Mit HeatWave Lakehouse können Sie Daten im Objektspeicher mit unübertroffener Leistung und einem unschlagbaren Preis-Leistungs-Verhältnis abfragen sowie maschinelle Lernmodelle (ML) automatisch erstellen, trainieren und erklären. Es ist auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure verfügbar.
Lassen Sie sich die Keynote von Edward Screven, Chief Corporate Architect von Oracle, auf der Oracle CloudWorld am 11. September um 8:30 Uhr PT nicht entgehen: „Generative KI-Anwendungen erstellen – integriert und automatisiert mit HeatWave GenAI.“
Entdecken Sie die neuartigen Methoden, die HeatWave Lakehouse antreiben und es den Benutzern ermöglichen, bis zu einem halben Petabyte an Daten im Objektspeicher zu verarbeiten und abzufragen.
Erfahren Sie, wie Sie mit HeatWave Lakehouse on AWS schnell und einfach Hunderte Terabyte an Daten abfragen und ML-Modelle erstellen können.
HeatWave ist eine skalierbare Datenverarbeitungs-Engine, die für die Abfrage von Daten in Objektspeichern optimiert ist. Mit HeatWave Vector Store können Sie strukturierte Daten, halbstrukturierte Daten im JSON-Format und unstrukturierte Dokumente abfragen.
Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist deutlich besser.
Automatisieren Sie die Pipeline zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Erläutern von ML-Modellen mithilfe von Daten im Objektspeicher und in der MySQL Database – ohne die Daten in einen separaten ML-Cloud-Service zu verschieben und ohne zusätzliche Kosten.
HeatWave Lakehouse verarbeitet Daten in einer Vielzahl von Dateiformaten, darunter CSV, Parquet, Avro und JSON, sowie Exporte aus anderen Datenbanken. Darüber hinaus können Sie Daten im Objektspeicher abfragen und diese optional mit Transaktionsdaten in MySQL Databases kombinieren. Mit HeatWave Vector Store können Sie unstrukturierte Dokumente hochladen und abfragen. Daten, die zur Verarbeitung in den HeatWave-Cluster geladen werden, werden automatisch in das HeatWave-In-Memory-Format umgewandelt, und Objektspeicherdaten werden nicht in die MySQL-Datenbank kopiert. Sie können außerdem HeatWave AutoML nutzen, eine integrierte Funktion, die die Pipeline zum Erstellen, Trainieren und Erklären von ML-Modellen mithilfe von Daten im Objektspeicher, in der Datenbank oder in beiden automatisiert. Sie müssen die Daten nicht in einen separaten ML-Cloud-Service verschieben, und auch kein ML-Experte sein.
„HeatWave Lakehouse lässt sich sehr gut skalieren, um Daten aus dem Objektspeicher zu laden und Abfragen im Objektspeicher auszuführen. Die Ladezeit und die Abfragezeiten sind nahezu konstant, wenn die Datengröße wächst und die HeatWave-Clustergröße entsprechend zunimmt. Diese Skalierbarkeit von HeatWave Lakehouse für das Datenmanagement ist der Schlüssel zur effizienten Verarbeitung sehr großer Datenmengen.“
– Henry Tullis, Leiter, Cloud Infrastructure and Engineering, Deloitte Consulting
„Die Datenmenge wächst exponentiell und damit auch die Menge der Daten, die wir in unserem Data Lake speichern. Die Möglichkeit, die Standard-MySQL-Syntax zum Abfragen von Daten in unserer Datenbank und unserem Objektspeicher zu verwenden, um Einblicke in Echtzeit zu erhalten, ist für Natura sehr wichtig. Dies eröffnet neue Möglichkeiten zur Erkundung und könnte neue Wettbewerbsvorteile verschaffen, wenn wir all diese Daten schneller als unsere Konkurrenz analysieren können.“
– Fabricio Rucci, Solution Architect bei Natura &Co
„Mit HeatWave Lakehouse können wir Daten im Objektspeicher einfach und schnell in HeatWave laden und mit MySQL-Daten zur Analyse kombinieren.“
– Takashi Kinoshita, Chief Producer, e-Book Division, NTT SOLMARE Corporation
„Organisationen, die das beste Preis-Leistungs-Verhältnis in der Cloud-Data-Lakehouse-Landschaft suchen, müssen HeatWave Lakehouse ernsthaft in Betracht ziehen.“
„Die Fähigkeit von HeatWave, Daten auf einer so großen Anzahl von Knoten parallel zu laden und abzufragen ist eine Branchenneuheit.“
„Dass HeatWave Lakehouse eine Rekordleistung sowohl beim Laden von Daten als auch beim Abfragen von Daten liefert, ist eine beispiellose Innovation bei Cloud-Datenservices.“
„Mit HeatWave Lakehouse unterbreitet Oracle MySQL-Kunden auf AWS und Microsoft Azure ein Angebot, das sie kaum ablehnen können.“
„HeatWave Lakehouse kann das Leben von Datenmanagement-Experten vereinfachen und sollte die Customer Experience verbessern.“
„Einfach ausgedrückt: Mit HeatWave Lakehouse können Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem Sie schnell auf aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse reagieren.“
„Das HeatWave-Team hat die Branche in puncto Innovation übertroffen und fünf verschiedene Kern-Datenbank-Anwendungsfälle in einer einzigen Datenbank bereitgestellt, sodass Führungskräfte sich darauf verlassen können, dass eine einzige Datenbank alles kann – eine wirklich universelle Datenbank.“
„HeatWave Lakehouse bringt Kunden auf ein neues Leistungsniveau: Sie können heterogene Daten über Data Warehouses und Data Lakes hinweg im Petabyte-Bereich mit der vertrauten SQL-Syntax abfragen und gleichzeitig beliebte Konkurrenten bei Abfrageperformance, Ladezeiten und Kosteneffizienz schlagen.“
Lernen Sie HeatWave Lakehouse mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen in Ihrem eigenen Tempo kennen.
Erfahren Sie, wie Sie mit HeatWave Lakehouse Hunderte Terabyte an Daten in verschiedenen Dateiformaten im Objektspeicher abfragen. Entdecken Sie, wie einfach dieser Prozess mit HeatWave Autopilot sein kann.
Übung zum Analysieren von skalierbaren Daten im Objektspeicher mit HeatWave Lakehouse startenDies ist Ihre Chance zu sehen, was es bedeutet, ein „Datensportler“ für SailGP zu sein, indem Sie den Segelteams helfen, ihre Leistung zu steigern. SailGP bietet den perfekten Spielplatz, um HeatWave Lakehouse auszuprobieren. Die High-Speed-High-Tech-Boote enthalten mehr als 800 IoT-Sensoren, die mehr als 12.000 Datenpunkte generieren.
Übung zum Thema „Mit HeatWave Lakehouse zum Sieg“ startenErfahren Sie von Experten, wie sie HeatWave Lakehouse in verschiedenen Szenarien verwenden.
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