MySQL HeatWave Database Service

O MySQL HeatWave é o único serviço que permite que desenvolvedores e administradores de banco de dados executem cargas de trabalho OLTP e OLAP diretamente do MySQL Database.

Elimine ETL

Elimine o processo de ETL complexo, demorado e caro e evite a integração com um banco de dados à parte para análise.

Entregue análises em tempo real

As consultas de análise sempre acessam os dados mais atualizados, pois as atualizações das transações são replicadas automaticamente em tempo real para o cluster de análise do HeatWave. Não há necessidade de indexar os dados antes de executar consultas de análise.

Melhore a segurança

Os dados em repouso e em trânsito entre o banco de dados MySQL e os nós do cluster HeatWave são sempre criptografados. Não há risco de comprometimento dos dados durante ETL, pois eles não são transferidos entre os bancos de dados.

Não é necessário alterar as aplicações MySQL

HeatWave é uma solução MySQL nativa. As aplicações MySQL atuais funcionam sem alterações.

Use ferramentas de business intelligence (BI) e visualização de dados existentes

O HeatWave oferece suporte às mesmas ferramentas de BI e visualização de dados do MySQL Database, incluindo Oracle Analytics Cloud, Tableau e Looker.

Disponível em nuvens públicas e em seu data center

Implemente o MySQL HeatWave na OCI, AWS ou Azure. Replique dados de aplicações OLTP on-premises para o MySQL HeatWave para obter análises quase em tempo real sem ETL. Você também pode usar o MySQL HeatWave em seu data center com a Oracle Dedicated Region Cloud@Customer.

• Saiba mais sobre o HeatWave

O HeatWave é um mecanismo de processamento de consultas híbridas em colunas, massivamente paralelas e na memória. Ele implementa algoritmos de última geração para processar as consultas distribuídas que ofereçam alto desempenho.

Arquitetado para grande escala e desempenho

O HeatWave particiona massivamente os dados em um cluster de nós, que podem ser operados em paralelo. Isso fornece excelente escalabilidade entre eles. Cada nó dentro de um cluster e cada núcleo dentro de um nó podem processar dados particionados em paralelo. O HeatWave possui um agendador de consultas inteligente que sobrepõe o processamento com tarefas de comunicação de rede para obter uma escalabilidade muito alta entre milhares de núcleos.

Otimizado para a nuvem

O processamento de consultas no HeatWave foi otimizado para servidores comuns na nuvem. Os tamanhos das partições foram otimizados para caber no cache das formas subjacentes. A sobreposição do processamento com comunicação é otimizada para a largura de banda de rede disponível. Diversas unidades menores de processamento utilizam instruções de hardware oriundas de Máquinas Virtuais (VMs) subjacentes.

Otimizado para altas taxas de transação e conexões

O Oracle MySQL Autopilot melhora o desempenho do MySQL HeatWave Thread Pool, fornecendo um mecanismo para usar de forma otimizada os recursos de hardware para um melhor desempenho. Como resultado, o MySQL HeatWave oferece maior rendimento para cargas de trabalho OLTP e evita que o rendimento caia em altos níveis de transações e simultaneidade.

• Conheça mais sobre o HeatWave

O HeatWave AutoML inclui tudo o que os usuários precisam para criar, treinar, implementar e explicar modelos de machine learning no MySQL HeatWave, sem custo adicional.

Não há necessidade de um serviço de machine learning separado

Com machine learning nativo no banco de dados no MySQL HeatWave, os clientes não precisam mover dados para um serviço de machine learning separado. Eles podem aplicar treinamento, inferência e explicação de machine learning de maneira fácil e segura aos dados armazenados no MySQL HeatWave. Como resultado, eles podem acelerar as iniciativas de ML, aumentar a segurança e reduzir custos.

Economize tempo e esforço com a automação do ciclo de vida do machine learning

O HeatWave AutoML automatiza o ciclo de vida do machine learning, incluindo seleção de algoritmos, amostragem inteligente de dados para treinamento de modelos, seleção de recursos e otimização de hiperparâmetros, economizando tempo e esforço significativos para analistas de dados e cientistas de dados. Aspectos do pipeline de machine learning podem ser personalizados, incluindo seleção de algoritmos, seleção de recursos e otimização de hiperparâmetros.

Modelos de ML explicáveis

Todos os modelos treinados pelo HeatWave AutoML são explicáveis. O HeatWave AutoML fornece previsões com uma explicação dos resultados, ajudando as organizações a manter a conformidade regulatória, imparcialidade, repetibilidade, causalidade e confiança.

Usar habilidades atuais

Desenvolvedores e analistas de dados podem construir modelos de machine learning usando comandos SQL familiares; eles não precisam aprender novas ferramentas e linguagens. Além disso, o HeatWave AutoML é integrado a notebooks populares como Jupyter e Apache Zeppelin.

Aumente a produtividade automatizando tarefas demoradas, como gerenciamento de alta disponibilidade, aplicação de patches, atualizações e backup com um serviço de banco de dados totalmente gerenciado. Acelere o desenvolvimento de aplicações, provisionando recursos instantaneamente.

Projetado, gerenciado e suportado pela equipe de engenharia do MySQL

Os desenvolvedores podem fornecer aplicações de banco de dados nativas de nuvem modernas com acesso imediato aos recursos mais recentes da equipe MySQL. Os patches de segurança do MySQL são aplicados automaticamente para limitar a exposição a vulnerabilidades de segurança. O MySQL HeatWave é 100% compatível com o MySQL on-premises para uma transição perfeita para a nuvem sem alterações nas aplicações.

Console interativo do MySQL HeatWave: gerencie recursos, execute consultas e monitore o desempenho

Desenvolvedores e DBAs podem criar e gerenciar facilmente os nós do MySQL Database e do HeatWave. No console, eles podem acessar os recursos do MySQL Autopilot, como provisionamento automático, para determinar a configuração ideal do cluster do HeatWave. Eles podem visualizar e administrar as tabelas carregadas no MySQL HeatWave, bem como construir e executar consultas rapidamente.

O console também permite que desenvolvedores e DBAs monitorem o desempenho do nó do MySQL Database e do cluster do HeatWave. Eles podem monitorar o uso de vários recursos de hardware e diversas métricas de execução de consultas.

• Acesse recursos para começar

Recursos avançados de segurança permitem que os clientes implementem medidas de segurança adicionais para proteger os dados ao longo do seu ciclo de vida e ajudar a cumprir os requisitos regulamentares.

Criptografia assimétrica com geração de chaves e assinaturas digitais

A criptografia assimétrica do lado do servidor permite que desenvolvedores e DBAs aumentem a proteção de dados confidenciais usando chaves públicas e privadas. Eles também podem implementar assinaturas digitais para confirmar a identidade das pessoas que assinam documentos. Os desenvolvedores podem criptografar dados sem modificar as aplicações atuais. Eles obtêm as ferramentas necessárias para criptografia, geração de chaves e assinaturas digitais.

Oculte seus dados

O mascaramento e desidentificação de dados oculta e substitui valores de dados reais (mascaramento seletivo, substituição de dados aleatórios, desfoque e outras funções estão disponíveis). Com o mascaramento e desidentificação de dados no MySQL HeatWave, os clientes reduzem o risco de violação ao ocultar dados confidenciais, que podem ser usados em sistemas de não produção, como ambientes de desenvolvimento e teste. Essas funções de mascaramento de dados estão disponíveis quando as consultas são executadas no nó do MySQL Database ou no cluster do HeatWave.

Bloqueie atividades não autorizadas nos bancos de dados

O firewall do banco de dados MySQL HeatWave monitora as ameaças ao banco de dados, cria automaticamente uma lista de permissões de instruções SQL aprovadas e bloqueia atividades não autorizadas no banco de dados. Ele fornece proteção em tempo real contra ataques específicos a banco de dados, como injeções de SQL.

A elasticidade em tempo real permite que os clientes aumentem ou diminuam o tamanho do cluster HeatWave por qualquer número de nós sem incorrer em tempo de inatividade ou somente leitura.

Alto desempenho consistente, mesmo em horários de pico, e custos reduzidos sem tempo de inatividade

A operação de redimensionamento leva apenas alguns minutos, durante os quais o HeatWave permanece online, disponível para todas as operações. Depois de redimensionados, os dados são baixados do armazenamento de objetos, rebalanceados automaticamente entre todos os nós de cluster disponíveis e ficam imediatamente disponíveis para consultas. Como resultado, os clientes se beneficiam de um desempenho consistentemente alto, mesmo em horários de pico, e custos mais baixos ao reduzir o tamanho do cluster HeatWave quando apropriado, sem incorrer em tempo de inatividade ou somente leitura.

Nenhuma instância superprovisionada

Os clientes podem expandir ou reduzir o cluster HeatWave para qualquer número de nós. Eles não são restritos a instâncias superprovisionadas e dispendiosas, forçadas por modelos de dimensionamento rígidos oferecidos por outros provedores de banco de dados em nuvem. Com o HeatWave, os clientes pagam apenas pelos recursos que forem usados.