Home Cloud Oracle accelera le query MySQL HeatWave con il machine learning

Oracle accelera le query MySQL HeatWave con il machine learning

Oracle ha migliorato l’acceleratore di query in memoria MySQL HeatWave nel servizio database sfruttando l’apprendimento automatico avanzato in Oracle Cloud.
La società americana ha inoltre affermato che i miglioramenti non implicano affato che MySQL Database Service stia invadendo il suo fiore all’occhiello, Oracle Database .

Nel dettaglio, la società il 10 agosto ha lanciato MySQL Autopilot, un componente di HeatWave che utilizza tecniche avanzate di apprendimento automatico per accelerare le prestazioni e la scalabilità delle query.
MySQL HeatWave funziona con MySQL Database Service in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) per accelerare le prestazioni per l’analisi e i carichi di lavoro misti OLTP  e OLAP.

Incluso con HeatWave senza costi aggiuntivi, Autopilot automatizza gli aspetti del raggiungimento di elevate prestazioni di query su larga scala, inclusi provisioning, caricamento dei dati, esecuzione di query e gestione degli errori. Vengono utilizzate tecniche avanzate per campionare dati, raccogliere statistiche su dati e query e creare modelli di machine learning utilizzando Oracle AutoML per modellare l’utilizzo della memoria, il carico di rete e il tempo di esecuzione. Il pilota automatico aumenta l’intelligenza dell’ottimizzatore di query HeatWave man mano che vengono eseguite più query, con conseguente miglioramento continuo delle prestazioni, come ha affermato Oracle.

Oracle MySQL Autopilot, le funzionalità

Le funzionalità chiave di MySQL Autopilot includono provisioning automatico prevedendo il numero di nodi HeatWave necessari per eseguire un carico di lavoro utilizzando il campionamento adattivo dei dati che richiedono analisi.
Caricamento parallelo automatico per ottimizzare il tempo di caricamento e l’utilizzo della memoria prevedendo il parallelismo ottimale per ogni tabella caricata in HeatWave.
Posizionamento automatico dei dati attraverso la previsione della colonna in cui le tabelle devono essere partizionate in memoria per ottenere le migliori prestazioni di query.
Stima automatica del tempo di query prima dell’esecuzione della query.
Ripristino automatico degli errori per eseguire il provisioning di nuovi nodi e ricaricare i dati necessari se uno o più nodi non rispondono.

Nonostante l’aumento delle capacità della sua linea di database MySQL, Oracle insiste sul fatto che non vi è alcuna invasione dei propri servizi di database aziendali Oracle. Oracle Database è per implementazioni aziendali su larga scala, mentre MySQL è per sviluppatori, applicazioni open source cloud-native e aziende che non hanno mai avuto un ambiente on-premise.

Ad esempio, un servizio cloud Oracle Exadata potrebbe ospitare un database da 2,5 petabyte, mentre HeatWave si limita a 32 Tbyte.
Una grande società di servizi finanziari quotata in borsa utilizzerebbe Oracle Autonomous Database o il servizio cloud Exadata, ma non tipicamente MySQL con HeatWave, in virtù della vastità del set di dati, secondo Oracle.

Oltre all’introduzione di MySQL Autopilot, Oracle ha introdotto MySQL Scale-Out Data Management per migliorare le prestazioni di ricaricamento dei dati in HeatWave fino a 100 volte. HeatWave ora può supportare una dimensione del cluster fino a 64 nodi. In precedenza era stato limitato a 24 nodi. HeatWave può anche elaborare fino a 32 Tbyte di dati, rispetto ai 12 Tbyte precedenti.

LASCIA UN COMMENTO

Inserisci il tuo commento
Inserisci il tuo nome

Se questo articolo ti è piaciuto e vuoi rimanere sempre informato sulle novità tecnologiche

css.php