随着企业对"无延迟处理"和"不间断服务"的同时要求，分布式多云架构正成为新型数据运营的标准。特别是人工智能(AI)应用越广泛，实时数据移动和一致性事务处理能力就越成为决定企业竞争力的核心要素。
甲骨文($ORCL)副总裁杰夫·波洛克近日在纽约举行的"甲骨文数据深度探讨纽约大会"上表示，大规模组织的AI运营必须具备强大的事务支持、可靠的数据以及可扩展至边缘环境的推理性能。他解释道："如今企业正在全球范围内运营分散的AI数据工厂"，"必须能够提供覆盖边缘与大型数据中心任何环境的GoldenGate"。
GoldenGate：不绑定特定数据库的复制层
甲骨文的实时数据复制平台"GoldenGate"可为企业运行工作负载的各种云环境提供同等水平的多云支持。其差异化优势在于并不局限于甲骨文数据库。负责甲骨文GoldenGate开发的资深副总裁贾格迪夫·迪隆强调，该平台承担着跨越不同数据库和数据存储的"通用复制层"角色。
迪隆表示："GoldenGate与甲骨文数据库的集成极为紧密，在这方面处于业界顶尖水平"，"同时也能广泛支持各云平台使用的多种数据库与数据存储"。这正契合了减少数据被困于特定供应商生态系统的所谓"锁定"问题的方向。
AI普及催生"实时数据移动"需求增长
甲骨文方面诊断称，即使在向现代数据平台演进的过程中，数据移动的制约依然存在。波洛克将过去的平台架构比作数据易进难出的"加州旅馆"问题，指出如今市场焦点已转向"开放性"。
他表示："要支持分布式AI数据工厂，基础设施必须变得更加开放和分散"，"不仅需要以低延迟实时移动数据，还必须让客户能自由实现数据的流入与流出"。这意味着AI时代的关键不在于将数据堆积于一处，而在于快速输送至所需位置并稳定运用的能力。
企业数据战略：从"集中管控"转向"分布式运营"
此番发言表明企业数据战略正快速从集中式架构转向分布式运营体系。随着AI服务全面深入现场与边缘，数据复制、同步与可用性保障已不再是单纯的IT管理功能，而成为核心业务基础设施。
从市场视角看，多云与实时数据移动技术很可能将成为未来AI投资扩张的直接受益领域。特别是随着对不绑定特定云服务或数据库的开放架构需求日益增长，企业客户预计将更强烈地要求兼具"速度"与"灵活性"的数据平台。
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