Descubram as necessidades.
Informações para preparar uma proposta no CertiSearch
Você pode aprender o processo sem ter um cliente nem quantidades confirmadas. Ao preparar uma proposta, registre o que é conhecido e mantenha as informações desconhecidas como pendentes; não invente números nem escolha um serviço antes de comparar alternativas.
Resultado e usuário definidos, com uma medida de sucesso.
Iniciativa identificada como nova, migração ou modernização.
Fatos separados de suposições; lacunas relevantes registradas.
Que resultado, usuário e medida de sucesso justificam este caso e o que permanece fora da primeira proposta?
Que regiões terão dados e usuários, quais rotas de rede são permitidas e que volume cruzará nuvens ou data centers?
Que papéis, dados sensível, auditoria, criptografia, segredos e restrições de acesso devem ser mostrados?
Que disponibilidade, RTO, RPO, janela de manutenção e responsabilidade de cuidado exigem cada componente?
Quais orçamento, moeda, horizonte mensal, ambientes e crescimento o cliente pode revisar, e quais SKU, quantidades e horas mensais sustentam os recursos complementares?
Quem vai operar cada componente e com que cobertura, alarmes, registros e habilidades?
Relacionar necessidades a capacidades e alternativas candidatas.
Representar componentes, fluxos, responsáveis e decisões.
Depois de identificar as necessidades e comparar as alternativas, as medidas dependem da carga de trabalho. Somente quando for pertinente, reúna dados para as perguntas a seguir conforme a carga de dados, análise, contêineres, API ou inteligência artificial.
Qual é o volume diário, tamanho do arquivo, crescimento e janela máxima do processo?
Quantos autores e consumidores terão, quantos coincidirão na hora de pico e que ações irão realizar?
Quanta CPU e memória os pods solicitam e consomem em carga normal e de pico, incluindo componentes da plataforma, e quais OCPU e RAM por worker atendem a essa demanda?
Quantos solicitações mensais e por segundo no pico são esperados, com que tamanho e latência de resposta?
Quantas transações, tokens de entrada e saída e solicitações simultâneas são esperadas, e qual é a distribuição de seus tamanhos?
Cada quantidade tem unidade, período e origem.
Componentes sem tarifa verificável são exibidos sem preço.
Custos de destino e transição estão separados, com a incerteza visível.
Quais tipo e quantidade de CPU, memória por worker, número de workers e instâncias cada carga de trabalho exige, quantas horas por mês ficarão ativos e qual é o total mensal verificado de unidades AIDP?
Construindo o estágio computação por meio de ambiente e tipo de trabalho.
Registre mínimos, máximos e tempo ocioso por carga; verifique a configuração disponível e meça com dados representativos. Para topologias heterogêneas, solicite o total mensal de unidades AIDP verificado pela conversão oficial, incluindo catálogo, Spark e AI Compute; não o multiplique novamente por horas nem o some a um perfil que cubra os mesmos recursos.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Quantos GB serão ocupados por dados, versões, checkpoints e volumes, e qual retenção e crescimento mensal são esperados?
Distinguir tamanho lógico, persistente armazenamento e dados de recuperação.
Separar Object Storage e outros componentes de faturamento não confundam tamanho de entrada com armazenamento final.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Qual é o primeiro resultado mensurável: um painel, um modelo analítico, um pipeline, um produto de dados ou uma aplicação de IA?
Concordar com o resultado que justifica a solução e seu critério de aceitação.
A primeira prova de contraste determina o motor principal e evita a superdimensão da plataforma. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
Fontes
Quem serão os usuários nos primeiros seis meses e o que podem fazer hoje?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Direção redonda: SQL e guia de auto-serviço Lakehouse e Data Studio PySpark equipes guiam IA Dados Plataforma. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Identificação das necessidades → Capacidade de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificação das necessidades → Capacidade de entrega
Fontes
Quais fontes, formatos, tamanhos e frequência de atualização são necessários na primeira fase?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Prova de contraste: verificar a compatibilidade de origem e destino antes de escolher. Não decida apenas pelo volume. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Compatibilidade e integração
Fontes
Quanta lógica deve ser programada e que parte pode ser resolvida com assistentes, SQL ou fluxos visuais?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Data Studio e Data Transforms para trabalho guiado Spark quando código e processamento distribuído agregam valor. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Capacidade de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Análise SQL → Capacidade de entrega
Fontes
Quais SLA de consulta, concorrência e atualização dos dados foram acordados com o negócio?
Para obter uma carga representativa e seus alvos mensuráveis antes de dimensionar.
Prova de contraste: camadas separadas de produção e consumo, se ambos requerem conduta diferente. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Qual orçamento, data de entrada em produção e equipe de operação estão disponíveis?
Compare cenários com quantidade e períodos mantidos em uso real.
Compare um primeiro produto viável com o custo de uma solução conjunta, incluindo computação em repouso. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
O que o Depósito usa hoje, que versão e onde está implantado?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Ao contrário, a substituição heterogênea da Oracle para a migração Autonomous deve ser medida. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
Fontes
Quantos esquemas, tabelas, views, pacotes, consultas críticas e painéis existem?
Identificar o que existe e quão longe uma transição verificável pode ser alcançada.
Para inventariar dependências e priorizar os processos 20 e consultas com melhor impacto. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Quais são o p95, a concorrência, as janelas de carga e os picos mensais atuais?
Para obter uma carga representativa e seus alvos mensuráveis antes de dimensionar.
Prova de contraste: o POC deve combinar ou melhorar a linha de base medida, não uma carga sintética adequada. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Qual porcentagem do ETL está implementada em SQL ou PL/SQL e qual parte exige processamento fora do banco de dados?
Identificar o que existe e quão longe uma transição verificável pode ser alcançada.
SQL dominante favorece modernizar Lakehouse Adicional Spark apenas se reduzir a complexidade ou escala. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
É necessário consultar arquivos ou Iceberg sem mover dados, ou reestruturar todo o armazenamento?
Distinguir acesso, cópias, publicação e posse de dados.
Prova de contraste: links de teste, catálogos, cache e aceleração antes de prometer movimento ou zero cópias. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Acesso aos dados
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Acesso aos dados
Fontes
Quais condições de indisponibilidade, sincronização e reversão são aceitas pelo negócio?
Para definir continuidade e recuperação com um teste verificável.
Contraposição: selecione método de migração e plano de coexistência Validar reconciliação de dados. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Continuidade
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Continuidade
Fontes
Você deseja preservar o Depósito como uma camada de consumo enquanto adiciona um lago de dados?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Prova de contraste: a arquitetura conjunta A pode adicionar IA Dados Plataforma para engenharia sem substituir o serviço SQL. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Compatibilidade e integração
Fontes
Onde Spark, Hadoop, Databricks ou outros pipelines são executados atualmente e quem os mantém?
Identificar o que existe e quão longe uma transição verificável pode ser alcançada.
Identificar depende do tempo de execução, fornecedor e prática de operação atual. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Quantos empregos existem, que idiomas, versões e bibliotecas e o que são críticos?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Para selecionar uma amostra de trabalhos simples, médios e complexos para medir a migração real. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
Fontes
Quais são os formatos e catálogos atuais, Delta, Iceberg, Parquet ou outros?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Para verificar a compatibilidade de leitura, escrita, evolução do esquema e governança. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Compatibilidade e integração
Fontes
Há Streaming, estado, Checkpoint, baixa latência ou conexões particulares?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Compare a matriz suportada pela plataforma IA Dados com cada fluxo crítico. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Compatibilidade e integração
Fontes
Quais são os custos e os tempos de execução dos clusters atuais, incluindo períodos ociosos?
Compare cenários com quantidade e períodos mantidos em uso real.
Prova de contraste: comparar o custo total por job e por mês, não só o preço por CPU. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Como são códigos, dependências, segredos e parâmetros implantados entre ambientes?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Prova de contraste: para provar uma promoção real com tarefas, cadernos, bibliotecas e recuperação. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
Fontes
Quem consome os dados finais e com que padrão de consulta SQL ou BI?
Para obter uma carga representativa e seus alvos mensuráveis antes de dimensionar.
Se houver alta concordância analítica, avalie Lakehouse como uma camada de serviço adicional. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Análise SQL → Desempenho e capacidade.
Fontes
Qual porcentagem do valor é entregue por consultas SQL e painéis em comparação com a transformação de dados?
Concordar com o resultado que justifica a solução e seu critério de aceitação.
Direção de arredondamento: SQL e placas favorecem a transformação distribuída de Lakehouse favorece a plataforma IA Dados. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → De Negócio Resultado
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Análise SQL → De Negócio Resultado
Fontes
Quem constrói o fluxo: analistas e especialistas SQL ou engenheiros e desenvolvedores PySpark?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Prova de contraste: a habilidade disponível reduz o tempo de entrega e os custos de manutenção. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Identificação das necessidades → Capacidade de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificação das necessidades → Capacidade de entrega
Fontes
O cliente concorda em manter código, bibliotecas, testes e implantações?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Prova de contraste: A baixa tolerância ao código favorece Data Studio e SQL código personalizado precisa favorecer IA Dados Plataforma. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
Fontes
As regras comerciais podem ser expressas em SQL e mapas visuais ou precisam de algoritmos, UDF e lógica especial?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Teste de Aposentadoria, teste Data Transforms e SQL primeiro se não cobrirem o caso, meça Spark. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Capacidade de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Análise SQL → Capacidade de entrega
Fontes
A mesma equipe deve construir, operar e monitorar vários pipelines com dependências e novas tentativas?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Prova de contraste: IA Dados Platform's Workflows tem mais alinhamento. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Capacidade de entrega
Fontes
Qual é o volume diário, tamanho do arquivo, crescimento e janela máxima do processo?
Para obter uma carga representativa e seus alvos mensuráveis antes de dimensionar.
Compare os custos e duração das consultas de Lakehouse com um job Spark. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Existem fontes mistas, semi-estruturadas ou um grande número de arquivos que exigem transformação distribuída?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Ao contrário, a plataforma IA Dados ganha relevância. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Compatibilidade e integração
Fontes
Os dados devem permanecer no lago sem serem copiados e em qual formato estão?
Distinguir acesso, cópias, publicação e posse de dados.
Ambos podem consultar fontes externas em condições diferentes. Validar Iceberg, rotas e catálogos. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Acesso aos dados
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Acesso aos dados
Fontes
Você tem que escrever ou manter tabelas Delta como seu formato principal?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
IA Dados Platform oferece um caminho de engenharia natural sobre Delta. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Compatibilidade e integração
Fontes
A necessidade principal é consultar Iceberg externo com SQL e acelerar leituras repetidas?
Para obter uma carga representativa e seus alvos mensuráveis antes de dimensionar.
Contraposição: Lakehouse com catálogos, Lake Cache ou Data Lake Accelerator é um forte candidato. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Desempenho e capacidade.
Fontes
Há processos herdados Spark que são destinados a migrar com poucas mudanças?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Em contraste: IA Dados Platform reduz o redesenho se APIs, bibliotecas e tempo de execução são suportados. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
Fontes
Há processamento contínuo ou em microlotes com requisitos de checkpoint e recuperação?
Para definir continuidade e recuperação com um teste verificável.
Prova de contraste: avaliar Spark Structured Streaming na plataforma IA Dados e seus limites exatos de origem e destino. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Engenharia Dados → Continuidade
Fontes
Quem consome os dados e com quais requisitos de concorrência, latência e SLA?
Para obter uma carga representativa e seus alvos mensuráveis antes de dimensionar.
A SQL e camada analítica repetitiva BI favorece Lakehouse. A ser medido com dados reais. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Os usuários precisam de assistentes para carregar, conectar, vasculhar e compartilhar dados sem escrever código?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Data Studio é um candidato direto para medir a cobertura de cada tarefa em particular. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Análise SQL → Capacidade de entrega
Fontes
APIs, modelos, agentes ou bases de conhecimento são necessárias com dados?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Prova de contraste: para especificar a função de IA. As capacidades AI.native da plataforma IA Dados requerem Autonomous AI Lakehouse 26ai ou posterior. A engenharia sem essas funções deve ser avaliada independentemente. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Aplicações IA sobre dados → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Aplicações IA sobre dados → Compatibilidade e integração
Fontes
É necessário compartilhar dados entre equipes e mecanismos sem fazer cópias?
Distinguir acesso, cópias, publicação e posse de dados.
Prova de contraste: projetar catálogos e formatos compartilhados A combinação A pode ser mais eficaz. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Acesso aos dados
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Acesso aos dados
Fontes
Onde os dados e usuários residem, OCI, outras nuvens ou data center?
Detectar dependências e condições de compatibilidade a serem testadas.
Teste de contraste: verificar conectividade, permissões e funções disponíveis por região e implantação. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
Fontes
Que políticas de identidade, papéis, auditoria, criptografia e residência são necessárias?
Controles Identificar, provas do governo responsáveis e necessárias.
Prova de contraste: exigir demonstração de ponta a ponta não assumir equivalência entre plataforma RBEC e privilégios básicos. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
Fontes
Que catálogo é a verdadeira fonte e como os metadados e a linhagem são gerenciados?
Controles Identificar, provas do governo responsáveis e necessárias.
Prova de contraste: defina responsável a partir de metadados e atualizar frequência. Revise os limites da linha em streaming. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Acesso e catálogo de dados. → Controle e rastreabilidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Acesso e catálogo de dados. → Controle e rastreabilidade.
Fontes
O que o ciclo de vida requer: revisão de mudança, IC/CD, retrocesso e promoção interambiental?
Habilidades Identificar, ferramentas e responsabilidades para se render e manter o caso.
Prova de contraste: execute um teste implantação real com capacidade de serviço e versão. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
Fontes
Quem responderá aos incidentes e de quais evidências precisa: plano de consulta, carga rejeitada, Spark UI ou logs dos executores?
Para definir continuidade e recuperação com um teste verificável.
O modelo de operação deve ser seguido pelo motor dominante. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Operação e continuidade → Continuidade
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operação e continuidade → Continuidade
Fontes
Qual é o custo total aceitável de computação, armazenamento, rede, logs e serviços complementares?
Compare cenários com quantidade e períodos mantidos em uso real.
Para modelar ambas as alternativas de uso medido e não de preços nominais. Confirmar com uma evidência do caso e as condições da documentação; Não é uma seleção automática.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
O que ECPU, armazenamento na GB, horas mensais e regime de licenças apoiam a alternativa Lakehouse?
Unidades de faturamento de registros e a suposição de capacidade de serviço SQL.
Compare regular e carga de bico Validar configuração, auto-escalamento e licença antes de comentar. A ECPU não é um OCPU.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Que resultado, usuário e medida de sucesso justificam este caso e o que permanece fora da primeira proposta?
Defina escopo e critério de sucesso antes de escolher produtos.
Para registrar o status atual, alvo, data e responsável para validar; Não derivem um produto apenas pela etiqueta do projeto.
- Oracle AI Data Platform → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
- OCI API Gateway → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
- OCI Generative AI → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
- Oracle Analytics Cloud → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Identificação das necessidades → De Negócio Resultado
Fontes
Que regiões terão dados e usuários, quais rotas de rede são permitidas e que volume cruzará nuvens ou data centers?
Descubra residência, latência e tráfego que afetam o projeto.
Desenhe e desempenhe o tráfego e confirme a disponibilidade de serviços regionais, acesso público e privado e saída de dados.
- Oracle AI Data Platform → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
- OCI API Gateway → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
- OCI Generative AI → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
- Oracle Analytics Cloud → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Conectividade e residência → Compatibilidade e integração
Fontes
Que papéis, dados sensível, auditoria, criptografia, segredos e restrições de acesso devem ser mostrados?
Transforme políticas em controles verificáveis.
Para atribuir responsável e evidências a cada monitoração permissões OCI, dados permissões e aplicação permissões são validados independentemente.
- Oracle AI Data Platform → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
- OCI API Gateway → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
- OCI Generative AI → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
- Oracle Analytics Cloud → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
Fontes
Que disponibilidade, RTO, RPO, janela de manutenção e responsabilidade de cuidado exigem cada componente?
Para definir a continuidade de acordo com o impacto da falha.
Para projetar e testar a recuperação do conjunto; O SLA de um serviço não substitui a continuidade da solução.
- Oracle AI Data Platform → Operação e continuidade → Continuidade
- OCI API Gateway → Operação e continuidade → Continuidade
- OCI Generative AI → Operação e continuidade → Continuidade
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operação e continuidade → Continuidade
- Oracle Analytics Cloud → Operação e continuidade → Continuidade
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operação e continuidade → Continuidade
Fontes
Quais orçamento, moeda, horizonte mensal, ambientes e crescimento o cliente pode revisar, e quais SKU, quantidades e horas mensais sustentam os recursos complementares?
Para preparar cenários de investimento e operação comparáveis.
Separe quantidades verificadas de suposições e registre componentes sem preço, sem tratá-los como gratuitos. Para cada complemento necessário, confirme o SKU exato, a quantidade na sua unidade Oracle e as horas ativas por mês se a métrica for horária. Diferencie armazenamento, rede, observabilidade e computação adicional; não duplique recursos incluídos em outro perfil.
- Oracle AI Data Platform → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- OCI API Gateway → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- OCI Generative AI → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- Oracle Analytics Cloud → Dimensão e custos → Eficiência econômica
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Quem vai operar cada componente e com que cobertura, alarmes, registros e habilidades?
Verifique se o projeto tem capacidade operacional.
Atribuir responsabilidade, sinal de falha e caminho de cuidado para concordar com o treinamento se existir uma divisão.
- Oracle AI Data Platform → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
- OCI API Gateway → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
- OCI Generative AI → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
- Oracle Analytics Cloud → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operação e continuidade → Capacidade de entrega
Fontes
Que aplicações, dados, versões, integrações e proprietários formam o estado atual e quais dependências exigem que eles os movam juntos?
Para criar um inventário de transição com unidades verificáveis.
Distinguir o que manter, migrar, substituir e desativar; atribuir um responsável e um teste a cada dependência.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Que consumo, latência, disponibilidade, erros e custos observados formam a linha básica e de que período eles vêm?
Evite comparar o destino com uma suposição de sua origem.
Registrar unidade, percentil, intervalo e origem de cada medição; a aceitação deve usar uma carga de trabalho comparável.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Desempenho e capacidade.
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Desempenho e capacidade.
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Desempenho e capacidade.
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Desempenho e capacidade.
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Desempenho e capacidade.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Desempenho e capacidade.
Fontes
Quais interfaces, formatos, extensões, versões, licenças e comportamentos devem ser preservados ou alterados?
Incompatibilidades Identificar antes de prometer equivalência.
Para preparar uma amostra representativa e registrar cobertura, mudanças e limites necessários; A similar API não garante equivalência funcional.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Compatibilidade e integração
Fontes
Quantos GB devem ser movidos, quanta mudança por dia e quanta largura de banda e janela real estão disponíveis para cópias e sincronização?
Dimensão sincronização inicial e incremental.
Relacionar volume de dados, taxa efetiva de transferência e janela disponível; verificar o mecanismo específico de cada serviço e reconciliar os dados finais.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Que funções têm que ser desempenhadas ao mesmo tempo, por quantos meses e quem decidirá em quanto tempo para completar a coexistência?
Faça o período com recursos duplo e dependências de tempo visíveis.
Distinguir o custo mensal do destino do custo e duração da transição evitar adicioná-los como despesa permanente.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Eficiência econômica
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Eficiência econômica
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Eficiência econômica
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Eficiência econômica
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Eficiência econômica
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Eficiência econômica
Fontes
Quais etapas, responsáveis, janela de transição, ponto de não retorno e gatilhos de reversão são aceitos pelo negócio?
Prepare uma transição controlada e reportável.
Documentar critérios para prosseguir ou reverter e ensaiar a recuperação; a reversão do tráfego e a dos dados podem exigir ações diferentes.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Continuidade
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Continuidade
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Continuidade
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Continuidade
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Continuidade
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Continuidade
Fontes
Que testes funcionais, de dados, segurança e desempenho aprovarão a transição e quem assinará a aceitação?
Para definir evidências suficientes para completar a migração.
Comparar os resultados com a linha de base e registrar defeitos pendentes; desativar o sistema de origem somente quando os critérios acordados forem atendidos.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Que mudanças na operação ou arquitetura trazem valor mensurável e o que pode ser adiado para reduzir o risco?
Mudança técnica separada para modernizar o processo.
Priorizar mudanças por resultado e dependência; não exigir um redesenho completo nem sprints de software para elaborar uma proposta.
- Oracle AI Data Platform → Migração e modernização → De Negócio Resultado
- OCI API Gateway → Migração e modernização → De Negócio Resultado
- OCI Generative AI → Migração e modernização → De Negócio Resultado
- Oracle Autonomous AI Lakehouse → Migração e modernização → De Negócio Resultado
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → De Negócio Resultado
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → De Negócio Resultado
Fontes
Quantos autores e consumidores terão, quantos coincidirão na hora de pico e que ações irão realizar?
Caracterizar concordância e padrão de uso.
Para medir a combinação de navegação, criação e execução O número total de usuários registrados não descreve por si só a carga.
- Oracle Analytics Cloud → Análise visual → Desempenho e capacidade.
Fontes
Quais painéis, pastas de trabalho, modelos semânticos e relatórios de formato fixo são necessários, e quais são críticos?
Conecte as análises com as funções de edição.
Para inventário de conteúdo e permissões verificar que a edição escolhida e serviço cobrir cada função.
- Oracle Analytics Cloud → Análise visual → Compatibilidade e integração
Fontes
Quais fontes serão consultadas em tempo real ou por dados extraídos, quantos GB serão carregados e com que frequência devem ser atualizados?
Para definir conectividade e produção dos dados analíticos.
Separe o tempo para cobrar e atualizar a consulta. Credenciais de teste, conectores e acesso à rede.
- Oracle Analytics Cloud → Análise visual → Acesso aos dados
Fontes
Quantas linhas, colunas e relatórios de produção MB e quantas exportações ou entregas programadas coincidem?
Dimensão do relatório, bem como a interação.
Para verificar o tamanho e os limites de modalidade escolhidos; Aumentar as tarefas quando sua concordância prejudica o uso interativo.
- Oracle Analytics Cloud → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Quais edição, licença, modalidade por usuário ou capacidade, OCPU e horas mensais correspondem a cada ambiente?
Para obter o perfil de faturamento da alternativa.
Valide a disponibilidade e as opções de escalonamento; separe produção e não produção. Confirme o SKU exato conforme edição, licença e modalidade; não some usuários e OCPU como se fossem a mesma modalidade.
- Oracle Analytics Cloud → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Que usuários podem ver cada conjunto de dados e que filtros, identidade e auditoria têm que ser mantidos?
Para projetar acesso consistente entre fonte e análise.
Verifique o acesso à fonte e conteúdo permissões com usuários representativos. Não infera a segurança da linha simplesmente por pertencer a um grupo OCI.
- Oracle Analytics Cloud → Segurança e Governo → Controle e rastreabilidade.
Fontes
Que conteúdo, conexões, calendários e permissões do atual sistema de análise devem ser migrados e como sua equivalência será estabelecida?
Determinando a transição da análise e sua aceitação.
Teste uma amostra de conteúdo, reconecte fontes e compare resultados, horários e segurança antes de retirar a fonte.
- Oracle Analytics Cloud → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
O que contêineres e services serão executados, quantas réplicas mínimas e máximas eles precisam e o que eles mantêm estado?
Descrever unidades implantação e dependência de dados.
Aplicações separadas, empregos e plataforma services identificam os requisitos de persistência e distribuição.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → contêineres run → Compatibilidade e integração
Fontes
Quanta CPU e memória os pods solicitam e consomem em carga normal e de pico, incluindo componentes da plataforma, e quais OCPU e RAM por worker atendem a essa demanda?
Converta medições de carga em capacidade de nós.
Considere o sistema solicitações, limites, sistema recursos e alcance operacional; Não façam nós computação usando apenas memória nominal.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Qual sinal ativará o escalonamento, qual pico de carga deve ser absorvido e quais limites, tempos de inicialização e restrições se aplicam?
Verifique como a capacidade responderá ao deslocamento de carga.
A distinção aumenta a partir de réplicas e nós; Iniciação de teste, limites e comportamento se não houver capacidade disponível.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → contêineres run → Desempenho e capacidade.
Fontes
Quantos clusters e ambientes haverá, que tipo de cluster e nós precisam e quantas horas por mês eles vão operar?
Preparar unidades e responsabilidade da plataforma.
Razão para isolamento e modalidade de nós são responsáveis pelo monitoramento plano, trabalhadores e suplementos de acordo com o perfil escolhido.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Quais volumes persistentes, discos de inicialização, VPU por GB, balanceadores, saída de dados e logs cada ambiente precisa?
Inclua dependências que não se adequam ao preço dos nós.
Relacione cada complemento ao componente que o utiliza e a uma quantidade. No perfil gerenciado, confirme GB de inicialização por worker e VPU por GB desse volume; volumes persistentes, tráfego e observabilidade são dimensionados separadamente.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Qual modelo ou carga de trabalho GPU será hospedado, quanta memória e quantas GPU por réplica são necessárias, e quem mantém o runtime, a imagem e os drivers?
Para avaliar o próprio alojamento de carga IA.
A GPU carga em OKE requer forma e compatibilidade imagem e operação da aplicação. Não é igual a Dedicated AI Clusters de OCI Generative AI.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → contêineres run → Modelo de monitoramento e sua operação.
Fontes
Que políticas de atualização, distribuição, backup e recuperação serão testadas para aplicações e dados?
Concordo em garantir a operação do cluster e suas cargas.
Prove a manutenção e falha de nós com services representativo a disponibilidade de monitoramento plano não prova a recuperação de dados.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Operação e continuidade → Continuidade
Fontes
Quais versões Kubernetes, APIs, imagens, charts, volumes e dependências do cluster atual devem ser adaptados?
Identificar trabalho de migração real de contêineres.
Validar compatibilidade e persistente estado pela aplicação Teste implantação, corte de tráfego e reversão antes de mover o conjunto.
- OCI Kubernetes Engine (OKE) → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Que apis, rotas, infra-estruturas e consumidores serão publicados e o que deve ser público ou privado?
Para definir limites de área e rede.
Desenhe cliente, porta de entrada e infra-estrutura para verificar conectividade e responsabilidades para cada salto.
- OCI API Gateway → Publicação e proteção de APIs → Compatibilidade e integração
Fontes
Quantos solicitações mensais e por segundo no pico são esperados, com que tamanho e latência de resposta?
Separar o volume de faturamento instantâneo.
Para incluir novas tentativas e estacionárias em volume; Prove que limites e infra-estrutura toleram bicos.
- OCI API Gateway → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Que autenticação, autorização, validação e transformações cada rota requer e quem gerencia as credenciais?
Converta políticas para um comportamento de entrada verificável.
Provar acesso permitido e rejeitado e atribuir propriedade a políticas não colocar uma infra-estrutura como uma autorização.
- OCI API Gateway → Publicação e proteção de APIs → Controle e rastreabilidade.
Fontes
Que assinantes exigem quotas ou limites solicitações e como os excessos serão relatados?
Para projetar proteção de infraestrutura e monitoramento do consumidor.
Os planos de uso funcionam com solicitações API A parte do solicitações não constitui um orçamento tokens de um modelo.
- OCI API Gateway → Publicação e proteção de APIs → Controle e rastreabilidade.
Fontes
Se for solicitado um gateway de IA, também são necessários seleção de modelos ou provedores, orçamento de tokens, avaliação de respostas e guardrails?
Separe o acesso API das funções de orquestração IA.
Enterprise AI Gateway descreve um padrão de solução. Essas funções requerem componentes específicos e validação. Não se supõe que estejam incluídos na OCI API Gateway.
- OCI API Gateway → Governo de consumo de IA → Modelo de monitoramento e sua operação.
Fontes
Quais métricas, registros, alertas, retenção e resposta a erros que cada API e consumidor exigem?
Para tornar o curso completo da solicitação observável.
Relacionar a data e backend sem registro de dados desnecessários do sensível; definindo tomadores de decisão e consumidores.
- OCI API Gateway → Operação e continuidade → Continuidade
Fontes
Quais contratos API, políticas, certificados, nomes DNS e clientes devem manter a compatibilidade durante a mudança?
Plano coexistência e aceitação do acesso API.
Provar contratos e erros, migrar consumidores por grupo e definir revisões de tráfego. inclui a expiração de certificados e credenciais.
- OCI API Gateway → Migração e modernização → Transição da estado de hoje
Fontes
Qual tarefa específica o modelo resolverá, qual é o modelo escolhido e ela exige texto, imagens, áudio, embeddings ou reranking?
Identificar entrada e saída modalidade e critério de qualidade.
Valide cada capacidade no modelo e na região escolhidos; o serviço não oferece todas as modalidades em todos os modelos. Identifique o SKU público exato do modelo e do tipo de consumo; entrada, saída, cache, áudio e contexto podem exigir linhas distintas.
- OCI Generative AI → Inferência de modelos → Compatibilidade e integração
Fontes
Que tipo de exemplos, línguas, respostas esperadas e critérios medirão a qualidade, segurança e utilidade do modelo?
Defina aceitação antes de escolher a capacidade.
Compare candidatos com a mesma amostra e documente erros humanos e reveja a métrica de velocidade A não é útil.
- OCI Generative AI → Inferência de modelos → De Negócio Resultado
Fontes
Quantas transações, tokens de entrada e saída e solicitações simultâneas são esperadas, e qual é a distribuição de seus tamanhos?
Dimensão consumo e mistura de carga.
Separe entrada e saída e meça seus percentis; registre picos e novas tentativas. Para tokens, confirme a quantidade mensal por tipo de SKU; para transações, aplique a definição Oracle do modelo sem pressupor equivalência entre token, chamada e transação.
- OCI Generative AI → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
A que horas no primeiro sinal, latência total e tokens por segundo o caso requer em sua concordância alvo?
Para definir um teste de desempenho comparável.
Para medir com comprimento real e concordância não extrapolar um sinal de outra mistura solicitações como garantia.
- OCI Generative AI → Inferência de modelos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Qual modalidade deve ser comparada: sob demanda, cluster dedicado ou importação de um modelo compatível?
Esclarecer se o consumo compartilhado, capacidade dedicada ou monitoramento do modelo importado são solicitados.
Dedicated Model Import usa capacidade dedicada e endpoint não é sinônimo de Dedicated AI Cluster. Verifique restrições e disponibilidade por modelo.
- OCI Generative AI → Modelo de acomodação. → Modelo de monitoramento e sua operação.
Fontes
Que explosões, erros de limitação, tentativas e degradação aceitável admitem o caso sob demanda?
Verifique a resposta do aplicativo à capacidade variável.
A pressão na demanda pode variar. Teste backoff e meça a experiência do usuário sem assumir um RPS garantido.
- OCI Generative AI → Inferência de modelos → Continuidade
Fontes
Quais modelo, tipo e quantidade de clusters, AI Units verificadas, réplicas e horas de hospedagem ou ajuste fino são necessários para a capacidade dedicada?
Construindo um cenário de infraestrutura administrada.
Confirme capacidade regional, cotas e compromisso do modelo; separe hospedagem de ajuste fino e verifique SKU, AI Units, clusters e horas. Rerank usa seu perfil de clusters e horas. Se houver reserva GPU própria, confirme BYOR e seu SKU separado; não adicione essa taxa ao Model Import padrão.
- OCI Generative AI → Dimensão e custos → Eficiência econômica
Fontes
Quais são o modelo exato, a versão, a licença, a origem, o formato e o tamanho dos pesos do modelo a ser importado?
Verifique se o artefato pode ser alojado na modalidade escolhida.
Validar compatibilidade documentada e usar permissões para importar não significa que qualquer arquitetura ou quantificação será admitida.
- OCI Generative AI → Modelo de acomodação. → Compatibilidade e integração
Fontes
O modelo importado já está ajustado, seus pesos completos estão disponíveis e quem fez e validou essa sintonia?
Distinguir titulação externa de capacidades de serviço.
O serviço não combina diretamente com modelos importados. Para um modelo ajustado externamente, verifique o completo compatível com artefato; Um adaptador isolado não é bom o suficiente.
- OCI Generative AI → Modelo de acomodação. → Modelo de monitoramento e sua operação.
Fontes
Quais shape, GPU, réplicas, horas mensais de hospedagem, contexto e disponibilidade regional o modelo importado precisa sob a carga medida?
Ligar o modelo e seu teste com uma configuração de concreto.
Validar requisitos de modelo e capacidade de serviço Não trocar a unidade de clilling com um GPU Compute sem verificar o perfil.
- OCI Generative AI → Dimensão e custos → Desempenho e capacidade.
Fontes
Que dados podem ser inseridos no modelo, que retenção e rastreabilidade são permitidas e quem controla modelos, orçamentos e avaliações?
Defina o governo de IA e use limites.
Para separar políticas de acesso, gerenciamento de dados e avaliação de modelos atribuir componentes e responsabilidade a controles adicionais.
- OCI Generative AI → Governo de consumo de IA → Controle e rastreabilidade.
Fontes
Precisamos de continuidade entre regiões OCI ou seleção entre diferentes modelos e fornecedores e com que critérios?
Para esclarecer que decisão o roteamento deve tomar.
A OCI roteamento de arquivos para um modelo admitido não equivale a um roteador multimodelo ou multifornecedor. Desenhe e teste esse componente de forma independente, conforme necessário.
- OCI Generative AI → Governo de consumo de IA → Continuidade
Fontes
Quais prompts, contratos API, ferramentas, contexto, embeddings e avaliações do modelo atual devem preservar seu comportamento?
Identificar a mudança de fornecedor, modelo ou modalidade.
Para vertir a amostra de avaliação, comparar qualidade e latência e antecipar o retorno. Mudar de incorporação pode exigir re-descartar a base de conhecimento.
- OCI Generative AI → Migração e modernização → Transição da estado de hoje