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HeatWave - 내장 ML을 갖춘 인메모리 쿼리 가속기

분석 및 혼합 워크로드의 MySQL 성능을 대폭 향상시킵니다. 별도의 분석 데이터베이스, 별도의 머신 러닝(ML) 도구 및 ETL(추출, 변환 및 로드) 중복이 필요하지 않습니다.
MySQL HeatWave 다이어그램

MySQL HeatWave 내 트랜잭션, 분석 및 머신 러닝

Oracle MySQL HeatWave는 고성능 인메모리 쿼리 가속기인 HeatWave가 내장된 유일한 MySQL 클라우드 서비스입니다. 현재 애플리케이션의 변경 없이 MySQL의 분석 워크로드와 혼합 워크로드 성능을 개선합니다. 고객은 별도의 분석 데이터베이스 및 ETL 중복 없이 MySQL 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 분석을 실행합니다. MySQL HeatWave는 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 및 AWS(Amazon Web Services)에서 제공됩니다.

개발자와 데이터 분석가는 MySQL HeatWave ML을 통해 데이터를 별도의 머신 러닝 서비스로 이동하지 않고도 MySQL HeatWave에서 머신 러닝 모델을 구축, 교육, 배포 및 설명할 수 있습니다.

MySQL HeatWave 및 Oracle Cloud를 통해 빠르게 확장해나가는 Tamara

사우디아라비아의 이 금융 기술 스타트업은 다른 클라우드 제공업체보다 3배 향상된 성능과 60% 저렴한 비용을 달성하기 위해 데이터베이스 워크로드를 MySQL HeatWave로 이동했습니다. Tamara는 2백만 명 이상의 사용자를 확보하며 고객 기반을 늘렸고 3,000명의 판매자를 온보딩했습니다.

HeatWave 데모: MySQL Autopilot

Oracle MySQL HeatWave 개발 수석 부사장인 Nipun Agarwal은 MySQL Autopilot이 개발자와 DBA의 시간을 대폭 절약하면서 HeatWave의 성능을 향상하는 방법을 소개합니다.

데모: MySQL HeatWave의 새로운 실시간 탄력성 기능

Oracle 수석 부사장 Nipun Agarwal이 Oracle MySQL HeatWave의 새로운 실시간 탄력성 기능을 시연합니다. 작동 중지 시간 없이도 원하는 노드 개수만큼 확장 또는 축소하는 방법, 수동 개입 없이도 완전히 밸런싱된 클러스터를 통해 작업을 종료하는 방법을 확인해 보십시오.

6D Technologies, AWS 기반 MySQL HeatWave으로 데이터 및 분석 데모 제공

통신 산업의 글로벌 하이테크 솔루션 제공업체는 AWS 기반의 MySQL HeatWave을 통해 복잡한 쿼리를 139배 가속화하여 OLTP 및 OLAP 인프라를 간소화하고 고객에게 1초 미만의 응답 시간을 제공합니다.

Tetris.co, MySQL HeatWave로 실시간 인사이트 속도를 개선

브라질의 마케팅 기술 기업에서는 Oracle Cloud Infrastructure 기반의 MySQL HeatWave를 이용해 마케팅 인사이트에 소요되는 시간을 밀리세컨드 수준으로 단축하였습니다.

MySQL HeatWave로 10배 빨라진 FANCOMI의 광고 분석 속도

일본 최고의 광고 네트워크에서는 MySQL HeatWave와 Autonomous Database를 사용하여 실시간 인사이트와 상당한 비용 절감을 실현합니다.

MySQL HeatWave: 성능 및 확장성을 위한 설계

성능과 확장성을 고려한 설계

HeatWave는 벡터화된 처리를 용이하게 하는 컬럼 형식 인메모리 표현을 사용합니다. 메모리에 로드하기 전 데이터를 인코딩하여 압축합니다. 최적화와 압축을 거친 인메모리 표현은 숫자와 문자열 데이터에 모두 사용됩니다. 결과적으로 현격한 성능 향상과 메모리 점유율 감소를 통해 비용 절감을 실현할 수 있습니다.


코어와 노드 전반의 확장성

HeatWave 엔진 설계의 핵심 가운데 하나는 HeatWave 노드로 이루어진 클러스터 전체의 대규모 데이터를 병렬 동작이 가능하도록 분할하는 것입니다. 이는 분석 작업의 캐시메모리 적중률을 개선하여 노드 간 확장성이 향상됩니다. 클러스터를 구성하는 각 HeatWave 노드와 노드마다 존재하는 코어가 분할된 데이터를 병렬 처리하며 여기에는 병렬 스캔, 조인, 그룹화, top-k 처리 등이 포함됩니다.


실시간 분석

OLTP 트랜잭션에 의해 변경된 내용은 실시간으로 HeatWave에 전송되어 분석 쿼리로 바로 확인할 수 있습니다. 사용자가 MySQL 데이터베이스에 제출한 쿼리는 별도의 변환 작업 없이 트랜잭션 종류에 따라 MySQL 쿼리 최적화 프로그램에서 바로 오프로딩 여부를 결정하기 때문에 HeatWave 클러스터의 실행 속도가 빨라집니다. 이는 쿼리에서 참조한 연산자 및 함수를 HeatWave에서 지원하는가의 여부에 따라 MySQL보다 HeatWave의 처리 속도가 더 빠른 경우를 바탕으로 합니다. 두 조건을 모두 만족하면 HeatWave 노드로 쿼리를 전달하여 처리하게 됩니다. 처리를 마치면 MySQL 데이터베이스 노드로 결과를 다시 전송하여 사용자에게 반환합니다. .


연산과 통신의 중첩

HeatWave는 최첨단 알고리즘을 바탕으로 분산형 인메모리 분석 처리를 구현합니다. 벡터 기반의 빌드와 프로브 조인 커널을 사용하여 분할 영역 내의 병합을 신속하게 처리합니다. 비동기적으로 일괄 처리되는 입출력은 분석 노드 사이의 네트워크 통신을 최적화합니다. 우수한 확장성을 위해 연산 시점과 노드 간 데이터 통신이 중첩되도록 알고리즘을 설계하였습니다.


MySQL Autopilot: 머신러닝 기반의 자동화

MySQL Autopilot은 대규모 쿼리의 고성능 처리를 위해 고난이도의 주요 작업들을 자동화합니다. 여기에는 프로비저닝, 데이터 로딩, 쿼리 실행, 장애 처리 등이 포함됩니다. 여기서 사용되는 고급 기술을 이용하면 데이터 샘플링, 데이터 및 쿼리 통계 수집, 메모리 사용량, 네트워크 부하,실행 시간 모델링을 위한 머신러닝 학습 모델 구축이 가능합니다. MySQL Autopilot은 이러한 필수 기능을 실행하기 위해 머신러닝 모델을 이용합니다. MySQL Autopilot에서 더욱 많은 쿼리가 수행될수록 HeatWave는 더욱 지능적으로 쿼리를 최적화하여 시스템 성능을 향상합니다. MySQL HeatWave 고객은 추가 비용 없이 MySQL Autopilot을 사용할 수 있습니다.


100배 더 빠른 데이터 복구

MySQL이 HeatWave에서 데이터를 불러오면 OCI 객체 저장소의 수평 확장 데이터 관리 계층에 인메모리 표현의 사본이 생성됩니다. MySQL 데이터의 변경 사항은 이 데이터 계층에 동일하게 전달됩니다. 오류 복구와 같이 운영 상의 이유로 HeatWave에 데이터를 다시 불러와야 할 경우 HeatWave 데이터 계층과 복수의 HeatWave 노드에서 해당 데이터에 동시에 접근하는 것이 가능합니다. 이로 인해 성능이 크게 향상됩니다. 예를 들어 10TB HeatWave 클러스터의 경우 데이터를 복구하고 다시 로드하는 데 걸리는 시간은 7.5시간에서 4분으로 100배 이상 단축됩니다.


애플리케이션 변경이 불필요

HeatWave는 MySQL을 위한 탈착형 스토리지 엔진으로 설계되어 모든 하위 수준의 구현 세부 정보를 완전히 보호합니다. 결과적으로 표준 커넥터를 사용하는 애플리케이션과 도구는 MySQL을 경유하여 HeatWave에 원활하게 접근할 수 있습니다. HeatWave는 다양한 데이터 유형을 지원하는 동시에 MySQL과 동일한 ANSI SQL 표준 및 ACID 속성을 지원합니다. 이로써 기존 애플리케이션의 변경 없이 HeatWave의 장점을 활용하는 것이 가능합니다.


OLTP는 온프레미스에, OLAP는 클라우드로

규제 및 관련 요구사항으로 인하여 구축된 MySQL을 클라우드로 이전할 수 없는 온프레미스 고객은 하이브리드 배포 모델을 이용해 HeatWave를 활용할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 배포에서는 MySQL 복제를 이용해 ETL 없이 온프레미스 MySQL 데이터를 HeatWave로 복제할 수 있습니다.


인데이터베이스 머신러닝

MySQL HeatWave에서 기본 데이터베이스 내 머신 러닝을 추가 비용 없이 사용할 수 있으므로 사용자는 데이터를 Amazon SageMaker과 같은 별도의 머신 러닝 서비스로 이동할 필요가 없습니다. 따라서 ML 이니셔티브를 가속화하고 보안을 강화하며 비용을 절감할 수 있습니다. HeatWave ML은 알고리즘 선택, 모델 교육을 위한 지능형 데이터 샘플링, 기능 선택, 하이퍼매개변수 조정 등 머신 러닝 수명 주기를 자동화하여 고객의 시간과 작업량을 대폭 줄입니다. 개발자 및 데이터 분석가들은 새로운 도구나 언어를 배울 필요 없이 친숙한 SQL 명령을 사용해 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 HeatWave ML은 Jupyter, Apache Zeppelin 등 인기 노트북과 통합되었습니다. HeatWave ML은 예측 내용을 결과에 대한 설명과 함께 제공하기 때문에 조직이 규제 준수, 공정성, 반복성, 인과성 및 신뢰 분야에서 활용할 수 있습니다.


다운타임 없이 일관된 고성능 및 비용 절감

실시간 탄력성은 고객이 다운타임 또는 읽기 전용 시간을 발생시키지 않고도 원하는 노드 수에 따라 HeatWave 클러스터의 크기를 늘리거나 줄일 수 있게 해줍니다. 크기 재조정은 몇 분이면 완료됩니다. 그동안 HeatWave는 온라인 상태로 유지되며, 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 크기 조정이 완료되면 객체 스토리지에서 데이터가 다운로드되고, 가용한 모든 클러스터 노드가 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 있습니다. 고객은 다른 클라우드 데이터베이스 공급자가 제공하는 경직된 크기 조정 모델 때문에 인스턴스를 오버프로비저닝해야 할 필요가 없습니다. 오브젝트 스토리지에서 효율적인 데이터 재로드를 통해 고객은 HeatWave 클러스터를 일시 중지했다가 다시 시작하여 비용을 절감할 수도 있습니다.


저렴한 비용

HeatWave 클러스터의 데이터 압축을 사용하면 쿼리에 대한 가격 성능 저하 없이 각 노드에서 최대 2배 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 데이터 압축을 통해 고객은 쿼리를 처리하는 데 필요한 HeatWave 노드 수를 줄이고 비용을 최대 50% 절감하는 동시에 가격 대비 성능 비율을 일정하게 유지할 수 있습니다. HeatWave 클러스터의 압축 데이터는 객체 스토리지에 유지됩니다.


MySQL HeatWave 실습

MySQL에서 바로 실행하는 OLTP 및 OLAP 워크로드

머신러닝을 활용한 MySQL HeatWave 자동화

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