Dans cette série en deux parties, nous démontrons comment optimiser le stockage pour les charges de travail de bases de données Oracle sur AWS en utilisant les fonctionnalités intégrées d'Oracle, telles que Heat Map, l'optimisation automatique des données (ADO) et le partitionnement hybride. Ces fonctionnalités aident à classer les données en fonction de leur étape de cycle de vie et à automatiser les tâches de gestion des données pour réduire considérablement les coûts de stockage, tout en améliorant les performances de la base de données, en particulier pour les ensembles de données en croissance. Dans cet article, nous explorons comment utiliser ADO et les stratégies ILM d'Oracle pour compresser automatiquement les données en fonction des modèles d'utilisation.