Transaktionsverarbeitung, Echtzeitanalysen und Machine Learning Oracle bringt MySQL HeatWave nach AWS

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MySQL HeatWave von Oracle ist bei Amazon Web Services verfügbar. Der Dienst kombiniert Online Transaction Processing, kurz OLTP, Datenanalysen, maschinelles Lernen und damit verbundene Automatisierung in einer MySQL-Datenbank.

Transaktionsverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen lassen sich mit MySQL HeatWave ohne zeitaufwändige ETL-Duplizierung zwischen separaten Datenbanken ausführen, wirbt Edward Screven, Chief Corporate Architect von Oracle: „Wir wollten AWS-Kunden diese Möglichkeit bieten, von der Innovation von MySQL HeatWave zu profitieren, ohne dass sie ihre Daten von AWS verschieben oder Entwickler eine neue Plattform erlernen müssen."

Im Rahmen der Ankündigung stellte Oracle mehrere neue Funktionen für MySQL HeatWave auf AWS vor. So biete der Dienst den AWS-Kunden durch Latenzen im Millisekundenbereich und eine umfangreiche interaktive Konsole das gewohnte Nutzererlebnis. HeatWave erleichtere die Schema- und Datenverwaltung, während die Benutzer die Leistung ihrer interaktiven Abfragen und die Auslastung der bereitgestellten Ressourcen überwachen könnten.

Oracle verspricht überdies erweiterte Sicherheitsfunktionen. Dazu gehören serverseitige Datenmaskierung und -entschlüsselung, asymmetrische Datenverschlüsselung und eine Datenbank-Firewall. Die asymmetrische Datenverschlüsselung erlaubt es, digitale Signaturen zu implementieren, während die Firewall einen Echtzeitschutz vor datenbankspezifischen Angriffen wie SQL-Injections bietet.

Ebenfalls in die Konsole ist der MySQL Autopilot integriert. Dieser bietet eine auf maschinellem Lernen basierende Automatisierung verschiedener Aspekte des Anwendungslebenszyklus: automatisiert werden Bereitstellung, paralleles Laden, Codierung, Datenplatzierung, Planung, die Verbesserung des Abfrageplans, die Weitergabe von Änderungen und die Fehlerbehandlung.

Zusätzliche Autopilot-Funktionen, die für OLTP-Arbeitslasten entwickelt wurden, sollen die Leistung von MySQL HeatWave weiter verbessern. So erlaube Auto-Thread-Pooling einen hohen und dauerhaften Durchsatz bei hoher Nebenläufigkeit, indem es die optimale Anzahl der auszuführenden Transaktionen ermittelt. Die automatische Formvorhersage bestimmt die optimale Form, die bereitgestellt werden sollte, um die beste Preisleistung für OLTP-Arbeitslasten zu erzielen.

HeatWave ML automatisiert derweil vollständig den Machine-Learning-Lebenszyklus und speichert alle trainierten Modelle in der MySQL-Datenbank, so dass diese nicht ausgelagert werden müssen. Die Lösung ist für MySQL HeatWave Kunden ohne zusätzliche Kosten verfügbar. Zudem lassen sich die Modelle häufiger trainieren und aktualisieren, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.

MySQL HeatWave ist bereits in mehreren Clouds verfügbar, darunter OCI, AWS und in naher Zukunft auch Microsoft Azure. Weitere Informationen zu MySQL HeatWave finden Interessierte auf der Oracle-Webseite.

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