مستودع بيانات HeatWave

يتيح مستودع بيانات HeatWave الاستعلام عن البيانات في مخزن الكائنات مع أداء وأداء سعر لا مثيل لهما—وإنشاء نماذج التعلم الآلي (ML) وتدريبها وشرحها تلقائيًا. تتوفر على Oracle Cloud Infrastructure (OCI) وAmazon Web Services (AWS) وMicrosoft Azure.

عرض توضيحي: مستودع بيانات HeatWave على AWS (4:32)

ما هي أسباب استخدام مستودع بيانات HeatWave؟

  • الاستعلام عن البيانات في تخزين الكائنات

    يمثل HeatWave محرك معالجة بيانات قابل للتوسيع محسّن للاستعلام عن البيانات في مخزن الكائنات. يمكنك الاستعلام عن البيانات المنظمة والبيانات شبه المنظمة بتنسيق JSON والمستندات غير المنظمة باستخدام متجر متجه HeatWave.

  • احصل على أفضل أداء والأداء السعري

    يظهر أداء السعر أفضل بكثير.

  • استخدم تعلُّم آلي مُضمن مع كل بياناتك

    يمكنك أتمتة مسار العمليات لإنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها وتوضيحها باستخدام البيانات في مخزن الكائنات وMySQL Database، دون نقل البيانات إلى خدمة سحابية مُنفصلة للتعلم الآلي ودون تكلفة إضافية.

طريقة عمل مستودع بيانات HeatWave

يعالج مستودع بيانات HeatWave البيانات بتنسيقات ملفات مُتنوعة، بما في ذلك CSV، وParquet، وAvro، وJSON، والتصدير من قواعد البيانات الأخرى. يمكنك الاستعلام عن البيانات في مخزن الكائنات ودمجها اختياريًا مع بيانات المعاملات في قواعد بيانات MySQL. باستخدام متجر متجه HeatWave، يمكنك تحميل المستندات غير المنظمة والاستعلام عنها. يتم نقل البيانات المُحملة في مجموعة HeatWave للمعالجة تلقائيًا إلى تنسيق HeatWave المُضمن بالذاكرة، ولا يتم نسخ بيانات مخزن الكائنات إلى قاعدة بيانات MySQL. يمكنك أيضًا الاستفادة من HeatWave AutoML، وتمثل ميزة مُدمجة تؤتمت مسار العمليات لإنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها وتوضيحها باستخدام البيانات في مخزن الكائنات أو قاعدة البيانات أو كليهما. لا توجد حاجة إلى نقل البيانات إلى خدمة سحابية مُنفصلة للتعلم الآلي، ولا حاجة إلى أن تكون خبيرًا في التعلم الآلي.

الرسم البياني لطريقة عمل مستودع بيانات HeatWave، التفاصيل أدناه:
يتم نسخ بيانات المعاملات في MySQL Database بالإضافة إلى بيانات مخزن الكائنات بمجموعة متنوعة من تنسيقات الملفات، مثل CSV وParquet وAvro وJSON وعمليات التصدير من قواعد البيانات الأخرى في الوقت الفعلي إلى مجموعة HeatWave، مما يتيح للعملاء الحصول على تحليلات في الوقت الفعلي عبر كل هذه البيانات. نظرًا إلى أن إمكانات التعلم الآلي مُضمنة في HeatWave، يمكن للعملاء أيضًا استخدام البيانات من قاعدة البيانات وتخزين الكائنات لإنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها وتوضيحها.

وجهات نظر العملاء عن مستودع بيانات HeatWave

  • "تتوسع HeatWave Lakehouse بشكل جيد للغاية لتحميل البيانات من تخزين الكائنات ولأجل تشغيل الاستعلامات في مخزن الكائنات. تكون وقت التحميل وأوقات الاستعلام ثابتة تقريبًا مع زيادة حجم البيانات وزيادة حجم مجموعة HeatWave بالتوازي. تُعد هذه الخاصية لتوسعة النطاق لـ HeatWave Lakehouse بغرض إدارة البيانات أمرًا أساسًا لمعالجة كميات كبيرة جدًا من البيانات بكفاءة".

    -هينري توليس، قائد البنية التحتية السحابية والهندسة، Deloitte Consulting

  • "تتزايد البيانات بشكل كبير وكذلك كمية البيانات التي نخزنها في مستودع البيانات لدينا. تعد القدرة على استخدام صياغة MySQL القياسية للاستعلام عن البيانات عبر قاعدة البيانات ومخزن الكائنات للحصول على رؤى في الوقت الفعلي أمرًا مهمًا للغاية لـ Natura. يفتح هذا فرصًا جديدة لاستكشافها ويمكن أن يمثل مزايا تنافسية جديدة إذا تمكنا من تحليل كل هذه البيانات أسرع من منافسينا".

    —فابريسيو روتشي، مهندس حلول في Natura &Co

حالات استخدام HeatWave AutoML

يمكن للمستخدمين الحصول على رؤى سريعة واقتصادية من حيث التكلفة من المعاملات التاريخية التي تم تحميلها دون اتصال إلى تخزين الكائنات لأغراض التحليل باستخدام HeatWave Lakehouse.


مخطط الأعمال المصرفية، الوصف أدناه

يوضح هذا المخطط أن الاحتفاظ بجميع بيانات المعاملات التاريخية في البرمجيات المحلية بقاعدة البيانات التشغيلية لأغراض التحليل يمكن أن يكون مكلفًا. لذلك، يتم تصدير بيانات المعاملات القديمة كملفات CSV إلى تخزين الكائنات. تمكّن HeatWave Lakehouse من إجراء استعلامات سريعة على البيانات في تخزين الكائنات، ما يسمح للمستخدمين بالحصول على رؤى سريعة واقتصادية من حيث التكلفة من بيانات المعاملات التاريخية.



مع HeatWave Lakehouse، يمكن للمستخدمين الحصول على رؤى عبر بيانات الحملات الحديثة في قاعدة بيانات المعاملات وبيانات الحملات القديمة الخاصة بهم في بحيرة البيانات لديهم.


مخطط التسويق الرقمي، الوصف أدناه

يوضح هذا المخطط أن جميع بيانات الحملات مُخزنة في قاعدة بيانات المعاملات HeatWave MySQL ويتم تصدير بيانات الحملات القديمة إلى بحيرة بيانات في تخزين الكائنات. يمكن لـ HeatWave Lakehouse إجراء استعلامات عن البيانات الحديثة في قاعدة البيانات جنبًا إلى جنب مع بيانات الحملات القديمة في تخزين الكائنات، ما يمكّن المستخدمين من تشغيل استعلامات تحليلات عبر جميع بيانات الحملات.



يمكن الوصول إلى البيانات التي يتم توليدها بواسطة مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) بواسطة التطبيقات عبر HeatWave Lakehouse.


مخطط إنترنت الأشياء (IoT)، الوصف أدناه:

يوضح هذا المخطط أن البيانات يتم توليدها من مستشعرات إنترنت الأشياء على حاويات الشحن ويتم تخزينها كملفات CSV في بحيرة البيانات في تخزين الكائنات. يمكن لـ HeatWave Lakehouse إجراء استعلامات سريعة عن هذه البيانات، ما يمكّن المستخدمين من تنفيذ لوحات تحكم التحليلات وروبوتات الدردشة التي تصل إلى بيانات إنترنت الأشياء.



يمكن للمستخدمين إدارة وتخطيط حملات المبيعات الإعلامية باستخدام HeatWave Lakehouse للاستعلام عن بيانات المبيعات في قاعدة بيانات المعاملات بالإضافة إلى إحصائيات المبيعات وبيانات الحملات في تخزين الكائنات في الوقت نفسه.


مخطط الإعلام، الوصف أدناه:

يوضح هذا المخطط أن مبيعات الكتب يتم تسجيلها وتخزينها في قاعدة بيانات المعاملات HeatWave MySQL. يتم جمع إحصاءات المبيعات والحملات وتصدير تلك البيانات كملفات CSV إلى تخزين الكائنات. يمكن لـ HeatWave Lakehouse إجراء استعلامات عن بيانات المعاملات مع البيانات في تخزين الكائنات، ما يسمح للمستخدمين بإدارة حملات المبيعات وتخطيطها.



تعرَّف على ما يقوله أفضل محللي المجال حول مستودع بيانات HeatWave

  • شعار IDC

    "يجب على المؤسسات التي تبحث عن أفضل قيمة في مشهد مركز بيانات السحابة أن تنظر بجدية في HeatWave Lakehouse."

    كارل أولوفسون
    ، نائب رئيس الأبحاث لبرامج إدارة البيانات في IDC
  • شعار Wikibon

    "تمثل قدرة HeatWave على تحميل البيانات والاستعلام عنها في هذا العدد الهائل من نقاط التوصيل بالتوازي الأولى في المجال."

    مارك ستيمر،
    كبير محلِّلي Wikibon
  • شعار Futurum Group

    "يمثل توفير مركز البيانات HeatWave أداءً قياسيًا لكل من تحميل البيانات والاستعلام عن البيانات ابتكارًا غير مسبوق في خدمات البيانات السحابية."

    رون ويستفول
    مدير أبحاث Futurum Group
  • شعار Omdia

    "باستخدام مستودع بيانات HeatWave، تمثل Oracle عملاء MySQL على AWS وMicrosoft Azure مع اقتراح قد لا يتمكنوا من رفضه".

    برادلي شيمين
    كبير المحللين في الذكاء الاصطناعي والتحليلات بشركة Omdia
  • شعار Moor

    "يمكن لمستودع بيانات HeatWave تبسيط حياة متخصصي إدارة البيانات ويحسِّن من تجربة العملاء."

    مات كيمبل
    نائب الرئيس والمحلل الرئيس، في مركز البيانات بـ Moor Insights & Strategy
  • شعار NAND Research

    "ببساطة: يتيح لك مستودع بيانات HeatWave البقاء في صدارة المنافسة من خلال اتخاذ إجراءات سريعة بشأن رؤى الأعمال المُفيدة."

    ستيف ماكدويل
    المحلل الرئيس والشريك المؤسس لشركة NAND Research
  • شعار Constellation Research

    "ابتكر فريق HeatWave في المجال من خلال توفير خمس حالات استخدام مُختلفة لقاعدة البيانات الرئيسة في قاعدة بيانات واحدة، مما يمنح CxOs راحة البال للحصول على قاعدة بيانات واحدة يمكنها القيام بذلك جميعًا—قاعدة بيانات عالمية فعلاً."

    هولغر مولر
    نائب الرئيس والمحلل الرئيسي بشركة Constellation Research
  • شعار KuppingerCole

    "ينقل مستودع بيانات HeatWave العملاء إلى مستوى جديد من الإمكانات: القدرة على الاستعلام عن البيانات غير المتجانسة عبر مستودعات البيانات وبحيرات البيانات على نطاق بيتابايت باستخدام صياغة SQL المألوفة، مع التغلب على المنافسين المشهورين في أداء الاستعلام وأوقات التحميل وكفاءة التكلفة".

    أليكسي بالاغانسكي
    كبير المحللين والمديرين التنفيذيين، KuppingerCole Analysts

تعرَّف على المزيد حول حلول HeatWave الأخرى لأحمال العمل المختلفة

بدء استخدام مستودع بيانات HeatWave

تعلم بإرشاد تدريجي

تجربة مستودع بيانات HeatWave وفقًا إلى سرعتك الخاصة من خلال إرشادات تفصيلية.

ورشة عمل مجانية حول مستودع بيانات HeatWave

طلب ورشة عمل مجانية بقيادة خبراء لتقييم مستودع بيانات HeatWave أو بدء استخدامه.

تجربة مستودع بيانات HeatWave
مجانًا

الاشتراك للحصول على تجربة مجانية لمستودع بيانات HeatWave. يمكنك الوصول إلى الموارد المجانية لفترة غير محدودة.