MySQL HeatWave Lakehouse

MySQL HeatWave Lakehouse vous permet d'interroger des données dans le stockage d'objets, les bases de données MySQL ou une combinaison des deux avec une vitesse d'enregistrement ainsi que de créer, d'entraîner, d'exécuter et d'expliquer automatiquement des modèles de machine learning. Il est disponible sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure.

Premiers principes : Plongée dans MySQL HeatWave Lakehouse sur OCI

Découvrez les nouvelles techniques qui optimisent MySQL HeatWave Lakehouse, permettant aux utilisateurs de traiter et d'interroger jusqu'à un demi-pétaoctets de données dans le stockage d'objets.

Démonstration : MySQL HeatWave Lakehouse sur AWS

Découvrez comment interroger rapidement et facilement des centaines de téraoctets de données et créer des modèles de machine learning avec MySQL HeatWave Lakehouse sur AWS.

Démonstration : Performances de MySQL HeatWave Lakehouse

Consultez les comparatifs réalisés par McKnight Consulting Group sur les performances des requêtes et le rapport prix/performances de la référence TPC-H de 100 To de MySQL HeatWave Lakehouse par rapport à Snowflake, Amazon Redshift, Databricks et Google BigQuery.

Fonctionnement de MySQL HeatWave Lakehouse

MySQL HeatWave Lakehouse traite les données dans divers formats de fichier, tels que CSV, Parquet, Avro et les exportations à partir d'autres bases de données. Vous pouvez interroger des données dans le stockage d'objet et, éventuellement, les combiner avec des données transactionnelles dans des bases de données MySQL. Les applications peuvent utiliser de grands modèles de langage pour interagir avec HeatWave Lakehouse en langage naturel. Les données chargées dans le cluster HeatWave en vue d'un traitement sont automatiquement transformées dans le format en mémoire de HeatWave et les données de stockage d'objet ne sont pas copiées dans la base de données MySQL. Vous pouvez également tirer parti de HeatWave AutoML, une fonctionnalité intégrée qui automatise le pipeline pour créer, entraîner, déployer et expliquer des modèles de machine learning à l'aide de données dans le stockage d'objets, la base de données ou les deux. Il est inutile de déplacer les données vers un service cloud de machine learning distinct. Vous ne devez pas être un expert en machine learning.

Diagramme du fonctionnement de MySQL Heatwave Lakehouse, détails ci-dessous :
Les données transactionnelles dans MySQL Database ainsi que les données de stockage d'objets dans divers formats de fichier, tels que CSV, Parquet, Avro et les exportations d'autres bases de données sont répliquées en temps réel dans le cluster HeatWave. Ainsi, les clients peuvent analyser en temps réel toutes ces données. Les fonctionnalités de machine learning étant intégrées à HeatWave, les clients peuvent également utiliser les données de la base de données et du stockage d'objets pour créer, entraîner, déployer et expliquer des modèles de machine learning.

Perspectives client sur MySQL HeatWave Lakehouse

  • « HeatWave Lakehouse s'adapte très bien au chargement de données à partir du stockage d'objets et à l'exécution de requêtes sur la banque d'objets. Le temps de chargement et les temps de requête sont presque constants, car la taille du cluster HeatWave augmente au même rythme que celle des données. Cette caractéristique de HeatWave Lakehouse pour la gestion des données est essentielle pour traiter efficacement de très grandes quantités de données. »

    -Henry Tullis, Leader de l'infrastructure cloud et de l'ingénierie chez Deloitte Consulting

  • « Les données augmentent de manière exponentielle, tout comme la quantité de données que nous stockons dans notre data lake. La possibilité d'utiliser la syntaxe standard MySQL pour interroger des données dans notre base de données et notre stockage d'objets afin d'obtenir des informations en temps réel est très importante pour Natura. Cela ouvre de nouvelles opportunités d'exploration et pourrait représenter de nouveaux avantages si nous pouvons analyser toutes ces données plus rapidement que nos concurrents. »

    -Fabricio Rucci, Architecte Solution chez Natura &Co

  • « HeatWave Lakehouse nous permet de charger facilement et rapidement des données sur le stockage d'objets dans HeatWave et de les combiner avec des données MySQL à des fins d'analyse. »

    -Takashi Kinoshita, Producteur en chef de la division des e-books chez NTT SOLMARE Corporation

Découvrez ce que les meilleurs analystes du secteur pensent de MySQL HeatWave Lakehouse

  • Logo d'IDC

    « Les entreprises à la recherche de la meilleure valeur en matière de data lakehouses cloud doivent sérieusement envisager MySQL HeatWave Lakehouse. »

    Carl Olofson
    Research Vice President, Data Management Software, IDC
  • Logo Wikibon

    « La capacité de HeatWave à charger et à interroger des données sur un nombre aussi important de nœuds en parallèle est une première. »

    Marc Staimer
    Analyste senior, Wikibon
  • Logo The Futurum Group

    « HeatWave Lakehouse fournit des performances record pour le chargement de données et l'interrogation de données ; c'est une innovation sans précédent dans les services de données cloud. »

    Ron Westfall
    Directeur de recherche, The Futurum Group
  • Logo Omdia

    « Avec MySQL HeatWave Lakehouse, Oracle présente aux clients MySQL sur AWS et Microsoft Azure une proposition potentiellement impossible à refuser. »

    Bradley Shimmin
    Analyste en chef pour IA et l'analyse des données chez Omdia
  • Logo de Moor

    « MySQL HeatWave Lakehouse peut simplifier la vie des professionnels de la gestion des données et devrait améliorer l'expérience client. »

    Matt Kimball
    Vice-président et Analyste principal pour les data centers chez Moor Insights & Strategy
  • Logo NAND Research

    « Pour le dire simplement, MySQL HeatWave Lakehouse vous aide à garder une longueur d'avance sur la concurrence en vous permettant de prendre rapidement des décisions sur la base d'informations commerciales pertinentes. »

    Steve McDowell
    Analyste principal et partenaire fondateur, NAND Research
  • Logo Constellation Research

    « L'équipe MySQL atteint un niveau d'innovation inégalé, fournissant cinq cas d'utilisation de base de données de base différents dans une seule base de données, ce qui soulage les CXO, qui savent qu'ils ont une base de données qui peut tout faire, une base de données vraiment universelle. »

    Holger Mueller
    Vice President and Principal Analyst, Constellation Research
  • Logo de KuppingerCole

    « MySQL HeatWave Lakehouse offre aux clients un nouveau niveau de fonctionnalités : pouvoir interroger des pétaoctets de données hétérogènes dans des data warehouses et des data lakes à l'aide de la syntaxe SQL, tout en battant les concurrents populaires en matière de performances des requêtes, de temps de chargement et de coûts. »

    Alexei Balaganski
    Analyse principale & CTO chez KuppingerCole Analysts
20 JUILLET 2023

Annonce : Disponibilité générale de MySQL HeatWave Lakehouse

Nipun Agarwal, Vice-Président senior de MySQL HeatWave

Aujourd'hui, nous avons annoncé la disponibilité générale de MySQL HeatWave Lakehouse et de nouvelles fonctionnalités dans MySQL Autopilot qui permettent aux entreprises d'interroger efficacement les données du dépôt d'objets à l'aide de la syntaxe SQL standard et sans avoir besoin d'une expertise en optimisation des bases de données. Avec MySQL HeatWave Lakehouse, les utilisateurs peuvent interroger jusqu'à un demi-pétaoctet de données à partir du stockage d'objets et, éventuellement, les combiner avec des données transactionnelles de la base de données MySQL en une seule requête SQL.

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Prise en main de MySQL HeatWave Lakehouse

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