MySQL HeatWave Database Service
Ein MySQL-Cloud-Datenbankservice für Transaktionen, Echtzeitanalysen über Data Warehouses und Data Lakes hinweg sowie maschinelles Lernen (ML) – ohne die Komplexität, Latenz, Risiken und Kosten der ETL-(Extrahieren, Transformieren und Laden-)Duplizierung. Verfügbar auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure.
MySQL HeatWave Lakehouse: Datenverarbeitung im Objektspeicher skalieren
In diesem Video spricht Edward Screven, Chief Corporate Architect von Oracle, über die aktuellsten Innovationen in MySQL HeatWave Lakehouse. Erfahren Sie, wie es möglich ist, riesige Datenmengen in verschiedenen Formaten zu analysieren – und das mit einer Rekordleistung.
Was spricht für MySQL HeatWave?
Einfache Transaktionen, Echtzeitanalysen über Data Warehouses und Data Lakes hinweg sowie ML in einem Cloud-Datenbankservice
Eliminieren Sie die Kosten und die Komplexität separater Analysedatenbank-, Lakehouse-, ML- und ETL-Cloud-Services. Fragen Sie Daten in MySQL, im Objektspeicher oder in beiden ab. Vermeiden Sie Latenzzeiten und Sicherheitsrisiken beim Verschieben von Daten zwischen Datenspeichern.
Unübertroffenes Preis-Leistungs-Verhältnis
Bereit für die verteilte Cloud
Bereitstellung von MySQL HeatWave auf OCI, AWS, Azure oder in Ihrem Datenzentrum.
MySQL HeatWave Kundenergebnisse auf AWS und OCI
Weitere Kundenerfolge anzeigenMySQL HeatWave-Kunden können ihre Produktivität bei gleichzeitiger Kostenreduzierung erheblich steigern, ein besseres Kundenerlebnis bieten, skalieren, um mehr Kunden aufzunehmen, und die Markteinführungszeit verkürzen.
Die digitale Agentur aus Deutschland konsolidiert die Datenverarbeitung und -analyse mit MySQL HeatWave auf AWS für 90-mal schnellere komplexe Abfragen und verdoppelt die Klickraten für Marketingkampagnen mit größerer Skalierbarkeit und weniger Verwaltungsaufwand.
Der führende Anbieter von Multicloud-Technologie konsolidierte die Datenverarbeitung und -analyse mit MySQL HeatWave auf AWS für eine 20-mal schnellere Abfrageperformance, mehr Skalierbarkeit und weniger Administration . Alle ohne Codeänderungen für Reporting in Echtzeit.
Dieser Hersteller von medizinischen Geräten konsolidierte die Datenverarbeitung und -analyse mit MySQL HeatWave auf AWS für 50-mal schnellere komplexe Abfragen für Echtzeiteinblicke, um die Selbstüberwachung von Diabetes zu verbessern.
Dieser brasilianische K-12 SaaS-Anbieter für das Bildungswesen erreicht Echtzeitanalysen mit 300-mal schnellerer Ausführung komplexer Abfragen zu 85 % geringeren Kosten und unterstützt drei Millionen Benutzer – das alles, um die Leistung der Teilnehmer zu steigern.
Das brasilianische Metaverse-Startup migrierte alle seine Daten auf MySQL HeatWave. Innerhalb von nur 3 Stunden konnte das Unternehmen für eine Veranstaltung mit mehr als einer Million Besuchern mit größerer Sicherheit und zum halben Preis eine 5-mal bessere Datenbankleistung erzielen.
Dieses japanische Unternehmen für Videospiele fügte HeatWave zum MySQL Database-Service hinzu und erlangte somit Echtzeiteinblicke, mit denen das Unternehmen sein Ziel erreichen und sein Unterhaltungsprogramm für Kunden weltweit kontinuierlich verbessern konnte.
Migration zu MySQL HeatWave auf OCI oder AWS.
Ausgewählte MySQL HeatWave-Anwendungsfälle
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Echtzeit-Marketinganalysen erreichen
Erfahren Sie, wie Kunden von digitalen Marketingagenturen mit MySQL HeatWave das richtige Angebot über den richtigen Kanal zur richtigen Zeit an den richtigen Interessenten senden – und Echtzeit-Analysen zur Kampagnenleistung erhalten, um die besten Entscheidungen zu ermöglichen.
Weitere Informationen zu Echtzeit-Marketinganalysen mit MySQL HeatWave
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Skalierung von Start-ups bei gleichzeitiger Kostensenkung
Erfahren Sie, warum zahlreiche schnell wachsende, Cloud-native Organisationen zu MySQL HeatWave migrieren, um ihre Wachstumsschmerzen zu überwinden. Sie verbessern ihre Leistung, Skalierbarkeit, Sicherheit und Produktivität und senken gleichzeitig ihre Kosten.
Mehr über die Skalierung von Startups mit MySQL HeatWave erfahren
MySQL HeatWave: Ein bahnbrechender Schritt für Entwickler
Ein MySQL-Cloud-Datenbankservice für OLTP und OLAP
MySQL HeatWave ist der einzige Service, mit dem Entwickler und Datenbankadministratoren OLTP- und OLAP-Workloads direkt aus ihrer MySQL Database ausführen können.
Beseitigen Sie ETL
Vermeiden Sie einen komplexen, zeitaufwendigen und kostspieligen ETL-Prozess und die Integration mit einer separaten Analysedatenbank.
Echtzeitanalysen liefern
Analyseabfragen greifen immer auf die aktuellsten Daten zu, da Aktualisierungen von Transaktionen automatisch in Echtzeit in das HeatWave-Analysecluster repliziert werden. Es ist nicht erforderlich, die Daten zu indizieren, bevor Analyseabfragen ausgeführt werden.
Verbesserte Sicherheit
Daten im Ruhezustand und während der Übertragung zwischen der MySQL Database und den Knoten des HeatWave-Clusters sind immer verschlüsselt. Während des ETL-Vorgangs besteht keine Gefahr, dass Daten beeinträchtigt werden, da keine Daten zwischen Datenbanken übertragen werden.
Keine Änderungen an MySQL-Anwendungen
HeatWave ist eine native MySQL-Lösung. Vorhandene MySQL-Anwendungen können ohne Änderungen ausgeführt werden.
Einsatz von vorhandenen Business Intelligence-(BI-) und Datenvisualisierungstools
HeatWave unterstützt dieselben BI- und Datenvisualisierungstools wie MySQL Database, einschließlich Oracle Analytics Cloud, Tableau und Looker.
Verfügbar in Public Clouds und Ihrem Data Center
Deployment von MySQL HeatWave auf OCI, AWS oder Azure. Replizieren Sie Daten aus On-Premise-OLTP-Anwendungen nach MySQL HeatWave, um nahezu in Echtzeit Analysen ohne ETL zu erhalten. Sie können MySQL HeatWave außerdem in Ihrem Data Center mit OCI Dedicated Region verwenden.
Leistungsstarker In-Memory Abfragebeschleuniger
HeatWave ist eine speicherresidente, massiv parallele Abfrageverarbeitungs-Engine für Hybrid-Spalten. Es implementiert hochmoderne Algorithmen für die verteilte Abfrageverarbeitung, die eine sehr hohe Performance bieten.
Entwickelt für großen Umfang und hohe Leistung
HeatWave partitioniert Daten massiv über ein Cluster von Knoten, die parallel betrieben werden können. Dies bietet eine hervorragende internodale Skalierbarkeit. Jeder Knoten innerhalb eines Clusters und jeder Kern innerhalb eines Knotens kann partitionierte Daten parallel verarbeiten. HeatWave verfügt über einen intelligenten Abfrage-Scheduler, der die Berechnung mit Netzwerkkommunikationsaufgaben überlappt, um eine sehr hohe Skalierbarkeit über Tausende von Kernen zu erreichen.
Optimiert für die Cloud
Die Abfrageverarbeitung in HeatWave wurde für Commodity-Server in der Cloud optimiert. Die Größe der Partitionen wurde optimiert, um sie an den Cache der zugrunde liegenden Formen anzupassen. Die Überlappung von Berechnungen mit der Kommunikation ist für die verfügbare Netzwerkbandbreite optimiert. Verschiedene Primitives zur Analyseverarbeitung verwenden die Hardwareanweisungen der zugrunde liegenden virtuellen Maschinen (VMs).
Optimiert für hohe Transaktionsraten und Verbindungen
Oracle MySQL Autopilot verbessert die Performance des MySQL HeatWave Threadpools und bietet einen Mechanismus zur optimalen Nutzung von Hardwareressourcen für bessere Performance. Daher liefert MySQL HeatWave einen höheren Durchsatz für OLTP-Workloads und verhindert, dass der Durchsatz bei hohen Transaktionen und gleichzeitigem Datenzugriff sinkt.
MySQL Autopilot: Integrierte ML-gestützte Automatisierung
MySQL Autopilot bietet eine Workload-bezogene, durch maschinelles Lernen unterstützte Automatisierung. Darüber hinaus verbessert der Service die Performance und Skalierbarkeit, sorgt für mehr Produktivität von Entwicklern und Datenbankadministratoren und trägt dazu bei, menschliche Fehler zu eliminieren – und das ohne erforderliches Fachwissen zur Datenbankoptimierung. MySQL Autopilot automatisiert viele der wichtigsten und häufig anspruchsvollsten Aspekte der Erzielung einer hohen Abfrageperformance im großen Maßstab – einschließlich Provisioning, Laden von Daten, Abfrageausführung und Fehlerbehandlung. MySQL Autopilot für MySQL HeatWave-Kunden ohne zusätzliche Kosten erhältlich.
- Das automatische Provisioning prognostiziert die Anzahl der HeatWave-Knoten, die für die Ausführung einer Workload erforderlich sind, indem adaptives Sampling von Tabellendaten durchgeführt wird, für die Analysen erforderlich sind. Das bedeutet, dass Entwickler und DBAs die optimale Größe ihres Clusters nicht mehr manuell schätzen müssen.
- Mit dem automatischen Threadpooling kann der Datenbankservice mehr Transaktionen für eine bestimmte Hardwarekonfiguration verarbeiten, wodurch ein höherer Durchsatz für OLTP-Workloads bereitgestellt wird und verhindert wird, dass er bei hohen Transaktionen und gleichzeitigem Zugriff gelöscht wird.
- Die automatische Ausprägungsvorhersage überwacht kontinuierlich die OLTP-Workload, einschließlich Durchsatz und Pufferpool-Trefferrate, um die richtige Compute-Ausprägung zu einem bestimmten Zeitpunkt zu empfehlen. So erhalten Kunden immer das beste Preis-Leistungs-Verhältnis.
- Die automatische Codierung bestimmt die optimale Darstellung der Spalten, die unter Berücksichtigung der Abfragen in HeatWave, geladen werden. Diese optimale Darstellung bietet die beste Abfrageperformance und minimiert die Größe des Clusters, um die Kosten zu minimieren.
- Die automatische Verbesserung des Abfrageplans lernt verschiedene Statistiken aus der Ausführung von Abfragen und verbessert den Ausführungsplan zukünftiger Abfragen. Dadurch wird die Systemperformance verbessert, wenn weitere Abfragen ausgeführt werden.
- Die automatische Datenplatzierung prognostiziert die Spalte, in der Tabellen im Speicher partitioniert werden sollen, um die beste Performance für Abfragen zu erzielen. Außerdem wird mit der neuen Spaltenempfehlung die erwartete Verbesserung der Abfrageperformance vorhergesagt. Dadurch wird die Datenverschiebung über Knoten hinweg minimiert, da Operatoren bei der manuellen Auswahl der Spalte suboptimale Auswahlmöglichkeiten treffen können.
Datenbankinternes maschinelles Lernen mit AutoML
HeatWave AutoML enthält alles, was Benutzer zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Erläutern von ML-Modellen in MySQL HeatWave benötigen, und das ohne zusätzliche Kosten.
Kein separater Service für das maschinelle Lernen erforderlich
Mit nativen und datenbankinternen ML-Funktionen in MySQL HeatWave müssen Kunden keine Daten zu einem separaten ML-Service verschieben. Sie können einfach und sicher Training, Inferenzen und Erklärungen des maschinellen Lernens auf Daten anwenden, die in MySQL HeatWave gespeichert sind. Dadurch können sie ML-Initiativen beschleunigen, die Sicherheit erhöhen und Kosten senken.
Weniger Zeit und Aufwand mit der Automatisierung des ML-Lebenszyklus
HeatWave AutoML automatisiert den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich Algorithmusauswahl, intelligentes Data Sampling für das Modelltraining, Funktionsauswahl und Hyperparameter-Optimierung, was Datenanalysten und Data Scientists viel Zeit und Mühe spart. Aspekte der Pipeline für maschinelles Lernen können angepasst werden, einschließlich Algorithmusauswahl, Featureauswahl und Hyperparameteroptimierung.
Interaktive MySQL HeatWave AutoML-Konsole
Mit der neuen interaktiven Konsole können Business Analysts ML-Modelle mit der visuellen Benutzeroberfläche erstellen, trainieren, ausführen und erklären – ohne SQL-Befehle oder Programmierung. Die Konsole macht es außerdem einfach, Was-wäre-wenn-Szenarien zu untersuchen, um geschäftliche Annahmen zu bewerten, wie z. B. „Wie würde sich eine um 30 % höhere Investition in bezahlte Werbung in sozialen Medien auf Umsatz und Gewinn auswirken?“
Erklärbare ML-Modelle
Alle von HeatWave AutoML trainierten Modelle sind erklärbar. HeatWave AutoML liefert Prognosen mit einer Erläuterung der Ergebnisse und hilft Organisationen bei der Compliance, Fairness, Wiederholbarkeit, Kausalität und Vertrauen.
Nutzung von aktuellen Fähigkeiten
Entwickler und Datenanalysten können ML-Modelle mit vertrauten SQL-Befehlen erstellen. Sie müssen keine neuen Tools und Programmiersprachen lernen. Darüber hinaus ist HeatWave AutoML in beliebte Notebooks wie Jupyter und Apache Zeppelin integriert.
Vollständig verwalteter Datenbankservice
Verbessern Sie die Produktivität, indem Sie zeitaufwendige Aufgaben wie High Availability Management, Patching, Upgrades und Backups mit einem komplett verwalteten Datenbankservice automatisieren. Beschleunigen Sie die Anwendungsentwicklung durch sofortiges Provisioning von Ressourcen.
Vom MySQL-Entwicklungsteam erstellt, verwaltet und unterstützt
Entwickler können moderne, native Cloud-Datenbankanwendungen mit sofortigem Zugriff auf die neuesten Funktionen des Teams MySQL bereitstellen. MySQL-Sicherheitspatches werden automatisch eingespielt, um das Risiko von Sicherheitslücken zu begrenzen. MySQL HeatWave ist zu 100% kompatibel mit On-Premise-MySQL für einen nahtlosen Wechsel in die Cloud ohne Änderungen an Anwendungen.
Interaktive MySQL-HeatWave-Konsole: Ressourcen verwalten, Abfragen ausführen und Performance überwachen
Entwickler und DBAs können ganz einfach MySQL Database- und HeatWave-Knoten erstellen und verwalten. Innerhalb der Konsole können sie auf MySQL Autopilot-Funktionen zugreifen, wie automatisches Provisioning, um die optimale Konfiguration des HeatWave-Clusters zu bestimmen. Sie können die in MySQL HeatWave geladenen Tabellen anzeigen und verwalten sowie Abfragen schnell erstellen und ausführen.
Mit der Konsole können Entwickler und DBAs auch die Performance des MySQL Database-Knotens und des HeatWave-Clusters überwachen. Sie können die Verwendung verschiedener Hardwareressourcen und verschiedener Abfrageausführungsmetriken überwachen.
Erweiterte Sicherheit
Mit den erweiterten Sicherheitsfunktionen können Kunden zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen.
Asymmetrische Verschlüsselung mit Schlüsselgenerierung und digitalen Signaturen
Die serverseitige asymmetrische Verschlüsselung ermöglicht es Entwicklern und DBAs, den Schutz vertraulicher Daten sowohl mit öffentlichen als auch mit privaten Schlüsseln zu erhöhen. Sie können auch digitale Signaturen implementieren, um die Identität von Signaturdokumenten zu bestätigen. Entwickler können Daten verschlüsseln, ohne aktuelle Anwendungen zu ändern. Sie erhalten die Tools, die sie für Verschlüsselung, Schlüsselgenerierung und digitale Signaturen benötigen.
Daten ausblenden
Die Datenmaskierung und -deidentifizierung blendet echte Datenwerte aus und ersetzt sie durch Substitute (selektive Maskierung, zufällige Datensubstitution, Verwischung und andere Funktionen sind verfügbar). Mit der Datenmaskierung und -deidentifizierung in MySQL HeatWave reduzieren Kunden das Risiko einer Datenverletzung, indem sie vertrauliche Daten ausblenden, die dann in Nicht-Produktionssystemen wie Entwicklungs- und Testumgebungen verwendet werden können. Diese Datenmaskierungsfunktionen sind verfügbar, wenn Abfragen auf dem MySQL Database-Knoten oder dem Cluster HeatWave ausgeführt werden.
Nicht autorisierte Datenbankaktivitäten blockieren
Die Datenbankfirewall MySQL HeatWave überwacht Datenbankbedrohungen, erstellt automatisch eine Ausnahmeliste genehmigter SQL-Anweisungen und blockiert nicht autorisierte Datenbankaktivitäten. Sie bietet Echtzeitschutz vor datenbankspezifischen Angriffen, wie SQL-Injections.
Echtzeitelastizität
Mit Echtzeitelastizität können Kunden die Größe ihres HeatWave-Clusters um eine beliebige Anzahl von Knoten erhöhen bzw. verringern, ohne dass es zu Ausfallzeiten oder schreibgeschützten Zeiten kommt.
Konstant hohe Leistungsfähigkeit auch in Spitzenzeiten sowie geringere Kosten – ohne Ausfallzeiten
Der Vorgang der Größenänderung dauert nur wenige Minuten, während dieser Zeit bleibt HeatWave online und für alle Vorgänge verfügbar. Sobald die Größe geändert wurde, werden die Daten aus dem Objektspeicher heruntergeladen, automatisch zwischen allen verfügbaren Cluster-Knoten neu verteilt und stehen sofort für Abfragen zur Verfügung. Dadurch profitieren Kunden selbst in Spitzenzeiten von der konstant hohen Leistungsfähigkeit und den niedrigeren Kosten, indem sie ihren HeatWave-Cluster bei Bedarf verkleinern – ohne dass es zu Ausfallzeiten oder schreibgeschützten Zeiten kommt.
Keine überdimensionierten Instanzen
Kunden können ihren HeatWave-Cluster auf eine beliebige Anzahl von Knoten erweitern oder reduzieren. Sie sind nicht auf überdimensionierte und kostspielige Instanzen beschränkt, die durch starre Größenmodelle erzwungen werden, und Teil des Angebots von anderen Cloud-Datenbankprovidern sind. Bei HeatWave zahlen Kunden nur für genau die Ressourcen, die sie nutzen.
MySQL HeatWave Lakehouse
MySQL HeatWave umfasst MySQL HeatWave Lakehouse und ermöglicht Benutzern die Abfrage eines halben Petabytes an Daten im Objektspeicher – und das Ganze in verschiedenen Dateiformaten wie CSV, Parquet und Exportdateien aus anderen Datenbanken. Kunden können die Vorteile von HeatWave auch dann nutzen, wenn ihre Daten außerhalb einer MySQL Database gespeichert sind. Zusammen mit MySQL HeatWave Lakehouse bietet MySQL HeatWave einen einzigen Cloud-Datenbankservice für die Verarbeitung von Transaktionen, für Analysen über Data Warehouses und Data Lakes hinweg sowie für maschinelles Lernen – ohne dass dabei ETL über verschiedene Cloud-Services erforderlich wäre.
Schnelle Lakehouse-Analysen über alle Daten hinweg
Kunden können Transaktionsdaten in MySQL-Datenbanken, Daten in verschiedenen Formaten im Objektspeicher, oder eine Kombination aus beiden mithilfe von MySQL-Standardbefehlen abfragen. Genau so schnelle Abfrage von Daten im Objektspeicher wie in den Datenbanken, wie durch eine 10 TB TPC-H-Benchmark demonstriert wurde.
Scale-Out-Architektur für das Datenmanagement und die Verarbeitung von Abfragen
Die massiv partitionierte Architektur von HeatWave ermöglicht eine Scale-Out-Architektur für MySQL HeatWave Lakehouse. Die Verarbeitung von Abfragen und die Abläufe beim Datenmanagement wie das Laden/Neuladen von Daten werden entsprechend des Datenumfangs skaliert. Kunden können mit MySQL HeatWave Lakehouse bis zu einem halben Petabyte an Daten im Objektspeicher abfragen, ohne diese in die MySQL Database zu kopieren. Der HeatWave-Cluster lässt sich auf 512 Knoten skalieren.
Performancesteigerung und Zeitersparnis durch eine auf maschinelles Lernen gestützte Automatisierung
MySQL Autopilot-Funktionen wie das automatische Provisioning, die automatische Verbesserung des Abfrageplans und das automatische parallele Laden wurden für MySQL HeatWave Lakehouse erweitert, wodurch sich der Aufwand für die Datenbankadministration reduziert und somit die Performance gesteigert wird. Die neuen MySQL Autopilot-Funktionen sind auch für MySQL HeatWave Lakehouse verfügbar.
– Die automatische Schema-Inferenz leitet automatisch die Zuordnung von Dateidaten zur entsprechenden Schemadefinition für alle unterstützten Dateitypen, einschließlich CSV, ab. Dadurch müssen Kunden die Schemazuordnung von Dateien nicht manuell definieren und aktualisieren, wodurch sie Zeit und Aufwand sparen.
– Das adaptive Daten-Sampling erfasst auf intelligente Weise die Dateien im Objektspeicher, um Informationen abzuleiten, die MySQL Autopilot verwendet, um Vorhersagen für die Automatisierung zu treffen. Mithilfe der adaptiven Datenerfassung kann MySQL Autopilot in weniger als einer Minute scannen und somit Vorhersagen treffen, wie z. B. eine Schemazuordnung für eine 400-TB-Datei.
– Mit dem adaptiven Datenfluss passt sich MySQL HeatWave Lakehouse dynamisch an die Performance des zugrunde liegenden Objektspeichers in jeder Region an, um die Gesamtleistung, das Preis-Leistungs-Verhältnis und die Verfügbarkeit zu verbessern.
Wichtige Funktionen |
Verfügbar auf OCI |
Verfügbar auf AWS |
|---|---|---|
| vollständig verwalteter Dienst | Ja |
Ja |
| OLTP und OLAP in MySQL | Ja |
Ja |
| Abfragebeschleunigung für Analysen und gemischte Workloads | Ja |
Ja |
| Datenkomprimierung | Ja |
Ja |
| ML-basierte Automatisierung (MySQL Autopilot für HeatWave und OLTP)* | Ja |
Ja |
| Erweiterte Sicherheit* | Ja |
Ja |
| Datenbankinternes maschinelles Lernen (HeatWave ML) | Ja |
Ja |
| Skaliertes Datenmanagement | Ja |
Ja |
| Interaktive Abfrage- und Datenmanagementkonsole | In Kürze | Ja |
| Performance- und Workload-Überwachung von der Konsole aus | In Kürze | Ja |
| Interaktive MySQL HeatWave AutoML-Konsole | In Kürze | Ja |
| HeatWave zu einer beliebigen MySQL-Ausprägung hinzufügen | In Kürze | Ja |
| MySQL HeatWave Lakehouse | Ja |
In Kürze |
* Automatische Threadpooling- und automatische Ausprägungsvorhersage in MySQL Autopilot sowie die Datenbankfirewall MySQL HeatWave sind in Kürze auf OCI verfügbar.
MySQL HeatWave: Auf Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt
MySQL HeatWave hilft Tetris.io, Umsätze zu verdreifachen
Lesen Sie die Fallstudie von dbInsight, um zu erfahren, wie MySQL HeatWave es einem Werbetechnologieunternehmen ermöglichte, seine Einnahmen zu verdreifachen und die Kundenbindungsraten zu erhöhen.
MySQL HeatWave versenkt AWS in seiner eigenen Cloud
Erfahren Sie, warum laut Futurum Research „eine robuste HeatWave-Warnung eindeutig in der gesamten Cloud-Datenbank-Landschaft in Kraft bleibt“.
Ein großer Durchbruch in Bezug auf ML-Funktionen
Finden Sie heraus, warum HeatWave AutoML laut IDC „für Anwendungsentwickler und ein breites Spektrum von Datenanalysten und Data Scientists entscheidend ist“.
Die enormen TCO-Vorteile von MySQL HeatWave
In dieser eingehenden Analyse spricht Wikibon über die TCO-Vorteile von MySQL HeatWave gegenüber seinen Wettbewerbern und lobt die Lösung als „unvorhergesehenen Durchbruch in der Abfrageverarbeitung und beim maschinellen Lernen“.
Erfahren Sie, was Top-Analysten über MySQL HeatWave sagen
IDC
„MySQL HeatWave on AWS ist nicht nur für Analysen, sondern auch für OLTP und gemischte Workloads eine äußerst überzeugende Lösung, wie öffentlich verfügbare Benchmarks zeigen. Für alle Entwickler, die mit MySQL on AWS arbeiten, hat Oracle soeben einen großen Produktivitätsschub auf ihrer Türschwelle abgeladen – und zwar ohne ein großes Preisschild.“
Futurum
„Das Fazit lautet, dass wir glauben, dass der Wettbewerb gerade in jeder vorstellbaren messbaren Metrik überboten wurde. Es stellt auch einen Weckruf für die Branche und ein unsanftes Erwachen des Datenbank-Cloud-Wettbewerbs dar, da alle jetzt auf den Innovationsgiganten MySQL HeatWave reagieren müssen.“
Wikibon
„MySQL HeatWave, jetzt mit Lakehouse, ist möglicherweise die bedeutendste Innovation des letzten Jahrzehnts im Bereich der Open-Source-Cloud-Datenbanken … MySQL HeatWave hat gerade einen riesigen Sprung gemacht, indem es die Scale-out-Verarbeitung um den Faktor 8 auf 512 Knoten erweitert hat.“ Die Fähigkeit von HeatWave, Daten auf einer so großen Anzahl von Knoten parallel zu laden und abzufragen ist eine Branchenneuheit. Das heißt, Sie können erwarten, dass dadurch der Fokus des Marktes auf ein deutlich geringeres Kosten-Leistungs-Verhältnis, beschleunigte Innovationen und mehr Wettbewerb gelenkt wird.“
Bekanntgabe der allgemeinen Verfügbarkeit von MySQL HeatWave
Nipun Agarwal, Oracle Senior Vice President, MySQL HeatWave Development
Wir haben heute die allgemeine Verfügbarkeit von MySQL HeatWave Lakehouse sowie neue Funktionen in MySQL Autopilot bekannt gegeben, die es Unternehmen ermöglichen, Daten aus dem Objektspeicher mithilfe von Standard-SQL-Syntax und ohne Datenbank-Tuning-Kenntnisse effizient abzufragen. Mit MySQL HeatWave Lakehouse können Anwender bis zu einem halben Petabyte an Daten aus dem Objektspeicher abfragen und diese optional mit Transaktionsdaten aus der MySQL-Datenbank in einer einzigen SQL-Abfrage kombinieren.
MySQL HeatWave – Preisgestaltung
MySQL HeatWave
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Produkt
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Vergleichstarif (/vCPU)*
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Einzeltarif
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Einheit
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MySQL Database – Standard – AMD E4 – Compute
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OCPU pro Stunde
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MySQL Database – Standard – AMD E4 – Speicher
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Gigabyte pro Stunde
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MySQL Database – Standard – Intel X9 – Compute
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OCPU pro Stunde
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MySQL Database – Standard – Intel X9 – Speicher
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Gigabyte pro Stunde
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MySQL Database – Optimiert – Intel X9 – Compute
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OCPU pro Stunde
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MySQL Database – Optimiert – Intel X9 – Speicher
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Gigabyte pro Stunde
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MySQL Database – Storage
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Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
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MySQL Database – Sicherungsspeicher
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Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
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HeatWave – Standard
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Knoten pro Stunde
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MySQL Database for HeatWave – Standard
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Knoten pro Stunde
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MySQL Database for HeatWave – Bare Metal Standard
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Knoten pro Stunde
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Oracle Cloud Infrastructure – HeatWave
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HeatWave-Kapazität pro Stunde
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Oracle Cloud Infrastructure – HeatWave – Storage
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Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
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- *Um den Preisvergleich zwischen Cloud-Service-Providern zu erleichtern, zeigen Oracle Webseiten sowohl vCPU(virtuelle CPUs)-Preise als auch OCPU(Oracle CPU)-Preise für Produkte mit rechenbasierter Preisgestaltung. Die Produkte selbst, das Provisioning im Portal, die Abrechnung etc. verwenden weiterhin OCPU(Oracle CPU)-Einheiten. OCPUs stellen physische CPU-Cores dar. Die meisten CPU-Architekturen, einschließlich x86, führen zwei Threads pro physischem Core aus, sodass 1 OCPU 2 vCPUs für x86-based Compute entspricht. Die Abrechnung des OCPU-Stundentarifs erfolgt demnach doppelt so hoch wie der vCPU-Preis, da sie zwei vCPUs Rechenleistung für jede OCPU erhalten, es sei denn, es handelt sich um eine Subcore-Instanz wie präemptive Instanzen.
Kleine Konfiguration
SZENARIO
Eine Marketingagentur möchte die Performance von Werbekampagnen in Echtzeit analysieren. 1 TB Daten.
SPECS
- 1 MySQL Database-Knoten (VM) – 16 OCPUs (32vCPUs) und 512 GB Arbeitsspeicher
- 2 HeatWave-Knoten – 512 GB Arbeitsspeicher
- MySQL Database Storage – 1 TB
GESCHÄTZTE MONATLICHE KOSTEN
829.24 USD
Mittlere Konfiguration
SZENARIO
Ein Telekommunikationsunternehmen möchte die Kommunikationsmuster seiner Kunden in Echtzeit analysieren. 10 TB Daten.
SPECS
- 1 MySQL Database-Knoten (BM) – 128 OCPU (256vCPUs) und 2048 GB Arbeitsspeicher
- 13 HeatWave-Knoten – 512 GB Arbeitsspeicher
- MySQL Database Storage – 10 TB
GESCHÄTZTE MONATLICHE KOSTEN
5,467.53 USD
Umfangreiche Konfiguration
SZENARIO
Ein Automobilunternehmen möchte Telemetrie-Analysen in Echtzeit erreichen. 30 TB an Daten..
SPECS
- 1 MySQL Database-Knoten (BM) – 128 OCPU (256vCPUs) und 2048 GB Arbeitsspeicher
- 38 HeatWave-Knoten – 512 GB Arbeitsspeicher
- MySQL Database Storage – 30 TB
GESCHÄTZTE MONATLICHE KOSTEN
12,844.49 USD
MySQL-Ressourcen
Dokumentation
HeatWave ist ein massiv paralleler, leistungsstarker In-Memory-Abfragebeschleuniger, der die MySQL-Performance für Analysen und gemischte Workloads um Größenordnungen erhöht, ohne Änderungen an vorhandenen Anwendungen zu erfordern.
Kunden-Community
Nehmen Sie an der Diskussion teil, indem Sie das MySQL HeatWave-Kundenforum besuchen.
Cloud-Learning
Holen Sie mit einem MySQL-Lernabonnement das Beste aus MySQL HeatWave heraus.
Support und Services
Erhalten Sie mit My Oracle Support rund um die Uhr Zugriff auf die Unterstützung von MySQL.
MySQL HeatWave – Verwandte Produkte
Die Oracle Playbook-Reihe
Wir haben Geheimtipps für unsere Personal-, Prozess- und Systemstrategie zusammengestellt. Und diese möchten wir mit Ihnen teilen.
Erste Schritte mit MySQL HeatWave
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