HeatWave - インメモリ・クエリ・アクセラレータ
Oracle MySQL HeatWaveは組み込みの高パフォーマンスのインメモリ・クエリ・アクセラレータであるHeatWaveを実装する唯一のMySQLクラウド・サービスです。既存のアプリケーションを変更せずに、分析と混合ワークロードのMySQLのパフォーマンスを桁違いに向上できます。MySQL HeatWaveは、Amazon Redshiftの半分のコストで6.5倍の速度、Snowflakeの5分の1のコストで7倍の速度、Amazon Auroraの半分のコストで1,400倍の速度を実現しています。MySQL HeatWaveはトランザクションおよび分析ワークロード向けの1つの統合的なプラットフォームを提供しています。このため、複雑で時間とコストのかかるETL、および個別の分析データベースとの統合は不要になります。HeatWaveのMySQL Autopilotはプロビジョニング、データ・ロード、クエリ実行、および障害処理を自動化するため、開発者とDBAは時間を大幅に短縮できます。
Oracle Live: MySQL HeatWave - 新しい機械学習機能
2022年3月29日 | 正午（米国東部標準時）/午後1時（ブラジル時間）/午後6時（中央ヨーロッパ夏時間）
オラクルのチーフ・コーポレート・アーキテクトであるEdward ScrevenがMySQL HeatWaveの新機能を発表します。開発者とユーザーは、このような新機能によって、MLをアプリケーションに簡単に組み込み、コストを削減しながら、迅速で正確な結果を得ることができます。
MySQL HeatWaveによる自動化推進、パフォーマンス向上、およびコスト削減
オラクルのチーフ・コーポレート・アーキテクトであるEdward Screvenが、HeatWaveで実現する速度とコスト削減を表す最新のベンチマークとともに、最新のイノベーションを紹介します。
HeatWaveのデモ: MySQL Autopilot
オラクルのHeatWaveおよびAdvanced Development担当バイスプレジデントであるNipun Agarwalが、新しいMySQL Autopilotが、開発者とDBAの時間を大幅に短縮しながら、HeatWaveのパフォーマンスを向上する方法を紹介します。
Tetris.coの声
Tetris.coの共同創業者兼CTOであるPablo Lemos氏は、MySQL HeatWaveが、リアルタイム分析を提供し、同社の拡大を実現しながら、Amazon AuroraおよびRedshiftのコストを50%以上大幅に削減した状況について説明しています。
MySQL HeatWave向けの組み込みのリアルタイムのクエリ・アクセラレータ
パフォーマンスおよびスケーラビリティ向けの設計
Heatwaveはベクター化処理を簡素化する列指向のインメモリ表現を使用しています。データは、メモリにロードされる前に、エンコードおよび圧縮されます。この圧縮および最適化されたインメモリ表現は数値と文字列の両方のデータに使用されます。この結果、パフォーマンスが大幅に向上し、メモリ使用量が削減されるため、お客様は、コストを削減できます。
複数のコアとノードにわたるスケーラビリティ
HeatWaveエンジンの重要な設計ポイントの一つは、HeatWaveノード・クラスタにデータを大規模にパーティショニングし、並列に操作することです。このため、分析操作の高いキャッシュ・ヒットが実現し、ノード間のスケーラビリティが非常に向上します。クラスタ内のHeatWaveノードとノード内のコアは、並列スキャン、ジョイン、グループ化、集計、top-k処理など、パーティショニングされたデータを並列処理できます。
リアルタイム分析
OLTPトランザクションによる変更は、HeatWaveにリアルタイムに伝達され、分析クエリですぐに確認できます。ユーザーがMySQLデータベースにクエリを送信すると、MySQLクエリ・オプティマイザは、クエリをHeatWaveクラスタにオフロードして、高速実行するかどうかを透過的に判断します。これは、クエリで参照されるすべての演算子と関数がHeatWaveでサポートされているかどうか、およびHeatWaveでクエリを処理するための推定時間がMySQLより短いかどうかに基づいています。両方の条件が満たされると、クエリは、HeatWaveノードにプッシュされて、処理されます。処理後、結果は、MySQLデータベース・ノードに返送され、ユーザーに戻ります。
コンピューティングの通信との重複
HeatWaveは分散インメモリ分析処理向けの最先端のアルゴリズムを実装しています。パーティション内の結合はベクター化されたビルド・カーネルとプローブ・ジョイン・カーネルで高速に処理されます。分析ノード間の高度に最適化されたネットワーク通信は非同期バッチI/Oで実現されます。このアルゴリズムは、演算時間がノード間のデータ通信と重複するように、設計されているため、高いスケーラビリティを実現できます。
Oracle MySQL Autopilot: 機械学習ベースの自動化
MySQL Autopilotは、プロビジョニング、データ・ロード、クエリ実行、障害処理など、高いクエリ・パフォーマンスを大規模に実現する際の最も重要で困難になりがちな側面の多くを自動化します。データのサンプリング、データとクエリに関する統計の収集、および機械学習モデル（メモリ使用量、ネットワーク負荷、および実行時間のモデリング）の構築に高度な技術を使用しています。このような機械学習モデルは、MySQL Autopilotがコア機能を実行するために、使用されます。MySQL Autopilotは、クエリの実行回数が増加するにつれて、HeatWaveクエリ・オプティマイザのインテリジェンスを向上します。この結果、時間の経過とともに、システム・パフォーマンスを継続的に向上します。この機能はAmazon Aurora、Amazon Redshift、Snowflake、または他のMySQLベースのデータベース・サービスには実装されていません。MySQL HeatWaveのお客様はMySQL Autopilotを追加料金なしで使用できます。
たとえば、次の場合です。
モジュール
- 自動プロビジョニングでは、ワークロードの実行に必要なMySQL HeatWaveノードの数を予測できます。このため、DBAと開発者は、クラスタの最適なサイズを推測する必要も、手動で推定する必要もありません。この機能を実装するデータベース・サービスは他にありません。
- クエリ・プランの自動改善では、クエリの実行からさまざまな統計を学習し、クエリの実行回数が増加するにつれて、システム・パフォーマンスを向上できます。この機能を実装するデータベース・サービスは他にありません。
- データの自動配置では、最高のクエリ・パフォーマンスを実現するために、インメモリでパーティショニングするテーブルのカラムを予測できます。この機能を実装するデータベース・サービスは他にありません。
データ・リカバリを100倍に高速化
データがMySQLからHeatWaveにロードされると、インメモリ表現のコピーがOCIオブジェクト・ストアに構築されたスケールアウト・データ管理レイヤに作成されます。MySQLデータの変更は、このデータ・レイヤに透過的に伝達されます。エラー・リカバリ時など、HeatWaveへのデータのリロードが必要な操作では、複数のHeatWaveノードがHeatWaveデータ・レイヤからデータに並列にアクセスできます。この結果、パフォーマンスが大幅に向上します。たとえば、10TBのHeatWaveクラスタでは、データのリカバリとリロードにかかる時間が、7.5時間から4分に短縮されるため、100倍以上向上します。
アプリケーションの変更は不要
HeatWaveはMySQLのプラガブル・ストレージ・エンジンとして設計されているため、低レベルの実装の詳細はすべて、お客様から完全に隠蔽されています。この結果、アプリケーションとツールは、標準のコネクタによって、MySQLでHeatWaveにシームレスにアクセスできます。HeatWaveはMySQLと同じANSI SQL標準とACIDプロパティ、およびさまざまなデータ型をサポートしています。このため、既存のアプリケーションはHeatWaveを変更なく活用できます。
オンプレミスのOLTP、クラウドのOLAP
コンプライアンスまたは規制の要件によって、MySQL環境をクラウドに移行できないオンプレミスのお客様も、ハイブリッド・デプロイ・モデルでHeatWaveを活用できます。このようなハイブリッド環境では、お客様は、MySQLレプリケーションを使用して、ETLの必要なく、オンプレミスのMySQLデータをHeatWaveにレプリケーションできます。
MySQL HeatWaveのハンズオン
MySQL HeatWaveの試用版のアクティベーション
MySQLから直接OLTPおよびOLAPワークロードを実行
機械学習によるMySQL HeatWaveの自動化
MySQL HeatWaveへの簡単な移行
MySQL HeatWaveを使い始める
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