MySQL HeatWave Lakehouse
O MySQL HeatWave Lakehouse permite consultar dados em armazenamento de objetos, bancos de dados MySQL ou uma combinação de ambos com velocidade recorde, além de criar, treinar, executar e explicar automaticamente modelos de machine learning (ML). Disponível na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.
First Principles: Por dentro do MySQL HeatWave Lakehouse na OCI
Descubra as novas técnicas que potencializam o MySQL HeatWave Lakehouse, permitindo aos usuários processar e consultar até meio petabyte de dados no armazenamento de objetos.
Demonstração: MySQL HeatWave Lakehouse na AWS
Veja como você pode consultar centenas de terabytes de dados de forma rápida e fácil e criar modelos de machine learning com o MySQL HeatWave Lakehouse na AWS.
Demonstração: Desempenho do MySQL HeatWave Lakehouse
Confira o desempenho de consulta e as comparações de custo-benefício do benchmark TPC-H de 100 TB do McKnight Consulting Group do MySQL HeatWave Lakehouse versus Snowflake, Amazon Redshift, Databricks e Google BigQuery.
Por que o MySQL HeatWave Lakehouse?
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Consulte cargas de trabalho MySQL e não MySQL
O processamento de consultas é feito inteiramente dentro do mecanismo HeatWave, para que você possa aproveitar as vantagens do MySQL HeatWave Lakehouse para cargas de trabalho MySQL e não MySQL.
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Obtenha o melhor desempenho e custo-benefício
O desempenho de consulta do MySQL HeatWave Lakehouse é 9 vezes mais rápido que o Amazon Redshift, 17 vezes mais rápido que o Snowflake, 17 vezes mais rápido que o Databricks e 36 vezes mais rápido que o Google BigQuery, de acordo com um benchmark TPC-H de 500 TB. O custo-benefício também é significativamente melhor.
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Use ML integrado com todos os seus dados, além de IA generativa
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. Interaja com o HeatWave Lakehouse usando linguagem natural.
Como o MySQL HeatWave Lakehouse funciona
O MySQL HeatWave Lakehouse processa dados em vários formatos de arquivo, como CSV, Parquet, Avro e exporta 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. As aplicações podem usar modelos de linguagem grandes para interagir com o HeatWave Lakehouse em linguagem natural. Os dados carregados no cluster do HeatWave para processamento são automaticamente transformados no formato HeatWave na memória e os dados do armazenamento de objetos não são copiados para o banco de dados MySQL. Você também pode aproveitar as vantagens do HeatWave AutoML, um recurso integrado que automatiza o pipeline para construir, treinar, implementar 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. Não precisa ser especialista em ML.
Perspectivas dos clientes sobre o MySQL HeatWave Lakehouse
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“O 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 HeatWave aumenta de forma correspondente. Essa característica de expansão do 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
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“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
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“O HeatWave Lakehouse nos permite carregar dados do armazenamento de objetos de maneira fácil e rápida no HeatWave e combiná-los com dados MySQL para análise.”
— Takashi Kinoshita, Produtor-Chefe, Divisão de Ebooks, NTT SOLMARE Corporation
Veja o que os principais analistas do setor estão dizendo sobre o MySQL HeatWave Lakehouse
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![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 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 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 inovou 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
Apresentando: Disponibilidade geral do MySQL HeatWave Lakehouse
Nipun Agarwal, Vice-Presidente Sênior, MySQL HeatWaveHoje anunciamos a disponibilidade geral do MySQL HeatWave Lakehouse e novas funcionalidades no MySQL Autopilot que permitem às organizações consultar dados com eficiência a partir do armazenamento de objetos utilizando sintaxe SQL padrão e sem exigir experiência em ajuste de banco de dados. Com o MySQL HeatWave Lakehouse, os usuários podem consultar até meio petabyte de dados do armazenamento de objetos e, se quiserem, combiná-los com dados transacionais do banco de dados MySQL em uma única consulta SQL.
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Conheça o MySQL HeatWave Lakehouse
Aprenda com a orientação passo a passo
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Analise dados em escala no armazenamento de objetos com o MySQL HeatWave Lakehouse
Saiba como consultar centenas de terabytes de dados em vários formatos de arquivo no armazenamento de objetos usando o MySQL HeatWave Lakehouse. Descubra como esse processo pode ser simples com o MySQL Autopilot.
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Vença a corrida com o MySQL HeatWave Lakehouse
Essa é a sua chance de ver o que significa ser um “atleta dos dados” para o SailGP, ajudando as equipes de vela a aumentar seu desempenho. O SailGP oferece a situação perfeita para experimentar o HeatWave Lakehouse; os barcos tecnológicos de alta velocidade contêm mais de 800 sensores IoT que geram mais de 12.000 pontos de dados.
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