MySQL HeatWave Lakehouse

O MySQL HeatWave Lakehouse permite consultar dados no armazenamento de objetos com bom desempenho e custo-benefício, além de criar, treinar e explicar automaticamente modelos de machine learning (ML). Disponível na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.

Demonstração: MySQL HeatWave Lakehouse na AWS (4:32)

MySQL Global Forum: Comemoração de 30 anos do MySQL

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Por que usar o MySQL HeatWave Lakehouse?

  • Consulte dados no armazenamento de objetos

    O MySQL HeatWave é um mecanismo de processamento de dados de escalabilidade vertical otimizado para consultar dados no armazenamento de objetos. Você pode consultar dados estruturados, dados semiestruturados no formato JSON e documentos não estruturados com o MySQL HeatWave Vector Store.

  • Use ML integrado com todos os seus dados

    Automatize o pipeline para criar, treinar, implementar e explicar modelos de ML usando dados no armazenamento de objetos e no banco de dados MySQL, sem mover os dados para um serviço de nuvem de ML separado e sem custo adicional.

Como o MySQL HeatWave Lakehouse funciona

O MySL HeatWave Lakehouse processa dados em uma variedade de formatos de arquivo, incluindo CSV, Parquet, Avro, JSON e exportações de outros bancos de dados. Você pode consultar dados no armazenamento de objetos e, opcionalmente, combiná-los com dados transacionais em bancos de dados MySQL. Com o HeatWave Vector Store, você pode fazer upload e consultar documentos não estruturados. Os dados carregados no cluster do MySQL HeatWave para processamento são transformados automaticamente no formato MySQL HeatWave em memória, e os dados do armazenamento de objetos não são copiados para o banco de dados MySQL. Você também pode aproveitar o MySQL HeatWave AutoML, um recurso integrado que automatiza o pipeline para criar, treinar e explicar modelos de ML usando dados no armazenamento de objetos, no banco de dados ou em ambos. Não há necessidade de mover os dados para um serviço de nuvem de ML separado e você não precisa ser especialista em ML.

Diagrama do funcionamento do MySQL Heatwave Lakehouse, detalhes abaixo:
Os dados transacionais no MySQL Database, bem como os dados de armazenamento de objetos em uma variedade de formatos de arquivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON e exportações de outros bancos de dados, são replicados em tempo real no cluster do MySQL HeatWave, permitindo que os clientes obtenham análises em tempo real em todos esses dados. Como os recursos de machine learning são integrados ao MySQL HeatWave , os clientes também podem usar dados do banco de dados e do armazenamento de objetos para construir, treinar, implementar e explicar modelos de ML.

Perspectivas dos clientes sobre o MySQL HeatWave Lakehouse

  • “O MySQL HeatWave Lakehouse se adapta muito bem ao carregamento de dados e à execução de consultas no armazenamento de objetos. Os tempos de carregamento e de consulta são quase constantes à medida que o tamanho dos dados aumenta e o tamanho do cluster do MySQL HeatWave aumenta de forma correspondente. Essa característica de expansão do MySQL HeatWave Lakehouse para gerenciamento de dados é fundamental para o processamento eficiente de grandes quantidades de dados.”

    — Henry Tullis, Líder, Infraestrutura e Engenharia de Nuvem, Deloitte Consulting

  • “Os dados estão crescendo exponencialmente, assim como a quantidade de dados que armazenamos em nosso data lake. A capacidade de usar a sintaxe padrão do MySQL para consultar dados em nosso banco de dados e no armazenamento de objetos para obter insights em tempo real é muito importante para a Natura. Isso abre novas oportunidades e pode representar mais vantagens competitivas se conseguirmos analisar todos esses dados mais rápido do que a nossa concorrência.”

    — Fabricio Rucci, Arquiteto de Soluções, Natura &Co

Casos de uso do MySQL HeatWave Lakehouse

Os usuários podem obter insights rápidos e econômicos de transações históricas transferidas para o armazenamento de objetos para fins de análise usando o MySQL Lakehouse HeatWave.


Diagrama do banco, descrição abaixo:

Este diagrama mostra que pode ser caro reter todos os dados históricos de transações no banco de dados transacional on-premises para análise. Os dados de transações mais antigos são, portanto, exportados como arquivos CSV para o armazenamento de objetos. O MySQL HeatWave Lakehouse permite consultas rápidas sobre dados no armazenamento de objetos, permitindo que os usuários obtenham insights rápidos e econômicos de dados históricos de transações.



Com o MySQL HeatWave Lakehouse, os usuários podem obter insights sobre dados de campanha recentes no banco de dados transacional e dados de campanha mais antigos no data lake.


Diagrama de marketing digital, descrição abaixo:

Este diagrama mostra que todos os dados da campanha são armazenados no banco de dados transacional MySQL HeatWave e os dados mais antigos da campanha são exportados para um data lake no armazenamento de objetos. O MySQL HeatWave Lakehouse pode consultar dados recentes no banco de dados combinados com dados de campanha mais antigos no armazenamento de objetos, permitindo que os usuários executem consultas analíticas em todos os dados da campanha.



Os dados gerados pelos sensores de Internet das Coisas (IoT) podem ser acessados por aplicações via MySQL HeatWave Lakehouse.


diagrama IoT, descrição abaixo:

Este diagrama mostra que os dados são gerados a partir de sensores IoT em contêineres de remessa e são armazenados como arquivos CSV em um data lake no armazenamento de objetos. O MySQL HeatWave Lakehouse pode consultar esses dados rapidamente, permitindo que os usuários implementem painéis analíticos e chatbots acessando dados de IoT.



Os usuários podem gerenciar e planejar campanhas de vendas de mídia usando o MySQL HeatWave Lakehouse para consultar simultaneamente dados de vendas em seu banco de dados transacional, bem como estatísticas de vendas e dados de campanha no armazenamento de objetos.


Diagrama de mídia, descrição abaixo:

Este diagrama mostra que as vendas de livros são registradas e armazenadas no banco de dados transacional MySQL HeatWave . As estatísticas sobre vendas e campanhas são coletadas e esses dados são exportados como arquivos CSV para o armazenamento de objetos. O MySQL HeatWave Lakehouse pode consultar dados transacionais combinados com dados no armazenamento de objetos, permitindo que os usuários gerenciem e planejem campanhas de vendas.



Veja o que os principais analistas do setor estão dizendo sobre o MySQL HeatWave Lakehouse

  • Logotipo do IDC

    “As organizações que buscam o melhor valor no cenário de data lakehouse em nuvem devem considerar seriamente o MySQL HeatWave Lakehouse.”

    Carl Olofson
    Vice-Presidente de Pesquisas, Software de Gerenciamento de Dados, IDC
  • Logo Wikibon

    “A capacidade do MySQL HeatWave de carregar e consultar dados em um número tão grande de nós em paralelo é pioneira no setor.”

    Marc Staimer
    Analista Sênior, Wikibon
  • Logotipo do Futurum Group

    “Para o MySQL HeatWave Lakehouse oferecer desempenho recorde tanto para carregamento quanto para consulta de dados é uma inovação sem precedentes em serviços de dados em nuvem.”

    Ron Westfall
    Diretor de Pesquisa, The Futurum Group
  • Logotipo da Omdia

    “Com o MySQL HeatWave Lakehouse, a Oracle está apresentando aos clientes do MySQL na AWS e no Microsoft Azure uma proposta que eles talvez não possam recusar.”

    Bradley Shimmin
    Analista-Chefe, IA e Análises de Dados, Omdia
  • Logo Moor

    “O MySQL HeatWave Lakehouse pode simplificar a vida dos profissionais de gerenciamento de dados e deve melhorar a experiência do cliente.”

    Matt Kimball
    Vice-Presidente e Analista Principal, Data center, Moor Insights & Strategy
  • Logotipo da NAND Research

    “Simplificando: o MySQL HeatWave Lakehouse permite que você fique à frente da concorrência, tomando medidas rápidas com base em insights de negócios significativos.”

    Steve McDowell
    Analista Principal e Sócio Fundador, NAND Research
  • Logotipo da Constellation Research

    “A equipe do MySQL Heatwave inovou para além do setor, fornecendo cinco casos de uso diferentes em um único banco de dados, o que dá aos CxOs a tranquilidade de ter um banco de dados que pode fazer tudo, ou seja, um banco de dados verdadeiramente universal.”

    Holger Mueller
    Vice-Presidente e Analista Principal, Constellation Research
  • Logotipo da KuppingerCole

    “O MySQL HeatWave Lakehouse leva os clientes a um novo nível de recursos: ser capaz de consultar dados heterogêneos em data warehouses e data lakes na escala de petabytes usando a sintaxe SQL familiar, enquanto supera concorrentes populares em desempenho de consulta, tempos de carregamento e eficiência de custos.”

    Alexei Balaganski
    Analista Líder e CTO, KuppingerCole Analysts

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