MySQL HeatWave Database Service

MySQL HeatWave ist der einzige Service, mit dem Entwickler und Datenbankadministratoren OLTP- und OLAP-Workloads direkt aus ihrer MySQL Database ausführen können.

Beseitigen Sie ETL

Vermeiden Sie einen komplexen, zeitaufwendigen und kostspieligen ETL-Prozess und die Integration mit einer separaten Analysedatenbank.

Echtzeitanalysen liefern

Analyseabfragen greifen immer auf die aktuellsten Daten zu, da Aktualisierungen von Transaktionen automatisch in Echtzeit in das HeatWave-Analysecluster repliziert werden. Es ist nicht erforderlich, die Daten zu indizieren, bevor Analyseabfragen ausgeführt werden.

Verbesserte Sicherheit

Daten im Ruhezustand und während der Übertragung zwischen der MySQL Database und den Knoten des HeatWave-Clusters sind immer verschlüsselt. Während des ETL-Vorgangs besteht keine Gefahr, dass Daten beeinträchtigt werden, da keine Daten zwischen Datenbanken übertragen werden.

Keine Änderungen an MySQL-Anwendungen

HeatWave ist eine native MySQL-Lösung. Vorhandene MySQL-Anwendungen können ohne Änderungen ausgeführt werden.

Einsatz von vorhandenen Business Intelligence-(BI-) und Datenvisualisierungstools

HeatWave unterstützt dieselben BI- und Datenvisualisierungstools wie MySQL Database, einschließlich Oracle Analytics Cloud, Tableau und Looker.

Verfügbar in Public Clouds und Ihrem Data Center

Stellen Sie MySQL HeatWave auf OCI oder AWS bereit. Replizieren Sie Daten aus On-Premise-OLTP-Anwendungen nach MySQL HeatWave, um nahezu in Echtzeit Analysen ohne ETL zu erhalten. Sie können MySQL HeatWave auch in Ihrem Data Center mit Oracle Dedicated Region Cloud@Customer verwenden.

• Erfahren Sie mehr über HeatWave

HeatWave ist eine speicherresidente, massiv parallele Abfrageverarbeitungs-Engine für Hybrid-Spalten. Es implementiert hochmoderne Algorithmen für die verteilte Abfrageverarbeitung, die eine sehr hohe Performance bieten.

Entwickelt für großen Umfang und hohe Leistung

HeatWave partitioniert Daten massiv über ein Cluster von Knoten, die parallel betrieben werden können. Dies bietet eine hervorragende internodale Skalierbarkeit. Jeder Knoten innerhalb eines Clusters und jeder Kern innerhalb eines Knotens kann partitionierte Daten parallel verarbeiten. HeatWave verfügt über einen intelligenten Abfrage-Scheduler, der die Berechnung mit Netzwerkkommunikationsaufgaben überlappt, um eine sehr hohe Skalierbarkeit über Tausende von Kernen zu erreichen.

Optimiert für die Cloud

Die Abfrageverarbeitung in HeatWave wurde für Commodity-Server in der Cloud optimiert. Die Größe der Partitionen wurde optimiert, um sie an den Cache der zugrunde liegenden Formen anzupassen. Die Überlappung von Berechnungen mit der Kommunikation ist für die verfügbare Netzwerkbandbreite optimiert. Verschiedene Primitives zur Analyseverarbeitung verwenden die Hardwareanweisungen der zugrunde liegenden virtuellen Maschinen (VMs).

Optimiert für hohe Transaktionsraten und Verbindungen

Oracle MySQL Autopilot verbessert die Performance des MySQL HeatWave Threadpools und bietet einen Mechanismus zur optimalen Nutzung von Hardwareressourcen für bessere Performance. Daher liefert MySQL HeatWave einen höheren Durchsatz für OLTP-Workloads und verhindert, dass der Durchsatz bei hohen Transaktionen und gleichzeitigem Datenzugriff sinkt.

• Mehr über HeatWave erfahren

HeatWave ML enthält alles, was Benutzer zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Erläutern von ML-Modellen in MySQL HeatWave benötigen, und das ohne zusätzliche Kosten.

Kein separater Service für das maschinelle Lernen erforderlich

Mit nativen und datenbankinternen ML-Funktionen in MySQL HeatWave müssen Kunden keine Daten zu einem separaten ML-Service verschieben. Sie können einfach und sicher Training, Inferenzen und Erklärungen des maschinellen Lernens auf Daten anwenden, die in MySQL HeatWave gespeichert sind. Dadurch können sie ML-Initiativen beschleunigen, die Sicherheit erhöhen und Kosten senken.

Weniger Zeit und Aufwand mit der Automatisierung des ML-Lebenszyklus

HeatWave ML automatisiert den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich Algorithmusauswahl, intelligentes Data Sampling für das Modelltraining, Funktionsauswahl und Hyperparameter-Optimierung, wodurch Datenanalysten und Data Scientists viel Zeit und Aufwand sparen. Aspekte der Pipeline für maschinelles Lernen können angepasst werden, einschließlich Algorithmusauswahl, Featureauswahl und Hyperparameteroptimierung.

Erklärbare ML-Modelle

Alle von HeatWave ML trainierten Modelle sind erklärbar. HeatWave ML liefert Prognosen mit einer Erläuterung der Ergebnisse und unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie in den Bereichen Fairness, Wiederholbarkeit, Kausalität und Vertrauen.

Nutzung von aktuellen Fähigkeiten

Entwickler und Datenanalysten können ML-Modelle mit vertrauten SQL-Befehlen erstellen. Sie müssen keine neuen Tools und Programmiersprachen lernen. Darüber hinaus ist HeatWave ML in beliebten Notebooks wie Jupyter und Apache Zeppelin integriert.

Verbessern Sie die Produktivität, indem Sie zeitaufwendige Aufgaben wie High Availability Management, Patching, Upgrades und Backups mit einem komplett verwalteten Datenbankservice automatisieren. Beschleunigen Sie die Anwendungsentwicklung durch sofortiges Provisioning von Ressourcen.

Vom MySQL-Entwicklungsteam erstellt, verwaltet und unterstützt

Entwickler können moderne, native Cloud-Datenbankanwendungen mit sofortigem Zugriff auf die neuesten Funktionen des Teams MySQL bereitstellen. MySQL-Sicherheitspatches werden automatisch eingespielt, um das Risiko von Sicherheitslücken zu begrenzen. MySQL HeatWave ist zu 100% kompatibel mit On-Premise-MySQL für einen nahtlosen Wechsel in die Cloud ohne Änderungen an Anwendungen.

Interaktive MySQL-HeatWave-Konsole: Ressourcen verwalten, Abfragen ausführen und Performance überwachen

Entwickler und DBAs können ganz einfach MySQL Database- und HeatWave-Knoten erstellen und verwalten. Innerhalb der Konsole können sie auf MySQL Autopilot-Funktionen zugreifen, wie automatisches Provisioning, um die optimale Konfiguration des HeatWave-Clusters zu bestimmen. Sie können die in MySQL HeatWave geladenen Tabellen anzeigen und verwalten sowie Abfragen schnell erstellen und ausführen.

Mit der Konsole können Entwickler und DBAs auch die Performance des MySQL Database-Knotens und des HeatWave-Clusters überwachen. Sie können die Verwendung verschiedener Hardwareressourcen und verschiedener Abfrageausführungsmetriken überwachen.

Mit den erweiterten Sicherheitsfunktionen können Kunden zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen.

Asymmetrische Verschlüsselung mit Schlüsselgenerierung und digitalen Signaturen

Die serverseitige asymmetrische Verschlüsselung ermöglicht es Entwicklern und DBAs, den Schutz vertraulicher Daten sowohl mit öffentlichen als auch mit privaten Schlüsseln zu erhöhen. Sie können auch digitale Signaturen implementieren, um die Identität von Signaturdokumenten zu bestätigen. Entwickler können Daten verschlüsseln, ohne aktuelle Anwendungen zu ändern. Sie erhalten die Tools, die sie für Verschlüsselung, Schlüsselgenerierung und digitale Signaturen benötigen.

Daten ausblenden

Die Datenmaskierung und -deidentifizierung blendet echte Datenwerte aus und ersetzt sie durch Substitute (selektive Maskierung, zufällige Datensubstitution, Verwischung und andere Funktionen sind verfügbar). Mit der Datenmaskierung und -deidentifizierung in MySQL HeatWave reduzieren Kunden das Risiko einer Datenverletzung, indem sie vertrauliche Daten ausblenden, die dann in Nicht-Produktionssystemen wie Entwicklungs- und Testumgebungen verwendet werden können. Diese Datenmaskierungsfunktionen sind verfügbar, wenn Abfragen auf dem MySQL Database-Knoten oder dem Cluster HeatWave ausgeführt werden.

Nicht autorisierte Datenbankaktivitäten blockieren

Die Datenbankfirewall MySQL HeatWave überwacht Datenbankbedrohungen, erstellt automatisch eine Ausnahmeliste genehmigter SQL-Anweisungen und blockiert nicht autorisierte Datenbankaktivitäten. Sie bietet Echtzeitschutz vor datenbankspezifischen Angriffen, wie SQL-Injections.

Mit Echtzeitelastizität können Kunden die Größe ihres HeatWave-Clusters um eine beliebige Anzahl von Knoten erhöhen bzw. verringern, ohne dass es zu Ausfallzeiten oder schreibgeschützten Zeiten kommt.

Konstant hohe Leistungsfähigkeit auch in Spitzenzeiten sowie geringere Kosten – ohne Ausfallzeiten

Der Vorgang der Größenänderung dauert nur wenige Minuten, während dieser Zeit bleibt HeatWave online und für alle Vorgänge verfügbar. Sobald die Größe geändert wurde, werden die Daten aus dem Objektspeicher heruntergeladen, automatisch zwischen allen verfügbaren Cluster-Knoten neu verteilt und stehen sofort für Abfragen zur Verfügung. Dadurch profitieren Kunden selbst in Spitzenzeiten von der konstant hohen Leistungsfähigkeit und den niedrigeren Kosten, indem sie ihren HeatWave-Cluster bei Bedarf verkleinern – ohne dass es zu Ausfallzeiten oder schreibgeschützten Zeiten kommt.

Keine überdimensionierten Instanzen

Kunden können ihren HeatWave-Cluster auf eine beliebige Anzahl von Knoten erweitern oder reduzieren. Sie sind nicht auf überdimensionierte und kostspielige Instanzen beschränkt, die durch starre Größenmodelle erzwungen werden, und Teil des Angebots von anderen Cloud-Datenbankprovidern sind. Bei HeatWave zahlen Kunden nur für genau die Ressourcen, die sie nutzen.