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Oracle kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von MySQL HeatWave Lakehouse an

Edward Screven, Chief Corporate Architect bei Oracle. (Foto: Oracle)

Zürich – Oracle kündigt heute die allgemeine Verfügbarkeit von MySQL HeatWave Lakehouse an. Damit können Kundinnen und Kunden erstmals Daten aus dem Objektspeicher genauso schnell abfragen wie in der Datenbank. MySQL HeatWave Lakehouse bietet Kundinnen und Kunden die Möglichkeit, Daten im Objektspeicher in einer Vielzahl von Dateiformaten abzufragen, wie z. B. CSV, Parquet und Exportdateien aus anderen Datenbanken, und sie optional mit Daten in der MySQL-Datenbank zu kombinieren. Darüber hinaus werden Dateien im Objektspeicher direkt von HeatWave abgefragt, ohne die Daten in die MySQL-Datenbank zu kopieren. Damit setzt MySQL HeatWave Lakehouse neue Massstäbe in Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung bei der Abfrageverarbeitung, Geschwindigkeit beim Laden von Daten, Cluster-Bereitstellungszeit und Automatisierung bei der Abfrage von Daten im Objektspeicher.

«Mehr als 80 Prozent der Daten werden in Dateisystemen gespeichert, und diese Zahl nimmt exponentiell zu. Die Kunden würden diese vielfältigen externen Daten gern mit ihren internen Transaktionsdaten integrieren und analysieren, aber das ist oft zu komplex oder zu teuer», so Edward Screven, Chief Corporate Architect von Oracle. «MySQL HeatWave Lakehouse macht es den Kunden leicht, wertvolle Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen, indem sie ihre Daten in Objektspeichern mit Datenbankdaten kombinieren und dabei eine deutlich höhere Abfrageleistung erzielen sowie Daten viel schneller und zu geringeren Kosten laden können.»

Die Abfrage von Daten im Objektspeicher ist genauso schnell wie die in der Datenbank
Wie anhand einer 10 TB TPC-H*-Benchmark demonstriert wurde, ist die Abfrage von Daten im Objektspeicher in gängigen Dateiformaten mit MySQL HeatWave Lakehouse genauso schnell wie die Abfrage von Daten in der MySQL-Datenbank. Möglich macht das der MySQL Autopilot, eine integrierte Funktion von MySQL HeatWave, die basierend auf maschinellem Lernen Automatisierung bereitstellt, aus der Ausführung von Abfragen lernt und den Ausführungsplan zukünftiger Abfragen verbessert. MySQL Autopilot ist eine Innovation in MySQL HeatWave, die nirgendwo anders verfügbar ist. MySQL HeatWave auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) wird von AMD EPYCTM-Prozessoren angetrieben.

«Die Entwicklungsteams von AMD und MySQL HeatWave arbeiten eng zusammen, um MySQL HeatWave für AMD EPYC-Prozessoren zu optimieren und die Vorteile neuer Prozessorfunktionen zu nutzen», so Forrest Norrod, Executive Vice President und General Manager der Data Center Solutions Business Group, AMD. «Dank dieser Zusammenarbeit profitieren MySQLKundinnen und Kunden, die MySQL HeatWave auf OCI-Instanzen mit AMD EPYC-CPU ausführen, von einem hervorragenden Preis-Leistungs-Verhältnis für ihre geschäftskritischen Workloads, einschliesslich Echtzeit-Analysen von riesigen Datenmengen, die in Objektspeichern gespeichert sind.»

Beste Leistung für Lakehouse-Anwendungsfälle
Wie eine 500 TB TPC-H*-Benchmark zeigt, ist die Abfrageleistung von MySQL HeatWave Lakehouse:

Die Leistung beim Laden von Daten aus dem Objektspeicher mit MySQL HeatWave Lakehouse ist:

Die unübertroffene Leistung von MySQL HeatWave ist das Ergebnis seiner Scale-out-Architektur, die massive Parallelität bei der Bereitstellung des Clusters, dem Laden von Daten und der Verarbeitung von Abfragen mit bis zu 512 Knoten ermöglicht. Ausserdem automatisieren die Verbesserungen von MySQL Autopilot die Metadatenerstellung für Objektdateien und passen sich dynamisch an die Leistung des zugrunde liegenden Objektspeichers an, um die beste Leistung in jeder OCI-Region zu bieten.

MySQL HeatWave ist der einzige Cloud-Service, der Transaktionsverarbeitung, Echtzeitanalysen, maschinelles Lernen, Data-Lake-Abfragen und auf maschinellem Lernen basierende Automatisierung in einem einzigen MySQL-Datenbankservice bereitstellt. Als zentraler Bestandteil der verteilten Cloud-Strategie von Oracle ist MySQL HeatWave in OCI, nativ auf Amazon Web Services, als Teil von Oracle Database Service for Azure und in den Data Centern der Kundinnen und Kunden mit OCI Dedicated Region verfügbar.

Erfahren Sie, was Kunden, Partner und Analysten über MySQL HeatWave Lakehouse sagen
«Die verfügbare Datenmenge wächst exponentiell und damit auch die Menge der Daten, die wir in unserem Data Lake speichern. Die Möglichkeit, standardmässige MySQL-Syntax zum Abfragen von Daten in unserer Datenbank und im Objektspeicher zu verwenden, um Echtzeiteinblicke zu erhalten, ist für Natura sehr wichtig», so Fabricio Rucci, Solution Architect bei Natura&Co. «Daraus ergeben sich neue Möglichkeiten, die wir erforschen können und die uns neue Wettbewerbsvorteile verschaffen könnten, wenn wir all diese Daten schneller analysieren als unsere Konkurrenz.»

«HeatWave Lakehouse lässt sich sehr gut skalieren, um Daten aus dem Objektspeicher zu laden und Abfragen im Objektspeicher auszuführen», so Henry Tullis, Leader, Cloud Infrastructure and Engineering, Deloitte Consulting. «Die Ladezeit und die Abfragezeiten sind nahezu konstant, auch während die Datenmenge wächst und die Grösse des HeatWave-Clusters entsprechend zunimmt. Diese Skalierbarkeit von HeatWave Lakehouse für das Datenmanagement ist der Schlüssel zur effizienten Verarbeitung sehr grosser Datenmengen.»

«Seit es Big Data gibt, ist bekannt, dass Big-Data-/Lakehouse-Abfragen wesentlich langsamer sind als Transaktionsabfragen», so Holger Mueller, Vice President und Principal Analyst, Constellation Research. «MySQL HeatWave beendet dieses Problem ein für alle Mal und zeigt, dass die Leistung eines Lakehouse mit der Leistung von Transaktionsabfragen identisch sein kann – etwas bisher Ungewöhnliches und sogar Undenkbares. Dank der nun gleichen Abfrageleistung mit HeatWave müssen CxOs sich keine Gedanken mehr darüber machen, wo sie ihre Daten ablegen und wie sie sie abfragen sollen. Die Geheimwaffe ist der Autopilot von HeatWave, der die Abfragen optimiert. Wieder einmal hat das HeatWave-Team eine Branchenneuheit geliefert.»

(Oracle/mc/ps)

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