HeatWave MySQL 기능
완전 관리형 데이터베이스 서비스
완전 관리형 데이터베이스 서비스는 고가용성 관리, 패치, 업그레이드, 백업과 같이 많은 시간이 소요되는 작업을 자동화하여 생산성을 개선합니다. 즉각적인 리소스 프로비저닝으로 애플리케이션 개발 속도 향상
MySQL 기술 팀의 구축, 관리, 지원
개발자는 MySQL 팀에서 제공하는 최신 기능을 바로 사용하여 클라우드 기반의 최신 데이터베이스 애플리케이션을 서비스할 수 있습니다. MySQL 보안 패치는 보안 취약성에 대한 노출을 제한하기 위해 자동으로 적용됩니다. HeatWave MySQL은 온프레미스 MySQL과 100% 호환되므로 사용 중인 애플리케이션을 변경할 필요없이 원활하게 클라우드로 이전할 수 있습니다.
리소스 관리, 쿼리 실행, 성능 모니터링을 지원하는 인터랙티브 콘솔
개발자와 DBA는 MySQL Database 및 HeatWave 노드를 쉽게 만들고 관리할 수 있습니다. 콘솔 내에서 자동 프로비저닝과 같은 HeatWave Autopilot 기능에 액세스하여 최적의 HeatWave 클러스터 구성을 확인할 수 있습니다. 쿼리를 빠르게 작성하고 실행할 수 있을 뿐 아니라 HeatWave MySQL에 로드된 테이블을 확인 및 관리할 수 있습니다.
개발자와 DBA는 또한 콘솔을 사용하여 MySQL Database 노드와 HeatWave 클러스터의 성능을 모니터링할 수 있습니다. 또한 다양한 하드웨어 리소스 및 다양한 뭐리 실행 측정항목의 사용을 모니터링할 수 있습니다.
HeatWave MySQL용 OCI Database Management
Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Database Management는 성능 병목 현상을 신속히 해결할 수 있는 진단 기능을 제공함으로써 애플리케이션 중단 방지에 기여합니다. 해당 서비스를 통해 HeatWave MySQL의 성능 문제를 야기하는 근본 원인을 사전에 감지 및 파악할 수 있습니다. 관리자는 OCI Ops Insights와의 통합에 기반한 ML 기반 분석 기능을 사용해 성능 문제를 발견하고, 사용량을 예측하고, 용량을 계획할 수 있습니다.MySQL Enterprise Edition 기반 구축
HeatWave MySQL은 MySQL Enterprise Edition을 기반으로 구축된 유일한 MySQL 클라우드 서비스입니다. 고급 보안 기능을 통해 수명 주기 동안 데이터를 보호하고 관련 규제를 준수하기 위한 추가 보안 조치를 구현할 수 있습니다.
키 생성 및 디지털 서명을 사용한 비대칭 암호화
개발자와 DBA는 서버 측 비대칭 암호화를 사용하여 공용 키와 전용 키를 모두 사용하여 기밀 데이터의 보호를 강화할 수 있습니다. 또한 디지털 서명을 구현하여 문서에 서명하는 사람의 신원을 확인할 수 있습니다. 개발자는 현재 애플리케이션을 수정하지 않고 데이터를 암호화할 수 있습니다.
데이터 숨기기
데이터 마스킹 및 비식별화를 통해 실제 데이터 값을 숨기고 다른 데이터로 대체할 수 있으며, 선택적 마스킹, 무작위 데이터 대체, 블러링 등의 기능들도 사용 가능합니다. HeatWave MySQL의 데이터 마스킹 및 비식별화를 통해 민감한 데이터를 숨김으로써 데이터 유출 위험을 줄인 뒤 개발 및 테스트 환경과 같은 비운영 시스템에서 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터 숨기기 함수는 MySQL Database 노드 또는 HeatWave 클러스터에서 쿼리를 실행할 때 사용할 수 있습니다.
인증되지 않은 데이터베이스 작업 차단
HeatWave MySQL 데이터베이스 방화벽은 데이터베이스 위협을 모니터하고, 승인된 SQL 문의 허용 목록을 자동으로 생성하고, 인증되지 않은 데이터베이스 작업을 차단해 줍니다. SQL 주입과 같은 데이터베이스 특정 공격에 대해 실시간 보호를 제공합니다.
고성능의 인메모리 쿼리 가속
HeatWave는 하이브리드 컬럼 형식의 대규모 쿼리를 병렬 처리하는 인메모리 엔진입니다. 최신 알고리즘이 우수한 성능의 분산형 쿼리 프로세싱을 구현합니다.
대규모 확장과 성능을 고려한 설계
HeatWave는 노드 클러스터 전체에 병렬 처리가 가능한 데이터를 대량으로 분할합니다. 이는 탁월한 노드간 확장성을 제공합니다. 클러스터 내 각 노드 및 노드 내 각 코어는 분할된 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다. HeatWave의 지능형 쿼리 스케줄러는 연산과 네트워크 통신 작업을 중첩시켜 수천 개의 코어에 적합한 강력한 확장성을 보장합니다.
클라우드에 최적화
HeatWave에서의 쿼리 프로세스는 클라우드의 상용 서버에 최적화되었습니다. 분할 영역의 크기는 기본 설정된 캐시에 맞춰 최적화되었습니다. 중첩된 연산 및 통신 작업은 운영 가능한 네트워크 대역폭에 최적화되어 있습니다. 분석 처리에 필요한 다양한 원시 자료형(primitives)은 기본 가상머신의 하드웨어 명령어를 사용합니다.
높은 거래 비율 및 연결에 최적화
HeatWave Autopilot은 HeatWave MySQL 스레드 풀의 성능을 개선함으로써 하드웨어 리소스를 최적으로 사용하여 성능을 향상할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 결과적으로 HeatWave MySQL는 OLTP 워크로드를 위한 더 높은 처리량을 제공하고, 높은 수준의 트랜잭션 및 동시성을 유지하며 처리량 감소를 방지합니다.
ETL이 필요없는 실시간 분석
HeatWave 사용자는 추출, 변환, 로드(ETL) 중복 없이 MySQL Database 및 객체 저장소에 저장된 데이터에 대한 실시간 분석을 수행할 수 있습니다.
실시간 분석
트랜잭션 업데이트 내용이 HeatWave 분석 클러스터에 실시간으로 자동 복제되므로 언제나 최신 데이터를 대상으로 분석 쿼리를 실행할 수 있습니다. 분석 쿼리를 실행하기 전 데이터를 인덱싱할 필요가 없습니다. 개발자 및 DBA 또한 HeatWave의 실시간 분석 기능을 활용하여 MySQL Database 및 객체 저장소에 저장된 다양한 JSON 문서의 중요도를 파악하고 우선 순위를 설정함으로써 분석 쿼리를 가속화할 수 있습니다.
ETL 제거
복잡하고 많은 시간 및 비용이 소요되는 ETL 프로세스, 별도의 분석 데이터베이스 및 레이크하우스 서비스와의 통합이 필요하지 않습니다.
MySQL 애플리케이션 수정이 불필요
HeatWave는 네이티브 MySQL 솔루션입니다. 기존 MySQL 애플리케이션을 수정할 필요가 없습니다.
기존 BI(Business Intelligence) 및 데이터 시각화 도구 사용
HeatWave는 MySQL Database에서 지원하는 것과 동일한 BI 도구와 데이터 시각화 도구를 지원합니다. 여기에는 Oracle Analytics Cloud, Tableau, Looker 등이 포함됩니다.
보안 향상
MySQL Database와 HeatWave 클러스터 노드 사이의 저장 상태 또는 전송 중인 모든 데이터가 암호화됩니다. 데이터 저장소 사이에 데이터를 전송하지 않으므로 ETL 과정에서 데이터가 손상될 위험이 없습니다.
HeatWave Autopilot: 내장형 머신러닝 기반 자동화
HeatWave Autopilot은 워크로드 인식 기능과 머신러닝 기반 자동화 기능을 제공합니다. 또한 데이터베이스 튜닝을 위한 전문성 없이도 성능과 확장성을 개선할 수 있게 해 주고, 개발자 및 DBA의 생산성을 높여주고, 인적 오류의 발생 가능성을 줄여줍니다. HeatWave Autopilot은 대규모 쿼리의 고성능 처리를 위해 프로비저닝, 데이터 로딩, 쿼리 실행, 장애 처리와 같은 고난이도의 주요 작업들을 자동화합니다. HeatWave Autopilot 고객은 추가 비용 없이 HeatWave MySQL을 사용할 수 있습니다.
HeatWave Autopilot은 HeatWave 및 OLTP 모두에 대한 다음과 같은 다양한 기능을 제공합니다
- 자동 프로비저닝은 적응적 샘플링(adaptive sampling) 기법을 이용해 분석이 필요한 테이블의 데이터에서 표본을 추출하여 워크로드 실행에 필요한 HeatWave 노드의 수를 예측합니다. 이는 개발자 및 DBA가 더 이상 최적의 클러스터 사이즈를 직접 예측할 필요가 없음을 의미합니다.
- 자동 스레드 풀링을 사용하면 데이터베이스 서비스가 지정된 하드웨어 구성에 대해 더 많은 트랜잭션을 처리할 수 있으므로 OLTP 워크로드에 더 높은 처리량을 제공하고 높은 수준의 트랜잭션 및 동시성을 유지하면서 처리량이 감소하지 않도록 할 수 있습니다.
- 자동 구성 예측은 처리량 및 버퍼 풀 적중률을 비롯한 OLTP 작업 로드를 지속적으로 모니터링하여 시간대별로 적절한 컴퓨트 구성을 제안해 주므로 고객은 언제나 최고의 가격 대비 성능을 누릴 수 있습니다.
- 자동 인코딩은 쿼리를 고려하여 HeatWave에 로드되는 컬럼을 위한 최적의 표현을 결정합니다. 최적화된 표현은 최적의 쿼리 성능을 제공하며 비용 최소화가 가능하도록 클러스터 크기를 최소화합니다.
- 자동 query 계획 향상은 실행되는 쿼리를 바탕으로 다양한 통계를 학습하여 추후 실행하기로 계획한 쿼리의 성능을 향상합니다. 이렇게 하면 더욱 많은 쿼리가 실행되어 시스템 성능이 개선됩니다.
- 적응형 쿼리 최적화는 쿼리 실행이 시작된 이후 다양한 통계를 사용해 데이터 구조 및 시스템 리소스를 조정합니다. 이 기능은 런타임 시 실제 데이터 분포를 기반으로 각 노드에 대한 쿼리 실행을 개별적으로 최적화합니다. 이를 통해 임시 쿼리의 성능이 최대 25% 개선될 수 있습니다.
- 자동 데이터 배치는 메모리에서 최적의 쿼리 성능을 위해 어떤 테이블의 컬럼을 분할해야 할지 예측합니다. 새로운 컬럼을 추천하고 이에 따라 향상되는 쿼리 성능 또한 예측이 가능합니다. 이렇게 하면 운영자가 직접 차선으로 컬럼을 선택할 때에도 노드 사이를 이동하는 데이터가 최소화됩니다.
- 자동 압축 기능은 각 열에 대한 최적의 압축 알고리즘을 결정합니다. 그 결과 빠른 데이터 압축 및 압축 해제를 통해 로드 및 쿼리 성능이 향상됩니다. 메모리 사용량을 줄임으로써 최대 25%의 비용을 줄일 수 있습니다.
- 인덱싱 기능은 머신러닝을 통해 개별 애플리케이션 워크로드 기반 예측을 수행함으로써 고객이 테이블에서 생성 또는 삭제해야 하는 인덱스를 자동으로 결정하여 OLTP 처리량을 최적화합니다. 이를 통해 고객은 OLTP 워크로드에 대한 최적의 인덱스를 직접 생성하고, 갈수록 확대되는 워크로드를 유지보수하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 아낄 수 있습니다.
통합된 HeatWave 기능
HeatWave MySQL 사용자는 기본 제공되고 더욱 광범위한 HeatWave 기능을 추가 비용 없이도 간단히 활용할 수 있습니다.
HeatWave Lakehouse
HeatWave Lakehouse 사용자는 객체 스토리지, MySQL 데이터베이스, 또는 두 가지 데이터베이스를 동시에 초고속으로 쿼리할 수 있습니다. HeatWave 엔진 내에서 모든 쿼리 처리가 이루어지므로 MySQL 호환 워크로드뿐만 아닌 비 MySQL 워크로드에도 HeatWave Lakehouse를 활용할 수 있습니다.
HeatWave AutoML
인데이터베이스 머신러닝(ML) 기능을 제공하므로 별도의 ML 서비스로 데이터를 이전할 필요가 없습니다. MySQL 및 객체 저장소에 저장된 데이터를 활용하여 ML 학습, 인퍼런싱, 설명을 손쉽고 안전하게 수행할 수 있습니다. 결과적으로 ML 이니셔티브를 가속화하고, 보안을 강화하고, 비용을 절감할 수 있습니다.
HeatWave GenAI
HeatWave GenAI는 인데이터베이스 대규모 언어 모델(LLM), 자동화된 인데이터베이스 벡터 저장소, 확장형 벡터 처리, 맥락 기반 자연어 대화 등을 지원하는 자동화되고 안전한 통합 생성형 AI 기능을 기본 제공합니다. AI 전문 지식, 데이터 이동, 추가 비용 등이 필요없는 생성형 AI 기능을 자유롭게 활용해 보세요.
실시간 탄력성
다운타임 또는 읽기 전용 시간을 발생시키지 않고도 원하는 노드 수에 따라 HeatWave 클러스터의 크기를 늘리거나 줄일 수 있는 실시간 탄력성 기능을 제공합니다.
피크 타임에도 유지되는 일관적인 고성능, 제로 다운타임으로 비용 절감
크기 재조정은 몇 분이면 완료됩니다. 그동안 HeatWave는 온라인 상태로 유지되며, 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 재조정이 완료되면 객체 스토리지에서 데이터가 다운로드되고, 가용한 모든 클러스터 노드의 균형이 자동으로 조정되고, 쿼리를 즉시 사용할 수 있게 됩니다. 이를 통해 고객은 피크 타임에도 일관적인 고성능을 누릴 수 있고, 필요할 때 다운타임 또는 읽기 전용 시간 발생 없이 HeatWave 클러스터를 다운사이즈해 비용을 절감할 수 있죠.
객체 스토리지로부터의 효율적 데이터 리로드를 통해 HeatWave 클러스터를 일시 중지했다 다시 시작함으로써 비용을 절감할 수도 있습니다.
인스턴스 오버프로비저닝 없는 HeatWave
고객은 HeatWave 클러스터를 원하는 개수의 노드만큼 자유롭게 확장 또는 축소할 수 있습니다. 다른 클라우드 데이터베이스 제공업체와 같은 경직된 크기의 모델을 사용하기 위해 오버프로비저닝을 하거나 값비싼 인스턴스를 사용할 필요는 없습니다. HeatWave 고객은 사용한 리소스에 비례하는 비용만을 지불하면 됩니다.
퍼블릭 클라우드와 데이터 센터에서 사용 가능
OCI, AWS, 또는 Azure에서 HeatWave MySQL을 배포할 수 있습니다. 온프레미스 OLTP 앱으로부터 HeatWave MySQL로 데이터를 복제하여 클라우드 환경에서 실시간에 가까운 데이터 분석 및 벡터 데이터 처리를 수행할 수 있습니다. 또한 OCI Dedicated Region을 통해 자체 데이터 센터에서 HeatWave MySQL을 사용할 수도 있습니다.
AWS 기반 HeatWave MySQL은 AWS 고객을 위한 네이티브 경험을 제공합니다. 콘솔, 제어 플레인, 데이터 플레인은 AWS에 상주합니다.