Un servicio de base de datos en la nube MySQL para transacciones, análisis en tiempo real en almacenes y lagos de datos, y machine learning (ML), sin la complejidad, latencia, riesgos y costos de duplicación de extracción, transformación y carga (ETL, Extract, Transform, and Load). Disponible en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.
Acompaña la presentación "El futuro del procesamiento de datos escalable con HeatWave Lakehouse" con CloudWorld On Air.
Simplicidad de transacciones, análisis en tiempo real en almacenes y lagos de datos, y machine learning en un solo servicio de base de datos en la nube
Elimina el costo y la complejidad de los servicios en la nube independientes de base de datos de análisis, lakehouse, machine learning y ETL. Consulta los datos en MySQL, en el almacenamiento de objetos o en ambos. Evita los riesgos de latencia y seguridad que conlleva el movimiento de información entre almacenes de datos.
Preparado para la nube distribuida
Despliega MySQL HeatWave en OCI, AWS, Azure o en tu centro de datos.
Los clientes de MySQL HeatWave incrementan de forma significativa la productividad al tiempo que reducen los costos, ofrecen una mejor experiencia de cliente, amplían su capacidad para captar más clientes y aceleran el tiempo de comercialización.
La agencia digital de Alemania consolida el procesamiento de datos y el análisis con MySQL HeatWave en AWS para realizar consultas complejas 90 veces más rápidas, duplicando las tasas de clics para las campañas de marketing con mayor escalabilidad y menos administración.
El líder de tecnología multinube consolidó el procesamiento y el análisis de datos con MySQL HeatWave en AWS para obtener un rendimiento de consultas 20 veces más rápido, más escalabilidad y menos administración. Todo ello sin cambios de código para la generación de informes en tiempo real.
Este fabricante de dispositivos médicos consolidó el procesamiento y el análisis de datos con MySQL HeatWave en AWS para consultas complejas 50 veces más rápidas con el fin de obtener insights en tiempo real para mejorar el autocontrol de la diabetes.
Este proveedor brasileño de soluciones de SaaS para la educación preescolar, primaria y secundaria logra análisis en tiempo real con una ejecución de consultas complejas 300 veces más rápida y un costo un 85 % inferior, al tiempo que presta servicio a tres millones de usuarios, todo ello para mejorar el rendimiento de los estudiantes.
La startup de metaverso brasileña migró todos sus datos a MySQL HeatWave. En un plazo de 3 horas, consiguió un rendimiento de base de datos 5 veces mayor para un evento con más de un millón de visitantes, con mayor seguridad y a la mitad del costo.
Esta compañía de videojuegos japonesa obtuvo insights en tiempo real al agregar HeatWave a MySQL Database Service, lo que los ayudó a cumplir su objetivo de mejorar continuamente el divertido entretenimiento que proporcionan a clientes de todo el mundo.
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Descubre cómo MySQL HeatWave permite a los clientes de agencias de marketing digital enviar la oferta correcta al prospecto adecuado a través del canal correcto en el momento adecuado, y proporciona análisis de rendimiento de campañas en tiempo real para tomar las mejores decisiones.
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Descubre por qué numerosas organizaciones nativas de la nube en crecimiento migran a MySQL HeatWave para superar sus dificultades de expansión, mejorando el rendimiento, la escalabilidad, la seguridad y la productividad al tiempo que reducen los costos.
Más información sobre cómo impulsar el crecimiento de las startups con MySQL HeatWave
MySQL HeatWave es el único servicio que permite a los desarrolladores y administradores de bases de datos ejecutar cargas de trabajo OLTP y OLAP directamente desde MySQL Database.
Olvida los complejos, laboriosos y costosos procesos de extracción, transformación y carga (ETL) y la integración a una base de datos de análisis independiente.
Las consultas de análisis siempre tienen acceso a los datos más recientes, ya que las actualizaciones de las transacciones se replican automáticamente en tiempo real en el cluster de análisis de HeatWave. No es necesario indexar los datos antes de ejecutar consultas analíticas.
Los desarrolladores y administradores de bases de datos pueden aprovechar HeatWave para realizar análisis en tiempo real de documentos JSON almacenados en MySQL Database, acelerando las consultas analíticas en órdenes de magnitud en los documentos.
Siempre se cifran todos los datos estáticos y en tránsito entre MySQL Database y los nodos del clúster de HeatWave. No existe riesgo de que los datos se vean comprometidos durante los procesos de extracción, transformación y carga (ETL), ya que los datos no se transfieren entre bases de datos.
HeatWave es una solución nativa de MySQL. Las aplicaciones MySQL actuales funcionan sin cambios.
HeatWave admite las mismas herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial (BI) que MySQL Database, como Oracle Analytics Cloud, Tableau y Looker.
Despliega MySQL HeatWave en OCI, AWS o Azure. Replica datos de aplicaciones OLTP locales a MySQL HeatWave para obtener análisis casi en tiempo real sin ETL. También puedes utilizar MySQL HeatWave en tu centro de datos con OCI Dedicated Region.
HeatWave es un motor de procesamiento de consultas en columnas híbridas, en memoria y en paralelo. Implementa algoritmos de última generación para el procesamiento de consultas distribuidas que proporcionan un rendimiento muy elevado.
HeatWave particiona de forma masiva los datos en un cluster de nodos que se pueden utilizar en paralelo. Esto proporciona una excelente escalabilidad internodal. Cada nodo de un cluster y cada núcleo de un nodo puede procesar los datos particionados en paralelo. HeatWave dispone de un programador de consultas inteligente que solapa las tareas de cálculo con las de comunicación de red para lograr un elevadísimo nivel de escalabilidad en miles de núcleos.
El procesamiento de consultas en HeatWave está optimizado para servidores básicos en la nube. Los tamaños de las particiones se han optimizado para adaptarse al caché de las formas subyacentes. El solapamiento de las tareas de cálculo y comunicación se optimiza para el ancho de banda de red disponible. Diversos elementos primitivos del procesamiento analítico utilizan las instrucciones de hardware de las máquinas virtuales subyacentes.
Oracle MySQL Autopilot mejora el rendimiento del pool de threads MySQL HeatWave, lo que proporciona un mecanismo para utilizar de forma óptima los recursos de hardware y lograr un mejor rendimiento. Como resultado, MySQL HeatWave ofrece un mayor rendimiento para las cargas de trabajo OLTP y evita que disminuya en caso de altos niveles de transacciones y simultaneidad.
MySQL Autopilot proporciona automatización basada en el machine learning y adaptada a las cargas de trabajo. Mejora el rendimiento y la escalabilidad sin necesidad de experiencia en el ajuste de la base de datos, aumenta la productividad de los desarrolladores y administradores de bases de datos, y ayuda a eliminar los errores humanos. 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. MySQL Autopilot está disponible sin cargos adicionales para los clientes de MySQL HeatWave.
MySQL Autopilot proporciona numerosas capacidades tanto para HeatWave como para OLTP, incluidas las siguientes:
HeatWave AutoML incluye todo lo que los usuarios necesitan para crear, entrenar, desplegar y explicar modelos de aprendizaje automático en MySQL HeatWave, sin costo adicional.
Con el machine learning (ML) en la base de datos en MySQL HeatWave, los clientes no necesitan mover información a un servicio de ML independiente. Pueden aplicar fácil y seguramente el entrenamiento, la inferencia y la explicación del machine learning a los datos almacenados tanto dentro de MySQL como en el almacén de objetos con HeatWave Lakehouse. Como resultado, pueden acelerar sus iniciativas de aprendizaje automático, aumentar la seguridad y reducir los costos.
HeatWave AutoML automatiza el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluidos la selección de algoritmos, el muestreo inteligente de datos para el entrenamiento de modelos, la selección de funciones y la optimización de hiperparámetros, lo que permite ahorrar mucho tiempo y esfuerzo a los analistas y científicos de datos. Se pueden personalizar los aspectos del pipeline de aprendizaje automático, incluida la selección de algoritmos, la selección de funciones y la optimización de hiperparámetros. HeatWave AutoML soporta tareas del sistema de detección, previsión, clasificación, regresión y recomendación de anomalías, incluidas las columnas de texto.
Al considerar tanto la retroalimentación implícita (compras pasadas, comportamiento de navegación, etc.) como la retroalimentación explícita (calificaciones, gustos, etc.), el sistema de recomendación HeatWave AutoML puede personalizar las recomendaciones. Los analistas, por ejemplo, pueden predecir los elementos que a un usuario le gustarán, los usuarios a quienes les gustará un elemento específico y las calificaciones que recibirán los elementos. También pueden, dado un usuario, obtener una lista de usuarios similares y, dado un elemento específico, obtener una lista de elementos similares.
La consola interactiva permite a los analistas de negocios crear, entrenar, ejecutar y explicar modelos de machine learning mediante una interfaz visual, sin usar comandos SQL ni programación. La consola también facilita la exploración de escenarios hipotéticos para evaluar suposiciones comerciales, por ejemplo: "¿Cómo afectaría invertir un 30 % más en publicidad pagada en redes sociales tanto a los ingresos como a las ganancias?".
Todos los modelos entrenados por HeatWave AutoML son explicables. HeatWave AutoML ofrece predicciones con una explicación de los resultados, brindando a las organizaciones conformidad normativa, imparcialidad, repetibilidad, causalidad y confianza.
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 AutoML se integra a cuadernos populares, como Jupyter y Apache Zeppelin.
El almacén vectorial, actualmente en fase de preestreno privada, permitirá a los clientes aprovechar la potencia de los grandes modelos lingüísticos (LLM) con sus propios datos para obtener respuestas más precisas que utilizando modelos entrenados únicamente con datos públicos. Con capacidades de inteligencia artificial generativa y almacén de vectores, los clientes pueden interactuar con MySQL HeatWave en lenguaje natural y buscar eficientemente documentos en varios formatos de archivo en HeatWave Lakehouse.
El almacén vectorial procesa documentos en diversos formatos, incluido PDF, y los almacena como incrustaciones generadas mediante un modelo de codificador. Para una consulta de usuario determinada, identifica los documentos más similares realizando una búsqueda de similitud con las incrustaciones almacenadas y la consulta incorporada. Estos documentos se utilizan para aumentar la pregunta dada al LLM de modo que proporcione una respuesta más contextual.
Mejora la productividad automatizando tareas que consumen mucho tiempo, como la gestión de alta disponibilidad, los parches, las actualizaciones y las copias de seguridad, con un servicio de base de datos totalmente gestionado Acelera el desarrollo de aplicaciones con aprovisionamiento instantáneo de recursos.
Los desarrolladores pueden ofrecer aplicaciones de bases de datos nativas en la nube modernas con acceso inmediato a las últimas funciones del equipo de MySQL. Los parches de seguridad MySQL se aplican automáticamente para limitar la exposición a las vulnerabilidades de seguridad. MySQL HeatWave es totalmente compatible con MySQL local, lo que garantiza una transición fluida a la nube, sin necesidad de realizar cambios en las aplicaciones.
Los desarrolladores y administradores de bases de datos pueden crear y gestionar fácilmente nodos de MySQL Database y HeatWave. Dentro de la consola, pueden acceder a las capacidades de MySQL Autopilot, como el aprovisionamiento automático, para determinar la configuración óptima del clúster HeatWave. Pueden ver y administrar las tablas cargadas en MySQL HeatWave, así como crear y ejecutar consultas rápidamente.
La consola también permite a los desarrolladores y DBA supervisar el rendimiento del nodo de MySQL Database y el clúster HeatWave. Pueden supervisar el uso de diversos recursos de hardware y diferentes métricas de ejecución de consultas.
Las funciones de seguridad avanzadas permiten a los clientes implantar medidas adicionales para proteger los datos a lo largo de su ciclo de vida y ayudar a cumplir con los requisitos normativos.
El cifrado asimétrico del servidor permite a los desarrolladores y DBA aumentar la protección de datos confidenciales mediante claves públicas y privadas. También pueden implantar firmas digitales para confirmar la identidad de las personas que firman documentos. Los desarrolladores pueden cifrar datos sin modificar las aplicaciones actuales. Obtienen las herramientas que necesitan para el cifrado, la generación de claves y las firmas digitales.
El enmascaramiento y la desidentificación de datos ocultan y sustituyen los valores de datos reales por sustitutos (el enmascaramiento selectivo, la sustitución aleatoria de datos, el desenfoque y otras funciones están disponibles). Con el enmascaramiento y la desidentificación de datos en MySQL HeatWave, los clientes reducen el riesgo de una violación de datos ocultando datos confidenciales, que luego se pueden utilizar en sistemas no productivos, como entornos de desarrollo y prueba. Estas funciones de enmascaramiento de datos están disponibles cuando las consultas se ejecutan en el nodo de MySQL Database o el cluster HeatWave.
El firewall de la base de datos MySQL HeatWave supervisa las amenazas de la base de datos, crea automáticamente una lista de permitidos de sentencias SQL aprobadas y bloquea la actividad de la base de datos no autorizada. Proporciona protección en tiempo real contra ataques específicos de la base de datos, como inyecciones SQL.
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 equilibrar automáticamente entre todos los nodos de cluster disponibles y están disponibles 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.
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.
Los clientes pueden ampliar o reducir su cluster de HeatWave a cualquier número de nodos. No tienen por qué aceptar instancias sobreaprovisionadas y costosas obligatorias con los modelos de tamaño rígido de otros proveedores de bases de datos en la nube. Con HeatWave, los clientes solo pagan exactamente por los recursos que utilizan.
MySQL HeatWave incluye MySQL HeatWave Lakehouse, lo que permite a los usuarios consultar medio petabyte de datos en almacenamiento de objetos, en una variedad de formatos de archivo, como CSV, Parquet, Avro y archivos de exportación de otras bases de datos. El procesamiento de consultas se realiza completamente en el motor de HeatWave, lo que permite a los clientes aprovechar HeatWave para cargas de trabajo no compatibles con MySQL además de las cargas de trabajo compatibles con MySQL. Con HeatWave Lakehouse, MySQL HeatWave proporciona un servicio de base de datos en la nube para procesamiento de transacciones, análisis en tiempo real en almacenes de datos y lagos de datos, y machine learning, sin necesidad de ETL entre servicios en la nube.
Los clientes pueden consultar datos en varios formatos en el almacenamiento de objetos, datos transaccionales en bases de datos MySQL o una combinación de ambos utilizando comandos SQL estándar. La consulta de información en almacenamiento de objetos es tan rápida como la consulta de las bases de datos, como lo demuestra una prueba de referencia TPC-H de 10 TB.
Con HeatWave AutoML, los clientes pueden utilizar datos en el almacenamiento de objetos, la base de datos o ambos para construir, entrenar, implementar y explicar automáticamente modelos de machine learning, sin mover los datos a un servicio de nube ML separado.
La arquitectura de particionado masivo de HeatWave permite una arquitectura de escalamiento para MySQL HeatWave Lakehouse. Las operaciones de procesamiento de consultas y gestión de la información, como carga/recarga, se escalan de acuerdo al tamaño de los datos. Los clientes pueden consultar hasta medio petabyte de datos en el almacenamiento de objetos con MySQL HeatWave Lakehouse sin copiarlo a la base de datos de MySQL. El cluster de HeatWave se escala a 512 nodos.
Las capacidades de MySQL Autopilot, como la aprovisionación automática, la mejora automática del plan de consulta y la carga paralela automática, se han mejorado para MySQL HeatWave Lakehouse, reduciendo aún más la sobrecarga de administración de bases de datos y mejorando el rendimiento. Las nuevas capacidades de Autopilot MySQL también están disponibles para MySQL HeatWave Lakehouse.
Prestaciones principales |
Disponible en OCI |
Disponible en AWS |
---|---|---|
Servicio totalmente gestionado | sí |
sí |
OLTP y OLAP en MySQL | sí |
sí |
Aceleración de consultas para análisis y cargas de trabajo mixtas | sí |
sí |
Compresión de datos | sí |
sí |
Automatización basada en el aprendizaje automático (MySQL Autopilot para HeatWave y OLTP)* | sí |
sí |
Seguridad avanzada* | sí |
sí |
Aprendizaje automático integrado (HeatWave AutoML) | sí |
sí |
Gestión de datos con escalabilidad horizontal | sí |
sí |
Consola interactiva de gestión de datos y consultas | Próximamente | sí |
Supervisión del rendimiento y la carga de trabajo desde la consola | Próximamente | sí |
Consola interactiva de AutoML de MySQL HeatWave | Próximamente | sí |
Agregando HeatWave a cualquier unidad MySQL | Próximamente | sí |
MySQL HeatWave Lakehouse | sí |
Disponibilidad limitada |
* El pool de threads automático y la predicción de unidad automática en MySQL Autopilot y el firewall de base de datos MySQL HeatWave estarán disponibles próximamente en OCI.
Lee el caso de estudio dbInsight para ver cómo MySQL HeatWave permitió a una empresa de tecnología publicitaria triplicar sus ingresos y aumentar las tasas de retención de clientes.
Descubre por qué, según IDC, HeatWave AutoML "ha cambiado las reglas del juego para los desarrolladores de aplicaciones y una amplia gama de analistas y científicos de datos".
IDC
"MySQL HeatWave on AWS es una solución muy atractiva no solo para el análisis, sino también para el procesamiento de transacciones en línea y las cargas de trabajo mixtas, como se puede ver en los análisis comparativos disponibles públicamente. Oracle acaba de presentar una solución que permite a cualquier desarrollador que trabaje con MySQL en AWS mejorar su productividad a un precio asequible".
NAND Research
“HeatWave es el único servicio de cloud data lakehouse que consulta datos en el almacenamiento de objetos y en la base de datos a la misma velocidad, lo cual nunca se había logrado antes... Oracle simplifica la experiencia para los usuarios, eliminando la necesidad de mantener múltiples copias de datos en múltiples almacenes de objetos, pagar por el movimiento de datos y las canalizaciones, todo mientras se reorganiza datos esenciales”.
Wikibon
MySQL HeatWave, ahora con Lakehouse, puede ser la innovación más significativa en bases de datos de código abierto en la última década... MySQL HeatWave acaba de dar un gran salto al aumentar la capacidad de procesamiento de escalamiento en un factor de 8, llegando a 512 nodos. La capacidad de HeatWave para cargar y consultar datos en un número tan grande de nodos en paralelo es la primera en el sector. Esperamos que esto impulse un enfoque en el mercado de costos/rendimiento mucho más bajos, una innovación acelerada y una mayor competencia".
Nipun Agarwal, vicepresidente sénior de Oracle para el Desarrollo de MySQL HeatWave
Gracias al soporte de Generative AI, los usuarios pueden interactuar con MySQL HeatWave en lenguaje natural. Tanto las consultas del usuario como las respuestas del sistema se generan en lenguaje natural utilizando un modelo grande de lenguaje (LLM).
Conoce el catálogo de proveedores de software independientes de MySQL HeatWave.
Producto |
Precio de comparación (/vCPU)* |
Precio unitario |
Unidad |
MySQL Database-Estándar- AMD E4 - Computación |
OCPU por hora |
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MySQL Database-Estándar- AMD E4 - Memoria |
Gigabytes por hora |
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MySQL Database-Estándar- Intel X9 - Computación |
OCPU por hora |
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MySQL Database-Estándar- Intel X9 - Memoria |
Gigabytes por hora |
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MySQL Database—Optimizado - Intel X9 - Computación |
OCPU por hora |
||
MySQL Database—Optimizado - Intel X9 - Memoria |
Gigabytes por hora |
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MySQL Database — Almacenamiento |
Capacidad de almacenamiento en gigabytes por mes |
||
MySQL Database: almacenamiento de copias de seguridad |
Capacidad de almacenamiento en gigabytes por mes |
||
HeatWave—Standard |
Nodo por hora |
||
MySQL Database para HeatWave: Estándar |
Nodo por hora |
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MySQL Database para HeatWave: Hardware dedicado Estándar |
Nodo por hora |
||
Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave |
HeatWave capacidad por hora |
||
Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave - Storage |
Capacidad de almacenamiento en gigabytes por mes |
ESCENARIO
Una agencia de marketing desea analizar el rendimiento de las campañas publicitarias en tiempo real. 1 TB de datos.
ESPECIFICACIONES
COSTO MENSUAL ESTIMADO
564.97 dólares
ESCENARIO
Una compañía de telecomunicaciones desea analizar los patrones de comunicación de sus clientes en tiempo real. 10 TB de datos.
ESPECIFICACIONES
COSTO MENSUAL ESTIMADO
4,666.39 dólares
ESCENARIO
Una empresa automotriz desea obtener análisis de telemetría en tiempo real. 30 TB de datos.
ESPECIFICACIONES
COSTO MENSUAL ESTIMADO
10,704.15 dólares
Actualmente disponible en Norteamérica, Europa, Japón e India.
ECPU (CPU elástica) por hora se define como la combinación del total de horas de CPU utilizadas por MySQL Database y una medida del trabajo realizado por MySQL Database y HeatWave. La capacidad por hora de HeatWave se define como una unidad de 16 GB de horas de memoria asignadas en MySQL HeatWave.
Producto |
Precio unitario |
Unidad |
HeatWave—AWS |
HeatWave capacidad por hora |
|
MySQL Database-AWS-ECPU |
ECPU por hora |
|
MySQL Database—AWS—almacenamiento |
Capacidad de almacenamiento en gigabytes por mes |
|
MySQL Database—AWS—almacenamiento para copias de seguridad |
Capacidad de almacenamiento en gigabytes por mes |
|
MySQL Database—AWS—transferencia de datos de salida—región inter AWS |
Gigabyte de datos transferidos |
|
MySQL Database—AWS—transferencia de datos de salida—a Internet |
Gigabyte de datos transferidos |
ESCENARIO
Un municipio va a lanzar una nueva aplicación para realizar distintas encuestas y desea ejecutar análisis en tiempo real de los datos. 50 GB de datos.
ESPECIFICACIONES
COSTO MENSUAL ESTIMADO
116 dólares
ESCENARIO
Una agencia de marketing desea analizar el rendimiento de las campañas publicitarias en tiempo real. 1 TB de datos.
ESPECIFICACIONES
COSTO MENSUAL ESTIMADO
2028 dólares
ESCENARIO
Una compañía de telecomunicaciones desea analizar los patrones de comunicación de sus clientes en tiempo real. 10 TB de datos.
ESPECIFICACIONES
COSTO MENSUAL ESTIMADO
16 486 dólares
HeatWave es un acelerador de consultas en memoria paralelo masivo de alto rendimiento que mejora el rendimiento de MySQL por órdenes de magnitud para análisis y cargas de trabajo mixtas: sin necesidad de realizar cambios en las aplicaciones existentes.
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Aprovecha al máximo MySQL HeatWave con una suscripción de aprendizaje MySQL.
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