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HeatWave-Acelerador de consultas en memoria con ML integrado

Aumenta el rendimiento de MySQL por órdenes de magnitud para análisis y cargas de trabajo mixtas. Elimina la necesidad de una base de datos de análisis independiente, herramientas de aprendizaje automático (machine learning, ML) independientes y duplicación de extracción, transformación y carga (extract, transform, and load, ETL). MySQL HeatWave está disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

Transacciones, análisis y aprendizaje automático en MySQL HeatWave

Oracle MySQL HeatWave es el único servicio en la nube MySQL con un acelerador de consultas en memoria incorporado de alto rendimiento: HeatWave. Incrementa el rendimiento de MySQL por órdenes de magnitud para análisis y cargas de trabajo mixtas, sin necesidad de realizar cambios en las aplicaciones existentes. Los clientes ejecutan análisis de datos que se almacenan en bases de datos MySQL sin una duplicación de ETL ni una base de datos de análisis independiente. MySQL HeatWave está disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

Con MySQL HeatWave ML, los desarrolladores y analistas de datos pueden crear, entrenar, desplegar y explicar modelos de aprendizaje automático en MySQL HeatWave, sin mover los datos a un servicio de aprendizaje automático independiente.

Tamara escala rápidamente con MySQL HeatWave y Oracle Cloud

Esta startup de tecnología financiera de Arabia Saudita trasladó sus cargas de trabajo de base de datos a MySQL HeatWave para obtener un rendimiento 3 veces mayor y costos un 60 % menores que otro proveedor de nube. Tamara ha aumentado su base de clientes a más de 2 millones de usuarios y ha incorporado a 3000 comerciantes.

Demostración de HeatWave: MySQL Autopilot

Nipun Agarwal, vicepresidente sénior para el desarrollo de MySQL HeatWave en Oracle, muestra cómo MySQL Autopilot aumenta el rendimiento de HeatWave a la vez que genera importantes ahorros de tiempo para los desarrolladores y los DBA.

Demostración: Nuevas capacidades de elasticidad en tiempo real en MySQL HeatWave

El vicepresidente sénior de Oracle, Nipun Agarwal, pone a prueba las nuevas capacidades de elasticidad en tiempo real en Oracle MySQL HeatWave. Mira cómo puedes ampliar o reducir a cualquier número de nodos sin tiempo de inactividad, finalizando la operación con un cluster completamente equilibrado sin ninguna intervención manual.

6D Technologies desmitifica los datos y el análisis con MySQL HeatWave en AWS

El proveedor global de soluciones de alta tecnología en la industria de las telecomunicaciones acelera las consultas complejas 139 veces con MySQL HeatWave en AWS, simplificando su infraestructura para OLTP y OLAP mientras ofrece tiempos de respuesta de menos de un segundo a los clientes.

Tetris.co acelera la obtención de insights en tiempo real con MySQL HeatWave

Esta empresa brasileña de martech obtiene profundos insights de marketing en cuestión de milisegundos y reduce a la mitad el costo con MySQL HeatWave en Oracle Cloud Infrastructure.

FANCOMI acelera por diez los análisis publicitarios gracias a MySQL HeatWave

La principal red publicitaria de Japón genera insights en tiempo real y reduce de manera significativa los costos con MySQL HeatWave y Autonomous Database.

MySQL HeatWave: Diseñado para ofrecer rendimiento y escalabilidad

Diseñado para el rendimiento y la escalabilidad

HeatWave utiliza una representación columnar en memoria que facilita el procesamiento vectorizado. Los datos se codifican y comprimen antes de ser cargados en la memoria. Esta representación en memoria comprimida y optimizada se utiliza para datos numéricos y de cadena. Como resultado, se generan importantes mejoras de rendimiento y se reduce el volumen de memoria, lo cual se traduce en menores costos para los clientes.


Escalabilidad entre núcleos y nodos

Uno de los puntos clave del diseño del motor HeatWave es su capacidad para particionar masivamente datos dentro de un clúster de nodos HeatWave, que se pueden operar en paralelo. Esto permite elevados aciertos aciertos de caché altos para operaciones analíticas y proporciona una escalabilidad óptima entre nodos. Cada nodo de HeatWave de un clúster y cada núcleo de un nodo puede procesar datos particionados en paralelo, incluidas búsquedas en paralelo, combinaciones, cláusula "group-by", agregación y procesamiento de consultas "top-k".


Analítica en tiempo real

Las modificaciones realizadas mediante transacciones OLTP se propagan en tiempo real en HeatWave y son inmediatamente visibles para consultas de análisis. Una vez que los usuarios envían una consulta a la base de datos MySQL, el optimizador de consultas MySQL decide de forma transparente si la consulta se debe descargar en el clúster de HeatWave para una ejecución acelerada. Esto depende de si HeatWave admite todos los operadores y funciones a los que se hace referencia en la consulta y si el tiempo estimado para procesar la consulta con HeatWave es inferior al de MySQL. Si se cumplen ambas condiciones, la consulta se transfiere a los nodos de HeatWave para su procesamiento. Una vez procesados, los resultados se envían de vuelta al nodo de la base de datos MySQL y se devuelven a los usuarios.


Solapamiento de tareas de computación y comunicación

HeatWave implementa algoritmos de última generación para el procesamiento analítico en memoria distribuido. Las uniones dentro de una partición se procesan rápidamente mediante núcleos de combinaciones de compilación y sondeo vectorizadas. La E/S asíncrona de lotes propicia una comunicación de red altamente optimizadas entre nodos analíticos. Los algoritmos están diseñados para solapar el tiempo de computación con la comunicación de datos entre nodos, lo cual ayuda a lograr una elevada escalabilidad.


MySQL Autopilot: automatización basada en aprendizaje automático

MySQL Autopilot automatiza muchos de los aspectos más importantes y a menudo complicados que implica la búsqueda de un alto rendimiento de consultas a escala, como el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de consultas y la gestión de fallos. Utiliza técnicas avanzadas para muestrear datos, recopilar estadísticas sobre datos y consultas, y crear modelos de aprendizaje automático para modelar el uso de memoria, la carga de red y el tiempo de ejecución. MySQL Autopilot utiliza estos modelos de aprendizaje automático para ejecutar sus funciones básicas. MySQL Autopilot logra que el optimizador de consultas de HeatWave incremente su inteligencia a medida que se hagan más consultas, lo que supone que el rendimiento del sistema está sujeto a un proceso de mejora continua. MySQL Autopilot está disponible sin cargos adicionales para los clientes de MySQL HeatWave.


Recuperación de datos 100 veces más rápida

Cuando los datos se cargan de MySQL en HeatWave, se realiza una copia de la representación en memoria en la capa de gestión de datos de escalabilidad horizontal del almacén de objetos de OCI. Las modificaciones realizadas a los datos de MySQL se propagan de forma transparente a esta capa de datos. Cuando una operación requiere volver a cargar los datos en HeatWave, como durante el proceso de recuperación frente a errores, se puede acceder a ellos desde la capa de datos de HeatWave, en paralelo, mediante varios nodos de HeatWave. De esta forma, se genera una mejora significativa en términos de rendimiento. Por ejemplo, para un clúster de HeatWave de 10 TB, el tiempo que se tarda en recuperar y volver a cargar los datos se reduce de 7,5 horas a 4 minutos, lo que supone una mejora 100 veces superior.


No es necesario realizar cambios en las aplicaciones

HeatWave está diseñado como un motor de almacenamiento conectable de MySQL, que ofrece una protección total para los detalles de implantación de bajo nivel de los clientes. En consecuencia, las aplicaciones y las herramientas acceden de forma fluida a HeatWave a través de MySQL mediante conectores estándar. HeatWave admite el mismo estándar ANSI SQL y las propiedades ACID que MySQL, así como diversos tipos de datos. Esto permite que las aplicaciones existentes utilicen HeatWave sin necesidad de realizar cambios.


OLTP local, OLAP en la nube.

Los clientes locales que no pueden migrar sus despliegues de MySQL a una nube debido a exigencias normativas y regulatorias aún pueden utilizar HeatWave con el modelo de despliegue híbrido. En este tipo de despliegue híbrido, los clientes pueden utilizar la replicación de MySQL para duplicar datos de MySQL locales en HeatWave sin necesidad de llevar a cabo acciones de extracción, transformación y carga (ETL).


Machine learning integrado

Con el aprendizaje automático nativo en la base de datos en MySQL HeatWave, disponible sin costo adicional, los usuarios no necesitan mover datos a un servicio de aprendizaje automático independiente como Amazon SageMaker, lo que acelera sus iniciativas de aprendizaje automático, aumenta la seguridad y reduce los costos. HeatWave ML automatiza el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la selección de algoritmos, el muestreo inteligente de datos para el entrenamiento de modelo, la selección de funciones y el ajuste de hiperparámetros, lo que permite a los clientes ahorrar mucho tiempo y esfuerzo. Los desarrolladores y analistas de datos pueden crear modelos de aprendizaje automático utilizando comandos SQL conocidos; no necesitan aprender nuevas herramientas y lenguajes. Además, HeatWave ML se integra a cuadernos populares, como Jupyter y Apache Zeppelin. HeatWave ML ofrece predicciones con una explicación de los resultados, brindando a las organizaciones conformidad normativas, imparcialidad, repetibilidad, causalidad y confianza.


Alto rendimiento uniforme y costos reducidos sin tiempo de inactividad

La elasticidad en tiempo real permite a los clientes aumentar o reducir el tamaño de su cluster de HeatWave en cualquier número de nodos sin que ello implique ningún tiempo de inactividad o de solo lectura. La operación de cambio de tamaño tarda solo unos minutos, durante los cuales HeatWave permanece en línea, disponible para todas las operaciones. Una vez que se cambia el tamaño, los datos se descargan del almacenamiento de objetos, se vuelven a particionar automáticamente entre todos los nodos de cluster disponibles y se ponen a disposición inmediatamente para consultas. Como resultado, los clientes disfrutan de un rendimiento siempre elevado, incluso a horas punta, y de menores costos, ya que pueden reducir el tamaño de su cluster de HeatWave cuando corresponda, sin que ello implique ningún tiempo de inactividad o de solo lectura. Los clientes no están limitados a instancias sobreaprovisionadas obligadas por modelos de tamaño rígido ofrecidos por otros proveedores de bases de datos en la nube. Gracias a la eficaz recarga de datos desde el almacenamiento de objetos, los clientes también pueden pausar y reanudar su clúster HeatWave para reducir los costos.


Costos más bajos.

La compresión de datos en el cluster de HeatWave permite a cada nodo procesar hasta 2 veces más datos sin ninguna degradación en el rendimiento de precios de las consultas. Con la compresión de datos, los clientes pueden reducir la cantidad de nodos de HeatWave necesarios para procesar consultas y reducir sus costos hasta en un 50 %, y al mismo tiempo mantener una relación precio-rendimiento constante. Los datos comprimidos en el cluster de HeatWave permanecen en el almacenamiento de objetos.


Análisis rápido en la base de datos y el almacén de objetos

MySQL HeatWave se amplía para incluir MySQL HeatWave Lakehouse, lo cual permite a los usuarios procesar y consultar cientos de terabytes de datos en el almacén de objetos, en múltiples formatos de archivo, como copias de seguridad CSV, Parquet y Aurora/Redshift. Los clientes pueden consultar datos transaccionales en bases de datos MySQL, en distintos formatos en el almacenamiento de objetos o una combinación de ambos utilizando comandos MySQL estándar. La consulta de los datos en la base de datos es tan rápida como en el almacén de objetos. El clúster HeatWave se amplía a 512 nodos de modo que los clientes pueden consultar hasta 400 TB de datos con MySQL HeatWave Lakehouse.


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