HeatWave - 組み込みのMLによるインメモリ・クエリ・アクセラレータ

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。個別の分析データベース、個別の機械学習（ML）ツール、抽出、変換、格納（ETL）の重複が不要になります。MySQL HeatWaveは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureで利用可能です。

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MySQL HeatWave内のトランザクション、分析、機械学習

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。現在のアプリケーションを変更せずに、MySQLの分析と混合ワークロードのパフォーマンスを桁違いに向上させます。個別の分析データベースとETLの重複なしに、MySQLデータベースに格納されているデータに対して分析を実行できます。MySQL HeatWaveは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureで利用可能です。

MySQL HeatWave AutoMLを使用することで、開発者やデータ・アナリストは、データを別の機械学習サービスに移動することなく、MySQL HeatWaveの機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイ、説明することができます。

デモ：MySQL HeatWave on AWS

AWS上でMySQL HeatWaveインスタンスをプロビジョニングする方法、低レイテンシでアクセスする方法、MySQL HeatWaveにデータを移動する方法についてご紹介します。

デモ: MySQL HeatWave Lakehouse

CSV、Parquet、Aurora/Redshiftバックアップなどのさまざまなファイル形式で、オブジェクト・ストア内の数百テラバイトのデータを処理およびクエリする方法をご覧ください。

デモ: MySQL Autopilot

MySQL AutopilotがHeatWaveのパフォーマンスを向上させ、開発者やDBAの作業時間を大幅に削減する方法をご覧ください。

デモ: リアルタイムの弾力性

ダウンタイムなしで任意のノード数に規模を調整し、手動で操作することなく完全にバランスの取れたクラスタで操作を終了する方法についてご覧ください。

Tetris.co、MySQL HeatWaveでリアルタイム分析を加速

このブラジルのマーテック企業は、Oracle Cloud Infrastructure上のMySQL HeatWaveによって、ミリ秒単位、および半分のコストでマーケティング分析を加速しています。

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FANCOMI、MySQL HeatWaveで広告分析を10倍に加速

日本の大手広告ネットワークは、MySQL HeatWaveとAutonomous Databaseでリアルタイム分析を提供しており、コストを大幅に削減しています。

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MySQL HeatWave: パフォーマンスとスケーラビリティのための設計

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。

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、クエリの実行回数の増加に応じて、HeatWaveクエリ・オプティマイザのインテリジェンスを向上させます。これにより、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させることができます。MySQL HeatWaveのお客様はMySQL Autopilotを追加料金なしで使用できます。

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。

データベース内の機械学習

MySQL HeatWaveのネイティブなデータベース内機械学習を使用することで（追加コストなしで利用可能）、データをAmazon SageMakerなどの別の機械学習サービスに移動する必要はなく、MLイニシアティブの高速化、セキュリティの向上、コストの削減を実現できます。HeatWave AutoMLは、アルゴリズムの選択、モデル・トレーニングのためのインテリジェントなデータ・サンプリング、機能の選択、ハイパーパラメータの調整など、機械学習のライフサイクルを自動化することで、作業にかかる時間と労力を大幅に削減します。開発者とデータ・アナリストは、使い慣れたSQLコマンドで機械学習モデルを構築できるため、新しいツールと言語を学習する必要はありません。また、HeatWave AutoMLは、Jupyter、Apache Zeppelinなど、一般的なノートブックと統合されています。HeatWave AutoMLは、予測結果を説明付きで提供するため、企業コンプライアンス、公平性、再現性、因果関係、および信頼性で企業を支援します。

常に高いパフォーマンスを発揮し、ダウンタイムなくしてコストを削減

お客様は、リアルタイムの弾力性によって、ダウンタイムおよび読み取り専用時間なしで、HeatWaveクラスタのサイズを任意のノード数だけ増減できます。サイズ変更操作には、数分しかかかりませんが、その間、HeatWaveは、オンラインのままであり、すべての操作に使用できます。データは、サイズ変更されると、オブジェクト・ストレージからダウンロードされ、使用可能なすべてのクラスタ・ノード間で自動的に再パーティション化され、クエリにすぐに使用できるようになります。その結果、ピーク時でも高いパフォーマンスを維持することができ、必要に応じてHeatWaveクラスタを縮小することでコストを削減できます。ダウンタイムや読み取り専用時間は発生しません。また、他のクラウド・データベース・プロバイダーが提供する柔軟性のないサイジング・モデルによるプロビジョニングされすぎたインスタンスに制約されることはありません。オブジェクト・ストレージからの効率的なデータのリロードにより、お客様はHeatWaveクラスタを一時停止および再開してコストを削減することもできます。

低コスト

HeatWaveクラスタのデータ圧縮により、クエリの価格パフォーマンスを低下させることなく、各ノードのデータ処理能力を最大2倍向上させることができます。データ圧縮を使用することで、一定のコスト・パフォーマンス比を維持しながらクエリ処理とコストの最大50%削減を行うために必要なHeatWaveノードの数を削減できます。HeatWaveクラスタ内の圧縮データは、オブジェクト・ストレージで永続的です。

データベースとオブジェクト・ストア全体の高速アナリティクス

MySQL HeatWaveがMySQL HeatWave Lakehouseを含むように拡張され、CSV、Parquet、Aurora/Redshiftバックアップなどのさまざまなファイル形式で、オブジェクト・ストア内の数百テラバイトのデータを処理およびクエリできるようになります。MySQLデータベースのトランザクション・データ、オブジェクト・ストレージ内のさまざまな形式のデータ、またはその両方の組み合わせに対して、標準のMySQLコマンドを使用してクエリを実行できます。データベース内のデータに対するクエリは、オブジェクト・ストア内のデータに対するクエリと同程度の速度で高速に実行されます。HeatWaveクラスタは512ノードまで拡張できるため、MySQL HeatWave Lakehouseを使用して最大400 TBのデータに対してクエリを実行できます。

Tamara、MySQL HeatWaveとOracle Cloudで迅速にスケーリング

サウジアラビアのフィンテックのスタートアップ企業であるTamaraは、データベース・ワークロードをMySQL HeatWaveに移行し、他のクラウド・プロバイダと比較してパフォーマンスを3倍、コストを60%削減しました。Tamaraは、顧客ベースを200万以上のユーザーにまで拡大し、3,000の加盟店を登録しています。

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