Oracle anuncia disponibilidade do MySQL HeatWave na Nuvem da AWS

A Oracle anunciou que o MySQL HeatWave está disponível na Amazon Web Services (AWS). Trata-se de um serviço que combina OLTP, análise e automação baseada em aprendizado de máquina em um único banco de dados MySQL. Os usuários da AWS agora podem executar processamento de transações, análises e cargas de trabalho de Machine Learning (ML) em um serviço, sem exigir duplicação de ETL demorada entre bancos de dados separados, como Amazon Aurora para processamento de transações e Amazon Redshift ou Snowflake on AWS para análise e SageMaker para ML.

“A Oracle acredita em dar aos clientes uma escolha. Muitos de nossos clientes MySQL HeatWave migraram da AWS. Outros desejam continuar executando partes de seus aplicativos na AWS. Esses clientes enfrentam sérios desafios, incluindo taxas exorbitantes de saída de dados cobradas pela AWS e maior latência ao acessar um serviço de banco de dados executado na nuvem da Oracle”, disse Edward Screven, arquiteto corporativo da Oracle. “Estamos abordando esses problemas ao mesmo tempo em que oferecemos excelente desempenho e desempenho de preço em transações, análises e aprendizado de máquina em comparação com outros provedores de Nuvem de banco de dados – até mesmo os próprios bancos de dados da Amazon executados na AWS, onde você acha que eles teriam uma vantagem. Queríamos oferecer aos clientes da AWS essa opção para se beneficiar da inovação do MySQL HeatWave sem mover seus dados da AWS ou desenvolvedores que precisam aprender uma nova plataforma”, comentou.

Como parte das notícias de hoje, a Oracle também está apresentando vários novos recursos e benchmarks para MySQL HeatWave na AWS:

Desempenho e preços incomparáveis: o MySQL HeatWave on AWS é otimizado para AWS com uma arquitetura superior que oferece maior desempenho e menor custo em comparação com ofertas concorrentes, conforme demonstrado por benchmarks padrão do setor. No benchmark TPC-H de 4 TB, o MySQL HeatWave na AWS oferece desempenho de preço 7 vezes melhor que o Amazon Redshift, 10 vezes melhor que o Snowflake, 12 vezes melhor que o Google BigQuery e 4 vezes melhor que o Azure Synapse. Para aprendizado de máquina, o MySQL HeatWave na AWS é 25 vezes mais rápido que o Redshift ML. Em uma carga de trabalho TPC-C de 10 GB, o MySQL HeatWave oferece taxa de transferência até 10 vezes maior e sustentada em comparação com o Amazon Aurora em alta simultaneidade. Todos esses scripts de benchmark totalmente transparentes estão disponíveis no GitHub para os clientes replicarem.

Experiência nativa da AWS: o MySQL HeatWave na AWS oferece uma verdadeira experiência nativa para clientes da AWS por meio de latências em nível de milissegundos para aplicativos e um console interativo avançado. Ele facilita o gerenciamento de esquema e dados e executa consultas interativamente a partir do console. Os usuários podem monitorar o desempenho de suas consultas e monitorar a utilização dos recursos provisionados. O MySQL Autopilot também é integrado ao console interativo, facilitando o uso.

Recursos de segurança avançados: o serviço MySQL HeatWave agora oferece vários recursos de segurança abrangentes que oferecem diferenciação adicional com o Amazon Aurora. Isso inclui mascaramento e desidentificação de dados do lado do servidor, criptografia de dados assimétrica e um firewall de banco de dados. A criptografia de dados assimétrica permite que desenvolvedores e DBAs aumentem a proteção de dados confidenciais e implementem assinaturas digitais para confirmar a identidade das pessoas que assinam documentos. O firewall de banco de dados oferece proteção em tempo real contra ataques específicos de banco de dados, como SQL Injections. Esses recursos são projetados para fornecer a melhor segurança da categoria para usuários de banco de dados e oferecer um contraste com o Aurora, onde os métodos de segurança são colocados em camadas sobre o banco de dados.

Piloto automático do MySQL: o Autopilot fornece automação baseada em aprendizado de máquina com reconhecimento de carga de trabalho de vários aspectos do ciclo de vida do aplicativo, incluindo provisionamento, gerenciamento de dados, execução de consultas e tratamento de falhas. Os recursos do piloto automático incluem provisionamento automático, carregamento paralelo automático, codificação automática, posicionamento automático de dados, agendamento automático, melhoria do plano de consulta automática, propagação automática de alterações e tratamento automático de erros. Combinados, esses recursos melhoram o desempenho do aplicativo, reduzem os custos prevendo a configuração ideal para executar uma carga de trabalho e reduzem a administração manual do banco de dados. Hoje, a Oracle está introduzindo recursos adicionais do Autopilot projetados para cargas de trabalho OLTP que melhoram ainda mais o desempenho de preço do MySQL HeatWave em comparação com o Amazon Aurora. O pool de encadeamentos automático fornece uma taxa de transferência mais alta e sustentada em alta simultaneidade, determinando o número ideal de transações que devem ser executadas. A previsão automática de forma determina a forma ideal que deve ser provisionada para fornecer o melhor desempenho de preço para cargas de trabalho OLTP. Em um sistema em execução, a recomendação pode ser continuar usando a forma existente, atualizar para uma forma maior para obter melhor desempenho ou fazer downgrade para uma forma menor para reduzir custos – a forma que oferece o melhor desempenho de preço.

Aprendizado de máquina: o HeatWave ML fornece recursos de aprendizado de máquina no banco de dados, incluindo treinamento, inferência e explicações. Isso permite que os clientes usem o aprendizado de máquina com segurança em dados em tempo real sem a complexidade, latência e custo do ETL. O HeatWave ML automatiza totalmente o ciclo de vida do ML e armazena todos os modelos treinados no banco de dados MySQL, eliminando a necessidade de movê-los para uma ferramenta ou serviço de machine learning separado. Está disponível sem custo adicional para clientes MySQL HeatWave. Nenhum outro fornecedor de banco de dados em Nuvem ou banco de dados de código aberto oferece recursos avançados de ML dentro do banco de dados. Em média, o HeatWave ML treina modelos 25 vezes mais rápido que o Redshift ML e escala com o tamanho do cluster. Os clientes do MySQL HeatWave agora podem treinar modelos com mais frequência e mantê-los atualizados para aumentar a precisão das previsões.

Serviço
www.oracle.com