HeatWave Lakehouse

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.“

First Principles: Im HeatWave Lakehouse auf OCI

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.

Demo: HeatWave Lakehouse on AWS

Erfahren Sie, wie Sie mit HeatWave Lakehouse on AWS schnell und einfach Hunderte Terabyte an Daten abfragen und ML-Modelle erstellen können.

Was spricht für HeatWave Lakehouse?

  • Fragen Sie Daten im Objektspeicher ab

    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.

  • Holen Sie sich die beste Performance und das beste Preis-Leistungs-Verhältnis

    Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist deutlich besser.

  • Integrierte ML mit all Ihren Daten verwenden

    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.

Funktionsweise von HeatWave Lakehouse

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.

Diagramm zur Funktionsweise von Heatwave Lakehouse (siehe Details unten):
Transaktionsdaten in MySQL Database sowie Objektspeicherdaten in verschiedenen Dateiformaten wie CSV, Parquet, Avro, JSON und Exporte aus anderen Datenbanken werden in Echtzeit im HeatWave-Cluster repliziert, sodass Kunden über all diese Daten Echtzeitanalysen erhalten. Da in HeatWave Funktionen für maschinelles Lernen integriert sind, können Kunden auch Daten aus der Datenbank und dem Objektspeicher verwenden, um ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu erklären.

Kundenstimmen zu HeatWave Lakehouse

  • „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

Erfahren Sie, was renommierte Branchenanalysten von HeatWave Lakehouse halten

  • IDC-Logo

    „Organisationen, die das beste Preis-Leistungs-Verhältnis in der Cloud-Data-Lakehouse-Landschaft suchen, müssen HeatWave Lakehouse ernsthaft in Betracht ziehen.“

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

    „Die Fähigkeit von HeatWave, Daten auf einer so großen Anzahl von Knoten parallel zu laden und abzufragen ist eine Branchenneuheit.“

    Marc Staimer
    Senior Analyst, Wikibon
  • The Futurum Group-Logo

    „Dass HeatWave Lakehouse eine Rekordleistung sowohl beim Laden von Daten als auch beim Abfragen von Daten liefert, ist eine beispiellose Innovation bei Cloud-Datenservices.“

    Ron Westfall
    Research Director, The Futurum Group
  • Omdia-Logo

    „Mit HeatWave Lakehouse unterbreitet Oracle MySQL-Kunden auf AWS und Microsoft Azure ein Angebot, das sie kaum ablehnen können.“

    Bradley Shimmin
    Chief Analyst, AI & Data Analytics, Omdia
  • Moor-Logo

    „HeatWave Lakehouse kann das Leben von Datenmanagement-Experten vereinfachen und sollte die Customer Experience verbessern.“

    Matt Kimball
    Vice President und Principal Analyst, Datacenter, Moor Insights & Strategy
  • NAND Research-Logo

    „Einfach ausgedrückt: Mit HeatWave Lakehouse können Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem Sie schnell auf aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse reagieren.“

    Steve McDowell
    Principal Analyst und Founding Partner, NAND Research
  • Constellation Research-Logo

    „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.“

    Holger Mueller
    Vice President and Principal Analyst bei Constellation Research
  • KuppingerCole-Logo

    „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.“

    Alexei Balaganski
    Lead Analyst & CTO, KuppingerCole Analysts

Erste Schritte mit MySQL Lakehouse

Mit schrittweiser Anleitung lernen

Lernen Sie HeatWave Lakehouse mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen in Ihrem eigenen Tempo kennen.

  • Analysieren von skalierbaren Daten im Objektspeicher mit HeatWave Lakehouse

    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 starten
  • Mit HeatWave Lakehouse zum Sieg

    Dies 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“ starten

Kostenloser Workshop zu HeatWave Lakehouse

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Heatwave Lakehouse
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