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MySQL HeatWave Database Service

Ein MySQL Database-Service für Transaktionen, Analysen und maschinelles Lernen (ML). Sichere Analysen in Echtzeit ohne die Komplexität, Latenz und die Kosten der ETL-(Extrahieren, Transformieren und Laden-)Duplizierung. Verfügbar auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure.

Was spricht für MySQL HeatWave?

Einfachheit von Transaktions- und Echtzeitanalysen in einem Service
Eliminieren Sie Kosten und Komplexität separater Analysedatenbank-, ML- und ETL-Services. Vermeiden Sie Latenzzeiten und Sicherheitsrisiken beim Verschieben von Daten zwischen Datenspeichern.

Bereit für die verteilte Cloud
Bereitstellung von MySQL HeatWave auf OCI, AWS, Azure oder in Ihrem Datenzentrum.

Finden Sie heraus, was mit MySQL HeatWave möglich ist (2:31)

MySQL HeatWave Kundenergebnisse auf AWS und OCI

Johnny Bytes steigert Daten und Analysen mit MySQL HeatWave auf AWS

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.

Centroid vereinfacht und skaliert Daten mit MySQL HeatWave auf AWS

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.

Bionime modernisiert Daten und Analysen mit MySQL HeatWave auf AWS

Dieser Hersteller von medizinischen Geräten konsolidierte die Datenverarbeitung und -analyse mit MySQL HeatWave auf AWS, um sich 50-mal schnellere komplexe Abfragen als bei RDS für Echtzeiteinblicke zu sichern und damit die Selbstüberwachung von Diabetes zu verbessern.

Estuda.com MySQL HeatWave-Video
Estuda.com steigert mit MySQL HeatWave die Abfrageantworten um das 300-Fache

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.

VRGlass MySQL HeatWave-Video
VRGlass steigert die Datenbankleistung mit MySQL HeatWave um das 5-Fache

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.

Genius Sonority MySQL HeatWave-Video
Genius Sonority beschleunigt die Spielanalyse mit MySQL HeatWave um das 90-Fache

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.

MySQL HeatWave: ein bahnbrechender Schritt für Entwickler

Ein MySQL Database-Service 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

Bereitstellung 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 auch in Ihrem Data Center mit Oracle Dedicated Region Cloud@Customer 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: ML-gestützte Automatisierung

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. Mit seinen fortschrittlichen Techniken automatisiert es HeatWave, verbessert weiter die Leistung und Skalierbarkeit und sorgt für mehr Benutzerfreundlichkeit, wodurch Entwickler und DBAs viel Zeit einsparen können. MySQL Autopilot für MySQL HeatWave-Kunden ohne zusätzliche Kosten erhältlich.

MySQL Autopilot bietet zahlreiche Funktionen für HeatWave und OLTP.

  • 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. Diese Möglichkeit bietet kein anderer Datenbankservice.
  • 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 die beste Preisperformance.
  • 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. Diese Möglichkeit bietet kein anderer Datenbankservice.
  • 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. Diese Möglichkeit bietet kein anderer Datenbankservice.

Integriertes maschinelles Lernen

HeatWave ML 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 ML automatisiert den Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich Algorithmusauswahl, intelligentes Data Sampling für das Modelltraining, Funktionsauswahl und Hyperparameter-Optimierung, wodurch Datenanalysten und Data Scientists viel Zeit und Aufwand sparen. Aspekte der Pipeline für maschinelles Lernen können angepasst werden, einschließlich Algorithmusauswahl, Featureauswahl und Hyperparameteroptimierung.

Erklärbare ML-Modelle

Alle von HeatWave ML trainierten Modelle sind erklärbar. HeatWave ML liefert Prognosen mit einer Erläuterung der Ergebnisse und unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie in den Bereichen 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 ML in beliebten 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 (Beta)

MySQL HeatWave wird um MySQL HeatWave Lakehouse erweitert. Dadurch können Benutzer Hunderte von Terabytes an Daten im Objektspeicher verarbeiten und abfragen – und das in verschiedenen Dateiformaten wie CSV und Parquet sowie Aurora-/Redshift-Backups. Zusammen mit MySQL HeatWave Lakehouse bietet MySQL HeatWave einen einzigen Service 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 in der Datenbank wie im Objektspeicher, wie durch 10 TB- und 30 TB-TPC-H-Benchmarks 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 oder die Knoten-Recovery werden entsprechend der Größe der Daten skaliert. Kunden können mit MySQL HeatWave Lakehouse bis zu 400 TB an Daten abfragen und das HeatWave-Cluster kann bis auf 512 Knoten skaliert werden.

Leistungssteigerung und Zeitersparnis durch eine auf maschinelles Lernen gestützte Automatisierung

MySQL Autopilot-Funktionen wie das automatische Provisioning und die automatische Verbesserung des Abfrageplans wurden für MySQL HeatWave Lakehouse erweitert, wodurch sich der Aufwand für die Datenbankadministration reduziert und die Leistung gesteigert wird. Die neuen MySQL Autopilot-Funktionen sind auch für MySQL HeatWave Lakehouse verfügbar.

  • Die automatische Schema-Inferenz erschließt in der Datenbank automatisch die Zuordnung von Dateidaten zu Datentypen. Dadurch müssen Kunden die Zuordnung bei jeder neuen Datei, die von MySQL HeatWave Lakehouse abgefragt wird, nicht manuell spezifizieren, wodurch sie Zeit und Aufwand sparen.
  • Das adaptive Daten-Sampling analysiert auf intelligente Weist Teile von Dateien im Objektspeicher und erfasst dabei genaue Statistiken mit einem nur minimalen Datenzugriff. MySQL HeatWave nutzt diese Statistiken, um Abfragepläne zu erstellen und zu verbessern, um die optimale Schemazuordnung zu ermitteln sowie für weitere Zwecke.
  • Durch das automatische Laden werden Daten analysiert, die Ladezeiten in HeatWave prognostiziert, die Zuordnung der Datentypen bestimmt und automatisch Ladeskripte erstellt. Die Benutzer müssen die Zuordnung von Dateien zu Datenbankschemata und Tabellen nicht mehr manuell spezifizieren.
  • Adaptiver Datenfluss: MySQL HeatWave Lakehouse passt sich dynamisch an die Performance des zugrunde liegenden Objektspeichers an. Dadurch sichert sich MySQL HeatWave die maximal verfügbare Leistung der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur, wodurch die allgemeine Performance, die Preisperformance und die Verfügbarkeit verbessert wird.

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
In Kürze
Interaktive Abfrage- und Datenmanagementkonsole In Kürze
Ja
Performance- und Workload-Überwachung von der Konsole aus In Kürze
Ja
HeatWave zu einer beliebigen MySQL-Ausprägung hinzufügen In Kürze
Ja

* 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

IDC-Logo Ein großer Durchbruch in Bezug auf ML-Funktionen

Finden Sie heraus, warum HeatWave ML laut IDC „für Anwendungsentwickler und ein breites Spektrum von Datenanalysten und Data Scientists entscheidend ist“.

Erfahren Sie, was Top-Analysten über MySQL HeatWave sagen

IDC

IDC

„Mit MySQL HeatWave ML ist Oracle jetzt über seine ursprüngliche Vereinheitlichung von OLTP und OLAP in HeatWave hinausgegangen. Oracle bringt die gesamte ML-Verarbeitung und -Modelle in die Datenbank, sodass Kunden nicht nur die Verwaltung von ML-Datenbanken neben der Kerndatenbank vermeiden, sondern auch keinen Ärger mehr mit ETL-Prozessen haben und obendrein an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosteneffizienz gewinnen .“

Futurum

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.“

ESG

Constellation Research

„Nach der Einführung von MySQL HeatWave, einer einzigen einheitlichen Plattform für OLTP und OLAP, und der Automatisierung von Verwaltungsprozessen mit Autopilot fügt Oracle nun maschinelles Lernen zu MySQL HeatWave hinzu. Auch mit dieser Innovation beseitigt Oracle die Notwendigkeit mehrerer Serviceangebote und Tools für Benutzer, um maschinelles Lernen in ihre Anwendungen zu integrieren – plus kostspielige und zeitaufwendige ETL-Prozesse.“

12. September 2022

Die Verwendung verschiedener Scoringkennzahlen zur Bewertung von MySQL HeatWave ML-Modellen

Salil Pradhan, leitender Produktmanager, MySQL HeatWave-Entwicklung

Die Qualität eines Modells für maschinelles Lernen sollte nicht nur während der Entwicklungsphase des Modells bewertet werden, sondern auch, nachdem das Modell für die Produktion bereitgestellt wurde. MySQL HeatWave ML unterstützt eine Bandbreite von Scoringkennzahlen, um die Modellqualität zu berechnen.

Ausgewählte MySQL HeatWave-Blogs

Alle anzeigen

MySQL HeatWave – Preisgestaltung


MySQL Database Service und HeatWave

Produkt
Vergleichspreis (/vCPU)*
Einzeltarif
Einheit
MySQL Database – Standard – AMD E4 – Compute


OCPU pro Stunde
MySQL Database – Standard – AMD E4 – Speicher


Gigabyte pro Stunde
MySQL Database – Standard – Intel X9 – Compute


OCPU pro Stunde
MySQL Database – Standard – Intel X9 – Speicher


Gigabyte pro Stunde
MySQL Database – Optimiert – Intel X9 – Compute


OCPU pro Stunde
MySQL Database – Optimiert – Intel X9 – Speicher


Gigabyte pro Stunde
MySQL Database – Storage


Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
MySQL Database – Sicherungsspeicher


Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
MySQL HeatWave – Standard-E3


Knoten pro Stunde
MySQL Database für HeatWave – Standard-E3


Knoten pro Stunde
MySQL Database for HeatWave – Bare Metal Standard-E3


Knoten pro Stunde
  • *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.

Derzeit aus Nordamerika verfügbar

MySQL HeatWave auf AWS

Produkt
Einzeltarif
Einheit
HeatWave – AWS

HeatWave-Kapazität pro Stunde
MySQL Database – AWS – ECPU

ECPU pro Stunde
MySQL Database – AWS – Speicher

Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
MySQL Database – AWS – Sicherungsspeicher

Gigabyte Speicherkapazität pro Monat
MySQL Database – AWS – ausgehender Datentransfer – inter AWS-Region

Gigabyte übertragene Daten
MySQL Database – AWS – ausgehender Datentransfer – zum Internet

Gigabyte übertragene Daten
  • ECPU (Elastic CPU) pro Stunde ist als eine Kombination der CPU-Gesamtstunden, die von MySQL Database verwendet werden, und des Maßes für die von MySQL Database und HeatWave geleistete Arbeit definiert. Die HeatWave-Kapazität pro Stunde ist definiert als eine Einheit von 16 Gigabyte an Speicherstunden, die in MySQL HeatWave zugewiesen sind.

MySQL-Ressourcen

Dokumentation

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

Kunden-Community

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Cloud-Learning

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Support und Services

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