Um serviço de banco de dados em nuvem MySQL para transações, análises em tempo real em data warehouses e data lakes e machine learning (ML) sem a complexidade, a latência, os riscos e o custo de duplicação de ETL. Disponível na OCI (Oracle Cloud Infrastructure), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.
Assista a Edward Screven, arquiteto-chefe corporativo da Oracle, discutir as mais recentes inovações no MySQL HeatWave Lakehouse. Saiba como é possível analisar grandes volumes de dados em vários formatos, com desempenho de registro.
Simplicidade de transações, análises em tempo real em data warehouses e data lakes e ML em um único serviço de banco de dados em nuvem
Elimine o custo e a complexidade de bancos de dados analíticos separados, lakehouse, ML e ETL em nuvem. Consulte dados no MySQL, no armazenamento de objetos ou em ambos. Evite os riscos de latência e segurança da movimentação de dados entre armazenamentos.
Custo-benefício inigualável
Pronto para a nuvem distribuída
Implemente o MySQL HeatWave na OCI, AWS, Azure ou no seu data center.
Os clientes do MySQL HeatWave melhoram significativamente a produtividade enquanto reduzem os custos, oferecem uma melhor experiência ao cliente, dimensionam para integrar mais clientes e aceleram o tempo de lançamento no mercado.
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 e insights em tempo real para melhorar o automonitoramento 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.
Migre para o MySQL HeatWave na OCI ou na AWS.
Veja como o MySQL HeatWave permite que os clientes das agências de marketing digital enviem a oferta certa para o cliente em potencial certo por meio do canal certo na hora certa - e fornece análises de desempenho de campanha em tempo real para tomar as melhores decisões.
Saiba mais sobre análises de marketing em tempo real com o MySQL HeatWave
Descubra por que inúmeras organizações nativas da nuvem em rápido crescimento migram para o MySQL HeatWave, melhorando o desempenho, a escalabilidade, a segurança e a produtividade enquanto reduzem os custos.
Saiba mais sobre escalonamento de startups com o MySQL HeatWave
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 o processo de ETL complexo, demorado e caro e evite a integração com um banco de dados à parte para análise.
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.
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.
HeatWave é uma solução MySQL nativa. As aplicações MySQL atuais funcionam sem alterações.
O HeatWave oferece suporte às mesmas ferramentas de BI e visualização de dados do MySQL Database, incluindo Oracle Analytics Cloud, Tableau e Looker.
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 OCI Dedicated Region.
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.
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.
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.
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.
O MySQL Autopilot fornece automação baseada em machine learning e com reconhecimento de carga de trabalho. Ele melhora o desempenho e a escalabilidade sem exigir experiência em ajuste de banco de dados, aumenta a produtividade de desenvolvedores e DBAs e ajuda a eliminar erros humanos. 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. Os clientes do MySQL HeatWave podem usar o MySQL Autopilot sem nenhum custo adicional.
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.
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.
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.
O novo console interativo permite que os analistas de negócios criem, treinem, executem e expliquem modelos de Machine Learning usando a interface visual, sem usar comandos SQL ou qualquer codificação. O console também facilita a exploração de cenários hipotéticos para avaliar as suposições de negócios, por exemplo: "Como investir 30% a mais em publicidade paga em mídias sociais afetaria a receita e o lucro?"
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
O MySQL HeatWave inclui o MySQL HeatWave Lakehouse, permitindo que os usuários consultem meio petabyte de dados no armazenamento de objetos em vários formatos de arquivo, como CSV, Parquet e exportem arquivos de outros bancos de dados. Os clientes podem aproveitar os benefícios do HeatWave mesmo quando seus dados são armazenados fora de um banco de dados MySQL. Com o MySQL HeatWave Lakehouse, o MySQL HeatWave fornece um serviço de banco de dados em nuvem para processamento de transações, análises em tempo real em data warehouses e data lakes e machine learning, sem ETL nos serviços de nuvem.
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. Consultar os dados no armazenamento de objetos é tão rápido quanto consultar os bancos de dados, conforme demonstrado por um benchmark de TPC-H de 10 TB.
A arquitetura massivamente particionada do HeatWave permite uma arquitetura escalável para o MySQL HeatWave Lakehouse. O processamento de consultas e as operações de gerenciamento de dados, como carregamento/recarregamento, são dimensionados de acordo com o tamanho dos dados. Os clientes podem consultar até meio petabyte de dados no armazenamento de objetos com o MySQL HeatWave Lakehouse sem copiá-los para o banco de dados MySQL. O cluster do HeatWave é dimensionado para 512 nós.
Os recursos do MySQL Autopilot, como provisionamento automático, melhoria do plano de consulta automática e carregamento paralelo automático, foram aprimorados para o MySQL HeatWave Lakehouse, o 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 automática de esquema infere automaticamente o mapeamento de dados de arquivo para a definição de esquema correspondente para todos os tipos de arquivo suportados, incluindo CSV. Como resultado, os clientes não precisam definir e atualizar manualmente o mapeamento de esquema de arquivos, economizando tempo e esforço.
- A amostragem de dados adaptável faz amostras inteligentes dos arquivos no armazenamento de objetos para derivar informações usadas pelo MySQL Autopilot para fazer previsões para automação. Usando a amostragem de dados adaptável, o MySQL Autopilot pode escanear e fazer previsões, como mapeamento de esquema em um arquivo de 400 TB em menos de um minuto.
- O fluxo de dados adaptável permite que o MySQL HeatWave Lakehouse se adapte dinamicamente ao desempenho do armazenamento de objeto subjacente em qualquer região para melhorar o desempenho geral, o custo-benefício e a disponibilidade.
Recursos principais |
Disponível na OCI |
Disponível na AWS |
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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 |
sim |
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 |
Console interativo do MySQL HeatWave AutoML | Em breve | sim |
Adicionando o HeatWave a qualquer forma MySQL | Em breve | sim |
MySQL HeatWave Lakehouse | sim |
Em breve |
* 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.
Leia o estudo de caso da dbInsight para ver como o MySQL HeatWave permitiu que uma empresa de tecnologia de publicidade triplicasse as receitas e aumentasse as taxas de retenção de clientes.
Descubra por que, de acordo com a Futurum Research, “um aviso robusto do HeatWave claramente permanece em vigor em todo o cenário do banco de dados na nuvem.”
Descubra por que, de acordo com a IDC, o HeatWave AutoML é "um divisor de águas para desenvolvedores de aplicações e uma ampla gama de cientistas e analistas de dados".
Nesta análise detalhada, a Wikibon discute as vantagens de TCO do MySQL HeatWave em relação aos seus concorrentes, elogiando-o como um “avanço sem precedentes em processamento de consultas e machine learning.”
IDC
“O MySQL HeatWave na AWS é uma solução muito atraente não apenas para análises, mas também para OLTP e cargas de trabalho mistas, como pode ser visto em benchmarks disponíveis publicamente. Para todos os desenvolvedores que trabalham com MySQL na AWS, a Oracle acaba de lançar um grande aumento de produtividade com preço razoável.”
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."
Wikibon
“O MySQL HeatWave, agora com Lakehouse, pode ser a inovação de banco de dados em nuvem de código aberto mais significativa na última década… O MySQL HeatWave acaba de dar um salto gigantesco ao aumentar o processamento de expansão em 8 vezes para 512 nós. A capacidade do HeatWave de carregar e consultar dados em um número tão grande de nós em paralelo é a primeira da indústria. Espere que isso estimule um foco de mercado em custo/desempenho muito mais baixo, inovação acelerada e maior concorrência”.
Nipun Agarwal, VP Sênior da Oracle em Desenvolvimento MySQL HeatWave
Hoje 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.
Produto
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Preço de comparação (/vCPU)*
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Preço unitário
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Unidade
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MySQL Database -Standard - AMD E4 - Compute
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OCPU por hora
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MySQL Database -Standard - AMD E4 - Memory
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Gigabyte por hora
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MySQL Database -Standard - Intel X9 - Compute
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OCPU por hora
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MySQL Database - Standard - Intel X9 - Memory
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Gigabyte por hora
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MySQL Database - Optimized - Intel X9 - Compute
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OCPU por hora
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MySQL Database - Optimized - Intel X9 - Memory
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Gigabyte por hora
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MySQL Database - Armazenamento
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Capacidade de armazenamento em Gigabytes por mês
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MySQL Database - Armazenamento de backup
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Capacidade de armazenamento em Gigabytes por mês
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HeatWave — Padrão
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Nó por hora
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MySQL Database for HeatWave—Standard
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Nó por hora
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MySQL Database for HeatWave—Bare Metal Standard
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Nó por hora
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Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave
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Capacidade do HeatWave por hora
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Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave - Armazenamento
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Capacidade de armazenamento em Gigabytes por mês
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CENÁRIO
Uma agência de marketing quer analisar o desempenho em tempo real das campanhas de anúncio. 1 TB de dados.
ESPECIFICAÇÕES
CUSTO MENSAL ESTIMADO
US$ 829.24
CENÁRIO
Uma empresa de telecomunicações quer analisar os padrões de comunicação em tempo real dos seus clientes. 10 TB de dados.
ESPECIFICAÇÕES
CUSTO MENSAL ESTIMADO
US$ 5,467.53
CENÁRIO
Uma empresa automotiva deseja obter análises de telemetria em tempo real. 30 TB de dados.
ESPECIFICAÇÕES
CUSTO MENSAL ESTIMADO
US$ 12,844.49
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.
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