MySQL HeatWave—Nouvelles fonctionnalités de machine learning
Mardi 29 mars 2022 | Diffusion originale
Présentation des nouvelles fonctionnalités de machine learning sur MySQL HeatWave
Oracle MySQL HeatWave est le seul service de bases de données cloud MySQL doté d'un accélérateur de requêtes intégré et à hautes performances en mémoire. La solution élimine ainsi le besoin d'un ETL complexe, chronophage et coûteux et s'intègre à une base de données d'analyses distincte.
Toujours dans la lignée de ses innovations dans MySQL, Oracle présente le machine learning d'HeatWave. Il s'agit de fonctionnalités de machine learning natif dans la base de données qui éliminent la nécessité de migrer ses données vers un outil de machine learning distinct et qui automatisent l'entraînement de modèles, génèrent des inférences et fournissent des explications de prédictions. Il est désormais plus facile, plus rapide, plus précis, plus sécurisé et plus économique pour les développeurs d'incorporer le machine learning dans ses applications MySQL.
Regardez la présentation et découvrez les dernières avancées, parmi lesquelles l'élasticité en temps réel et la compression des données, afin de tirer le meilleur parti des fonctionnalités de MySQL HeatWave.
Edward Screven, Architecte en chef, Oracle
Nipun Agarwal, Vice-Président, Développement MySQL HeatWave, Oracle
Vitor Pereira de Freitas, Co-fondateur et Directeur de la Technologie, Estuda.com
Oracle Live en 5minutes : MySQL HeatWave—Nouvelles fonctionnalités de machine learning
Innovations dans MySQL HeatWave (5:42)
Regardez les moments phares d'Oracle Live.
Immersion dans MySQL HeatWave
Démonstration : Nouvelles fonctionnalités d'élasticité en temps réel dans MySQL HeatWave (7:19)
Nipun Agarwal, Vice-Président d'Oracle, présente les nouvelles fonctionnalités d'élasticité en temps réel dans Oracle MySQL HeatWave. Découvrez comment faire évoluer le nombre de noeuds sans aucun temps d'arrêt et comment terminer vos opérations avec un cluster équilibré sans aucune intervention manuelle.
Présentation technique : Estuda.com déplace tous ses workloads vers MySQL HeatWave (2:45)
Dans cette présentation, Vitor Freitas, Co-fondateur et Directeur Technique d'Estuda.com explique comment cette technologie axée sur l'éducation de la maternelle au lycée au Brésil permet d'atteindre des analyses en temps réel grâce à une exécution des requêtes complexes multipliée par 300 pour un coût réduit de 85 % par rapport à Google BigQuery et prend en charge 3 millions d'utilisateurs.
Augmentez les performances de votre base de données, accélérez vos analyses en temps réel et réduisez vos coûts grâce à MySQL HeatWave
Estuda.com multiplie par 300 la réponse de ses requêtes grâce à MySQL HeatWave (1:39)
Ce fournisseur SaaS brésilien en matière d'éducation de la maternelle au lycée a multiplié par 300 la réponse de ses requêtes complexes pour un coût inférieur de 85 % comparé à Google BigQuery sur une échelle de 3 millions d'utilisateurs, afin d'améliorer la performance des élèves.
VRGlass multiplie par 5 les performances de sa base de données grâce à MySQL HeatWave (1:29)
La start-up brésilienne de metaverse a migré toutes ses données vers MySQL HeatWave depuis AWS EC2. En 3 heures, l'entreprise a multiplié par 5 les performances de sa base de données pour un événement de plus d'1 million de visiteurs, a amélioré la sécurité et réduit de moitié ses coûts.
Tamara évolue rapidement grâce à MySQL HeatWave et Oracle Cloud (1:45)
Cette start-up de technologie financière d'Arabie Saoudite a déplacé ses workloads de bases de données vers MySQL HeatWave. Elle a ainsi multiplié par 3 ses performances, réduit ses coûts de 60 % et amélioré son efficacité plus qu'avec tout autre fournisseur de cloud. Tamara a augmenté sa base de clients allant jusqu'à 2 millions d'utilisateurs et intégré 3 000 vendeurs uniques.
Genius Sonority multiplie par 90 ses analyses de jeux grâce à MySQL HeatWave (1:57)
Cette entreprise japonaise de jeux vidéos a augmenté ses analyses en temps réel en ajoutant MySQL HeatWave à MySQL Database Service et a ainsi pu atteindre son objectif d'améliorer le divertissement des clients dans le monde entier.
Les plus grandes entreprises améliorent leurs performances grâce à MYSQL HeatWave et Oracle Cloud
L'entreprise de technologie axée sur l'éducation tire parti de MySQL et offre ainsi des analyses 300 fois plus rapides, des coûts réduits de 85 % et une évolutivité à la demande.
Un concepteur de jeux vidéos japonais améliore ses analyses en temps réel et réduit ses coûts grâce à HeatWave, lui permettant un développement rapide d'applications.
La fintech du Moyen-Orient et Afrique du Nord a migré vers MySQL HeatWave, réduisant ainsi ses coûts de plus de 60 % et triplant ses performances pour de multiples requêtes.
La start-up SaaS brésilienne a multiplié son chiffre d'affaires par 3 et réduit ses coûts de moitié grâce à MySQL HeatWave pour l'hébergement d'événements metaverse allant jusqu'à 1 million de visiteurs.
« Nous avons récemment eu l'occasion d'utiliser les fonctionnalités de machine learning d'HeatWave. Nous les avons trouvées très innovantes, faciles d'utilisation, très rapides et, fait le plus important, sécurisées car les données ou le modèle ne quittent pas la base de données.»
« En ajoutant le machine learning d'HeatWave, multipliant ainsi par 25 la rapidité du machine learning de Redshift pour 1 % du prix, le service cloud MySQL HeatWave ne change plus uniquement la donne. Il représente une toute nouvelle trajectoire d'ingénierie pour les bases de données cloud à venir. »
« Pour les développeurs, HeatWave représente un gain de temps et leur permet d'accélérer la vitesse de développement des applications en augmentant la précision des modèles.
« HeatWave ML d'Oracle démocratise le machine learning en automatisant le cycle de vie du machine learning : l'entraînement des modèles, l'inférence et les explications. Il fait entrer le machine learning dans HeatWave sans besoin d'ERL... À ma connaissance, aucun autre fournisseur de cloud ne va aussi loin avec son machine learning en termes d'automatisation, d'explicabilité ou de points de référence de machine learning en utilisant les jeux de données standard.»
En savoir plus
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