استعلم عن البيانات في مخزن الكائنات بتنسيقات ملفات متنوعة مثل CSV أو Parquet أو Avro أو قم يمكنك تصدير الملفات من قواعد بيانات أخرى أو بيانات المعاملات في قواعد بيانات MySQL أو مجموعة باستخدام صياغة SQL القياسية. لا يتم نسخ البيانات إلى قاعدة بيانات MySQL. بدلاً من ذلك، تتم معالجة الاستعلامات بالكامل في محرك HeatWave، بحيث يمكنك استخدام HeatWave لأحمال العمل غير MySQL وأحمال العمل المتوافقة مع MySQL على حد سواء. عند تحميل البيانات من أي مصدر إلى مجموعة HeatWave، يتم تحويلها تلقائيًا إلى تنسيق داخلي محسّن واحد. نتيجة لذلك، يكون الاستعلام عن البيانات في تخزين الكائنات بنفس سرعة الاستعلام عن قواعد البيانات—الصناعة أولاً.
يعد أداء Oracle MySQL HeatWave الذي لا مثيل له نتيجة لبنيته القابلة للتوسع، والتي تتيح التوازي الهائل لتزويد المجموعة وتحميل البيانات ومعالجة الاستعلامات بما يصل إلى 512 نقطة توصيل. يمكن لكل نقطة توصيل HeatWave ضمن مجموعة وكل مركز معالجة ضمن نقطة توصيل معالجة البيانات المقسمة بالتوازي، بما في ذلك عمليات المسح المتوازية والروابط والتجميع والمعالجة بالشكل العلوي. تم تصميم الخوارزميات لتداخل وقت الحوسبة مع اتصال البيانات عبر نقاط التوصيل، مما يساعد على تحقيق قابلية توسع عالية.
توفر MySQL Autopilot أتمتة واعية بحمل العمل لـ MySQL HeatWave مدعومة بالتعلم الآلي (ML). تم تحسين إمكانات MySQL Autopilot، مثل التزويد التلقائي وتحسين خطة الاستعلام التلقائي (التي تتعرف على إحصاءات وقت التشغيل المختلفة من عمليات تنفيذ الاستعلام السابقة لتحسين خطة التنفيذ للاستعلامات المستقبلية)، والتحميل المتوازي التلقائي، لمستودع بيانات MySQL HeatWave. تتضمن الإمكانات الإضافية لـ HeatWave Lakehouse ما يلي:
باستخدام HeatWave AutoML، يمكنك استخدام البيانات في مخزن الكائنات أو قاعدة البيانات أو كليهما لإنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها وشرحها. لست بحاجة إلى نقل البيانات إلى خدمة سحابية مُنفصلة للتعلم الآلي، أو أن تكون خبيرًا في التعلم الآلي. تؤتمت HeatWave AutoML مسار التعلم الآلي، بما في ذلك تحديد الخوارزميات وأخذ عينات البيانات الذكية لتدريب النماذج واختيار الميزات وتحسين المعلمات الفائقة—مما يوفر على محللي البيانات وقتًا وجهدًا كبيرًا. يدعم HeatWave AutoML مهام نظام الكشف عن أوجه الخلل والتنبؤ والتصنيف والتراجع والموصي، حتى في ذلك الأعمدة النصية. يمكنك استخدام HeatWave AutoML دون أي تكلفة إضافية.
باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، يمكن للتطبيقات التفاعل مع HeatWave Lakehouse باللغة الطبيعية. حاليًا في المعاينة الخاصة، يمكنك متجر المتجهات من الاستفادة من قوة LLMs مع بياناتك المملوكة للحصول على إجابات أكثر صلة ودقة من تلك المستمدة من النماذج المدربة على البيانات العامة فحسب. باستخدام إمكانات مخزن المتجهات والذكاء الاصطناعي المبتكر، يمكنك التفاعل مع MySQL HeatWave باستخدام اللغة الطبيعية والبحث الفعال في مستندات الملكية بتنسيقات الملفات المختلفة في HeatWave Lakehouse.
تتم أتمتة مهام مثل الإدارة عالية التوفر والتصحيح والترقيات والنسخ الاحتياطية من خلال خدمة قاعدة بيانات مُدارة بالكامل. يتم استرجاع البيانات المحملة في مجموعة HeatWave تلقائيًا في حالة فشل نقطة توصيل حوسبة غير متوقعة، دون إعادة التحويل من تنسيقات البيانات الخارجية.
باستخدام آليات التحكم في الوصول مثل مصادقة مسؤول الرئيس لـ Oracle Cloud Infrastructure (OCI) أو الطلبات المصدق عليها مسبقًا، يمكنك التحكم الكامل في الوصول إلى مصادر بحيرة البيانات. عند تشغيل مجموعة بحيرة HeatWave في AWS، يمكنك تحديد أدوار وسياسات إدارة الهوية والوصول لمنح الوصول إلى بيانات S3 محددة فحسب.