cosa rimane al di fuori della prima proposta?
Quali regioni avranno dati e utenti, quali rotte di rete sono consentite e quale volume attraverserà nubi o data center?
Quali ruoli, dati sensibile, audit, crittografia, segreti e restrizioni di accesso dovrebbero essere mostrati?
Quali disponibilità, RTO, RPO, manutenzione finestra e responsabilità di cura richiedono ogni componente?
Quali budget, valuta, orizzonte mensile, ambienti e crescita può verificare il cliente e quali SKU, quantità e ore mensili giustificano le risorse complementari?
Chi opererà ogni componente e con quale copertura, allarmi, registri e competenze?
Collegare le esigenze alle capacità e alle alternative candidate.
Rappresentare componenti, flussi, responsabili e decisioni.
Dopo aver identificato le esigenze e confrontato le alternative, le misure dipendono dal carico di lavoro. Solo quando pertinente, raccogli i dati per le domande seguenti in base al carico di dati, analisi, container, API o intelligenza artificiale.
Qual è il volume giornaliero, la dimensione del file, la crescita e la finestra di processo massima?
Quanti autori e consumatori avranno, quanti coincideranno all'ora di punta e quali azioni condurranno?
Quanta CPU e memoria richiedono e consumano i pods a carico normale e di picco, inclusi i componenti della piattaforma, e quali OCPU e RAM per worker soddisfano tale domanda?
Quanti richieste mensile e secondo al picco sono attesi, con che dimensione e latenza di risposta?
Quante transazioni, token di input e output e richieste simultanee sono previste e qual è la distribuzione delle loro dimensioni?
Ogni quantità ha un’unità, un periodo e una fonte.
I componenti senza tariffa verificabile vengono mostrati senza prezzo.
I costi di destinazione e transizione sono separati, con incertezza visibile.
Quali tipo e quantità di CPU, memoria per worker, numero di worker e istanze richiede ogni carico di lavoro, quante ore al mese saranno attivi e quale totale mensile verificato di unità AIDP si applica?
Costruire la fase calcolo per ambiente e tipo di lavoro.
Registrare minimi, massimi e tempi di inattività per carico; verificare la configurazione disponibile e misurare con dati rappresentativi. Per topologie eterogenee, richiedere il totale mensile di unità AIDP verificato con la conversione ufficiale, includendo catalogo, Spark e AI Compute; non moltiplicarlo nuovamente per le ore né sommarlo a un profilo che copra le stesse risorse.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quanti GB occuperanno dati, versioni, checkpoint e volumi, e quali conservazione e crescita mensile sono previste?
Distinguere la dimensione logica, persistente archiviazione e dati di recupero.
Object Storage separato e altri componenti di fatturazione Non confondere le dimensioni dell'ingresso con archiviazione finale.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Qual è il primo risultato misurabile: una dashboard, un modello analitico, una pipeline, un prodotto dati o un’applicazione di IA?
Accettare il risultato che giustifica la soluzione e il suo criterio di accettazione.
Prova di contrasto: il primo conduttivo determina il motore principale e impedisce la sovradimensionamento della piattaforma. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
Fonti
Chi saranno gli utenti nei primi sei mesi e cosa possono fare oggi?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Direzione di arrotondamento: SQL e guida automatica Lakehouse e Data Studio PySpark guidano i team IA Dati Piattaforma. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Identificazione dei bisogni → Capacità di consegna
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificazione dei bisogni → Capacità di consegna
Fonti
Quali fonti, formati, dimensioni e frequenza di aggiornamento sono necessarie nella prima fase?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Prova di contrasto: Controllare la compatibilità della sorgente e della destinazione prima di scegliere. Non decidere solo per volume. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quanto logica dovrebbe essere programmata e quale parte può essere risolta con assistenti, SQL o flussi visivi?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Tackling: Data Studio e Data Transforms per il lavoro guidato Spark quando il codice e l'elaborazione distribuita aggiungono valore. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Capacità di consegna
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analisi SQL → Capacità di consegna
Fonti
Quali SLA delle query, concorrenza e aggiornamento dei dati sono concordati con il business?
Per ottenere un carico rappresentativo e i suoi obiettivi misurabili prima di dimensionare.
Prova di contrasto: strati di produzione e consumo separati se entrambi richiedono una condotta diversa. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quali budget, data di avvio in produzione e team operativo sono disponibili?
Confronta scenari con quantità e periodi sostenuti in uso effettivo.
Prova di contrasto: Confronta un primo prodotto utilizzabile con il costo di una soluzione congiunta, tra cui calcolo a riposo. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Utilenza economica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Che Magazzino utilizza oggi, quale versione e dove è distribuito?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Per contrasto: Distinguish eterogeneous sostituzione Oracle a Autonomous compatibilità di migrazione dovrebbe essere misurata. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quanti schemi, tabelle, viste, package, query critiche e dashboard esistono?
Identificare ciò che esiste e quanto può essere raggiunta una transizione verificabile.
Contabilità: A inventario dipendenze e priorità i processi 20 e le consultazioni con il miglior impatto. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quali sono il p95, la concorrenza, le finestre di caricamento e i picchi mensili attuali?
Per ottenere un carico rappresentativo e i suoi obiettivi misurabili prima di dimensionare.
Prova al contrasto: il POC dovrebbe abbinare o migliorare la linea di base misurata, non un carico sintetico adatto. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quale percentuale dell’ETL è implementata in SQL o PL/SQL e quale parte richiede elaborazione al di fuori del database?
Identificare ciò che esiste e quanto può essere raggiunta una transizione verificabile.
Tackling: dominante SQL favorisce l'ammodernamento Lakehouse supplementare Spark solo se riduce la complessità o la scala. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
È necessario interrogare file o Iceberg senza spostare i dati, oppure ristrutturare tutto lo storage?
Distinguere l'accesso, le copie, la pubblicazione e la proprietà dei dati.
Prova al contrasto: Test link, cataloghi, cache e accelerazione prima del movimento promettente o zero copie. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Accesso ai dati
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Accesso ai dati
Fonti
Quali condizioni di indisponibilità, sincronizzazione e ripristino sono accettate dal business?
Definire continuità e recupero con un test verificabile.
Contabilità: selezionare il metodo di migrazione e il piano di coesistenza convalida la riconciliazione dei dati. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Continuità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Continuità
Fonti
Desiderate conservare il Magazzino come uno strato di consumo aggiungendo un lago di dati?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Prova al contrasto: l'architettura congiunta A può aggiungere la piattaforma IA Dati per l'ingegneria senza sostituire il servizio SQL. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
Dove vengono eseguiti oggi Spark, Hadoop, Databricks o altre pipeline e chi li gestisce?
Identificare ciò che esiste e quanto può essere raggiunta una transizione verificabile.
Retiring: Identificare si basa sul tempo di esecuzione, sul fornitore e sulla pratica di funzionamento corrente. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quanti posti di lavoro ci sono, quali lingue, versioni e librerie e quali sono critici?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Conteggio: Per selezionare un campione di lavori semplici, medi e complessi per misurare la migrazione effettiva. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quali sono i formati e i cataloghi attuali: Delta, Iceberg, Parquet o altro?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Prova al contrasto: per verificare la compatibilità della lettura, scrittura, evoluzione dello schema e della governance. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
Ci sono Streaming, stato, Checkpoint, bassa latenza o connettori particolari?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Prova di contrasto: Confronta la matrice supportata da IA Dati Platform con ogni flusso critico. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quali costi e tempi di esecuzione hanno i cluster attuali, inclusi i periodi di inattività?
Confronta scenari con quantità e periodi sostenuti in uso effettivo.
Prova di contrasto: Confronta il costo totale di job e per mese, non solo il prezzo di CPU. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Come sono il codice, le dipendenze, i segreti e i parametri utilizzati tra gli ambienti?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Prova di contrasto: per dimostrare una promozione reale con compiti, notebook, librerie e recupero. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Operazione e continuità → Capacità di consegna
Fonti
Chi consuma i dati finali e con quale modello di query SQL o BI?
Per ottenere un carico rappresentativo e i suoi obiettivi misurabili prima di dimensionare.
Prova di contrasto: Se c'è un'alta concurrenza analitica, valutare Lakehouse come uno strato di servizio aggiuntivo. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analisi SQL → Prestazioni e capacità
Fonti
Quale percentuale del valore viene fornita tramite query SQL e dashboard rispetto alla trasformazione dei dati?
Accettare il risultato che giustifica la soluzione e il suo criterio di accettazione.
Direzione di arrotondamento: SQL e tavole favoriscono la trasformazione distribuita Lakehouse favorisce la piattaforma IA Dati. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Aziendale Risultato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analisi SQL → Aziendale Risultato
Fonti
Chi costruisce il flusso: analisti e specialisti SQL o ingegneri e sviluppatori PySpark?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Prova a contrasto: L'abilità disponibile riduce i tempi di consegna e i costi di manutenzione. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Identificazione dei bisogni → Capacità di consegna
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificazione dei bisogni → Capacità di consegna
Fonti
Il cliente accetta di mantenere il codice, le librerie, i test e distribuzioni?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Prova di contrasto: A bassa tolleranza di codice favorisce Data Studio e SQL codice personalizzato deve favorire IA Dati Piattaforma. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Operazione e continuità → Capacità di consegna
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operazione e continuità → Capacità di consegna
Fonti
Le regole aziendali possono essere espresse in SQL e mappe visive o richiedono algoritmi, UDF e logica speciale?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Test Retirement: Test Data Transforms e SQL primo Se non coprono il caso, misurare Spark. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Capacità di consegna
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analisi SQL → Capacità di consegna
Fonti
Lo stesso team deve creare, gestire e monitorare più pipeline con dipendenze e nuovi tentativi?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Prova al contrasto: i flussi di lavoro della piattaforma IA Dati hanno più allineamento. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Capacità di consegna
Fonti
Qual è il volume giornaliero, la dimensione del file, la crescita e la finestra di processo massima?
Per ottenere un carico rappresentativo e i suoi obiettivi misurabili prima di dimensionare.
Prova di contrasto: Confronta i costi e la durata delle consultazioni Lakehouse con un vero job Spark. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Ci sono fonti miste, semistrutturate o un gran numero di archivi che richiedono una trasformazione distribuita?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Per contrastare: IA Dati Piattaforma di guadagno rilevanza Il volume stesso non decide. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
I dati devono rimanere nel lake senza essere copiati e in quale formato si trovano?
Distinguere l'accesso, le copie, la pubblicazione e la proprietà dei dati.
Contabilità: Entrambi possono consultare fonti esterne in diverse condizioni. Convalida Iceberg, percorsi e cataloghi. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Accesso ai dati
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Accesso ai dati
Fonti
Devi scrivere o mantenere tabelle Delta come formato principale?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Retiring: IA Dati Platform offre un percorso di ingegneria naturale sul Delta. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
L’esigenza principale è interrogare Iceberg esterno con SQL e accelerare le letture ripetute?
Per ottenere un carico rappresentativo e i suoi obiettivi misurabili prima di dimensionare.
Contabilità: Lakehouse con cataloghi, Lake Cache o Data Lake Accelerator è un candidato forte. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Prestazioni e capacità
Fonti
Ci sono processi Spark ereditati che sono destinati a migrare con pochi cambiamenti?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Per contrastare: IA Dati Platform riduce la riprogettazione se sono supportate API, librerie e runtime. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
Fonti
È prevista elaborazione continua o in micro-batch con requisiti di checkpoint e recupero?
Definire continuità e recupero con un test verificabile.
Prova al contrasto: per valutare lo streaming strutturato Spark presso la piattaforma IA Dati e i suoi confini esatti di origine e destinazione. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Ingegneria Dati → Continuità
Fonti
Chi utilizza i dati e con quali requisiti di concorrenza, latenza e SLA?
Per ottenere un carico rappresentativo e i suoi obiettivi misurabili prima di dimensionare.
A SQL e lo strato analitico BI ripetitivo favorisce Lakehouse. Da misurare con dati effettivi. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Gli utenti hanno bisogno di assistenti per caricare, collegare, flagellare e condividere i dati senza scrivere il codice?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Tackling: Data Studio è un candidato diretto Per misurare la copertura di ogni compito particolare. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Analisi SQL → Capacità di consegna
Fonti
Le API, i modelli, gli agenti o le basi di conoscenza sono richieste con i dati?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Prova al contrasto: Per specificare la funzione di IA. Le funzionalità AI.native della piattaforma IA Dati richiedono Autonomous AI Lakehouse 26ai o versioni successive. l'ingegneria senza queste funzioni dovrebbe essere valutata in modo indipendente. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Applicazioni IA sui dati → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Applicazioni IA sui dati → Compatibilità e integrazione
Fonti
È necessario condividere i dati tra team e motori senza copiarli?
Distinguere l'accesso, le copie, la pubblicazione e la proprietà dei dati.
Prova al contrasto: Per progettare cataloghi e formati condivisi la combinazione A può essere più efficace. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Accesso ai dati
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Accesso ai dati
Fonti
Dove risiedono i dati e gli utenti: OCI, altre nuvole o data center?
Per rilevare le dipendenze e le condizioni di compatibilità da testare.
Prova al contrasto: Controlla la connettività, autorizzazioni e le funzioni disponibili per regione e distribuzione. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quali politiche di identità, ruoli, audit, crittografia e residenza sono richieste?
Controlli Identificare, prove governative responsabili e obbligatorie.
Prova al contrasto: richiedono una dimostrazione end-to-end Non assumere l'equivalenza tra la piattaforma RBEC e i privilegi di base. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
Fonti
Quale catalogo è la vera fonte e come vengono gestiti metadati e lignaggio?
Controlli Identificare, prove governative responsabili e obbligatorie.
Prova al contrasto: Definire responsabile da metadati e frequenza di aggiornamento. rivedere i confini della linea in streaming. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Catalogo di accesso e dati → Controllo e tracciabilità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Catalogo di accesso e dati → Controllo e tracciabilità
Fonti
Che cosa richiede il ciclo di vita: Git, recensione cambiamento, CI / CD, rollback e promozione interambiente?
Identificare competenze, strumenti e responsabilità per arrendersi e mantenere il caso.
Prova al contrasto: eseguire un test distribuzione effettivo con funzionalità di servizio e versione. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Operazione e continuità → Capacità di consegna
Fonti
Chi risponderà agli incidenti e di quali prove ha bisogno: piano della query, caricamento rifiutato, Spark UI o log degli executor?
Definire continuità e recupero con un test verificabile.
Direzione di prova: Il modello operativo deve essere seguito dal motore dominante. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Operazione e continuità → Continuità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operazione e continuità → Continuità
Fonti
Qual è il costo totale accettabile di calcolo, storage, rete, log e servizi complementari?
Confronta scenari con quantità e periodi sostenuti in uso effettivo.
Da testare: modellare entrambe le alternative dall'uso misurato e non dai prezzi nominali. confermare con una prova del caso e le condizioni della documentazione; Non e' una selezione automatica.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Utilenza economica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Che cosa ECPU, archiviazione a GB, ore mensili e regime di licenza supportano l'alternativa Lakehouse?
Unità di fatturazione record e l'assunzione di capacità di servizio SQL.
Confrontare il carico regolare e becco Convalida configurazione, autoscaling e licenza prima di commentare. A ECPU non ammonta a OCPU.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Quale risultato, l'utente e la misura di successo giustificano questo caso e cosa rimane al di fuori della prima proposta?
Definire la portata e il criterio di successo prima di scegliere i prodotti.
Per registrare lo stato attuale, l'obiettivo, la data e responsabile per convalidare; Non derivare un prodotto solo dall'etichetta del progetto.
- Oracle AI Data Platform → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
- OCI API Gateway → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
- OCI Generative AI → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
- Oracle Analytics Cloud → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Identificazione dei bisogni → Aziendale Risultato
Fonti
Quali regioni avranno dati e utenti, quali rotte di rete sono consentite e quale volume attraverserà nubi o data center?
Scopri la residenza, la latenza e il traffico che influiscono sul design.
Disegnare e la destinazione del traffico e confermare la disponibilità di servizi regionali separati accesso pubblico e privato e l'output di dati.
- Oracle AI Data Platform → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
- OCI API Gateway → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
- OCI Generative AI → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
- Oracle Analytics Cloud → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Connettività e residenza → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quali ruoli, dati sensibile, audit, crittografia, segreti e restrizioni di accesso dovrebbero essere mostrati?
Trasformare le politiche in controlli verificabili.
Per assegnare responsabile e le prove a ogni monitoraggio autorizzazioni OCI, i dati autorizzazioni e l'applicazione autorizzazioni sono convalidati in modo indipendente.
- Oracle AI Data Platform → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
- OCI API Gateway → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
- OCI Generative AI → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
- Oracle Analytics Cloud → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
Fonti
Quali disponibilità, RTO, RPO, manutenzione finestra e responsabilità di cura richiedono ogni componente?
Definire la continuità in base all'impatto del fallimento.
Per progettare e testare il recupero del set; La SLA di un servizio non sostituisce la continuità della soluzione.
- Oracle AI Data Platform → Operazione e continuità → Continuità
- OCI API Gateway → Operazione e continuità → Continuità
- OCI Generative AI → Operazione e continuità → Continuità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operazione e continuità → Continuità
- Oracle Analytics Cloud → Operazione e continuità → Continuità
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operazione e continuità → Continuità
Fonti
Quali budget, valuta, orizzonte mensile, ambienti e crescita può verificare il cliente e quali SKU, quantità e ore mensili giustificano le risorse complementari?
Preparare scenari di investimento e di funzionamento comparabili.
Separare quantità verificate e ipotesi e registrare i componenti senza prezzo senza considerarli gratuiti. Per ogni complemento necessario, confermare lo SKU esatto, la quantità nella sua unità Oracle e le ore attive al mese se la metrica è oraria. Distinguere storage, rete, osservabilità e calcolo aggiuntivo; non duplicare risorse incluse in un altro profilo.
- Oracle AI Data Platform → Dimensione e costi → Utilenza economica
- OCI API Gateway → Dimensione e costi → Utilenza economica
- OCI Generative AI → Dimensione e costi → Utilenza economica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensione e costi → Utilenza economica
- Oracle Analytics Cloud → Dimensione e costi → Utilenza economica
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Chi opererà ogni componente e con quale copertura, allarmi, registri e competenze?
Controllare che il design abbia una capacità operativa effettiva.
Assegnare responsabilità, segno di colpa e percorso di cura per accettare di formazione se esiste una divisione.
- Oracle AI Data Platform → Operazione e continuità → Capacità di consegna
- OCI API Gateway → Operazione e continuità → Capacità di consegna
- OCI Generative AI → Operazione e continuità → Capacità di consegna
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operazione e continuità → Capacità di consegna
- Oracle Analytics Cloud → Operazione e continuità → Capacità di consegna
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operazione e continuità → Capacità di consegna
Fonti
Quali applicazioni, dati, versioni, integrazioni e proprietari formano l'attuale stato e quali dipendenze richiedono loro di spostarli insieme?
Per creare un inventario di transizione con unità verificabili.
Distinguere cosa mantenere, migrare, sostituire e dismettere; assegnare un responsabile e un test a ogni dipendenza.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quali consumi, latenza, disponibilità, errori e costi osservati formano la linea di base e da quale periodo provengono?
Evitare di confrontare la destinazione contro un'ipotesi della sua origine.
Annotare unità, percentile, intervallo e fonte di ogni misurazione; l’accettazione deve usare un carico di lavoro comparabile.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Prestazioni e capacità
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Prestazioni e capacità
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Prestazioni e capacità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Prestazioni e capacità
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Prestazioni e capacità
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Prestazioni e capacità
Fonti
Quali interfacce, formati, estensioni, versioni, licenze e comportamenti devono essere mantenuti o modificati?
Le incompatibilità Identificare prima dell'equivalenza promettente.
Per preparare un campione rappresentativo e una copertura record, modifiche e confini necessari; A simile API non garantisce l'equivalenza funzionale.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quanti GB dovrebbero essere spostati, quanto cambiamento al giorno e quanto larghezza di banda e finestra effettiva sono disponibili per le copie e la sincronizzazione?
Sincronizzazione iniziale e incrementale Dimensione.
Collegare volume dei dati, velocità effettiva di trasferimento e finestra disponibile; verificare il meccanismo specifico di ogni servizio e riconciliare i dati finali.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quali funzioni devono essere eseguite allo stesso tempo, per quanti mesi e chi deciderà quanto presto per completare la coesistenza?
Rendere il periodo con doppia risorse e dipendenze di tempo visibili.
Distinguere il costo mensile di destinazione dal costo e la durata della transizione evitare di aggiungerli come spese permanenti.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Utilenza economica
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Utilenza economica
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Utilenza economica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Utilenza economica
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Utilenza economica
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Utilenza economica
Fonti
Quali passaggi, responsabili, finestra di transizione, punto di non ritorno e condizioni di ripristino sono accettati dal business?
Preparare una transizione controllata e segnalabile.
Documentare i criteri per proseguire o tornare indietro e provare il recupero; il ripristino del traffico e quello dei dati possono richiedere azioni diverse.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Continuità
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Continuità
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Continuità
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Continuità
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Continuità
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Continuità
Fonti
Quali test funzionali, dati, sicurezza e prestazioni approveranno la transizione e chi firmerà l'accettazione?
Definire prove sufficienti per completare la migrazione.
Confrontare i risultati con la baseline e registrare i difetti ancora da risolvere; dismettere il sistema di origine solo quando i criteri concordati sono soddisfatti.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quali cambiamenti al funzionamento o all'architettura portano valore misurabile e cosa può essere posticipato per ridurre il rischio?
Delocalizzazione tecnica separata per modernizzare il processo.
Dare priorità ai cambiamenti in base al risultato e alle dipendenze; non richiedere una riprogettazione completa né sprint software per produrre una proposta.
- Oracle AI Data Platform → Migrazione e modernizzazione → Aziendale Risultato
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Aziendale Risultato
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Aziendale Risultato
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migrazione e modernizzazione → Aziendale Risultato
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Aziendale Risultato
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Aziendale Risultato
Fonti
Quanti autori e consumatori avranno, quanti coincideranno all'ora di punta e quali azioni condurranno?
Caratterizzare la concurrenza e il modello di utilizzo.
Per misurare la combinazione di navigazione, creazione e esecuzione Il numero totale di utenti registrati non descrive di per sé il carico.
- Oracle Analytics Cloud → Analisi visuale → Prestazioni e capacità
Fonti
Quali dashboard, cartelle di lavoro, modelli semantici e report a formato fisso sono necessari e quali sono critici?
Collegare l'analisi con le funzioni di editing.
Per il contenuto dell'inventario e autorizzazioni verificare che l'edizione e il servizio prescelti coprano ogni funzione.
- Oracle Analytics Cloud → Analisi visuale → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quali fonti saranno interrogate in tempo reale o tramite dati estratti, quanti GB verranno caricati e con quale frequenza dovranno essere aggiornati?
Per definire connettività e produzione dei dati analitici.
Separare il tempo per la ricarica e l'aggiornamento della consultazione. Verificare le credenziali, i connettori e l'accesso alla rete.
- Oracle Analytics Cloud → Analisi visuale → Accesso ai dati
Fonti
Quante righe, colonne e report di produzione MB e quante esportazioni o consegne programmate coincidono?
Dimensione del lavoro di report così come l'interazione.
Per verificare le dimensioni e i limiti di modalità prescelti; intensificare le attività quando la loro concurrence danneggia l'uso interattivo.
- Oracle Analytics Cloud → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quali edizione, licenza, modalità per utente o capacità, OCPU e ore mensili si applicano a ogni ambiente?
Per ottenere il profilo di fatturazione dell'alternativa.
Verificare disponibilità e possibilità di ridimensionamento; separare produzione e non produzione. Confermare lo SKU esatto in base a edizione, licenza e modalità; non sommare utenti e OCPU come se fossero la stessa modalità.
- Oracle Analytics Cloud → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Quali utenti possono vedere ogni dataset e quali filtri, identità e audit devono essere mantenuti?
Per progettare un accesso coerente tra sorgente e analisi.
Controllare l'accesso alla fonte e il contenuto autorizzazioni con gli utenti rappresentativi. Non dedurre la sicurezza di riga semplicemente appartenendo a un gruppo OCI.
- Oracle Analytics Cloud → Sicurezza e governo → Controllo e tracciabilità
Fonti
Quali contenuti, connessioni, calendari e autorizzazioni dell'attuale sistema di analisi dovrebbero essere migrati e come sarà stabilita la loro equivalenza?
Determinare la transizione dell'analisi e la loro accettazione.
Prova un campione di contenuti, ricollega le fonti e confronta i risultati, i tempi e la sicurezza prima di ritirare la fonte.
- Oracle Analytics Cloud → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Che cosa saranno eseguiti container e services, quante repliche minime e massime richiedono e cosa mantengono stato?
Per descrivere unità distribuzione e dipendenza dei dati.
Applicazioni separate, lavori e piattaforma services identificano i requisiti di persistenza e distribuzione.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Funzionamento container → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quanta CPU e memoria richiedono e consumano i pods a carico normale e di picco, inclusi i componenti della piattaforma, e quali OCPU e RAM per worker soddisfano tale domanda?
Converti le misure di carico in nodi di capacità.
Considerare il sistema richieste, i confini, il sistema risorse e la gamma operativa; Non i nodi calcolo utilizzando solo memoria nominale.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quale segnale attiverà il ridimensionamento, quale picco di carico deve essere assorbito e quali limiti, tempi di avvio e vincoli si applicano?
Controllare come la capacità risponderà allo spostamento del carico.
Distinguish escala da repliche e nodi; Avvio di prova, limiti e comportamento se non c'è capacità disponibile.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Funzionamento container → Prestazioni e capacità
Fonti
Quanti cluster e ambienti ci saranno, che tipo di cluster e nodi richiedono e quante ore mensili opereranno?
Per preparare unità e responsabilità della piattaforma.
Motivo di isolamento e nodi di modalità conto per monitoraggio piatto, lavoratori e integratori secondo il profilo scelto.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Di quali volumi persistenti, dischi di avvio, VPU per GB, bilanciatori, traffico dati in uscita e log ha bisogno ogni ambiente?
Includere le dipendenze che non si adattano al prezzo dei nodi.
Collegare ogni complemento al componente che lo utilizza e a una quantità. Nel profilo gestito, confermare i GB di avvio per worker e le VPU per GB di quel volume; volumi persistenti, traffico e osservabilità vengono dimensionati separatamente.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Quale modello o carico di lavoro GPU verrà ospitato, quanta memoria e quante GPU per replica richiede e chi gestisce runtime, immagine e driver?
Per valutare il proprio alloggiamento di carico IA.
Il carico A GPU a OKE richiede la forma e la compatibilità immagine e il funzionamento dell'applicazione. non è uguale a Dedicated AI Clusters da OCI Generative AI.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Funzionamento container → Modello di monitoraggio e il suo funzionamento
Fonti
Quali criteri per l'aggiornamento, la distribuzione, il backup e il recupero saranno testati per applicazioni e dati?
D'accordo per garantire il funzionamento del cluster e dei suoi carichi.
Prove manutenzione e fallimento dei nodi con rappresentante services la disponibilità di monitoraggio piatto non dimostra il recupero dei dati.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operazione e continuità → Continuità
Fonti
Quali versioni Kubernetes, API, immagini, chart, volumi e dipendenze del cluster attuale devono essere adattati?
Identificare lavoro effettivo di migrazione di container.
Convalida compatibilità e persistente stato per applicazione Test distribuzione, il taglio del traffico e la conversione prima di spostare il set.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quali apis, percorsi, backend e consumatori saranno pubblicati e che cosa dovrebbe essere pubblico o privato?
Per definire i confini dell'area e della rete.
Disegna client, gateway e backend Per verificare la connettività e le responsabilità per ogni salto.
- OCI API Gateway → Pubblicazione e protezione delle API → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quanti richieste mensile e secondo al picco sono attesi, con che dimensione e latenza di risposta?
Volume di fatturazione istantaneo separato.
Per includere re-attriti e stazionari in volume; Dimostrare che i confini e il backend tollerano il becco.
- OCI API Gateway → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quale autenticazione, autorizzazione, validazione e trasformazioni richiede ogni percorso e chi gestisce le credenziali?
Converti le politiche in comportamento di entrata verificabile.
Prove consentite e respinte l'accesso e assegnare la proprietà alle politiche non posizionano un backend come autorizzazione.
- OCI API Gateway → Pubblicazione e protezione delle API → Controllo e tracciabilità
Fonti
Quali abbonati richiedono quote o limiti richieste e come saranno segnalati gli eccessi?
Per progettare la protezione backend e il monitoraggio dei consumatori.
I piani di utilizzo funzionano con la quota richieste API A di richieste non costituisce un bilancio token di un modello.
- OCI API Gateway → Pubblicazione e protezione delle API → Controllo e tracciabilità
Fonti
Se viene richiesto un gateway di IA, servono anche selezione di modelli o fornitori, budget dei token, valutazione delle risposte e guardrail?
Accesso separato API dalle funzioni di orchestrazione IA.
Enterprise AI Gateway descrive un modello di soluzione. Tali funzioni richiedono componenti specifici e la validazione. non si presume che siano inclusi in OCI API Gateway.
- OCI API Gateway → Governo del consumo di IA → Modello di monitoraggio e il suo funzionamento
Fonti
Quali metriche, registri, avvisi, ritenzione e risposta agli errori richiedono ogni API e il consumatore?
Per rendere il corso completo della richiesta osservabile.
Co-relate dateway e backend senza registrazione di dati sensibile inutili; definire i decisori e i consumatori.
- OCI API Gateway → Operazione e continuità → Continuità
Fonti
Quali contratti API, politiche, certificati, nomi DNS e clienti dovrebbero mantenere la compatibilità durante la modifica?
Piano coesistenza e accettazione dell'accesso API.
Prove contratti ed errori, migrare i consumatori per gruppo e definire le revisioni del traffico. include la scadenza dei certificati e delle credenziali.
- OCI API Gateway → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi
Fonti
Quale compito specifico risolverà il modello, quale modello è stato scelto e richiede testo, immagini, audio, embedding o reranking?
Identificare input e output modalità e criterio di qualità.
Verificare ogni capacità nel modello e nella regione scelti; il servizio non offre tutte le modalità in ogni modello. Identificare lo SKU pubblico esatto del modello e del tipo di consumo; input, output, cache, audio e contesto possono richiedere righe distinte.
- OCI Generative AI → Inferenza dei modelli → Compatibilità e integrazione
Fonti
Quale serie di esempi, lingue, risposte attesi e criteri misura la qualità del modello, la sicurezza e l'utilità?
Definire l'accettazione prima di scegliere la capacità.
Confrontare i candidati con lo stesso campione e documentare gli errori umani e rivedere A velocità metrica non si rivela utile.
- OCI Generative AI → Inferenza dei modelli → Aziendale Risultato
Fonti
Quante transazioni, token di input e output e richieste simultanee sono previste e qual è la distribuzione delle loro dimensioni?
Dimensione miscela di consumo e carico.
Separare input e output e misurarne i percentili; registrare picchi e nuovi tentativi. Per i token, confermare la quantità mensile per tipo di SKU; per le transazioni, applicare la definizione Oracle del modello senza presumere equivalenza tra token, chiamata e transazione.
- OCI Generative AI → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
A che ora al primo token, latenza totale e token di secondo richiede il caso al loro obiettivo concurrence?
Per definire un test di prestazioni paragonabile.
Non estrapolare un segno da un'altra miscela richieste come garanzia.
- OCI Generative AI → Inferenza dei modelli → Prestazioni e capacità
Fonti
Quale modalità deve essere confrontata: on demand, cluster dedicato o importazione di un modello compatibile?
Verificare se vengono richiesti consumi condivisi, capacità o monitoraggio dedicati del modello importato.
Dedicated Model Import utilizza capacità dedicate e una endpoint non è sinonimo di tutti Dedicated AI Cluster. Controllare le restrizioni e la disponibilità per modello.
- OCI Generative AI → Alloggio modello → Modello di monitoraggio e il suo funzionamento
Fonti
Quali esplosioni, errori di limitazione, reattribuzioni e degrado accettabile ammettono il caso sotto richiesta?
Controllare la risposta dell'applicazione alla capacità variabile.
L'eccitazione a richiesta può variare; Test backoff e misura l'esperienza dell'utente senza assumere un RPS garantito.
- OCI Generative AI → Inferenza dei modelli → Continuità
Fonti
Quali modello, tipo e numero di cluster, AI Units verificate, repliche e ore di hosting o fine-tuning richiede la capacità dedicata?
Costruire uno scenario infrastrutturale amministrato.
Confermare capacità regionale, quote e impegno del modello; separare hosting e fine-tuning e verificare SKU, AI Units, cluster e ore. Rerank usa il proprio profilo di cluster e ore. Se si dispone di una prenotazione GPU propria, confermare BYOR e il relativo SKU separato; non aggiungere tale commissione al Model Import standard.
- OCI Generative AI → Dimensione e costi → Utilenza economica
Fonti
Quali sono il modello esatto, la versione, la licenza, l’origine, il formato e la dimensione dei pesi del modello da importare?
Controllare che lo artefatto possa essere alloggiato nella modalità scelta.
Validare la compatibilità documentata e utilizzare autorizzazioni Per importare non significa che qualsiasi architettura o quantificazione sarà ammessa.
- OCI Generative AI → Alloggio modello → Compatibilità e integrazione
Fonti
Il modello importato è già regolato, i suoi pesi completi sono disponibili e chi ha fatto e valida quella sintonia?
Distinguere la titolazione esterna delle capacità di servizio.
Il servizio non si adatta direttamente ai modelli importati. Per un modello regolato esternamente, verificare la compatibilità artefatto completa; un adattatore isolato non è abbastanza buono.
- OCI Generative AI → Alloggio modello → Modello di monitoraggio e il suo funzionamento
Fonti
Di quali shape, GPU, repliche, ore mensili di hosting, contesto e disponibilità regionale ha bisogno il modello importato con il carico misurato?
Collegare il modello e il suo test con una configurazione concreta.
Non scambiare l'unità di chiusura con una GPU Compute senza controllare il profilo.
- OCI Generative AI → Dimensione e costi → Prestazioni e capacità
Fonti
Quali dati possono essere inseriti nel modello, quale conservazione e tracciabilità sono consentiti e chi controlla modelli, budget e valutazioni?
Definire il governo di IA e utilizzare i limiti.
Per separare le politiche di accesso, gestione dei dati e valutazione del modello assegnare componenti e responsabilità ai controlli aggiuntivi.
- OCI Generative AI → Governo del consumo di IA → Controllo e tracciabilità
Fonti
Abbiamo bisogno di continuità tra le regioni OCI o selezione tra modelli e fornitori diversi e con quali criteri?
Per chiarire quale decisione il routing dovrebbe prendere.
Il routing di file A OCI per un modello ammesso non equivale a un router multimodel o multifornitore. progettare e testare quel componente in modo indipendente come necessario.
- OCI Generative AI → Governo del consumo di IA → Continuità
Fonti
Quali prompts, contratti API, strumenti, contesto, embedding e valutazioni del modello attuale devono mantenere il proprio comportamento?
Per identificare il cambiamento di fornitore, modello o modalità.
Per verificare il campione di valutazione, confrontare la qualità e la latenza e anticipare il rollback. cambiare le embeddings può richiedere la ri-distribuzione della base di conoscenza.
- OCI Generative AI → Migrazione e modernizzazione → Transizione da stato di oggi