MySQL HeatWave Database Service
Um serviço de banco de dados MySQL para transações, análises e machine learning (ML). Análises seguras, em tempo real e otimizadas, latência e custo de extração, transformação e carregamento (ETL) em duplicidade. Disponível na OCI (Oracle Cloud Infrastructure), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.
Por que escolher o MySQL HeatWave?
Simplicidade de transações e análises em tempo real em um único serviço
Elimine o custo e a complexidade de serviços separados de banco de dados analíticos, ML e ETL. Evite os riscos de latência e segurança da movimentação de dados entre armazenamentos.
Pronto para a nuvem distribuída
Implemente o MySQL HeatWave na OCI, AWS, Azure ou no seu data center.
Histórias de sucesso de clientes MySQL HeatWave na AWS e na OCI
A agência digital da Alemanha consolidou processamento e análise de dados com o MySQL HeatWave na AWS para consultas complexas 90 vezes mais rápidas, duplicando as taxas de cliques para campanhas de marketing com maior escalabilidade e menos administração.
A líder em tecnologia multicloud consolidou o processamento e a análise de dados com o MySQL HeatWave na AWS para um desempenho de consulta 20 vezes mais rápido, mais escalabilidade e menos administração. Tudo sem alterações de código para relatórios em tempo real.
Esse fabricante de dispositivos médicos consolidou o processamento e a análise de dados com o MySQL HeatWave na AWS para consultas complexas 50 vezes mais rápidas do que o RDS para insights em tempo real para melhorar o autocontrole do diabetes.
Esta empresa de SaaS educacional para o ciclo básico no Brasil obtém análises em tempo real com execução de consultas complexas 300 vezes mais rápido a um custo 85% menor, ao mesmo tempo em que oferece suporte a três milhões de usuários, tudo para melhorar o desempenho dos alunos.
A startup brasileira de metaverso migrou todos os dados para o MySQL HeatWave. Em 3 horas, obteve um desempenho de banco de dados 5 vezes melhor para um evento com mais de um milhão de visitantes com maior segurança e pela metade do custo.
Essa empresa de videogames japonesa ganhou insights em tempo real ao adicionar o HeatWave ao MySQL Database Service, ajudando-a a atingir seu objetivo de melhorar continuamente o entretenimento para clientes no mundo todo.
MySQL HeatWave: um divisor de águas para desenvolvedores
Um único serviço MySQL Database para OLTP e OLAP
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.
Alto desempenho, acelerador de consulta em memória
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.
MySQL Autopilot: automação com machine learning
O MySQL Autopilot automatiza muitos dos aspectos mais importantes e muitas vezes desafiadores de alcançar um alto desempenho de consultas em escala, incluindo provisionamento, carregamento de dados, execução de consultas e tratamento de falhas. Ele usa técnicas avançadas para automatizar o HeatWave, melhorando ainda mais o desempenho e a escalabilidade e facilitando o uso, economizando o tempo de desenvolvedores e DBAs de forma significativa. Os clientes do MySQL HeatWave podem usar o MySQL Autopilot sem nenhum custo adicional.
O MySQL Autopilot fornece vários recursos para HeatWave e OLTP.
- O provisionamento automático prevê a quantidade de nós do HeatWave necessários para executar uma carga de trabalho por amostragem adaptável dos dados da tabela sobre a qual será feita a análise. Isso significa que desenvolvedores e DBAs não precisam mais estimar o melhor tamanho para o cluster de forma manual. Nenhum outro serviço de banco de dados fornece esses recursos.
- O pooling de thread automático permite que o serviço de banco de dados processe mais transações para uma determinada configuração de hardware, oferecendo maior throughput para cargas de trabalho OLTP e evitando que caia em altos níveis de transações e simultaneidade.
- A previsão de forma automática monitora continuamente a carga de trabalho OLTP, incluindo throughput de taxa de transferência e pool de buffers, para recomendar a forma de computação correta a qualquer momento, permitindo que os clientes sempre obtenham o melhor custo-benefício.
- A codificação automática determina a representação ideal das colunas que estão sendo carregadas no HeatWave, levando em consideração as consultas. Essa representação otimizada entrega o melhor desempenho para a consulta, além de reduzir o tamanho do cluster para diminuir os custos.
- A melhoria do plano de consulta automática aprende várias estatísticas da execução de consultas e aumenta o desempenho do sistema à medida que mais consultas são executadas. Isso melhora o desempenho do sistema, conforme mais consultas são realizadas. Nenhum outro serviço de banco de dados fornece esses recursos.
- Colocação automática de dados prevê a coluna na qual as tabelas devem ser particionadas na memória para obter o melhor desempenho para consultas. Esse recurso também prevê o ganho esperado no desempenho da consulta com a nova recomendação de coluna. Isso reduz a movimentação dos dados entre os nós por conta das escolhas subótimas que podem ser feitas pelos operadores ao escolher a coluna manualmente. Nenhum outro serviço de banco de dados fornece esses recursos.
Machine learning no banco de dados
O HeatWave ML 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 ML 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 ML são explicáveis. O HeatWave ML 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 ML é integrado a notebooks populares como Jupyter e Apache Zeppelin.
Serviço de banco de dados totalmente gerenciado
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.
Segurança avançada
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.
Elasticidade em tempo real
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.
MySQL HeatWave Lakehouse (beta)
O MySQL HeatWave expande para incluir o MySQL HeatWave Lakehouse, permitindo que os usuários processem e consultem centenas de terabytes de dados no armazenamento de objetos - em uma variedade de formatos de arquivo, como backups CSV, Parquet e Aurora/Redshift. Com o MySQL HeatWave Lakehouse, o MySQL HeatWave fornece um serviço para processamento de transações, análise avançada em data warehouses, data lakes e machine learning, sem ETL nos serviços de nuvem.
Análise rápida de lakehouse em todos os dados
Os clientes podem consultar dados transacionais em bancos de dados MySQL, dados em vários formatos no armazenamento de objetos ou uma combinação de ambos usando comandos MySQL padrão. A consulta dos dados no banco de dados é tão rápida quanto a consulta de dados no armazenamento de objetos, conforme demonstrado pelos benchmarks 10 TB e 30 TB TPC-H.
Arquitetura de expansão para gerenciamento de dados e processamento de consultas
A arquitetura altamente particionada do HeatWave permite uma arquitetura dimensionável para o MySQL HeatWave Lakehouse. Operações de processamento de consulta e gerenciamento de dados, como carregamento/recarga de dados ou recuperação de nós, dimensionam com o tamanho dos dados. Os clientes podem consultar até 400 TB de dados com o MySQL HeatWave Lakehouse e o cluster HeatWave é dimensionado para 512 nós.
Aumente o desempenho e economize tempo com automação baseada em machine learning
Os recursos do MySQL Autopilot, como provisionamento automático e melhoria do plano de consulta automática, foram aprimorados para o MySQL HeatWave Lakehouse, que reduz ainda mais a sobrecarga de administração do banco de dados e melhora o desempenho. Novos recursos do MySQL Autopilot também estão disponíveis para o MySQL HeatWave Lakehouse.
- A inferência do esquema automático infere automaticamente o mapeamento de dados do arquivo para tipos de dados no banco de dados. Como resultado, os clientes não precisam especificar manualmente o mapeamento para cada novo arquivo a ser consultado pelo MySQL HeatWave Lakehouse, economizando tempo e esforço.
- A coleta de dados adaptável amostra de forma inteligente partes de arquivos no armazenamento de objetos, coletando estatísticas precisas com acesso mínimo a dados. O MySQL HeatWave usa essas estatísticas para gerar e melhorar os planos de consulta, determinar o mapeamento de esquema ideal e outras finalidades.
- O carregamento automático analisa dados para prever o tempo de carregamento no HeatWave, determina o mapeamento de tipos de dados e gera automaticamente scripts de carregamento. Os usuários não precisam especificar manualmente o mapeamento de arquivos para esquemas e tabelas de banco de dados.
- Fluxo de dados adaptável: o MySQL HeatWave Lakehouse se adapta dinamicamente ao desempenho do armazenamento de objetos subjacente. Como resultado, o MySQL HeatWave obtém o desempenho máximo disponível da infraestrutura de nuvem subjacente, o que melhora o desempenho geral, o desempenho de preço e a disponibilidade.
Recursos principais |
Disponível na OCI |
Disponível na AWS |
|---|---|---|
| Serviço totalmente gerenciado | sim |
sim |
| OLTP e OLAP no MySQL | sim |
sim |
| Aceleração de consultas para análises e cargas de trabalho mistas | sim |
sim |
| Compactação de dados | sim |
sim |
| Automação com machine learning (MySQL Autopilot para HeatWave e OLTP)* | sim |
sim |
| Segurança avançada* | sim |
sim |
| Machine learning no banco de dados (HeatWave ML) | sim |
sim |
| Gerenciamento de dados por escalonamento horizontal | sim |
Em breve |
| Consulta interativa e console de gerenciamento de dados | Em breve | sim |
| Monitoramento de desempenho e carga de trabalho a partir do console | Em breve | sim |
| Adicionando o HeatWave a qualquer forma MySQL | Em breve | sim |
* Pool de threads automático e previsão de forma automática no MySQL Autopilot, assim como o firewall do banco de dados MySQL HeatWave, estarão disponíveis em breve na OCI.
MySQL HeatWave: arquitetado para desempenho e escalabilidade
Um divisor de águas para recursos de machine learning
Descubra por que, de acordo com a IDC, o HeatWave ML é "um divisor de águas para desenvolvedores de aplicações e uma ampla gama de cientistas e analistas de dados".
Descubra o que os principais analistas da indústria estão falando sobre o HeatWave MySQL
IDC
“Agora, a Oracle foi além da unificação original de OLTP e OLAP no HeatWave, com o MySQL HeatWave ML. A Oracle está trazendo todo o processamento e modelos de machine learning para dentro do banco de dados, para que os clientes não apenas evitem gerenciar bancos de dados de ML separados do banco de dados principal, mas também eliminem as dificuldades de ETL, ganhando velocidade, precisão e custo-benefício.”
Futurum
"O resultado é que acreditamos que a competição acabou de ser ultrapassada em todas as métricas mensuráveis que possamos imaginar. Também representa uma chamada de acompanhamento para o setor e um rude despertar para a concorrência em nuvem de banco de dados, pois todos agora devem responder à forte onda de inovação do MySQL HeatWave."
Pesquisa da Constellation
“Depois de apresentar o MySQL HeatWave, uma única plataforma unificada para OLTP e OLAP, e automatizar os processos de gerenciamento com o Autopilot, a Oracle agora adiciona machine learning ao MySQL HeatWave. Mais uma vez, com essa inovação, a Oracle elimina a necessidade de várias ofertas de serviços e ferramentas para os usuários integrarem o machine learning às suas aplicações, além de ETL dispendioso e lento.”
Usando várias métricas de pontuação para avaliar os modelos de MySQL HeatWave ML
Salil Pradhan, gerente principal de produtos, MySQL HeatWave Development
A qualidade de um modelo de machine learning deve ser avaliada não apenas durante a fase de desenvolvimento do modelo, mas também após a implementação de um modelo na produção. O MySQL HeatWave ML suporta uma faixa de métricas de pontuação para calcular a qualidade do modelo.
Preços do MySQL HeatWave
MySQL Database Service e HeatWave
Produto |
Preço de comparação (/vCPU)* |
Preço unitário |
Unidade |
MySQL Database -Standard - AMD E4 - Compute |
OCPU por hora |
||
MySQL Database -Standard - AMD E4 - Memory |
Gigabyte por hora |
||
MySQL Database -Standard - Intel X9 - Compute |
OCPU por hora |
||
MySQL Database - Standard - Intel X9 - Memory |
Gigabyte por hora |
||
MySQL Database - Optimized - Intel X9 - Compute |
OCPU por hora |
||
MySQL Database - Optimized - Intel X9 - Memory |
Gigabyte por hora |
||
MySQL Database - Armazenamento |
Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês |
||
MySQL Database - Armazenamento de backup |
Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês |
||
MySQL HeatWave—Standard-E3 |
Nó por hora |
||
MySQL Database for HeatWave—Standard-E3 |
Nó por hora |
||
MySQL Database for HeatWave—Bare Metal Standard-E3 |
Nó por hora |
- *Para facilitar a comparação de preços entre provedores de serviços de nuvem, as páginas da Web da Oracle mostram os preços de vCPU (CPUs virtuais) e OCPU (Oracle CPU) para produtos com preços baseados em computação. Os produtos em si, o provisionamento no portal e o faturamento etc. continuam usando unidades OCPU (Oracle CPU). OCPUs representam núcleos físicos da CPU. A maioria das arquiteturas de CPU, incluindo x86, executa dois threads por núcleo físico, portanto, 1 OCPU é o equivalente a 2 vCPUs para computação baseada em x86. A taxa de OCPU por hora que os clientes são cobrados é, portanto, o dobro do preço da vCPU, uma vez que eles recebem duas vCPUs de potência de computação para cada OCPU, a menos que seja uma instância de subnúcleo, como instâncias preemptivas.
Atualmente disponível na América do Norte
MySQL HeatWave na AWS
Produto |
Preço unitário |
Unidade |
HeatWave - AWS |
Capacidade do HeatWave por hora |
|
MySQL Database - AWS - ECPU |
ECPU por hora |
|
MySQL Database - AWS - armazenamento |
Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês |
|
MySQL Database - AWS - armazenamento de backup |
Capacidade de armazenamento de Gigabytes por mês |
|
MySQL Database - AWS - transferência de dados de saída - entre região da AWS |
Gigabyte de dados transferidos |
|
MySQL Database - AWS - transferência de dados de saída - para a Internet |
Gigabyte de dados transferidos |
- ECPU (Elastic CPU) por hora é definida como uma combinação do total de horas de CPU usadas pelo MySQL Database e uma medida do trabalho feito pelo MySQL Database e HeatWave. A capacidade HeatWave por hora é definida como uma unidade de 16 horas de memória de gigabyte alocadas no MySQL HeatWave.
Recursos para MySQL
Documentação
O HeatWave é um acelerador de consultas em memória massivamente paralelo, de alto desempenho que aumenta substancialmente o desempenho do MySQL para trabalhar com análises e fluxos mistos, sem mexer nas aplicações que já estão em uso.
Comunidade de clientes
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