MySQL HeatWave Database Service
İşlemler, veri ambarları ve veri göllerinde gerçek zamanlı analitik ve makine öğrenimi (ML) için tek bir MySQL bulut veritabanı hizmeti - ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) çoğaltmasının karmaşıklığı, gecikmesi, riskleri ve maliyeti olmadan. Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) ve Microsoft Azure'da kullanılabilir.
Neden MySQL HeatWave'i seçmelisiniz?
İşlemlerin basitliği, veri ambarları ve veri gölleri arasında gerçek zamanlı analitik ve tek bir bulut veritabanı hizmetinde makine öğrenimi
Ayrı analitik veritabanı, göl evi, makine öğrenimi ve ETL bulut hizmetlerinin maliyetini ve karmaşıklığını ortadan kaldırın. Verileri MySQL'de, nesne depolamada veya her ikisinde birden sorgulayın. Veri depoları arasında veri hareketinin gecikme ve güvenlik risklerinden kaçının.
Dağıtılmış bulutta
MySQL HeatWave'i OCI, AWS, Azure'da veya veri merkezinizde devreye alın.
AWS ve OCI üzerinde MySQL HeatWave müşteri başarıları
Diğer müşteri başarılarını görüntüleyinMySQL HeatWave müşterileri, maliyetleri düşürürken üretkenliği önemli ölçüde artırır, daha iyi bir müşteri deneyimi sunar, daha fazla müşteriyi dahil etmek için ölçeklendirir ve pazara sunma süresini hızlandırır.
Almanya'daki dijital ajans, 90 kat daha hızlı karmaşık sorgular için AWS üzerinde MySQL HeatWave ile veri işleme ve analitiği birleştirerek daha fazla ölçeklenebilirlik ve daha az yönetimle pazarlama kampanyaları için tıklama oranlarını iki katına çıkarıyor.
Çok bulutlu teknoloji lideri, 20 kat daha hızlı sorgu performansı, daha fazla ölçeklenebilirlik ve daha az yönetim için AWS'de MySQL HeatWave ile veri işleme ve analitiği birleştirdi. Hepsi gerçek zamanlı raporlama için kod değişikliği olmadan.
Bu tıbbi cihaz üreticisi, diyabetin kendi kendini izlemesini iyileştirmek amacıyla gerçek zamanlı içgörüler için 50 kat daha hızlı karmaşık sorgular için AWS üzerinde MySQL HeatWave ile veri işleme ve analitiği birleştirdi.
Brezilya'daki bu K-12 eğitim SaaS sağlayıcısı, öğrenci performansını artırmak için üç milyon kullanıcıyı desteklerken %85 daha düşük maliyetle 300 kat daha hızlı karmaşık sorgu yürütme ile gerçek zamanlı analitik elde ediyor.
Brezilyalı metaverse girişimi tüm verilerini MySQL HeatWave'e taşıdı. 3 saat içinde, bir milyondan fazla ziyaretçisi olan bir etkinlik için 5 kat daha iyi veritabanı performansı, daha fazla güvenlik ve yarı maliyetle elde edildi.
Bu Japon video oyunu şirketi, HeatWave'i MySQL Veritabanı Hizmetine ekleyerek gerçek zamanlı içgörüler elde etti ve dünyanın dört bir yanındaki müşterileri için keyifli eğlenceyi sürekli olarak geliştirme hedefine ulaşmasına yardımcı oldu.
OCI veya AWS üzerinde MySQL HeatWave'e geçiş yapın.
Öne çıkan MySQL HeatWave kullanım örnekleri
-
Gerçek zamanlı pazarlama analizleri elde edin
MySQL HeatWave'in dijital pazarlama kurumu müşterilerinin doğru teklifi doğru zamanda doğru kanal aracılığıyla doğru müşteri adayına göndermesine nasıl olanak sağladığını ve en iyi kararları almak için gerçek zamanlı kampanya performans analitiği nasıl sağladığını öğrenin.
MySQL HeatWave ile gerçek zamanlı pazarlama analizi hakkında daha fazla bilgi edinin
-
Maliyetleri düşürürken girişimleri ölçeklendirin
Çok sayıda hızlı büyüyen bulut yerel organizasyonun artan sıkıntılarının üstesinden gelmek için neden MySQL HeatWave'e geçiş yaptığını keşfedin. Bu bir yandan maliyetleri azaltırken performansı, ölçeklenebilirliği, güvenliği ve üretkenliği iyileştirir.
MySQL HeatWave ile gerçek zamanlı pazarlama analizi hakkında daha fazla bilgi edinin
MySQL HeatWave: Geliştiriciler için bir oyun değiştirici
OLTP ve OLAP için bir MySQL bulut veritabanı hizmeti
MySQL HeatWave, geliştiricilerin ve veritabanı yöneticilerinin OLTP ve OLAP iş yüklerini doğrudan MySQL Database'den çalıştırmalarını sağlayan tek hizmettir.
ETL'yi ortadan kaldırın
Karmaşık, zaman alıcı, pahalı ETL sürecini ve ayrı bir analitik veritabanıyla entegrasyonu ortadan kaldırın.
Gerçek zamanlı analizler sunun
Analitik sorgular her zaman en güncel verilere erişir, çünkü işlemlerden gelen güncellemeler HeatWave analitik kümesine gerçek zamanlı olarak otomatik olarak çoğaltılır. Analitik sorguları çalıştırmadan önce verileri indekslemeye gerek yoktur.
JSON belgeleri üzerinde gerçek zamanlı analiz
Geliştiriciler ve DBA'lar, MySQL Veritabanında depolanan JSON belgeleri üzerinde gerçek zamanlı analitik için HeatWave'den yararlanabilir ve belgeler üzerinde analitik sorguları büyüklük sırasına göre hızlandırabilir.
Güvenliği artırın
MySQL Database ile HeatWave kümesinin düğümleri arasında bekleyen ve aktarılan veriler her zaman şifrelenir. Veriler veritabanları arasında aktarılmadığı için ETL sırasında verilerin tehlikeye girme riski yoktur.
MySQL uygulamalarında değişiklik yok
HeatWave yerel bir MySQL çözümüdür. Mevcut MySQL uygulamaları değişiklik olmadan çalışır.
Mevcut iş zekası (BI) ve veri görselleştirme araçlarını kullanma
HeatWave, Oracle Analytics Cloud, Tableau ve Looker dahil olmak üzere MySQL Database ile aynı iş zekası ve veri görselleştirme araçlarını destekler.
Genel bulutlarda ve veri merkezinizde kullanılabilir
MySQL HeatWave'i OCI, AWS veya Azure'da devreye alın. ETL olmadan neredeyse gerçek zamanlı analitik elde etmek için şirket içi OLTP uygulamalarından MySQL HeatWave'e veri çoğaltın. MySQL HeatWave'i OCI Dedicated Region ile veri merkezinizde de kullanabilirsiniz.
Yüksek performanslı, bellek içi sorgu hızlandırıcı
HeatWave bellek içi, büyük ölçüde paralel, hibrit sütunlu bir sorgu işleme motorudur. Çok yüksek performans sağlayan dağıtık sorgu işleme için son teknoloji algoritmalar uygular.
Büyük ölçek ve performans için tasarlandı
HeatWave, verileri paralel olarak çalıştırılabilen bir düğüm kümesi boyunca büyük ölçüde bölümlere ayırır. Bu, mükemmel bölgeler arası ölçeklenebilirlik sağlar. Bir küme içindeki her bir düğüm ve bir düğüm içindeki her bir çekirdek, bölümlenmiş verileri paralel olarak işleyebilir. HeatWave, binlerce çekirdekte çok yüksek ölçeklenebilirlik elde etmek için hesaplamayı ağ iletişim görevleriyle örtüştüren akıllı bir sorgu zamanlayıcısına sahiptir.
Bulut için optimize edildi
HeatWave'de sorgu işleme, buluttaki emtia sunucuları için optimize edilmiştir. Bölümlerin boyutları, altta yatan şekillerin önbelleğine uyacak şekilde optimize edilmiştir. Hesaplama ile iletişimin örtüşmesi, mevcut ağ bant genişliği için optimize edilmiştir. Çeşitli analitik işleme ilkelleri, altta yatan sanal makinelerin (VM'ler) donanım talimatlarını kullanır.
Yüksek işlem hızları ve bağlantılar için optimize edilmiştir
Oracle MySQL Autopilot, MySQL HeatWave Thread Pool'un performansını artırarak daha iyi performans için donanım kaynaklarını en iyi şekilde kullanmaya yönelik bir mekanizma sağlar. Sonuç olarak, MySQL HeatWave OLTP iş yükleri için daha yüksek verim sağlar ve yüksek işlem ve eşzamanlılık seviyelerinde verimin düşmesini önler.
MySQL Autopilot: Makine öğrenimi destekli yerleşik otomasyon
MySQL Autopilot, iş yüküne duyarlı, makine öğrenimi destekli otomasyon sağlar. Veritabanı ayarlama uzmanlığı gerektirmeden performansı ve ölçeklenebilirliği artırır, geliştiricilerin ve DBA'ların üretkenliğini artırır ve insan hatalarını ortadan kaldırmaya yardımcı olur. MySQL Autopilot, sağlama, veri yükleme, sorgu yürütme ve hata işleme dahil olmak üzere ölçekte yüksek sorgu performansı elde etmenin en önemli ve genellikle zorlu yönlerinin çoğunu otomatikleştirir. MySQL Autopilot, MySQL HeatWave müşterileri için ek ücret olmadan kullanılabilir.
MySQL Autopilot, hem HeatWave hem de OLTP için aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok sayıda yetenek sağlar
- Otomatik provizyon, analizin gerekli olduğu tablo verilerinin uyarlanabilir örneklemesini yaparak bir iş yükünü çalıştırmak için gereken HeatWave düğümlerinin sayısını tahmin eder. Bu, geliştiricilerin ve DBA'ların artık kümelerinin optimum boyutunu manuel olarak tahmin etmelerine gerek olmadığı anlamına gelir.
- Otomatik iş parçacığı havuza alma veritabanı hizmetinin belirli bir donanım yapılandırması için daha fazla işlem gerçekleştirmesini sağlayarak OLTP iş yükleri için daha yüksek verim sunar ve yüksek işlem ve eşzamanlılık seviyelerinde düşmesini önler.
- Otomatik şekil tahmini OLTP iş yükünü, verim ve tampon havuzu isabet oranı da dahil olmak üzere sürekli olarak izleyerek herhangi bir zamanda doğru bilgi işlem şeklini önerir ve müşterilerin her zaman en iyi fiyat-performansı elde etmesini sağlar.
- Otomatik kodlama sorguları dikkate alarak HeatWave'e yüklenen sütunların en uygun temsilini belirler. Bu optimum temsil en iyi sorgu performansını sağlar ve maliyetleri en aza indirmek için kümenin boyutunu en aza indirir.
- Otomatik sorgu planı iyileştirme sorguların yürütülmesinden çeşitli istatistikler öğrenir ve gelecekteki sorguların yürütme planını geliştirir. Bu, daha fazla sorgu çalıştırıldıkça sistemin performansını artırır.
- Uyarlanabilir sorgu optimizasyonu sorgu yürütme başladıktan sonra veri yapılarını ve sistem kaynaklarını ayarlamak için çeşitli istatistikler kullanır; çalışma zamanındaki gerçek veri dağılımına göre her düğüm için sorgu yürütmeyi bağımsız olarak optimize eder. Bu, geçici sorguların performansını %25'e kadar artırmaya yardımcı olur.
- Otomatik veri yerleştirme Sorgularda en iyi performansı elde etmek için tabloların bellekte bölümlenmesi gereken sütunu tahmin eder. Ayrıca, yeni sütun önerisi ile sorgu performansında beklenen kazancı da tahmin eder. Bu, operatörlerin sütunu manuel olarak seçerken yapabilecekleri optimal olmayan seçimler nedeniyle düğümler arasındaki veri hareketini en aza indirir.
- Otomatik sıkıştırma, her sütun için en uygun sıkıştırma algoritmasını belirler, bu da daha hızlı veri sıkıştırma ve açma ile yük ve sorgu performansını artırır. Müşteriler bellek kullanımını azaltarak maliyetleri %25'e kadar düşürebilir.
AutoML ile veritabanı içi makine öğrenimi
HeatWave AutoML, kullanıcıların MySQL HeatWave içinde makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek, dağıtmak ve açıklamak için ihtiyaç duydukları her şeyi hiçbir ek ücret ödemeden içerir.
Ayrı bir makine öğrenimi hizmetine gerek yok
MySQL HeatWave'deki veritabanı içi makine öğrenimi ile müşterilerin verileri ayrı bir makine öğrenimi hizmetine taşıması gerekmez. HeatWave Lakehouse ile hem MySQL içinde hem de nesne deposunda depolanan verilere makine öğrenimi eğitimini, çıkarımını ve açıklamasını kolayca ve güvenli bir şekilde uygulayabilirler. Sonuç olarak, makine öğrenimi girişimlerini hızlandırabilir, güvenliği artırabilir ve maliyetleri düşürebilir.
Makine öğrenimi yaşam döngüsü otomasyonu ile zamandan ve emekten tasarruf edin
HeatWave AutoML, algoritma seçimi, model eğitimi için akıllı veri örneklemesi, özellik seçimi ve hiperparametre optimizasyonu dahil olmak üzere makine öğrenimi yaşam döngüsünü otomatikleştirerek veri analistlerine ve veri bilimcilerine önemli ölçüde zaman ve emek tasarrufu sağlar. Algoritma seçimi, özellik seçimi ve hiperparametre optimizasyonu dahil olmak üzere makine öğrenimi işlem hattının yönleri özelleştirilebilir. HeatWave AutoML, metin sütunları da dahil olmak üzere anomali tespiti, tahmin, sınıflandırma, regresyon ve tavsiye sistemi görevlerini destekler.
Kişiselleştirilmiş öneriler için tavsiye sistemi
HeatWave AutoML tavsiye sistemi, hem örtük geri bildirimleri (geçmiş satın alımlar, tarama davranışları vb.) hem de açık geri bildirimleri (derecelendirmeler, beğeniler vb.) dikkate alarak kişiselleştirilmiş tavsiyeler oluşturabilir. Örneğin analistler, bir kullanıcının beğeneceği öğeleri, belirli bir öğeyi beğenecek kullanıcıları ve öğelerin alacağı puanları tahmin edebilir. Ayrıca, bir kullanıcı verildiğinde benzer kullanıcıların bir listesini ve belirli bir öğe verildiğinde benzer öğelerin bir listesini elde edebilir.
Etkileşimli MySQL HeatWave AutoML konsolu
Etkileşimli konsol, iş analistlerinin SQL komutları veya herhangi bir kodlama kullanmadan görsel bir arayüz kullanarak ML modelleri oluşturmasına, eğitmesine, çalıştırmasına ve açıklamasına olanak tanır. Konsol ayrıca iş varsayımlarını değerlendirmek için ne olursa senaryolarını keşfetmeyi kolaylaştırır - örneğin, "Ücretli sosyal medya reklamcılığına %30 daha fazla yatırım yapmak hem geliri hem de kârı nasıl etkiler?"
Redshift ML'den daha hızlı, daha ucuz ve daha doğru
Kıyaslamalar, HeatWave AutoML'nin ortalama olarak Amazon Redshift ML'den daha doğru sonuçlar ürettiğini, maliyetin %1'i ile modelleri 25 kata kadar daha hızlı eğittiğini ve daha fazla düğüm eklendikçe ölçeklendiğini göstermektedir.
Açıklanabilir makine öğrenimi modelleri
HeatWave AutoML tarafından eğitilen tüm modeller açıklanabilir. HeatWave AutoML, sonuçların bir açıklamasıyla birlikte tahminler sunarak kuruluşlara mevzuata uygunluk, adalet, tekrarlanabilirlik, nedensellik ve güven konularında yardımcı olur.
Mevcut becerileri kullanın
Geliştiriciler ve veri analistleri tanıdık SQL komutlarını kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilir; yeni araçlar ve diller öğrenmeleri gerekmez. Ayrıca HeatWave AutoML, Jupyter ve Apache Zeppelin gibi popüler not defterleri ile entegre edilmiştir.
Üretken yapay zeka ve vektör deposu
Şu anda özel önizlemede bulunan vektör deposu sayesinde müşteriler, yalnızca genel verilerle eğitilmiş olan modelleri kullanmaktan daha doğru yanıtlar almak için büyük dil modellerinin (LLM) gücünden yararlanabilir. Üretken yapay zeka ve vektör deposu özellikleri sayesinde müşteriler MySQL HeatWave ile doğal dilde etkileşime girebilir ve HeatWave Lakehouse'da çeşitli dosya formatlarındaki belgeleri verimli bir şekilde arayabilir.
Tümüyle yönetilen veritabanı servisi
Tam olarak yönetilen bir veritabanı hizmeti ile yüksek kullanılabilirlik yönetimi, yama, yükseltme ve yedekleme gibi zaman alan görevleri otomatikleştirerek verimliliği artırın. Kaynakların anında sağlanmasıyla uygulama geliştirmeyi hızlandırın.
MySQL mühendislik ekibi tarafından oluşturulur, yönetilir ve desteklenir
Geliştiriciler, MySQL ekibinin en son özelliklerine anında erişerek modern, bulut tabanlı veritabanı uygulamaları sunabilir. MySQL güvenlik yamaları, güvenlik açıklarına maruz kalmayı sınırlamak için otomatik olarak uygulanır. MySQL HeatWave, uygulamalarda değişiklik yapmadan buluta sorunsuz bir geçiş için şirket içi MySQL ile %100 uyumludur.
MySQL HeatWave etkileşimli konsolu: Kaynakları yönetin, sorguları çalıştırın ve performansı izleyin
Geliştiriciler ve DBA'lar MySQL Database ve HeatWave düğümlerini kolayca oluşturabilir ve yönetebilir. Konsol içinde, HeatWave kümelerinin en uygun yapılandırmasını belirlemek için otomatik sağlama gibi MySQL Autopilot özelliklerine erişebilir. MySQL HeatWave'de yüklü tabloları görüntüleyebilir ve yönetebilir, ayrıca hızlı bir şekilde sorgular oluşturabilir ve çalıştırabilirler.
Konsol ayrıca geliştiricilerin ve DBA'ların MySQL Database düğümünün ve HeatWave kümesinin performansını izlemelerini sağlar. Çeşitli donanım kaynaklarının kullanımını ve çeşitli sorgu yürütme metriklerini izleyebilirler.
Gelişmiş güvenlik
Gelişmiş güvenlik özellikleri, müşterilerin verileri yaşam döngüsü boyunca korumak ve yasal gerekliliklere uymaya yardımcı olmak için ek güvenlik önlemleri uygulamasına olanak tanır.
Anahtar üretimi ve dijital imzalar ile asimetrik şifreleme
Sunucu tarafı asimetrik şifreleme, geliştiricilerin ve DBA'ların hem genel hem de özel anahtarları kullanarak gizli verilerin korunmasını artırmalarını sağlar. Ayrıca, belgeleri imzalayan kişilerin kimliğini doğrulamak için dijital imzalar da uygulayabilir. Geliştiriciler mevcut uygulamaları değiştirmeden verileri şifreleyebilir. Şifreleme, anahtar oluşturma ve dijital imzalar için ihtiyaç duydukları araçları elde eder.
Verilerinizi gizleyin
Veri maskeleme ve kimliksizleştirme, gerçek veri değerlerini gizler ve yerine başka değerler koyar (seçici maskeleme, rastgele veri değiştirme, bulanıklaştırma ve diğer işlevler mevcuttur). MySQL HeatWave'deki veri maskeleme ve kimliksizleştirme ile müşteriler, hassas verileri gizleyerek veri ihlali riskini azaltıyor ve bu veriler daha sonra geliştirme ve test ortamları gibi üretim dışı sistemlerde kullanılabiliyor. Bu veri maskeleme işlevleri, sorgular MySQL Veritabanı düğümünde veya HeatWave kümesinde yürütüldüğünde kullanılabilir.
Yetkisiz veritabanı faaliyetlerini engelleyin
MySQL HeatWave veritabanı güvenlik duvarı, veritabanı tehditlerini izler, otomatik olarak onaylı SQL deyimlerinden oluşan bir izin listesi oluşturur ve yetkisiz veritabanı etkinliğini engeller. SQL enjeksiyonları gibi veritabanına özgü saldırılara karşı gerçek zamanlı koruma sağlar.
Amazon ve Snowflake'ten daha hızlı ve daha az maliyetli
MySQL HeatWave, TPC-H, TPC-DS ve CH-benCHmark dahil olmak üzere birçok standart endüstri kıyaslamasında gösterildiği gibi daha hızlı ve daha ucuzdur.
Analitik: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse ve Amazon Aurora daha yavaş ve daha pahalıdır
- Snowflake: 3,3X daha yavaş; 8 kat daha pahalı
- Amazon Redshift: 4,2X daha yavaş; 5 kat daha pahalı
- Google BigQuery: 5,6X daha yavaş; 5 kat daha pahalı
- Azure Synapse: 3X daha yavaş; 5X daha pahalı
- Amazon Aurora: 1,400X daha yavaş; 2 kat daha pahalı
Karma iş yükleri: Amazon Aurora daha yavaş ve daha pahalı
Gerçek dünya uygulamalarının çoğunda OLTP ve karmaşık OLAP sorgularının bir karışımı vardır. Bu tür iş yükleri için MySQL HeatWave çok daha hızlıdır ve Amazon Aurora'nın çok altında bir maliyete sahiptir. OLAP sorguları için 100 GB'lık bir veri kümesinde endüstri standardı CH-benCHmark'ı kullanan Amazon Aurora, MySQL HeatWave'den 18 kat daha yavaş, 110 kat daha az verim sağlıyor ve 2,4 kat daha pahalı. OLTP sorguları için Amazon Aurora, MySQL HeatWave ile aynı performansa sahiptir ve 2,4 kat daha pahalıdır.
Gerçek zamanlı esneklik
Gerçek zamanlı esneklik, müşterilerin HeatWave kümelerinin boyutunu herhangi bir kesinti veya salt okunurluk süresine maruz kalmadan istedikleri sayıda düğümle artırmalarına veya azaltmalarına olanak tanır.
En yoğun zamanlarda bile tutarlı yüksek performans ve kesinti olmadan daha düşük maliyet
Yeniden boyutlandırma işlemi yalnızca birkaç dakika sürer ve bu süre zarfında HeatWave çevrimiçi kalır ve tüm işlemler için kullanılabilir. Veriler yeniden boyutlandırıldıktan sonra nesne depolamadan indirilir, mevcut tüm küme düğümleri arasında otomatik olarak yeniden dengelenir ve sorgular için hemen kullanılabilir hale gelir. Sonuç olarak, müşteriler yoğun zamanlarda bile sürekli yüksek performanstan, uygun durumlarda HeatWave kümelerini küçülterek, kapalı kalma süresi veya salt okunur süresi yaşanmadan yararlanır.
Nesne depolamadan verimli veri yeniden yükleme sayesinde müşteriler maliyetleri azaltmak için HeatWave kümelerini duraklatıp devam ettirebilir.
Aşırı provizyonlanan örnek yok
Müşteriler HeatWave kümelerini istedikleri sayıda düğüme genişletebilir veya azaltabilir. Diğer bulut veritabanı sağlayıcıları tarafından sunulan katı boyutlandırma modelleri tarafından zorlanan aşırı provizyonlu ve maliyetli örneklerle kısıtlanmaz. HeatWave ile müşteriler yalnızca kullandıkları kaynaklar için ödeme yapar.
MySQL HeatWave Lakehouse
MySQL HeatWave, kullanıcıların nesne depolama alanındaki yarım petabaytlık veriyi CSV, Parquet, Avro gibi çeşitli dosya biçimlerinde sorgulamasına ve diğer veritabanlarından dosyaları dışa aktarmasına olanak tanıyan MySQL HeatWave Lakehouse'u içerir. Sorgu işlemenin tamamen HeatWave motorunda yapılması, müşterilerin MySQL uyumlu iş yüklerine ek olarak MySQL dışı iş yükleri için de HeatWave'den yararlanmalarını sağlar. HeatWave Lakehouse ile MySQL HeatWave, bulut hizmetleri arasında ETL olmadan işlem işleme, veri ambarları ve veri gölleri arasında gerçek zamanlı analitik ve makine öğrenimi için tek bir bulut veritabanı hizmeti sağlar.
Snowflake, Amazon Redshift, Databricks ve Google BigQuery'den daha hızlı ve daha ucuz
500 TB TPC-H karşılaştırmalı değerlendirmesi ile gösterildiği gibi, MySQL HeatWave Lakehouse'un sorgu performansı şu şekildedir:
- Amazon Redshift'ten 9 kat daha hızlı, 8 kat daha iyi fiyat-performans sunar
- Databricks'ten 17 kat daha hızlı, 18 kat daha iyi fiyat-performans sunar
- Snowflake'ten 17 kat daha hızlı, 22 kat daha iyi fiyat-performans sunar
- Google BigQuery'den 36 kat daha hızlı, 30 kat daha iyi fiyat-performans sunar
MySQL HeatWave Lakehouse'un veri yükleme performansı
- Snowflake'ten 2 kat daha hızlı, 3 kat daha iyi fiyat-performans sunar
- Databricks'ten 6 kat daha hızlı, 6 kat daha iyi fiyat-performans sunar
- Google BigQuery'den 8 kat daha hızlı, 7 kat daha iyi fiyat-performans sunar
- Amazon Redshift'ten 9 kat daha hızlı, 8 kat daha iyi fiyat-performans sunar
Tüm veriler üzerinde hızlı göl evi analitiği ve makine öğrenimi
Müşteriler, standart SQL komutlarını kullanarak nesne depolamadaki çeşitli formatlardaki verileri, MySQL veritabanlarındaki işlemsel verileri veya her ikisinin bir kombinasyonunu sorgulayabilir. Nesne depolama alanındaki verileri sorgulamak, 10 TB TPC-H karşılaştırmalı değerlendirmesi ile gösterildiği gibi, veritabanlarını sorgulamak kadar hızlıdır.
HeatWave AutoML ile müşteriler, verileri ayrı bir ML bulut hizmetine taşımadan ML modellerini otomatik olarak oluşturmak, eğitmek, dağıtmak ve açıklamak için nesne depolamadaki, veritabanındaki veya her ikisindeki verileri kullanabilir.
Veri yönetimi ve sorgu işleme için ölçeklenebilir mimari
HeatWave'in büyük ölçüde bölümlere ayrılmış mimarisi, MySQL HeatWave Lakehouse için ölçeklenebilir bir mimari sağlar. Sorgu işleme ve veri yükleme/yeniden yükleme gibi veri yönetimi işlemleri, veri boyutuyla birlikte ölçeklenir. Müşteriler, MySQL HeatWave Lakehouse ile nesne depolama alanındaki yarım petabayta kadar veriyi MySQL veritabanına kopyalamadan sorgulayabilir. HeatWave kümesi 512 düğüme kadar ölçeklenebilir.
Makine öğrenimi destekli otomasyon ile performansı artırın ve zamandan tasarruf edin
Otomatik sağlama, otomatik sorgu planı iyileştirme ve otomatik paralel yükleme gibi MySQL Autopilot özellikleri MySQL HeatWave Lakehouse için geliştirilerek veritabanı yönetim yükü daha da azaltıldı ve performans iyileştirildi. MySQL HeatWave Lakehouse için yeni MySQL Autopilot özellikleri de mevcuttur.
- Otomatik şema çıkarımı, CSV dahil olmak üzere desteklenen tüm dosya türleri için dosya verilerinin ilgili şema tanımıyla eşlenmesini otomatik olarak çıkarır. Sonuç olarak, müşterilerin dosyaların şema eşlemesini manuel olarak tanımlaması ve güncellemesi gerekmez, bu da zamandan ve emekten tasarruf sağlar.
- Uyarlanabilir veri örnekleme, MySQL Autopilot tarafından otomasyon için tahminler yapmak üzere kullanılan bilgileri türetmek için nesne depolama alanındaki dosyaları akıllıca örneklemektedir. Uyarlanabilir veri örneklemesi kullanan MySQL Autopilot, 400 TB'lık bir dosyayı bir dakikadan kısa bir sürede tarayabilir ve şema eşleme gibi tahminlerde bulunabilir.
- Uyarlanabilir veri akışı, MySQL HeatWave Lakehouse'un genel performansı, fiyat-performansı ve kullanılabilirliği iyileştirmek için herhangi bir bölgedeki temel nesne deposunun performansına dinamik olarak uyum sağlamasına olanak tanır.
Temel yetenekler |
OCI'da mevcuttur |
AWS'de kullanılabilir |
|---|---|---|
| Tam yönetimli hizmet | evet |
evet |
| MySQL'de OLTP ve OLAP | evet |
evet |
| Analitik ve karma iş yükleri için sorgu hızlandırma | evet |
evet |
| Veri sıkıştırma | evet |
evet |
| Makine öğrenimi destekli otomasyon (HeatWave ve OLTP için MySQL Autopilot)* | evet |
evet |
| Gelişmiş güvenlik* | evet |
evet |
| Veritabanı içi makine öğrenimi (HeatWave ML) | evet |
evet |
| Ölçeklenebilir veri yönetimi | evet |
evet |
| Etkileşimli sorgu ve veri yönetimi konsolu | Çok yakında | evet |
| Konsoldan performans ve iş yükü izleme | Çok yakında | evet |
| Etkileşimli MySQL HeatWave AutoML konsolu | Çok yakında | evet |
| HeatWave'i herhangi bir MySQL şekline ekleme | Çok yakında | evet |
| MySQL HeatWave Lakehouse | evet |
Sınırlı kullanım |
* MySQL Autopilot'taki otomatik iş parçacığı havuzu ve otomatik şekil tahmini ile MySQL HeatWave veritabanı güvenlik duvarı yakında OCI'da kullanıma sunulacak.
MySQL HeatWave: Performans ve ölçeklenebilirlik için tasarlandı
MySQL HeatWave Tetris.io'nun gelirlerini üç katına çıkarmasına yardımcı oluyor
MySQL HeatWave'in bir reklam teknolojisi şirketinin gelirlerini üç katına çıkarmasını ve müşteri tutma oranlarını artırmasını nasıl sağladığını görmek için dbInsight vaka çalışmasını okuyun.
MySQL HeatWave, AWS'nin kendi bulutunda
Futurum Research'e göre, "bulut veritabanı ortamında güçlü bir HeatWave uyarısının neden açıkça yürürlükte olduğunu" keşfedin.
Makine öğrenimi özellikleri için ezber bozan bir çözüm
IDC'ye göre HeatWave AutoML'in neden "uygulama geliştiricileri ve geniş bir yelpazedeki veri analistleri ve bilim insanları için oyunun kurallarını değiştirdiğini" öğrenin.
Öne Çıkan MySQL HeatWave TCO avantajları
Bu derinlemesine analizde Wikibon, MySQL HeatWave'in rakiplerine göre TCO avantajlarını tartışıyor ve onu "sorgu işleme ve makine öğreniminde benzeri görülmemiş bir atılım" olarak övüyor.
En iyi sektör analistlerinin MySQL HeatWave hakkında neler söylediğini görün
IDC
"MySQL HeatWave on AWS, yalnızca analitik için değil, halka açık kıyaslamalarda da görülebileceği gibi OLTP ve karma iş yükleri için de çok cazip bir çözüm. AWS üzerinde MySQL ile çalışan tüm geliştiriciler için Oracle, büyük bir fiyat etiketi olmadan kapınıza büyük bir verimlilik artışı sağladı."
NAND Research
“HeatWave, nesne depolama alanındaki ve veritabanındaki verileri aynı hızda sorgulayabilen tek bulut veri gölü hizmetidir ve bu daha önce hiç başarılamamıştır... Oracle, kritik verileri işlerken birden fazla nesne deposunda birden fazla veri kopyası tutma, veri hareketi ve ardışık düzenler için ödeme yapma ihtiyacını ortadan kaldırarak kullanıcılar için deneyimi basitleştirir.”
Wikibon
"MySQL HeatWave, şimdi Lakehouse ile birlikte, son on yıldaki en önemli açık kaynaklı bulut veritabanı yeniliği olabilir....MySQL HeatWave, ölçeklendirme işlemini 8 kat artırarak 512 düğüme çıkararak dev bir adım attı. HeatWave'in bu kadar çok sayıda düğüme paralel olarak veri yükleme ve sorgulama yeteneği sektörde bir ilktir. Piyasanın çok daha düşük maliyet/performans, hızlandırılmış inovasyon ve artan rekabet üzerine odaklanmasını bekliyoruz."
MySQL HeatWave'de Vector Store ve Generative AI ile Tanışın
Nipun Agarwal, Oracle Kıdemli Başkan Yardımcısı, MySQL HeatWave Geliştirme
Generative AI desteği ile kullanıcılar MySQL HeatWave ile doğal dilde etkileşime girebilir. Hem kullanıcı sorguları hem de sistemden gelen yanıtlar bir Büyük Dil Modeli (LLM) kullanılarak doğal dilde üretilir.
MySQL HeatWave fiyatlandırması
MySQL HeatWave
|
Ürün
|
Karşılaştırma fiyatı (/vCPU)*
|
Birim fiyatı
|
Birim
|
|
MySQL Database—Standard - AMD E4 - Compute
|
|
|
Saatlik OCPU
|
|
MySQL Database—Standart - AMD E4 - Bellek
|
|
|
Gigabayt/saat
|
|
MySQL Database—Standart - Intel X9 - Compute
|
|
|
Saatlik OCPU
|
|
MySQL Database—Standart - Intel X9 - Bellek
|
|
|
Gigabayt/saat
|
|
MySQL Database—Optimize - Intel X9 - Compute
|
|
|
Saatlik OCPU
|
|
MySQL Database—Optimize - Intel X9 - Bellek
|
|
|
Gigabayt/saat
|
|
MySQL Database—Depolama
|
|
|
Aylık gigabyte depolama kapasitesi
|
|
MySQL Database—Yedek Depolama
|
|
|
Aylık gigabyte depolama kapasitesi
|
|
HeatWave—Standart
|
|
|
Saat başına düğüm
|
|
MySQL Database for HeatWave—Standardt
|
|
|
Saat başına düğüm
|
|
MySQL Database for HeatWave—Bare Metal Standart
|
|
|
Saat başına düğüm
|
|
Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave
|
|
|
Saat başına HeatWave kapasitesi
|
|
Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave - Depolama
|
|
|
Aylık gigabyte depolama kapasitesi
|
- *Bulut hizmeti sağlayıcıları arasında fiyatlandırma karşılaştırmasını kolaylaştırmak için Oracle web sayfalarında bilişim temelli fiyatlandırmaya sahip ürünler için hem vCPU (sanal CPU) fiyatları hem de OCPU (Oracle CPU) fiyatları gösterilir. Ürünlerin kendisi, portalda provizyon, faturalama vb. OCPU (Oracle CPU) birimlerini kullanmaya devam eder. OCPU'lar fiziksel CPU çekirdeklerini temsil eder. x86 dahil çoğu CPU mimarisi, her fiziksel çekirdek için iki iş parçacığı yürütür, bu nedenle bir OCPU, x86 temelli bilişimde iki vCPU'ya eşdeğerdir. Bu nedenle müşteri faturalarına yansıtılan saat başına OCPU ücreti, (öncelikli kurulumlar gibi bir alt çekirdek kurulumu olmadığı sürece) her OCPU için iki vCPU bilişim gücü sunulduğundan vCPU fiyatının iki katıdır.
Küçük konfigürasyon
SENARYO
Bir pazarlama ajansı, reklam kampanyası performansını gerçek zamanlı olarak analiz etmek istiyor. 1 TB veri.
ÖZELLİKLER
- 1 MySQL Veritabanı düğümü (VM) - 16 OCPU (32vCPU) ve 512 GB bellek
- 2 HeatWave düğümü - 512 GB bellek
- MySQL Veritabanı Depolama Alanı - 1 TB
TAHMİNİ AYLIK MALİYET
829,24 ABD DOLARI
Orta konfigürasyon
SENARYO
Bir telekomünikasyon şirketi müşterilerinin iletişim kalıplarını gerçek zamanlı olarak analiz etmek istiyor. 10 TB veri.
ÖZELLİKLER
- 1 MySQL Veritabanı düğümü (BM) - 128 OCPU (256vCPU) ve 2048 GB bellek
- 13 HeatWave düğümü - 512 GB bellek
- MySQL Veritabanı Depolama Alanı - 10 TB
TAHMİNİ AYLIK MALİYET
5.467,53 ABD DOLARI
Büyük konfigürasyon
SENARYO
Bir otomotiv şirketi gerçek zamanlı telemetri analizleri elde etmek istiyor. 30 TB veri.
ÖZELLİKLER
- 1 MySQL Veritabanı düğümü (BM) - 128 OCPU (256vCPU) ve 2048 GB bellek
- 38 HeatWave düğümü - 512 GB bellek
- MySQL Veritabanı Depolama Alanı - 30 TB
TAHMİNİ AYLIK MALİYET
12.844,49 ABD DOLARI
MySQL kaynakları
Belgeler
HeatWave, mevcut uygulamalarda herhangi bir değişiklik yapmadan, analitik ve karışık iş yükleri için MySQL performansını kat be kat artıran, son derece paralel, yüksek performanslı ve bellek içi sorgu hızlandırıcısıdır.
Müşteri topluluğu
MySQL HeatWave müşteri forumunu ziyaret ederek sohbete katılın.
Bulut eğitimi
MySQL öğrenme aboneliği ile MySQL HeatWave'den en iyi şekilde yararlanın.
Destek ve hizmetler
My Oracle Support ile 7/24 MySQL desteğine erişin.
MySQL HeatWave ile ilgili ürünler
Oracle Playbook serisi
Çalışan, süreç ve sistem stratejimizin sırlarını derledik. Ve bunları sizinle paylaşmak istiyoruz.
MySQL HeatWave ile çalışmaya başlayın
MySQL HeatWave'i ücretsiz deneyin
300 Dolarlık ücretsiz krediyle keşfedin.
Bize ulaşın
Daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Uzmanlarımızdan biriyle iletişime geçin.