شهدنا نموًا هائلاً في البيانات في السنوات الأخيرة. يتم إنشاء الغالبية العظمى من البيانات خارج تطبيقات OLTP التقليدية - من خلال مصادر مثل مستشعرات إنترنت الأشياء والأجهزة والمركبات المتصلة وتطبيقات الويب ونقاط انتهاء القياس عن بُعد - وتخزينها في أنظمة الملفات. وتريد المؤسسات تحليل هذه البيانات الخارجية المتنوعة إلى جانب بيانات المعاملات الداخلية الخاصة بها. مع ذلك، تكون غالبًا عملية استخراج هذه البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL) إلى قاعدة بيانات للتحليل مكلفة أو معقدة للغاية. ويسهل HeatWave Lakehouse على المؤسسات الحصول على رؤى قيمة في الوقت الحقيقي من خلال الجمع بين تخزين الكائنات وبيانات قاعدة البيانات.
نعم. باستخدام HeatWave Lakehouse، يوفر HeatWave الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم الآلي المؤتمت والمتكامل في خدمة سحابية واحدة للمعاملات والتحليلات على نطاق مجموعة المستودع، وكل ذلك من دون تعقيدات وزمن وصول ومخاطر وتكلفة تكرار استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها.
لا، HeatWave Lakehouse متوافق بنسبة 100% مع صياغة MySQL. يمكن للتطبيقات التي تعمل مع MySQL استخدام HeatWave Lakehouse للاستعلام عن البيانات في مخزن الكائنات من دون أي تغييرات.
لا توجد تغييرات على تسعير HeatWave. لا تدفع إلا 20 دولارًا أمريكيًا إضافيًا لكل تيرابايت شهريًا للبيانات التي تم تحميلها في طبقة تخزين HeatWave في مخزن الكائنات.
يُعد الأداء الاستثنائي لـ HeatWave نتيجة لبنيته القابلة للتوسع، والتي تتيح التوازي الهائل لتزويد المجموعة وتحميل البيانات واستعلامات العمليات بما يصل إلى 512 نقطة توصيل للمجموعة. ويتم تحويل البيانات الواردة من الملفات في مخزن الكائنات إلى HeatWave بتنسيق عمودي مختلط محسّن بالذاكرة، ويكون أداء الاستعلام مطابقًا لجميع تنسيقات الملفات المدعومة. بالإضافة إلى ذلك، يقوم HeatWave Autopilot بنماذج الملفات بذكاء لاشتقاق المعلومات اللازمة للتشغيل التلقائي ويتعلم من الاستعلامات التي تم تنفيذها سلفًا لتحسين تنفيذ الاستعلامات اللاحقة.
عند تحميل البيانات من أي مصدر إلى مجموعة HeatWave، يتم تحويلها تلقائيًا إلى تنسيق داخلي محسّن واحد. ونتيجة لذلك، يكون الاستعلام عن البيانات في مخزن الكائنات بسرعة الاستعلام نفسها عن قاعدة البيانات.
نعم، يعمل HeatWave محليًا على AWS. مع إضافة إمكانية HeatWave Lakehouse في HeatWave، يمكن لعملاء AWS استبدال ما يصل إلى خمس خدمات AWS بخدمة واحدة، ما يقلل من التعقيد ويضمن الحصول على أفضل أداء للسعر في المجال للتحليلات.
باستخدام HeatWave Lakehouse، يمكن لعملاء AWS الاستعلام عن مئات التيرابايت من البيانات في مخزن كائنات Amazon S3 بتنسيقات ملفات مختلفة، بما في ذلك CSV وParquet وAvro وJSON والتصدير من قواعد بيانات أخرى، من دون نسخ بيانات S3 إلى قاعدة البيانات. يمكنهم الاستمرار في تشغيل التطبيقات على AWS من دون تغييرات ومن دون تحمل رسوم عالية لخروج بيانات AWS بشكل غير معقول. يمكن لعملاء AWS أيضًا تشغيل HeatWave AutoML على HeatWave Lakehouse، ما يمكنهم من تدريب نماذج التعلم الآلي تلقائيًا وتشغيل الاستدلال والحصول على تفسيرات عن الملفات المخزنة في S3 وتشغيل أنواع مختلفة من تحليل التعلم الآلي من وحدة تحكم HeatWave التفاعلية.
نعم، هذا متاح لعملاء Azure عبر Oracle Interconnect for Microsoft Azure.
بالطبع، يمكنك طلب ورشة عمل مجانية بقيادة الخبراء.
بالتأكيد، وإليك بعضها كي تبدأ.