---
title: "Oracle e Google Cloud fazem as pazes para levar bancos de dados para a nuvem"
author: "Gustavo Ramos O. Klein"
date: "2026-04-26 10:00:00-03"
category: "Inteligência Artificial & Dados"
url: "http://desbugados.scale.press/portal/desbugados/post/2026/04/26/oracle-e-google-cloud-fazem-as-pazes-para-levar-bancos-de-dados-para-a-nuvem/md"
---

Na última semana de abril de 2026, a Oracle e o Google Cloud ativaram uma [integração técnica direta](https://desbugados.com.br/post/2026/04/23/parceria-historica-entre-oracle-e-google-cloud-libera-o-uso-de-ia-gemini-em-bancos-de-dados-corporativos) que conecta os bancos de dados da Oracle à infraestrutura de inteligência artificial do Google. Quase simultaneamente, no dia 25 de abril, a IBM anunciou a adoção do motor vLLM em sua plataforma RITS para centralizar o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) por suas equipes globais. Você já parou para pensar no que acontece quando plataformas que antes não conversavam decidem compartilhar a mesma rede?

## A diplomacia das APIs entre Oracle e Google

Durante muito tempo, manter dados em uma arquitetura da Oracle e tentar analisá-los com ferramentas nativas do Google exigia transferências de arquivos pesadas e integrações de alta manutenção. As empresas usam **APIs (Application Programming Interfaces)** para criar essa ponte sem fricção. Uma API funciona como um tradutor diplomático: ela permite que o banco de dados da Oracle diga ao Vertex AI do Google para ler registros financeiros e identificar anomalias sem precisar mover terabytes de informação fisicamente de um servidor para outro. A conexão cria uma experiência unificada para quem opera as máquinas.

## Desbugando o vLLM na infraestrutura da IBM

Enquanto Oracle e Google abrem fronteiras externas, a IBM resolveu um problema interno de tráfego de requisições. A empresa revelou que sua plataforma RITS (Research IT Standard), lançada no fim de 2024 para abrigar experimentos de pesquisa, agora roda com vLLM no núcleo de seu sistema de linguagem.

O termo vLLM refere-se a uma biblioteca de código aberto projetada para acelerar a inferência de inteligência artificial. **Inferência** é o momento exato em que a IA pega os parâmetros que aprendeu no treinamento e gera a resposta que você pediu. Sem o vLLM, múltiplos pesquisadores acessando o mesmo modelo geram uma fila de requisições lenta, que consome grandes quantidades de memória de vídeo (VRAM). O vLLM usa um método de alocação de memória chamado *PagedAttention*. Pense nisso como um ônibus articulado que agrupa dezenas de passageiros e requisições de uma vez, em vez de enviar um táxi individual para cada usuário que faz uma pergunta à máquina. A IBM ganha velocidade e reduz o custo da operação.

## Sua caixa de ferramentas

A interoperabilidade deixou de ser uma opção de design e virou uma regra técnica. Para aplicar a lógica das pontes digitais nos seus próprios projetos, considere os seguintes passos.


- Mapeie as informações da sua empresa que estão trancadas em um software que não conversa com os demais. Verifique as configurações para habilitar webhooks, que são notificações automáticas entre sistemas, ou APIs abertas.
- Se você desenvolve soluções próprias em inteligência artificial, calcule o custo da inferência. Ferramentas de otimização de processamento ditam o preço final do produto e a viabilidade do projeto.

O próximo evento a testar os limites dessa integração de ferramentas ocorre em 19 de maio de 2026, quando o Google I/O focará no desenvolvimento de códigos autônomos e detalhará publicamente as funções do Gemini Nano 4. As especificações técnicas divulgadas na primeira semana de abril mostram que a nova versão atinge velocidades três vezes maiores que as edições anteriores, processando requisições localmente em dispositivos móveis.