HeatWave

在單一雲端服務中使用自動化、整合和安全的生成式 AI，以及機器學習 (ML) 進行交易和湖倉一體規模分析。以超高效能更快地從所有資料中獲取洞察力，並在您選擇的雲端供應商中部署應用程式。

不要錯過 Oracle 首席企業架構師 Edward Screven 於太平洋時間 9 月 11 日上午 8:30 發表的 Oracle CloudWorld 主題演講：「建置生成式 AI 應用程式 — 與 HeatWave GenAI 整合及自動化」。

為什麼選擇 HeatWave？

使用資料庫內大型語言模型 (LLM)，立即從生成式 AI 中受益，並透過非結構化文件以自然語言進行情境式對話。視需要為您的使用案例選擇外部 LLM。
您無需具備 AI 專長，也無需將資料移至單獨的向量資料庫，只需讓 LLM 搜尋您的專屬文件，即可取得更準確且情境相關的答案。HeatWave Vector Store 是整合式解決方案，可自動產生內嵌内容。
使用物件儲存和 MySQL 資料庫中的資料輕鬆建立、訓練和解釋 ML 模型，無需使用單獨的機器學習雲端服務，也無需具備專業知識。

在您選擇的公有雲中部署 HeatWave，包括 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS) 及 Microsoft Azure。
您可以將 OLTP 應用程式保留在內部部署環境，並將資料複製到 HeatWave，以在雲端中進行近乎即時的分析和處理向量資料。
您也可以在 OCI Dedicated Region 内的企業資料中心使用 HeatWave。

HeatWave GenAI

藉助 HeatWave GenAI，您無需具備 AI 專長，也無需移動資料，即可利用生成式 AI。HeatWave GenAI 透過資料庫內大語言模型 (LLM) 提供整合的自動化生成式 AI、自動化資料庫內向量儲存，以及以自然語言進行情境式對話。

深入瞭解 HeatWave GenAI
HeatWave MySQL

HeatWave MySQL 可將 MySQL 查詢效能提高幾個數量級，讓您能夠對交易資料進行即時分析，無需進行擷取、轉換及載入 (ETL) 複製流程，從而避免了相關的複雜性、延遲、風險和成本。仰賴唯一基於 MySQL Enterprise Edition 建置的雲端服務。

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HeatWave Lakehouse

查詢物件儲存中各種格式的資料，並可選擇將其與 MySQL 資料庫中的交易資料結合。HeatWave 湖倉一體提供效能和超高性價比。

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HeatWave AutoML

使用物件儲存和 MySQL 資料庫中的資料自動建置、訓練和解釋 ML 模型的管道，無需將資料移至單獨的 ML 雲端服務，也無需額外付費。

深入瞭解 HeatWave AutoML

「HeatWave 在很多方面展現雲端本質 — 以橫向擴展方式構建商品基礎架構，從而為指定的工作負載提供最佳效能和性價比。」

Matt Kimball
Moor Insights & Strategy 副總裁暨首席分析師
「在雲端資料湖倉一體環境中尋找超高回報的企業必須認真考慮 HeatWave Lakehouse。」

Carl Olofson
研究副總裁，資料管理軟體，IDC
「Oracle 將 GenAI 和向量儲存區緊密整合到 HeatWave 中，將 GenAI 從科學專案轉換為有用的商業工具和開發人員平台。」

Holger Mueller
Constellation Research 副總裁兼首席分析師
「相較於資料庫內 HeatWave AutoML，Redshift ML 在工程、效能和成本方面看起來就像是過時的技術。」

Ron Westfall
Futurum 資深分析師暨研究總監