Oracle präsentiert MySQL HeatWave auf AWS
Austin – MySQL HeatWave von Oracle ist nun auf Amazon Web Services (AWS) verfügbar. MySQL HeatWave ist der einzige Service, der OLTP, Analysen, maschinelles Lernen und auf maschinellem Lernen basierende Automatisierung in einer einzigen MySQL-Datenbank kombiniert. AWS-Benutzer können jetzt Workloads für Transaktionsverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen in einem Service ausführen, ohne dass eine zeitaufwendige ETL-Duplizierung zwischen separaten Datenbanken wie Amazon Aurora für die Transaktionsverarbeitung und Amazon Redshift oder Snowflake auf AWS für Analysen und SageMaker für maschinelles Lernen erforderlich ist.
„Oracle möchte den Kunden die Wahl lassen. Viele unserer MySQL HeatWave-Kunden sind von AWS migriert. Andere würden gern weiterhin Teile ihrer Anwendung auf AWS ausführen. Diese Kunden müssen sich ernsthaften Herausforderungen stellen, einschliesslich den exorbitanten Gebühren für Daten-Egress, die von AWS in Rechnung gestellt werden, und der höheren Latenz beim Zugriff auf einen Datenbankservice, der in der Cloud von Oracle ausgeführt wird“, so Edward Screven, Chief Corporate Architect bei Oracle. „Wir kümmern uns um diese Probleme und bieten gleichzeitig hervorragende Leistung und Preis-Leistung bei Transaktionen, Analysen und maschinellem Lernen im Vergleich zu anderen Datenbank-Cloud-Anbietern – sogar im Vergleich zu den eigenen Datenbanken von Amazon, die auf AWS ausgeführt werden, wo man meinen könnte, dass sie einen Vorteil haben sollten. Wir wollten AWS-Kunden diese Wahl lassen, um von MySQL HeatWave-Innovationen zu profitieren, ohne ihre Daten von AWS verschieben oder ihren Entwicklern eine neue Plattform beibringen zu müssen.“
Johnny Bytes ist eine innovative digitale Agentur für Web- und App-Entwicklung mit Sitz in Deutschland. „MySQL HeatWave auf AWS vereinfacht unsere Datenplattform mit einer konsolidierten Datenbank für die Transaktionsverarbeitung und Analyse“, so Thomas Henz, Chief Executive Officer von Johnny Bytes. „Wir haben 60-90-mal schnellere komplexe Abfragen im Vergleich zu AWS RDS und Aurora, die Echtzeitanalysen generieren, die wir für gezielte Multichannel-Kampagnen benötigen. Wir haben nun eine grössere Skalierbarkeit, um mehr Daten und neue Kunden jeder Grösse zu integrieren – und zwar ohne zusätzlichen IT-Verwaltungsaufwand.“
Als Teil der aktuellen Neuigkeiten stellt Oracle ausserdem mehrere neue Funktionen und Benchmarks für MySQL HeatWave auf AWS vor.
• Unvergleichbare Leistung und unschlagbares Preis-Leistungs-Verhältnis: MySQL HeatWave auf AWS ist mit einer überlegenen Architektur für AWS optimiert, die im Vergleich zu Konkurrenzprodukten eine höhere Leistung und niedrigere Kosten bietet, wie branchenübliche Benchmarks zeigen. Beim 4 TB TPC-H-Benchmark bietet MySQL HeatWave auf AWS ein Preis-Leistungs-Verhältnis, das 7-mal besser ist als das von Amazon Redshift, 10-mal besser als das von Snowflake, 12-mal besser als das von Google BigQuery und 4-mal besser als das von Azure Synapse. Was maschinelles Lernen angeht, ist MySQL HeatWave auf AWS 25-mal schneller als Redshift ML. Bei einer 10 GB-TPC-C-Workload bietet MySQL HeatWave im Vergleich zu Amazon Aurora bei hoher Nebenläufigkeit einen bis zu 10-mal höheren und anhaltenden Durchsatz. Alle diese vollständig transparenten Benchmark-Skripte stehen unter GitHub zur Verfügung, damit Kunden sie replizieren können.
• Native AWS-Erfahrung: MySQL HeatWave auf AWS bietet AWS-Kunden eine echte native Erfahrung durch Latenzzeiten im Millisekundenbereich für Anwendungen und eine umfangreiche interaktive Konsole. Es erleichtert die Schema- und Datenverwaltung und führt Abfragen interaktiv über die Konsole aus. Benutzer können die Performance ihrer Abfragen und die Nutzung der bereitgestellten Ressourcen überwachen. MySQL Autopilot ist ausserdem in die interaktive Konsole integriert, was die Benutzung erleichtert.
• Erweiterte Sicherheitsfeatures: Der MySQL HeatWave-Service bietet nun mehrere umfassende Sicherheitsfunktionen, die eine zusätzliche Abgrenzung zu Amazon Aurora ermöglichen. Dazu gehören serverseitige Datenmaskierung und -entschlüsselung, asymmetrische Datenverschlüsselung und eine Datenbank-Firewall. Durch die asymmetrische Datenverschlüsselung können Entwickler und DBAs den Schutz vertraulicher Daten verbessern und digitale Signaturen einführen, um die Identität von Personen zu bestätigen, die Dokumente unterzeichnen. Die Datenbank-Firewall bietet Echtzeitschutz vor datenbankspezifischen Angriffen wie SQL-Injections. Diese Funktionen wurden entwickelt, um den Datenbankbenutzern die bestmögliche Sicherheit zu bieten, im Gegensatz zu Aurora, wo die Sicherheitsmethoden auf die Datenbank aufgesetzt werden.
• MySQL Autopilot: Autopilot bietet Workload-bezogene, auf maschinellem Lernen basierende Automatisierung verschiedener Aspekte des Anwendungslebenszyklus, einschliesslich Provisioning, Datenmanagement, Abfrageausführung und Fehlerbehandlung. Autopilot umfasst Funktionen wie automatisches Provisioning, automatisches paralleles Laden, automatische Codierung, automatische Datenplatzierung, automatische Planung, automatische Abfrageplanverbesserung, automatische Änderungspropagierung und automatische Fehlerbehandlung. Gemeinsam verbessern diese Funktionen die Leistung der Anwendung, senken Kosten durch Vorhersage der optimalen Konfiguration zur Ausführung einer Workload und reduzieren den manuellen Datenbankverwaltungsaufwand. Heute präsentiert Oracle zusätzliche Autopilot-Funktionen, die für OLTP-Workloads entwickelt wurden und das Preis-Leistungs-Verhältnis von MySQL HeatWave im Vergleich zu Amazon Aurora weiter verbessern. Automatisches Thread-Pooling bietet einen höheren und anhaltenden Durchsatz bei hoher Nebenläufigkeit, indem die optimale Anzahl von Transaktionen bestimmt wird, die ausgeführt werden sollen. Die automatische Ausprägungsvorhersage bestimmt die optimale Ausprägung, die bereitgestellt werden muss, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für OLTP-Workloads bereitzustellen. Bei einem laufenden System könnte die Empfehlung lauten, die bestehende Ausprägung weiter zu verwenden, auf eine grössere Ausprägung umzusteigen, um die Leistung zu verbessern, oder auf eine kleinere Ausprägung umzusteigen, um die Kosten zu senken – je nachdem, welche Ausprägung das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bietet.
• Maschine Learning: HeatWave ML bietet datenbankinterne Funktionen für maschinelles Lernen, einschliesslich Training, Inferenz und Erklärungen. Dadurch können Kunden maschinelles Lernen ohne die Komplexität, Latenz und Kosten von ETL sicher auf Echtzeitdaten anwenden. HeatWave ML automatisiert den ML-Lebenszyklus vollständig und speichert alle trainierten Modelle in der MySQL-Datenbank, sodass sie nicht in ein separates Tool oder einen separaten Service für maschinelles Lernen verschoben werden müssen. Kein anderer Anbieter von Cloud- oder Open-Source-Datenbanken bietet derart erweiterte ML-Funktionen innerhalb der Datenbank. Im Durchschnitt trainiert HeatWave ML Modelle 25-mal schneller als Redshift ML und lässt sich mit der Clustergrösse skalieren. MySQL HeatWave- Kunden können Modelle jetzt häufiger trainieren und sie für eine höhere Vorhersagegenauigkeit auf dem neuesten Stand halten.
Bereit für die Distributed Cloud
MySQL HeatWave ist ab sofort in mehreren Clouds verfügbar, einschliesslich OCI, AWS und Microsoft Azure in naher Zukunft. Die Lösung ist als Teil von Oracle Dedicated Region Cloud@Customer On-Premises für Unternehmen verfügbar, die ihre Datenbank-Workloads nicht in die Public Cloud verschieben können. Kunden haben zudem die Möglichkeit, Daten aus ihren On-Premises-MySQL-OLTP-Anwendungen auf MySQL HeatWave auf AWS oder OCI zu replizieren, um Analysen nahezu in Echtzeit zu erhalten. In MySQL HeatWave läuft immer die neueste Version der MySQL-Datenbank. Das ist bei vielen anderen MySQL-basierten Services nicht der Fall.
„Während AWS ein „Buffet“ an Cloud-Datenbankservices bietet, die auf jeden Datentyp und jede Funktion spezialisiert sind, folgt MySQL HeatWave auf AWS der Strategie für konvergente Datenbanken von Oracle und bietet Transaktionen, Analysen, maschinelles Lernen und Autopilot- Automatisierung in einem Paket. Das bedeutet, dass für AWS-Nutzer keine Gebühren für Zusatzdienste, zusätzlichen Speicherplatz, Daten-Egress, Konnektoren und mehr anfallen. Für kostenbewusste IT-Teams und Entwickler stellt MySQL HeatWave auf AWS eine völlig neue TCO-Berechnung ohne Kosten für Zusatzdienste auf AWS und ohne Daten-Egress-Gebühren dar“, so Marc Staimer, Senior Analyst von Wikibon. „Und so wie Usain Bolt alle seine Konkurrenten in den Schatten stellte und neue Weltrekorde aufstellte, die bis heute nicht gebrochen wurden, genauso zeigen die neuesten Ergebnisse der Preis-Leistungs-Benchmarks, dass MySQL HeatWave auf AWS 7-mal besser ist als Amazon Redshift. Wenn Sie nach Kosten gehen, ist die Wahl einfach.“ (Oracle/mc)
