MySQL HeatWave Database Service
Un service MySQL Database pour les transactions, les analyses et le machine learning (ML). Analytique sécurisée en temps réel, sans complexité, latence et coût liés à la duplication des processus ETL (extraction, transformation et chargement).
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Un seul et même service MySQL Database pour l'OLTP, l'OLAP et le ML
Oracle MySQL HeatWave est un service de base de données entièrement géré et optimisé par l'accélérateur de requêtes en mémoire HeatWave intégré. C'est le seul service de base de données cloud qui associe transactions, analyses et services de machine learning à une base de données MySQL Database unique tout en fournissant des analyses sécurisées en temps réel sans la complexité, la latence et le coût de la duplication ETL.
Témoignages client MySQL HeatWave
Ce fournisseur SaaS brésilien pour l'enseignement primaire et secondaire fournit des analyses en temps réel dont l'exécution des requêtes complexes est 300 fois plus rapide et coûte 85 % moins, tout en prenant en charge trois millions d'utilisateurs, le tout pour améliorer les performances des étudiants.
La start-up brésilienne dans le domaine du métavers a migré toutes ses données vers MySQL HeatWave. En 3 heures, elle a obtenu des performances de base de données 5 fois plus élevées pour un événement avec plus d'un million de visiteurs, et ce, avec une sécurité accrue et la moitié des coûts.
Cette société japonaise de jeux vidéo a obtenu des informations en temps réel en ajoutant HeatWave à MySQL Database Service, ce qui l'a aidée à atteindre son objectif de proposer des divertissements toujours plus agréables pour ses clients de par le monde.
La société de marketing digital multiplie par 1 000 ses analyses de médias et publicités et réduit de 60% les coûts à l'aide de MySQL HeatWave sur Oracle Cloud Infrastructure.
L'entreprise brésilienne de martech accélère ses analyses marketing en millisecondes et réduit de moitié ses coûts grâce à HeatWave MySQL sur Oracle Cloud Infrastructure.
Le principal réseau publicitaire du Japon donne des analyses en temps réel et réduit significativement ses coûts grâce à MySQL HeatWave et Autonomous Database.
Pourquoi MySQL HeatWave ?
Un seul et même service MySQL Database pour l'OLTP et l'OLAP
MySQLHeatWave est le seul service qui permette aux administrateurs de bases de données et aux développeurs d’applications d’exécuter des workloads OLTP et OLAP directement à partir de leurs bases de données MySQL.
Éliminez l'ETL
Évitez les processus ETL et les intégrations complexes, chronophages et chers grâce à une base de données d'analyse distincte.
Fournissez des analyses en temps réel
Les requêtes d'analyse accèdent toujours aux données les plus récentes à mesure que les mises à jour des transactions répliquent automatiquement en temps réel vers le cluster d'analyse HeatWave. Il n’est pas nécessaire d’indexer les données avant d’exécuter des requêtes d’analyse.
Améliorez la sécurité
Toutes les données inactives et en transit entre la base de données MySQL et les noeuds du cluster HeatWave sont chiffrées par défaut. Les données ne risquent pas d'être compromises pendant l'ETL, car elles ne sont pas transférées entre les bases de données.
Aucun changement aux applications MySQL
HeatWave est une solution MySQL native. Les applications MySQL existantes fonctionnent sans modifications.
Utilisez les outils décisionnels et de visualisation des données existants
HeatWave prend en charge les mêmes outils de BI et de visualisation des données que MySQL Database, tels qu’Oracle Analytics Cloud, Tableau et Looker.
Accélérateur de requêtes en mémoire à hautes performances
HeatWave est un moteur de traitement de requêtes en colonnes hybrides, massivement parallèle et en mémoire. Il met en place des algorithmes de pointe pour le traitement des requêtes distribuées qui apportent des hautes performances.
Architecturé pour une échelle et des performances massives
HeatWave partitionne considérablement les données dans un cluster de nœuds, qui peuvent être exécutés en parallèle. Ceci offre une excellente évolutivité entre nœuds. Chaque nœud d'un cluster et chaque cœur d'un nœud peuvent traiter les données partitionnées en parallèle. HeatWave dispose d'un planificateur intelligent de requêtes qui superpose le calcul avec les tâches de communication réseau pour atteindre une très forte évolutivité parmi des milliers de cœurs.
Optimisé pour le cloud
Le traitement des requêtes dans HeatWave a été optimisé pour les serveurs de base dans le cloud. Les tailles des partitions ont été optimisées pour s’adapter au cache des formes sous-jacentes. La superposition du calcul avec la communication est optimisée pour la bande passante du réseau disponible. De nombreuses primitives de traitement analytique utilisent les instructions du hardware des machines virtuelles sous-jacentes (VM).
MySQL Autopilot : automatisation basée sur le machine learning
MySQL Autopilot automatise la plupart des aspects les plus importants et souvent les plus difficiles pour atteindre des performances élevées de requêtes à grande échelle, dont le provisionnement, le chargement des données, l'exécution des requêtes et la gestion des pannes. Il utilise des techniques avancées pour automatiser HeatWave, améliorer encore les performances et l'évolutivité et faciliter l'utilisation, ce qui permet aux développeurs et aux administrateurs de base de données de gagner beaucoup de temps. MySQL Autopilot est disponible sans coûts supplémentaires pour les clients de MySQL HeatWave.
MySQL Autopilot offre de nombreuses fonctionnalités, dont :
- Le provisionnement automatique prévoir le nombre de noeuds HeatWave requis pour exécuter un workload grâce à l'échantillonnage adaptatif des données de tableaux sur lesquels les analyses sont requises. Cela signifie que les développeurs et les administrateurs de bases de données ne doivent plus estimer manuellement la taille optimale de leur cluster. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
- Le placement automatique des données prévoit la colonne dans laquelle les tableaux doivent être partitionnés en mémoire pour atteindre les meilleures performances pour les requêtes. Cela prédit également le gain attendu en matière de performances de requêtes grâce à la nouvelle recommandation de colonne. Cela minimise le déplacement des données dans les noeuds en raison de choix non optimaux qui peuvent être faits par des opérateurs lors de la sélection manuelle de la colonne. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
- L'amélioration automatique de la planification de requêtes apprend diverses statistiques à partir de l'exécution des requêtes et améliore le pan d'exécution des requêtes futures. Cela améliore les performances du systèmes au fur et à mesure que d'autres requêtes sont exécutées. Aucun service de bases de données ne fournit cette fonctionnalité.
- L'auto-encodage détermine la représentation optimale des colonnes chargées dans HeatWave, en prenant en compte les requêtes. La représentation optimale apporte les meilleures performances de requêtes et minimise la taille des clusters pour optimiser les coûts.
Machine learning dans la base de données
HeatWave ML inclut tout ce dont les utilisateurs ont besoin pour créer, entraîner, déployer et expliquer des modèles de machine learning dans MySQL HeatWave, sans frais supplémentaires.
Un service de machine learning distinct ? Ce n'est plus nécessaire !
Grâce au machine learning disponible directement dans la base de données dans MySQL HeatWave, les clients n'ont pas besoin de déplacer leurs données vers un service de machine learning distinct. Ils peuvent facilement et en toute sécurité entraîner des modèles de machine learning, réaliser des inférences et obtenir des explications avec les données stockées dans MySQL HeatWave. Dès lors, ils peuvent mener à bien plus rapidement leurs projets de machine learning, renforcer leur sécurité et réduire leurs coûts.
Gagnez du temps et facilitez-vous la vie grâce à l'automatisation du cycle de vie de machine learning
HeatWave ML automatise le cycle de vie du machine learning, notamment la sélection d'algorithmes, l'échantillonnage intelligent des données pour l'entraînement de modèle, la sélection des caractéristiques et l'optimisation des hyperparamètres, ce qui fait gagner du temps aux analystes de données et aux data scientists et leurs épargne des tâches chronophages.
Modèles de machine learning explicables
Tous les résultats des modèles entraînés par HeatWave ML peuvent être expliqués. HeatWave ML fournit des prédictions avec une explication des résultats, aidant les entreprises à respecter les réglementations, l'équité, la répétabilité, la causalité et la fiabilité.
Utilisez vos compétences actuelles
Les développeurs et les analystes de données peuvent créer des modèles de machine learning à l'aide de commandes SQL courantes. Ils n'ont pas besoin d'apprendre de nouveaux outils et langages. De plus, HeatWave ML est intégré à des blocs-notes populaires tels que Jupyter et Apache Zeppelin.
Service de base de données entièrement géré
Améliorez votre productivité en automatisant les tâches chronophages telles que la gestion de la haute disponibilité, l'application de correctifs, les mises à niveau et les sauvegardes grâce à un service de base de données entièrement géré. Accélérez le développement d'applications grâce à un provisionnement instantané de ressources.
Créé, géré et pris en charge par l'équipe de MySQL
Les développeurs peuvent fournir des applications de base de données natives du cloud innovantes avec un accès immédiat aux dernières fonctionnalités de l’équipe MySQL. MySQL HeatWave est compatible à 100 % avec la solution MySQL sur site pour une transition fluide vers le cloud ou hybride sans modification des applications.
Améliorez votre conformité en matière de sécurité et de réglementation
La sécurité avancée protège vos bases de données contre les attaques externes, les violations de données et l’utilisation abusive des informations en interne. Les dernières corrections de sécurité MySQL de l’équipe MySQL sont automatiquement appliquées pour limiter votre exposition aux vulnérabilités de sécurité.
Elasticité en temps réel
L'élasticité en temps réel permet aux clients d'augmenter ou de réduire la taille de leur cluster HeatWave de n'importe quel nombre de nœuds, sans aucun temps d'arrêt ni temps de lecture seule.
Performances élevées, même lors des pics d'activité, et coûts réduits sans temps d'arrêt
L'opération de redimensionnement ne prend que quelques minutes, pendant lesquelles HeatWave reste en ligne et disponible pour toutes les opérations. Une fois redimensionnées, les données sont téléchargées à partir du stockage d'objets, automatiquement rééquilibrées entre tous les nœuds de cluster disponibles et deviennent immédiatement disponibles pour les requêtes. Par conséquent, les clients bénéficient de performances toujours élevées, même lors des pics d'activité, et de coûts réduits en redimensionnant à la baisse leur cluster HeatWave si nécessaire, sans aucun temps d'arrêt ni période en lecture seule.
Aucune instance surprovisionnée
Les clients peuvent étendre ou réduire leur cluster HeatWave pour atteindre le nombre de nœuds de leur choix. Ils ne sont pas obligés de se contenter d'instances surprovisionnées et coûteuses résultant de modèles de dimensionnement rigides comme c'est le cas chez d'autres fournisseurs de bases de données cloud. Avec HeatWave, les clients ne payent que pour les ressources exactes qu'ils utilisent.
MySQL HeatWave : conçu pour les performances et l'évolutivité
Oracle ajoute une corde de plus à l'arc de MySQL HeatWave
Dave Vellante s'entretient avec Nipun Agarwal à propos des nouvelles fonctionnalités de machine learning de MySQL HeatWave ainsi que d'autres innovations.
Accélérez l'utilisation du machine learning avec MySQL HeatWave
Découvrez pourquoi Enterprise Strategy Group (ESG) soutient qu'« il est toujours mieux d'avoir à gérer une seule base de données plutôt que deux ».
Une révolution pour les fonctionnalités de machine learning
Découvrez pourquoi selon IDC, HeatWave ML est « une révolution pour les développeurs d'applications et un large éventail d'analystes de données et de data scientists ».
HeatWave adopte la bonne approche en matière de machine learning
« Et s'il était possible de concevoir un système où le machine learning réside à côté des données, éliminant ainsi le besoin de processus ETL et permettant une utilisation du machine learning plus rapide et proche du temps réel ? C'est ce que l'équipe MySQL HeatWave est parvenue à réaliser. »
Découvrez ce que les meilleurs analystes du secteur pensent de MySQL HeatWave
IDC
« À présent, Oracle va encore plus loin que l'unification de l'OLTP et de l'OLAP dans HeatWave, avec MySQL HeatWave ML. Oracle intègre l'ensemble des modèles et des traitements de machine learning dans la base de données. Ainsi, les clients évitent non seulement de gérer les bases de données de machine learning à l'exception de la base de données principale, mais aussi d'éliminer les difficultés d'ETL, avec à la clé un gain de vitesse, d'exactitude et de rentabilité. »
Futurum
« En fin de compte, nous pensons que la concurrence vient d'être battue sur chaque indicateur mesurable possible. Il représente également une prise de conscience du secteur et un éveil massif du fait de la concurrence sur le cloud de base de données, car ils doivent tous répondre à la force d'innovation MySQL HeatWave.»
Constellation Research
« Après l'introduction de MySQL HeatWave, une plateforme unifiée pour l'OLTP et l'OLAP, et l'automatisation des processus de gestion avec Autopilot, Oracle ajoute désormais le machine learning à MySQL HeatWave. Une fois encore, grâce à cette innovation, Oracle permet de ne plus devoir recourir à de multiples offres de service et outils afin que les utilisateurs puissent intégrer le machine learning dans leurs applications. Il en va de même pour les processus ETL coûteux et chronophage. »
Machine learning dans les bases de données avec MySQL HeatWave
Nipun Agarwal, Senior Vice President, MySQL HeatWave Development
MySQL HeatWave est un service de base de données entièrement géré permettant de développer et de déployer des applications cloud natives sécurisées à l'aide de la base de données open source la plus populaire au monde. Avec cette dernière version de MySQL HeatWave, nous avons introduit plusieurs nouvelles fonctionnalités, notamment le machine learning dans la base de données, l'élasticité en temps réel et la compression des données.
Tarification de HeatWave
MySQL Database Service avec HeatWave
Produit |
Prix unitaire |
Indicateur |
MySQL HeatWave—Standard-E3 |
Nœuds par heure |
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MySQL Database for HeatWave—Standard-E3 |
Nœuds par heure |
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MySQL Database for HeatWave—Bare Metal Standard-E3 |
Nœuds par heure |
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MySQL Database - Stockage |
Capacité de stockage en gigaoctets par mois |
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MySQL Database - Stockage de sauvegarde |
Capacité de stockage en gigaoctets par mois |
Ressources MySQL
Documentation
HeatWave est un accélérateur de requêtes en mémoire massivement parallèle et à hautes performances qui augmente les performances MySQL par ordre de grandeur pour les analyses et les workloads mixtes sans devoir modifier les applications existantes.
Communauté de clients
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Cloud learning
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Support et services
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Produits associés à MySQL HeatWave
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