Usługa bazodanowa MySQL HeatWave

Jedna usługa bazy danych MySQL w chmurze na potrzeby transakcji, analizy w czasie rzeczywistym w hurtowniach danych i jeziorach danych oraz samouczenia się maszyn — bez złożoności, opóźnień, ryzyka i kosztów powielania ETL. Dostępne na platformach Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) i Microsoft Azure.

Dlaczego warto wybrać usługę MySQL HeatWave?

Prostota transakcji, analiza danych w czasie rzeczywistym w hurtowniach i jeziorach danych oraz mechanizmy samouczenia się maszyn w ramach jednej usługi bazodanowej w chmurze
Eliminacja kosztów i złożoności wynikających z posiadania oddzielnych analitycznych baz danych, magazynów lakehouse, mechanizmów samouczenia się maszyn i usług chmurowych ETL. Wyszukiwanie danych w bazie MySQL lub w obiektowej pamięci masowej. Uniknięcie opóźnień i zagrożeń związanych z przenoszeniem danych między magazynami.

Gotowość na chmurę rozproszoną
Wdrażanie usługi MySQL HeatWave na platformie OCI, AWS, Azure lub we własnym centrum danych.

Możliwości oferowane przez usługę MySQL HeatWave (2:50)

Przykłady wdrożeń usługi MySQL HeatWave na platformach AWS i OCI

Zobacz więcej historii klientów

Użytkownicy usługi MySQL HeatWave mogą istotnie zwiększyć produktywność przy jednoczesnym obniżeniu kosztów, zapewnić lepszą obsługę klienta, skalować systemy w celu wdrażania większej liczby klientów i szybciej wprowadzać swoje produkty na rynek.


Dzięki usłudze MySQL HeatWave na platformie AWS agencja Johnny Bytes usprawnia funkcje przetwarzania i analizy danych

Niemiecka agencja świadcząca usługi cyfrowe konsoliduje procesy przetwarzania i analizy danych za pomocą usługi MySQL HeatWave na platformie AWS. W rezultacie przyspiesza 90-krotnie udzielanie odpowiedzi na złożone zapytania, podwajając współczynniki klikalności w kampaniach marketingowych przy większych możliwościach skalowania i mniejszym obciążeniu administracyjnym.

Dzięki usłudze MySQL HeatWave na platformie AWS firma Centroid upraszcza przetwarzanie i skalowanie danych

Lider technologii wielochmurowych konsoliduje procesy przetwarzania i analizy danych za pomocą usługi MySQL HeatWave na platformie AWS. W rezultacie przyspiesza 20-krotnie udzielanie odpowiedzi na zapytania, a także zwiększa skalowalność i ogranicza administrację. Wszystko bez zmian w kodzie dla raportowania w czasie rzeczywistym.

Dzięki usłudze MySQL HeatWave na platformie AWS firma Bionime modernizuje procesy przetwarzania i analizy danych

Producent urządzeń medycznych konsoliduje procesy przetwarzania i analizy danych za pomocą usługi MySQL HeatWave na platformie AWS. W rezultacie przyspiesza 50-krotnie udzielanie odpowiedzi na złożone zapytania, zapewniając dostęp do informacji w czasie rzeczywistym w celu usprawnienia procesu samokontroli poziomu cukru we krwi.

Estuda.com i MySQL HeatWave (film)
Dzięki usłudze MySQL HeatWave Estuda.com 300-krotnie przyspiesza udzielanie odpowiedzi na zapytania

Obsługujący 3 mln użytkowników brazylijski dostawca usług SaaS dla placówek edukacji podstawowej i ponadpodstawowej uzyskuje narzędzia do analizy danych w czasie rzeczywistym, 300-krotnie przyspieszając udzielanie odpowiedzi na złożone zapytania przy 85% niższych kosztach.

VRGlass i MySQL HeatWave (film)
Dzięki usłudze MySQL HeatWave firma VRGlass 5-krotnie zwiększa wydajność działania baz danych

Brazylijski start-up metaverse przeniósł wszystkie swoje dane do usługi MySQL HeatWave. W ciągu trzech godzin firma zwiększyła o pięć razy wydajność działania swoich baz danych w ramach wydarzenia z udziałem ponad miliona odwiedzających, przy jednoczesnej poprawie bezpieczeństwa i o połowie niższych kosztach.

Genius Sonority i MySQL HeatWave (film)
Dzięki usłudze MySQL HeatWave firma Genius Sonority 90-krotnie przyspiesza analizę danych dotyczących gier

Japońska firma zajmująca się produkcją gier wideo dodaje usługę HeatWave do usługi bazodanowej MySQL. W rezultacie uzyskuje dostęp do informacji w czasie rzeczywistym, aby zapewniać swoim klientom na całym świecie coraz lepszą rozrywkę.

Przeprowadź migrację do usługi MySQL HeatWave na platformie OCI lub AWS.

Przypadki zastosowania usługi MySQL HeatWave

  • Analiza danych marketingowych w czasie rzeczywistym

    Zobacz, jak usługa MySQL HeatWave pozwala klientom agencji marketingu cyfrowego na wysyłanie właściwej oferty do właściwego potencjalnego klienta za pośrednictwem właściwego kanału we właściwym czasie. Sprawdź również, jak umożliwia analizę skuteczności kampanii w czasie rzeczywistym pod kątem podejmowania dalszych decyzji.


    Dowiedz się więcej

  • Skalowanie i obniżanie kosztów działalności startupów

    Dowiedz się, dlaczego wiele szybko rozwijających się organizacji korzystających z rozwiązań natywnych dla chmury migruje do usługi MySQL HeatWave, aby poprawić wydajność, skalowalność, bezpieczeństwo i produktywność przy jednoczesnym obniżeniu kosztów.


    Dowiedz się więcej

MySQL HeatWave — gamechanger dla programistów

Jedna chmurowa usługa bazodanowa MySQL dla OLTP i OLAP

MySQL HeatWave to jedyna usługa, która umożliwia administratorom baz danych i twórcom aplikacji uruchamianie zadań przetwarzania OLTP i OLAP bezpośrednio z MySQL Database.

Eliminacja procesów ETL

Eliminacja złożonego, czasochłonnego i kosztownego procesu ETL oraz integracja z oddzielną bazą danych służących do analizy biznesowej.

Analiza w czasie rzeczywistym

Zapytania są przetwarzane zawsze na podstawie najbardziej aktualnych danych, ponieważ aktualizacje z transakcji są automatycznie replikowane w czasie rzeczywistym do klastra analitycznego HeatWave. Nie ma potrzeby zatem indeksowania danych przed uruchomieniem obsługi zapytania.

Analiza dokumentów JSON w czasie rzeczywistym

Twórcy oprogramowania i administratorzy baz danych mogą wykorzystać usługę HeatWave do analizy w czasie rzeczywistym dokumentów w formacie JSON zapisanych w bazie danych MySQL, przyspieszając w ten sposób obsługę zapytań o rzędy wielkości.

Lepsze zabezpieczenia

Dane pozostające w magazynie i przesyłane między bazą danych MySQL a węzłami klastra HeatWave są zawsze szyfrowane. Nie istnieje ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych podczas procesów ETL, ponieważ dane nie są przesyłane między bazami danych.

Brak zmian w aplikacjach MySQL

HeatWave to natywne rozwiązanie MySQL. Bieżące aplikacje MySQL działają bez zmian.

Wykorzystanie istniejących narzędzi analizy biznesowej (BI) i wizualizacji danych

Usługa HeatWave obsługuje te same narzędzia analizy biznesowej i wizualizacji danych, co baza danych MySQL, w tym Oracle Analytics Cloud, Tableau i Looker.

Dostępność w chmurach publicznych i w Twoim centrum danych

Usługę MySQL HeatWave można wdrożyć na platformach OCI, AWS lub Azure. Dane z lokalnie zainstalowanych aplikacji OLTP można replikować do MySQL HeatWave, aby móc je potem analizować w czasie zbliżonym do rzeczywistego bez stosowania procesów ETL. Z usługi MySQL HeatWave można również korzystać w swoim centrum danych w ramach dedykowanego regionu OCI.

Wysokowydajny akcelerator zapytań w pamięci

HeatWave to zdolny do przetwarzania ogromnych ilości danych w równoległych procesach, hybrydowy, kolumnowy aparat przetwarzania zapytań w pamięci. Korzysta przy tym z najnowocześniejszych algorytmów rozproszonego przetwarzania zapytań, które zapewniają bardzo wysoką wydajność.

Usługa opracowana z myślą o wydajności i skalowalności

HeatWave masowo dzieli dane na klastry węzłów, które mogą być obsługiwane równolegle. Zapewnia to doskonałą skalowalność międzywęzłową. Każdy węzeł w klastrze i każdy rdzeń w węźle może równolegle przetwarzać dane w partycjach. Dostępny w usłudze HeatWave inteligentny planista zapytań nakłada obliczenia na zadania związane z komunikacją sieciową, aby osiągnąć bardzo wysoką skalowalność na tysiącach rdzeni.

Optymalizacja pod kątem chmury

Przetwarzanie zapytań w usłudze HeatWave zostało zoptymalizowane pod kątem standardowych serwerów w chmurze. Rozmiary partycji zostały zoptymalizowane tak, aby pasowały do pamięci podręcznej podstawowych wariantów. Nakładanie na siebie obliczeń i zadań komunikacyjnych jest zoptymalizowane pod kątem dostępnej przepustowości sieci. Różne podstawowe operacje przetwarzania analitycznego wykorzystują instrukcje sprzętowe oferowane przez podstawowe maszyny wirtualne.

Optymalizacja pod kątem bardzo dużej liczby transakcji i równoczesnych połączeń

Oracle MySQL Autopilot poprawia działanie puli wątków MySQL HeatWave, zapewniając mechanizm optymalnego wykorzystania zasobów sprzętowych w celu zwiększenia wydajności. W rezultacie usługa MySQL HeatWave zapewnia wyższą przepustowość dla obciążeń OLTP i zapobiega spadkowi przepustowości przy wysokich poziomach transakcji i współbieżności.

MySQL Autopilot — wbudowana automatyzacja oparta na samouczeniu się maszyn

MySQL Autopilot oferuje opartą na uczeniu maszynowym automatyzację rozpoznającą obciążenia robocze. Ponadto umożliwia poprawę wydajności i skalowalności bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie dostrajania baz danych, zwiększa produktywność programistów i administratorów baz danych oraz pomaga wyeliminować błędy ludzkie. MySQL Autopilot automatyzuje wiele najważniejszych i niejednokrotnie trudnych aspektów związanych z zapewnieniem bardzo dużej wydajności obsługi zapytań na dużą skalę, takich jak przydzielanie zasobów, ładowanie danych, wykonywanie zapytań i obsługa awarii. Narzędzie MySQL Autopilot jest dostępne bez dodatkowych opłat dla użytkowników usługi MySQL HeatWave.

MySQL Autopilot zapewnia liczne funkcje zarówno w przypadku HeatWave, jak i OLTP, takie jak:

  • Funkcja automatycznego udostępniania umożliwia przewidywanie liczby węzłów HeatWave wymaganych do uruchomienia zadania przetwarzania w ramach adaptacyjnego próbkowania danych tabeli, dla których są wymagane analizy. Oznacza to, że programiści i administratorzy baz danych nie muszą już ręcznie szacować optymalnego rozmiaru klastra.
  • Funkcja automatycznego łączenia wątków sprawia, że usługa bazodanowa przetwarza więcej transakcji dla danej konfiguracji sprzętowej, zapewniając wyższą przepustowość dla obciążeń OLTP i zapobiegając jej spadkowi przy wysokich poziomach transakcji i współbieżności.
  • Funkcja automatycznego przewidywania wariantów stale monitoruje obciążenie robocze OLTP, w tym przepustowość i skuteczność użycia pamięci podręcznej (buffer pool hit rate), aby rekomendować odpowiedni wariant obliczeniowy w danym momencie. Pozwala to uzyskać klientom najkorzystniejszy stosunek ceny do wydajności.
  • Funkcja automatycznego kodowania określa optymalną reprezentację kolumn ładowanych do usługi HeatWave przy uwzględnieniu zapytań. Taka optymalna reprezentacja zapewnia najlepszą wydajność przetwarzania zapytań i minimalizuje rozmiar klastra w celu minimalizacji kosztów.
  • Funkcja automatycznego doskonalenia planu zapytań uczy się różnych statystyk dotyczących zapytań, aby na tej podstawie poprawić plan obsługi przyszłych zapytań. Poprawia to wydajność systemu w miarę uruchamiania kolejnych zapytań.
  • Funkcja adaptacyjnej optymalizacji zapytań dostosowuje na bazie różnych statystyk struktury danych i zasoby systemowe po rozpoczęciu wykonywania zapytań. Polega to na niezależnej optymalizacji wykonywania zapytań dla każdego węzła na podstawie rzeczywistej dystrybucji danych w czasie wykonywania zapytania. W rezultacie wydajność obsługi zapytań ad hoc może wzrosnąć nawet o 25%.
  • Funkcja automatycznego pozycjonowania danych przewiduje kolumnę, w której tabele powinny być partycjonowane w pamięci, aby uzyskać najlepszą wydajność dla zapytań. Ponadto przewiduje oczekiwany wzrost wydajności obsługi zapytań w kontekście nowo rekomendowanej kolumny. Minimalizuje to przenoszenie danych między węzłami z powodu nieoptymalnych wyborów ewentualnie dokonywanych przez operatorów podczas ręcznego wybierania kolumny.
  • Funkcja automatycznej kompresji określa optymalny algorytm kompresji dla każdej kolumny, aby poprawić wydajność ładowania i przetwarzania zapytań dzięki szybszej kompresji i dekompresji danych. Dzięki zmniejszeniu zużycia pamięci klienci mogą obniżyć koszty nawet o 25%.

Samouczenie się maszyn w bazie danych za pomocą narzędzia AutoML

Narzędzie HeatWave AutoML zapewnia bez dodatkowych kosztów wszystko, co jest potrzebne użytkownikom do tworzenia, trenowania, wdrażania i objaśniania modeli samouczenia się maszyn w usłudze MySQL HeathWave.

Brak konieczności stosowania osobnej usługi samouczenia się maszyn

Dzięki oferowanej przez usługę MySQL HeatWave funkcji samouczenia się maszyn w bazie danych klienci nie muszą przenosić danych do oddzielnej takiej funkcji. Mogą bowiem z łatwością i bezpiecznie stosować szkolenia, wnioskowanie i wyjaśnianie związane z samouczeniem się maszyn w odniesieniu do danych przechowywanych zarówno w bazie MySQL, jak i w magazynie obiektów HeatWave Lakehouse. W rezultacie mogą przyspieszyć realizację inicjatyw w zakresie samouczenia się maszyn, zwiększyć bezpieczeństwo i obniżyć koszty.

Oszczędność czasu i nakładu pracy dzięki automatyzacji procesu samouczenia się maszyn

Narzędzie HeatWave AutoML automatyzuje proces samouczenia się maszyn, w tym dobór algorytmów, inteligentne próbkowanie danych do trenowania modeli, dobór cech i optymalizację hiperparametrów, aby zaoszczędzić analitykom i badaczom danych znaczną ilość czasu i nakładu pracy. Aspekty tego procesu można dostosować do własnych potrzeb, np. dobór algorytmów, dobór cech i optymalizację hiperparametrów. HeatWave AutoML obsługuje wykrywanie anomalii, prognozowanie, klasyfikację, regresję i zadania systemu rekomendacji, w tym zadania dotyczące kolumn tekstowych.

System spersonalizowanych rekomendacji

Na podstawie zarówno niejawnych informacji zwrotnych (wcześniejsze zakupy, zachowanie podczas przeglądania itp.), jak i jawnych informacji zwrotnych (oceny, polubienia itp.), system rekomendacji narzędzia HeatWave AutoML może generować spersonalizowane rekomendacje. Analitycy mogą na przykład przewidywać przedmioty, które polubi dany użytkownik, użytkowników, którzy polubią określony przedmiot, oraz oceny, jakie uzyskają przedmioty. Na podstawie profilu użytkownika mogą również uzyskać listę podobnych użytkowników, a na podstawie profilu określonego przedmiotu — listę podobnych przedmiotów.

Interaktywna konsola MySQL HeatWave AutoML

Interaktywna konsola umożliwia analitykom biznesowym tworzenie, szkolenie, uruchamianie i objaśnianie modeli samouczenia się maszyn przy użyciu wizualnego interfejsu i bez używania poleceń SQL ani programowania. Konsola ułatwia także badanie scenariuszy warunkowych w celu oceny założeń biznesowych (przykładowy problem: Jak o 30% większe inwestycje w płatną reklamę w mediach społecznościowych wpłyną na przychody i zyski?).

Szybsze, tańsze i dokładniejsze niż rozwiązanie Redshift ML

Z testów porównawczych wynika, że (średnio rzecz biorąc) narzędzie HeatWave AutoML generuje dokładniejsze wyniki niż narzędzie Amazon Redshift ML, trenuje modele do 25 razy szybciej przy 1% kosztów i umożliwia skalowanie w miarę dodawania kolejnych węzłów.

Zrozumiałe modele samouczenia się maszyn

Wszystkie modele wytrenowane przez narzędzie HeatWave AutoML są zrozumiałe. HeatWave AutoML przedstawia prognozy z objaśnieniem wyników, co pomaga odbiorcom w zapewnieniu zgodności z przepisami, uczciwości, powtarzalności, przyczynowości i zaufania.

Wykorzystanie istniejących umiejętności

Programiści i analitycy danych mogą tworzyć modele samouczenia się maszyn za pomocą znanych poleceń SQL i nie muszą uczyć się w tym celu żadnych nowych narzędzi ani języków. Ponadto narzędzie HeatWave AutoML jest zintegrowane z popularnymi notatnikami, takimi jak Jupyter i Apache Zeppelin.

Generatywna sztuczna inteligencja i magazyn wektorów

Znajdujący się obecnie na etapie prywatnej wersji zapoznawczej magazyn wektorów umożliwi klientom wykorzystanie mocy dużych modeli językowych (LLM) z ich własnymi danymi na potrzeby uzyskiwania odpowiedzi, które będą dokładniejsze niż w przypadku użycia modeli, które były trenowane wyłącznie na podstawie danych publicznych. Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji i funkcjom magazynu wektorów będzie można wchodzić w interakcje z usługą MySQL HeatWave w języku naturalnym i efektywnie przeszukiwać dokumenty w różnych formatach plików w repozytorium HeatWave Lakehouse.

W pełni zarządzana usługa bazodanowa

Zwiększ produktywność poprzez automatyzację czasochłonnych zadań, takich jak zarządzanie wysoką dostępnością, instalowanie poprawek i uaktualnień oraz tworzenie kopii zapasowych, za pomocą w pełni zarządzanej usługi bazodanowej Przyspiesz tworzenie aplikacji dzięki błyskawicznemu przydzielaniu zasobów.

Zespół inżynierów MySQL odpowiedzialny za tworzenie, zarządzanie i wsparcie techniczne

Programiści mogą tworzyć nowoczesne, natywne dla chmury aplikacje bazodanowe, korzystając z natychmiastowego dostępu do najnowszych funkcji oferowanych przez zespół MySQL. Poprawki bezpieczeństwa dla bazy MySQL są stosowane automatycznie, aby ograniczyć narażenie na luki w zabezpieczeniach. Rozwiązanie MySQL HeatWave jest w pełni zgodne z zainstalowanymi lokalnie rozwiązaniami MySQL, co umożliwia bezproblemowe przejście do chmury bez wprowadzania zmian w aplikacjach.

Interaktywna konsola MySQL HeatWave — zarządzanie zasobami, uruchamianie zapytań i monitorowanie wydajności

Twórcy aplikacji i administratorzy baz danych mogą łatwo tworzyć węzły MySQL Database i HeatWave oraz nimi zarządzać. Za pomocą tej konsoli mogą również uzyskiwać dostęp do funkcji MySQL Autopilot, takich jak automatyczne przydzielanie zasobów, w celu ustalenia optymalnej konfiguracji klastra HeatWave. Mogą również wyświetlać tabele załadowane do usługi MySQL HeatWave oraz administrować nimi, a także szybko tworzyć i uruchamiać zapytania.

Konsola ta pozwala im także monitorować wydajność węzła MySQL Database i klastra HeatWave. Mogą zatem monitorować użycie różnych zasobów sprzętowych i różnych miar wykonywania zapytań.

Zaawansowane zabezpieczenia

Zaawansowane funkcje zabezpieczeń pozwalają wdrażać dodatkowe środki bezpieczeństwa, aby chronić dane przez cały cykl ich życia i zapewnić przy tym zgodność z przepisami.

Szyfrowanie asymetryczne z generowaniem kluczy i podpisami cyfrowymi

Asymetryczne szyfrowanie po stronie serwera umożliwia programistom i administratorom baz danych zwiększenie ochrony poufnych danych przy użyciu kluczy publicznych i prywatnych. Możliwe jest także implementowanie podpisów cyfrowych w celu potwierdzenia tożsamości osób podpisujących dokumenty. Programiści mogą szyfrować dane bez konieczności modyfikacji istniejących aplikacji. Ponadto otrzymują narzędzia niezbędne do szyfrowania, generowania kluczy i podpisów cyfrowych.

Ukrywanie danych

Na skutek maskowania i deidentyfikacji danych rzeczywiste wartości danych są ukrywane i zastępowane (w grę wchodzą tu funkcje maskowania selektywnego, losowego zastępowania danych, rozmycia itp.) Dzięki wspomnianym działaniom usługa MySQL HeatWave pozwala na ograniczenie ryzyka naruszenia bezpieczeństwa danych poprzez ukrycie danych wrażliwych.Z danych tych mogą następnie korzystać w ramach systemów nieprodukcyjnych, na przykład w środowiskach programistycznych i testowych. Funkcje maskowania danych są dostępne, gdy zapytania są wykonywane w węźle MySQL Database lub w klastrze HeatWave.

Blokowanie nieautoryzowanych działań związanych z bazą danych

Zapora MySQL HeatWave monitoruje zagrożenia bazy danych, automatycznie tworzy listę dozwolonych zatwierdzonych instrukcji SQL oraz blokuje nieautoryzowane działania związane z bazą danych. Ponadto zapewnia w czasie rzeczywistym ochronę przed atakami na bazy danych, takimi jak SQL Injection.

Szybsza niż Amazon i Snowflake za ułamek ich ceny

Usługa MySQL HeatWave jest szybsza i tańsza, co wykazano w wielu branżowych standardowych testach porównawczych, takich jak TPC-H, TPC-DS i CH-benCHmark.

Narzędzia analityczne Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Synapse Azure i Amazon Aurora są wolniejsze i droższe

  • Snowflake: 3,3 raza wolniejsze; 8 razy droższe
  • Amazon Redshift: 4,2 raza wolniejsze; 5 razy droższe
  • Amazon Redshift: 5,6 raza wolniejsze; 5 razy droższe
  • Snowflake: 3 razy wolniejsze; 5 razy droższe
  • Amazon Redshift: 1400 raza wolniejsze; 2 razy droższe

Mieszane obciążenia robocze — narzędzie Amazon Aurora jest wolniejsze i droższe

Większość rzeczywistych aplikacji korzysta zarówno z zapytań OLTP, jak i złożonych zapytań OLAP. W przypadku takich obciążeń usługa MySQL HeatWave jest znacznie szybsza i kosztuje ułamek tego, co narzędzie Amazon Aurora. W ramach branżowego standardu CH-benCHmark na zbiorze danych 100 GB dla zapytań OLAP narzędzie Amazon Aurora jest 18-krotnie wolniejsze, ma 110-krotnie mniejszą przepustowość i jest 2,4-krotnie droższe niż MySQL HeatWave. W przypadku zapytań OLTP narzędzie Amazon Aurora ma taką samą wydajność jak MySQL HeatWave, ale jest 2,4 razy droższe.

Elastyczność w czasie rzeczywistym

Dzięki elastyczności w czasie rzeczywistym można zwiększać lub zmniejszać rozmiar klastra HeatWave o dowolną liczbę węzłów bez przestojów lub czasu przeznaczonego tylko na odczyt.

Niezmiennie wysoka wydajność, nawet w godzinach szczytu, i niższe koszty bez przestojów

Operacja zmiany rozmiaru trwa zaledwie kilka minut, podczas których usługa HeatWave pozostaje w trybie online i jest dostępna dla wszystkich operacji. Po zmianie rozmiaru dane są pobierane z obiektowej pamięci masowej i automatycznie równoważone między wszystkimi dostępnymi węzłami klastra, a potem stają się natychmiast dostępne dla zapytań. W rezultacie zachowana jest niezmiennie wysoka wydajność, nawet w godzinach szczytu, i spadają koszty dzięki zmniejszaniu w miarę potrzeb klastra HeatWave bez przestojów lub czasu przeznaczonego tylko na odczyt.

Dzięki wydajnemu ponownemu ładowaniu danych z obiektowej pamięci masowej można również wstrzymać, a potem wznowić działanie klastra HeatWave w celu obniżenia kosztów.

Brak instancji z nadmiernie przydzielonymi zasobami

Klienci mogą zwiększać lub zmniejszać swój klaster HeatWave do dowolnej liczby węzłów. W ten sposób nie muszą korzystać z kosztownych instancji z nadmiernie przydzielonymi zasobami, które są wymuszane w ramach sztywnych rozmiarów oferowanych przez innych dostawców baz danych w chmurze. W przypadku usługi HeatWave płaci się tylko za te zasoby, z których się korzysta.

MySQL HeatWave Lakehouse

Usługa MySQL HeatWave obejmuje repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse, przez co umożliwia zadawanie zapytań do pół petabajta danych w obiektowej pamięci masowej (pliki mogą mieć różne formaty, takie jak CSV, Parquet, Avro), a także eksportowanie plików z innych baz danych. Przetwarzanie zapytań jest wykonywane w całości przy użyciu aparatu HeatWave, dzięki czemu klienci mogą, oprócz przetwarzania obciążeń roboczych zgodnych z MySQL, przetwarzać również obciążenia inne niż MySQL. Dzięki HeatWave Lakehouse usługa MySQL HeatWave zapewnia jedną chmurową usługę bazodanową na potrzeby przetwarzania transakcji, analizy w czasie rzeczywistym danych z hurtowni i jezior danych oraz samouczenia się maszyn bez stosowania procesów ETL w usługach chmurowych.

Szybsze i tańsze niż narzędzia Snowflake, Amazon Redshift, Databricks i Google BigQuery

Testy porównawcze 500 TB TPC-H wykazały, że obsługa zapytań w repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse jest:

  • 9 razy szybsza niż w przypadku Amazon Redshift (8 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)
  • 17 razy szybsza niż w przypadku Databricks (18 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)
  • 17 razy szybsza niż w przypadku Snowflake (22 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)
  • 30 razy szybsza niż w przypadku Google BigQuery (30 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)

Ładowanie danych w repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse jest:

  • 2 razy szybsza niż w przypadku Snowflake (3 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)
  • 6 razy szybsza niż w przypadku Databricks (6 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)
  • 8 razy szybsza niż w przypadku Google BigQuery (7 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)
  • 9 razy szybsza niż w przypadku Amazon Redshift (8 razy lepszy stosunek ceny do wydajności)

Szybka analiza danych w repozytorium lakehouse i samouczenie się maszyn na bazie wszystkich danych

Zapytania do repozytorium (przy użyciu standardowych poleceń SQL) mogą dotyczyć danych w różnych formatach w obiektowej pamięci masowej, danych transakcyjnych w bazach danych MySQL lub kombinacji obu tych modeli. Obsługa zapytań w obiektowej pamięci masowej jest tak szybka, jak obsługa zapytań w bazach danych, co potwierdzają wyniki testu porównawczego 10 TB TPC-H.

Dzięki narzędziu HeatWave AutoML klienci mogą korzystać z danych w obiektowej pamięci masowej, bazie danych lub obu tych miejscach, aby automatycznie tworzyć, trenować, wdrażać i objaśniać modele samouczenia się maszyn bez potrzeby przenoszenia danych do oddzielnej usługi samouczenia się maszyn w chmurze.

Skalowalna w poziomie architektura na potrzeby zarządzania danymi i przetwarzania zapytań

Wielokrotnie partycjonowana architektura HeatWave umożliwia skalowanie w poziomie repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse. Operacje z zakresu przetwarzania zapytań i zarządzania danymi, takie jak ładowanie i ponowne ładowanie danych, skalują się wraz z rozmiarem danych. Za pomocą MySQL HeatWave Lakehouse klienci mogą tworzyć zapytania dotyczące nawet pół petabajta danych w obiektowej pamięci masowej bez konieczności kopiowania ich do bazy danych MySQL. Klaster HeatWave może być rozszerzony do nawet do 512 węzłów.

Większa wydajność i oszczędność czasu dzięki automatyzacji opartej na samouczeniu się maszyn

Funkcje MySQL Autopilot, takie jak automatyczne przydzielanie zasobów, automatyczne doskonalenie planu zapytań i automatyczne ładowanie równoległe, zostały ulepszone dla repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse, aby jeszcze bardziej zmniejszyć obciążenie administracyjne bazy danych i poprawić wydajność. Nowe funkcje MySQL Autopilot są również dostępne dla repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse.

  • Funkcja automatycznego rozpoznawania schematów automatycznie mapuje dane pliku do odpowiedniej definicji schematu dla wszystkich obsługiwanych typów plików, w tym dla plików CSV. W rezultacie klienci nie muszą ręcznie definiować i aktualizować mapowania schematów plików, oszczędzając czas i nakłady pracy.
  • Funkcja adaptacyjnego próbkowania danych inteligentnie pobiera próbki plików w obiektowej pamięci masowej w celu uzyskania informacji służących narzędziu MySQL Autopilot do przewidywania automatyzacji. Dzięki tej funkcji MySQL Autopilot może skanować dane i tworzyć odpowiednie prognozy (rozpoznanie schematów w przypadku plików o pojemności 400 TB nie trwa dłużej niż minutę).
  • Funkcja adaptacyjnego przepływu danych pozwala repozytorium MySQL HeatWave Lakehouse dynamicznie dostosowywać się do wydajności bazowego magazynu obiektów w dowolnym regionie, aby zwiększyć ogólną wydajność, stosunek ceny do wydajności i dostępność.

Najważniejsze funkcje
Dostępność na OCI
Dostępność na AWS
W pełni zarządzana usługa
tak
tak
OLTP i OLAP w MySQL
tak
tak
Szybsza obsługa zapytań na potrzeby analiz i mieszanych obciążeń roboczych
tak
tak
Kompresja danych
tak
tak
Automatyzacja oparta na samouczeniu się maszyn (MySQL Autopilot dla HeatWave i OLTP)*
tak
tak
Zaawansowane zabezpieczenia*
tak
tak
Samouczenie się maszyn w bazie danych (HeatWave ML)
tak
tak
Skalowanie zarządzania danymi w poziomie
tak
tak
Interaktywna konsola do zarządzania zapytaniami i danymi Wkrótce
tak
Monitorowanie wydajności i zadań przetwarzania z poziomu konsoli Wkrótce
tak
Interaktywna konsola MySQL HeatWave AutoML Wkrótce
tak
Dodawanie usługi HeatWave do dowolnego wariantu MySQL Wkrótce
tak
MySQL HeatWave Lakehouse
tak
Ograniczona dostępność

* Automatyczne łączenie wątków i automatyczne przewidywanie wariantów w usłudze MySQL Autopilot, a także zapora bazy danych MySQL HeatWave będą wkrótce dostępne na platformie OCI.

MySQL HeatWave — usługa opracowana z myślą o wydajności i skalowalności

Dzięki MySQL HeatWave firma Tetris.io potraja swoje przychody

Dowiedz się, w jaki sposób usługa MySQL HeatWave pozwoliła firmie z branży technologii reklamowych potroić przychody i zwiększyć wskaźniki zatrzymania klientów.

Logo Futurum MySQL HeatWave wyprzedza usługi AWS w ich własnej chmurze.

Sprawdź, dlaczego według Futurum Research wydajność usługi HeatWave zrobiła ogromne wrażenie na wszystkich użytkownikach chmurowych baz danych.

Logo IDC Gamechanger w zakresie możliwości samouczenia się maszyn.

Dowiedz się, dlaczego według IDC narzędzie HeatWave AutoML to przełom dla twórców aplikacji oraz szerokiego grona specjalistów zajmujących się analizą i badaniem danych.

Logo WikibonWielkie obniżenie całkowitego kosztu posiadania MySQL HeatWave.

Przygotowana przez Wikibon szczegółowa analiza całkowitego kosztu posiadania usługi MySQL HeatWave, „bezprecedensowego przełomu w dziedzinie przetwarzania zapytań i samouczenia się maszyn” na tle rozwiązań konkurencyjnych. rozwiązanie nie tylko w kontekście analityki, ale także obciążeń OLTP i obciążeń mieszanych, co można zaobserwować w publicznie dostępnych testach porównawczych.

Opinie najlepszych analityków branżowych na temat usługi MySQL HeatWave

IDC

IDC

„MySQL HeatWave to bardzo atrakcyjne rozwiązanie nie tylko w kontekście analityki, ale także obciążeń OLTP i obciążeń mieszanych, co można zaobserwować w publicznie dostępnych testach porównawczych. Wszystkim programistów korzystających z bazy danych MySQL na platformie AWS Oracle właśnie oferuje znaczny wzrost produktywności bez konieczności ponoszenia wysokich kosztów”.

NAND Research

NAND Research

„HeatWave to jedyna usługa repozytorium danych w chmurze, która służy do kierowania zapytań dotyczących danych w obiektowej bazie danych i w zwykłej bazie danych z taką samą szybkością. Do tej pory nie było takiej usługi. Oracle upraszcza środowisko użytkownika, eliminując potrzebę przechowywania wielu kopii danych w wielu obiektowych pamięciach masowych, płacenia za przenoszenie i narzędzia potrzebne do przenoszenia danych, a wszystko to bez uszczerbku dla zarządzania krytycznymi danymi”.

Wikibon

Wikibon

„MySQL HeatWave, teraz z repozytorium Lakehouse, może być w ostatniej dekadzie najistotniejszą innowacją w zakresie chmurowych baz danych o otwartym kodzie źródłowym. MySQL HeatWave właśnie wykonał gigantyczny skok, 8-krotnie zwiększając przetwarzanie skalowalne w poziomie do 512 węzłów. Zdolność HeatWave do równoległego ładowania i kierowania zapytań dotyczących tak dużej liczby węzłów jest pierwszym takim rozwiązaniem w branży. Należy się spodziewać, że rynek zacznie zwracać większą uwagę na współczynnik ceny do wydajności, przyspieszone innowacje i zwiększoną konkurencję”.

20 września 2023 r.

Prezentacja magazynu wektorów i generatywnej sztucznej inteligencji w usłudze MySQL HeatWave

Nipun Agarwal, starszy wiceprezes Oracle, dział rozwoju usługi MySQL HeatWave

Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji użytkownicy mogą „rozmawiać” z usługą MySQL HeatWave w języku naturalnym. Zarówno zapytania użytkownika, jak i odpowiedzi z systemu są generowane w języku naturalnym przy użyciu dużego modelu językowego (LLM).

Polecane blogi dotyczące usługi MySQL HeatWave

Wyświetl wszystkie

Ceny usługi MySQL HeatWave


MySQL HeatWave

Produkt
Cena porównawcza (/vCPU)*
Cena jednostkowa
Jednostka
MySQL Database – Standard – AMD E4 – Compute


OCPU na godzinę
MySQL Database – Standard – AMD E4 – Memory


Gigabajty na godzinę
MySQL Database – Standard – Intel X9 – Compute


OCPU na godzinę
MySQL Database – Standard – Intel X9 – Memory


Gigabajty na godzinę
MySQL Database – Optimized – Intel X9 – Compute


OCPU na godzinę
MySQL Database – Optimized – Intel X9 – Memory


Gigabajty na godzinę
MySQL Database — pamięć masowa


Pojemność pamięci masowej w gigabajtach na miesiąc
MySQL Database – Backup Storage


Pojemność pamięci masowej w gigabajtach na miesiąc
HeatWave – Standard


Węzeł na godzinę
MySQL Database for HeatWave – Standard


Węzeł na godzinę
MySQL Database for HeatWave – Bare Metal Standard


Węzeł na godzinę
Oracle Cloud Infrastructure – HeatWave


HeatWave (pojemność na godzinę)
Oracle Cloud Infrastructure – HeatWave – Storage


Pojemność pamięci masowej w gigabajtach na miesiąc
  • * Aby ułatwić porównanie cen proponowanych przez różnych dostawców usług chmurowych, na stronach Oracle wyświetlane są zarówno ceny vCPU (wirtualnych procesorów), jak i ceny OCPU (procesorów Oracle) w przypadku produktów objętych modelem wyceny opartym na obliczeniach. W przypadku samych produktów, udostępniania w portalu, fakturowania itp. nadal są wykorzystywane jednostki OCPU (Oracle CPU). Jednostki OCPU odpowiadają fizycznym rdzeniom procesora. Większość architektur procesorów, w tym x86, wykonuje dwa wątki na każdy rdzeń fizyczny, więc 1 OCPU jest równowartością 2 vCPU dla obliczeń opartych na x86. Stawka za godzinę OCPU, według której są rozliczani klienci, jest zatem dwukrotnie wyższa od ceny vCPU, ponieważ otrzymują oni dwie jednostki vCPU mocy obliczeniowej na każdą jednostkę OCPU, chyba że jest to instancja podrzędna (np. wywłaszczalna).

Mała konfiguracja


SCENARIUSZ

Agencja marketingowa chce analizować skuteczność kampanii reklamowej w czasie rzeczywistym. 1 TB danych.

PARAMETRY TECHNICZNE

  • 1 węzeł MySQL Database (VM) – 16 OCPU (32 vCPU) i 512 GB pamięci
  • 2 węzły HeatWave — 512 GB pamięci
  • Pamięć masowa MySQL Database — 1 TB

SZACUNKOWY MIESIĘCZNY KOSZT
829,24 USD

Średnia konfiguracja


SCENARIUSZ

Firma telekomunikacyjna chce w czasie rzeczywistym analizować wzorce komunikacji klientów. 10 TB danych.

PARAMETRY TECHNICZNE

  • 1 węzeł MySQL Database (BM) — 128 OCPU (256 vCPU) i 2048 GB pamięci
  • 13 węzłów HeatWave — 512 GB pamięci
  • Pamięć masowa MySQL Database — 10 TB

SZACUNKOWY MIESIĘCZNY KOSZT
5467,53 USD

Duża konfiguracja


SCENARIUSZ

Firma motoryzacyjna chce prowadzić analizy telemetryczne w czasie rzeczywistym. 30 TB danych.

PARAMETRY TECHNICZNE

  • 1 węzeł MySQL Database (BM) — 128 OCPU (256 vCPU) i 2048 GB pamięci
  • 38 węzłów HeatWave — 512 GB pamięci
  • Pamięć masowa MySQL Database — 30 TB

SZACUNKOWY MIESIĘCZNY KOSZT
12 844,49 USD

Zasoby MySQL

Dokumentacja

Dokumentacja

HeatWave to zdolny do przetwarzania ogromnych ilości danych w równoległych procesach, wysokowydajny akcelerator zapytań w pamięci, który zwiększa wydajność bazy danych MySQL o rzędy wielkości w przypadku analiz i mieszanych obciążeń roboczych. Nie wymaga przy tym wprowadzania żadnych zmian w istniejących aplikacjach.

Społeczność klientów

Społeczność klientów

Dołącz do rozmowy na forum użytkowników usługi MySQL HeatWave.

Szkolenia dotyczące chmury

Szkolenia dotyczące chmury

W pełni wykorzystaj możliwości usługi MySQL HeatWave dzięki subskrypcji edukacyjnej MySQL.

Asysta techniczna i usługi

Asysta techniczna i usługi

W ramach usługi My Oracle Support masz przez 24 godziny na dobę, przez 7 dni w tygodniu dostęp do asysty technicznej do systemu MySQL.

MySQL HeatWave — produkty pokrewne

MySQL

Najpopularniejsza na świecie baza danych z otwartym dostępem do kodu źródłowego

Oracle Analytics Cloud

Nowoczesne samoobsługowe narzędzia analityczne

Oracle Data Integrator

Łatwiejsza integracja danych

Oracle Cloud Compute

Uzyskaj najlepszy stosunek ceny do wydajności
Seria Oracle Playbook

Oto kompilacja naszych sekretów dotyczących strategii zarządzania ludźmi, procesami i systemami. Chcemy się nimi podzielić z Tobą.

Pierwsze kroki z usługą MySQL HeatWave


Wypróbuj bezpłatnie MySQL HeatWave

Wypróbuj i odbierz bezpłatne środki o wartości 300 USD


Skontaktuj się z nami

Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z jednym z naszych ekspertów.