HeatWave Lakehouse

HeatWave Lakehouse permite consultar datos en el almacenamiento de objetos con un desempeño y una relación precio-desempeño inigualables, además de desarrollar, entrenar y explicar automáticamente modelos de aprendizaje automático (ML). Está disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

No te pierdas la presentación de Oracle CloudWorld de Edward Screven, arquitecto corporativo jefe de Oracle, el 11 de septiembre a las 8:30 a. m. PT: "Desarrollo de aplicaciones de IA generativa: integradas y automatizadas con HeatWave GenAI".

Principios fundamentales: dentro de HeatWave Lakehouse en OCI

Descubre las nuevas técnicas que impulsan HeatWave Lakehouse y permite a los usuarios procesar y consultar hasta medio petabyte de datos en almacenamiento de objetos.

Demostración: HeatWave Lakehouse en AWS

Descubre cómo puedes consultar de forma rápida y sencilla cientos de TB de datos y desarrollar modelos de aprendizaje automático con HeatWave Lakehouse en AWS.

¿Por qué utilizar HeatWave Lakehouse?/

  • Contulta los datos en el almacenamiento de objetos

    HeatWave es un motor de procesamiento de datos de escala horizontal optimizado para consultar datos en el almacenamiento de objetos. Es posible consultar datos estructurados, datos semiestructurados en formato JSON y documentos no estructurados con HeatWave Vector Store.

  • Obtén el mejor rendimiento y la mejor relación entre precio y rendimiento

    La relación calidad-precio es significativamente mejor.

  • Utiliza el aprendizaje automático integrado con todos tus datos

    Automatiza el pipeline para crear, entrenar, desplegar y explicar modelos de aprendizaje automático mediante datos en almacenes de objetos y MySQL Database, sin necesidad de mover los datos a un servicio independientes de aprendizaje automático en la nube, y sin costo adicional.

Cómo funciona HeatWave Lakehouse

HeatWave Lakehouse procesa datos en diversos formatos de archivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON y exportaciones de otras bases de datos. Puedes consultar datos en el almacén de objetos y, opcionalmente, combinarlos con datos transaccionales en bases de datos MySQL. Con HeatWave Vector Store, puedes cargar y consultar documentos no estructurados. Los datos cargados en el clúster HeatWave para su procesamiento se transforman automáticamente en el formato en memoria HeatWave y los datos de almacenamiento de objetos no se copian en la base de datos MySQL. También puedes aprovechar HeatWave AutoML, una función integrada que automatiza el pipeline para desarollar, entrenar y explicar modelos de aprendizaje automático mediante datos en el almacenamiento de objetos, base de datos o ambos. No es necesario mover los datos a un servicio en la nube de aprendizaje automático independiente ni ser experto en el campo.

Cómo funciona el diagrama de Heatwave Lakehouse:
Los datos transaccionales de la base de datos MySQL, así como los datos de almacenamiento de objetos en diversos formatos de archivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON, y las exportaciones de otras bases de datos, se replican en tiempo real en el clúster HeatWave, lo que permite obtener análisis en tiempo real de todos estos datos. Dado que las capacidades de aprendizaje automático están integradas en HeatWave, los clientes también pueden utilizar datos de la base de datos y el almacenamiento de objetos para crear, entrenar, desplegar y explicar modelos de aprendizaje automático.

Opiniones de los clientes sobre HeatWave Lakehouse

  • "HeatWave Lakehouse se adapta muy bien a la carga de datos del almacén de objetos y a la ejecución de consultas en el mismo. Los tiempos de carga y de consulta son casi constantes a medida que aumenta el tamaño de los datos, y el volumen del clúster HeatWave se incrementa de forma proporcional. Esta característica de escalabilidad horizontal de HeatWave Lakehouse para la gestión de datos es clave para procesar eficazmente cantidades muy grandes de información."

    -Henry Tullis, líder, infraestructura e ingeniería en la nube, Deloitte Consulting

  • "La información crece exponencialmente y también lo hace la cantidad de datos que almacenamos en nuestro data lake. Para Natura, resulta vital contar con la capacidad de utilizar la sintaxis estándar MySQL para consultar datos en nuestra base de datos y almacén de objetos con el fin de obtener información en tiempo real. Esto abre las puertas a nuevas oportunidades y podría reportar nuevas ventajas competitivas si logramos analizar todos estos datos más rápido que la competencia".

    -Fabricio Rucci, arquitecto de soluciones en Natura &Co

Descubre lo que opinan algunos de los principales analistas del sector sobre HeatWave Lakehouse

  • Logotipo IDC

    "Las organizaciones que buscan el mejor valor en el entorno de Data Lakehouse en la nube deben considerar seriamente HeatWave Lakehouse".

    Carl Olofson
    vicepresidente de investigación, Data Management Software, IDC
  • Logotipo de Wikibon

    "La capacidad de HeatWave para cargar y consultar datos en un número tan grande de nodos en paralelo es la primera en el sector."

    Marc Staimer
    analista sénior, Wikibon
  • Logotipo de Futurum Group

    "El hecho de que HeatWave Lakehouse ofrezca un rendimiento récord tanto para cargar datos como para consultarlos supone una innovación sin precedentes en los servicios de datos en la nube".

    Ron Westfall
    Director de investigación, Futurum Group
  • Logotipo de Omdia

    "Con HeatWave Lakehouse, Oracle presenta a los clientes de MySQL en AWS y Microsoft Azure una propuesta que tal vez no puedan rechazar."

    Bradley Shimmin
    Analista jefe, IA & analítica de datos, Omdia
  • Logotipo de Moor

    "HeatWave Lakehouse puede simplificar la vida de los profesionales encargados de la gestión de datos y mejorar la experiencia del cliente".

    Matt Kimball
    vicepresidente y analista principal de Datacenter, Moor Insights & Strategy
  • Logotipo de NAND Research

    "En pocas palabras: HeatWave Lakehouse te permite mantenerte a la vanguardia de la competencia al tomar medidas rápidas sobre información empresarial significativa".

    Steve McDowell
    Analista principal y socio fundador, NAND Research
  • Logotipo de Constellation Research

    «El equipo de HeatWave ha innovado más que el sector, proporcionando cinco casos prácticos de bases de datos básicas diferentes en una única base de datos, lo que da a los CxO la tranquilidad de tener una base de datos que puede hacerlo todo: una base de datos verdaderamente universal.»

    Holger Mueller
    vicepresidente y analista principal, Constellation Research
  • Logotipo de KuppingerCole

    «HeatWave Lakehouse lleva a los clientes a un nuevo nivel de capacidades: poder consultar datos heterogéneos en almacenes de datos y lagos de datos a escala de petabytes utilizando la conocida sintaxis SQL, al tiempo que supera a los competidores más populares en desempeño de consulta, tiempos de carga y rentabilidad.»

    Alexei Balaganski
    Analista principal y CTO, KuppingerCole Analysts

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