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Oracle acelera las consultas de MySQL HeatWave con ML

[11/08/2021] Apuntando a los competidores, incluyendo Amazon Aurora y Snowflake, Oracle ha mejorado el acelerador de consultas en memoria de MySQL HeatWave en el Servicio de Base de Datos MySQL de Oracle Cloud aprovechando el aprendizaje automático avanzado. Pero Oracle insiste en que las mejoras no significan que el Servicio de Base de Datos MySQL esté invadiendo su base de datos insignia Oracle.

La compañía lanzó ayer MySQL Autopilot, un componente de HeatWave que utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para acelerar el rendimiento y la escalabilidad de las consultas. MySQL HeatWave funciona con el servicio de base de datos MySQL en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) para acelerar el rendimiento de las cargas de trabajo analíticas y mixtas OLTP (procesamiento de transacciones en línea) y OLAP (procesamiento analítico en línea).

Incluido con HeatWave sin costo adicional, Autopilot automatiza los aspectos para conseguir un alto rendimiento de las consultas a escala, incluyendo el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de las consultas y la gestión de las fallas. Se utilizan técnicas avanzadas para muestrear los datos, recopilar estadísticas sobre los datos y las consultas, y construir modelos de aprendizaje automático utilizando Oracle AutoML para modelar el uso de la memoria, la carga de la red y el tiempo de ejecución. Autopilot aumenta la inteligencia del optimizador de consultas HeatWave a medida que se ejecutan más consultas, lo que resulta en una mejora continua del rendimiento, señaló Oracle.

Las capacidades clave de MySQL Autopilot incluyen:

  • Autoaprovisionamiento mediante la predicción del número de nodos HeatWave necesarios para ejecutar una carga de trabajo utilizando el muestreo adaptativo de los datos que requieren análisis.
  • Carga paralela automática para optimizar el tiempo de carga y el uso de la memoria mediante la predicción del paralelismo óptimo para cada tabla que se carga en HeatWave.
  • Colocación automática de datos a través de la predicción de la columna en la que las tablas deben ser particionadas en memoria para ayudar a lograr el mejor rendimiento de la consulta.
  • Estimación automática del tiempo de consulta antes de la ejecución de la misma.
  • Recuperación automática de errores para aprovisionar nuevos nodos y recargar los datos necesarios si uno o más nodos no responden.

A pesar de aumentar las capacidades de su línea de bases de datos MySQL, Oracle insiste en que no hay invasión de sus propios servicios de bases de datos empresariales Oracle. La base de datos de Oracle es para los despliegues empresariales a gran escala, mientras que MySQL es para los desarrolladores, las aplicaciones de código abierto nativas de la nube y las empresas que nunca han tenido un entorno local, insisten los funcionarios de la compañía.

Por ejemplo, un servicio en la nube de Oracle Exadata podría albergar una base de datos de 2,5 petabytes, mientras que HeatWave podría albergar 32TB. Una gran corporación de servicios financieros que cotiza en bolsa utilizaría Oracle Autonomous Database o el servicio en la nube Exadata, pero no suele utilizar MySQL con HeatWave, en virtud del gran tamaño del conjunto de datos, señaló Oracle.

Junto con la introducción de MySQL Autopilot, Oracle introdujo MySQL Scale-Out Data Management para mejorar el rendimiento de la recarga de datos en HeatWave hasta 100 veces. HeatWave ahora puede soportar un tamaño de clúster de hasta 64 nodos. Anteriormente estaba limitado a 24 nodos. HeatWave también puede procesar hasta 32TB de datos, frente a los 12TB anteriores.