HeatWave Lakehouse

HeatWave Lakehouse 사용자는 탁월한 성능과 가성비를 활용해 객체 스토리지의 데이터를 쿼리하고, 머신러닝(ML) 모델을 자동으로 구축, 훈련, 설명할 수 있습니다. MySQL HeatWave Lakehouse는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI), Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure에서 사용 가능합니다.

한국 시간 기준 9월 12일 오전 12시 30분(태평양 표준시 기준 9월 11일 오전 8시 30분), Oracle의 최고 기업 건축가(Chief Corporate Architect)인 Edward Screven의 Oracle CloudWorld 기조연설 '생성형 AI 애플리케이션 구축: HeatWave GenAI로 통합 및 자동화'를 놓치지 마세요.

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First Principles: OCI의 HeatWave Lakehouse

HeatWave Lakehouse에 적용된 신기술을 확인해 보세요. 객체 스토리지에서 1/2 페타바이트 규모의 데이터를 처리 및 쿼리할 수 있습니다.

데모: AWS의 HeatWave Lakehouse 발표

AWS의 HeatWave Lakehouse를 통해 수백 테라바이트의 데이터를 빠르고 간단히 쿼리하고 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 살펴보세요.

HeatWave Lakehouse를 선택하는 이유

객체 스토리지에서 데이터를 쿼리합니다

HeatWave는 객체 스토리지에서의 데이터 쿼리에 최적화된 확장형 데이터 처리 엔진입니다. HeatWave Vector Store를 사용하여 JSON 형식의 정형 및 반정형 데이터와 비정형 문서를 쿼리할 수 있습니다.
최고의 가성비

월등한 가성비를 제공합니다.
모든 데이터에 기본 제공 ML 사용 가능

객체 스토리지 및 MySQL 데이터베이스의 데이터를 사용하여 ML 모델을 구축, 학습, 배포, 설명하는 파이프라인을 자동화할 수 있습니다. 별도의 ML 클라우드 서비스로 데이터를 이동할 필요가 없고, 추가 비용도 발생하지 않습니다.

HeatWave Lakehouse의 작동 방식

HeatWave Lakehouse는 CSV, Parquet, Avro, JSON, 다른 데이터베이스에서 내보낸 파일 등 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있습니다. 객체 스토리지의 데이터를 쿼리할 수 있고, MySQL 데이터베이스의 트랜잭션 데이터와 결합할 수 있는 옵션도 제공합니다. HeatWave Vector Store를 사용하면 비정형 문서를 업로드하고 질의할 수 있습니다. 처리를 위해 HeatWave 클러스터에 로드된 데이터는 자동으로 HeatWave 인메모리 형식으로 변환되고, 객체 스토리지 데이터는 MySQL 데이터베이스에 복사되지 않습니다. 또한 파이프라인을 자동화하는 내장 기능인 HeatWave AutoML을 활용하여 객체 스토리지, 데이터베이스, 또는 양쪽 모두의 데이터를 사용하여 ML 모델을 구축, 학습, 설명할 수도 있습니다. 데이터를 별도의 ML 클라우드 서비스로 이동하지 않아도 되고, ML 관련 전문성을 요구하지도 않습니다.

HeatWave Lakehouse 고객 의견

"HeatWave Lakehouse는 객체 스토리지에서 데이터를 로드하고 객체 저장소에서 쿼리를 실행하기 위한 탁월한 수평 확장성을 제공합니다. 데이터의 크기가 커지고 그에 따라 HeatWave 클러스터의 크기가 커지더라도 로드 시간과 쿼리 시간은 거의 일정하죠. 데이터 관리를 위한 HeatWave Lakehouse의 수평 확장성은 매우 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하는 과정에서 핵심적인 역할을 수행합니다."

—Deloitte Consulting, Cloud Infrastructure and Engineering, Leader, Henry Tullis
"데이터는 기하급수적으로 증가하고 있고, 우리가 데이터 레이크에 저장하는 데이터의 양 또한 마찬가지로 급격히 증가하고 있습니다. Natura는 표준 MySQL 구문을 통해 데이터베이스와 객체 스토리지 전반의 데이터를 쿼리하여 실시간 인사이트를 확보할 수 있는 HeatWave Lakehouse의 기능을 매우 잘 활용하고 있습니다. 대량의 데이터를 경쟁사보다 빠르게 분석함으로써 새로운 기회를 포착하고, 새로운 경쟁 우위를 점할 수 있기 때문이죠."

—Natura &Co, Solution Architect, Fabricio Rucci

HeatWave Lakehouse에 대한 업계 최고 분석가들의 의견

"클라우드 데이터 레이크하우스 환경에서 최고의 가치를 창출하고자 하는 기업은 HeatWave Lakehouse 도입을 진지하게 고려해 보아야 합니다."

Carl Olofson
IDC, Data Management Software, Research Vice President
"HeatWave는 이렇게 많은 노드에서 병렬로 데이터를 로드하고 쿼리할 수 있는 기능을 업계 최초로 선보였습니다."

Marc Staimer
Wikibon, Senior Analyst
"데이터 로딩과 데이터 쿼리, 양쪽 모두에서 기록적인 성능을 제공하는 HeatWave Lakehouse는 클라우드 데이터 서비스 분야의 전례 없는 혁신입니다."

Ron Westfall
The Futurum Group, Research Director
"Oracle은 HeatWave Lakehouse를 통해 AWS 및 Microsoft Azure 기반 MySQL 고객에게 거부할 수 없는 제안을 건네고 있습니다."

Bradley Shimmin
Omdia, AI & Data Analytics, Chief Analyst
"HeatWave Lakehouse는 데이터 관리 전문가의 업무를 간소화하고 고객 경험을 개선해 줄 것입니다."

Matt Kimball
Moor Insights & Strategy, Datacenter, Vice President 겸 Principal Analyst
"한 마디로, HeatWave Lakehouse는 의미 있는 비즈니스 인사이트에 기반한 신속한 조치를 통해 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 수단을 제공하는 서비스입니다."

Steve McDowell
NAND Research, Principal Analyst 겸 Founding Partner
"HeatWave 팀은 단일 데이터베이스를 통해 5가지 핵심 데이터베이스 사용 사례를 지원할 수 있는 업계 선도적 혁신 기술을 선보였습니다. 이로써 기업 경영진들은 모든 작업을 수행할 수 있는 하나의 데이터베이스, 즉 진정한 범용 데이터베이스를 안심하고 사용할 수 있게 되었습니다."

Holger Mueller
Constellation Research, Vice President 겸 Principal Analyst
"HeatWave Lakehouse는 친숙한 SQL 구문을 사용하여 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에서 이기종 데이터를 쿼리할 수 있는 차원이 다른 신기능을 제공함과 동시에, 쿼리 성능, 로드 시간, 비용 효율성에서도 유명 경쟁업체들을 능가하고 있습니다."

Alexei Balaganski
KuppingerCole Analysts, Lead Analyst & CTO

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HeatWave Lakehouse로 객체 스토리지에서 대규모 데이터 분석하기

HeatWave Lakehouse를 사용해 객체 스토리지에 다양한 파일 형식으로 저장된 수백 테라바이트의 데이터를 쿼리하는 방법을 살펴보세요. HeatWave Autopilot으로 관련 프로세스를 더욱 간편하게 처리할 수 있는 방법도 확인해 보세요.
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SailGP의 경기력 향상을 지원함으로써 요트팀의 '데이터 선수'가 된다는 것이 어떤 의미인지 직접 확인해 보세요. SailGP의 고속 하이테크 보트에는 800개 이상의 IoT 센서가 장착되어 12,000개 이상의 데이터 포인트를 생성합니다. HeatWave Lakehouse를 시험해 볼 수 있는 완벽한 놀이터라고 할 수 있죠.
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