甲骨文Autopilot以機器學習加速MySQL Heatwave的查詢和叢集 挑戰Amazon Aurora與Snowflake

為了和Amazon Aurora和Snowflake分庭抗禮,甲骨文宣佈,將機器學習來改進Oracle MySQL資料庫服務的記憶體內(in-memory)查詢加速器MySQL HeatWave 。

為了和Amazon Aurora和Snowflake分庭抗禮,甲骨文宣佈,將機器學習來改進Oracle MySQL資料庫服務的記憶體內(in-memory)查詢加速器MySQL HeatWave 。

甲骨文本周宣佈MySQL Autopilot,它是去年12月問世的MySQL HeatWave的最新元件,利用機器學習來加速查詢的效能和擴充性。MySQL HeatWave結合Oracle Cloud Infrastructure (OCI)中的MySQL Database Service,可以加速傳統MySQL資料庫即時分析速度10到1000倍,或是支援OLTP及OLAP混合作業的效能。Autopilot現在免費提供給HeatWave用戶。

運用機器學習,Autopilot自動化叢集資料部署(provisioning)、資料倒入、查詢執行及錯誤處理。HeatWave並以Oracle AutoML建立機器學習模型來預測記憶體使用、網路負載及執行時間。隨著企業用得愈多,Autopilot可改進HeatWave查詢最佳化能力,進而推升查詢速度。

從技術細節來看,Autopilot使用適應性資料取樣分析,預測查詢時所需的HeatWave節點來自動化調撥資源;它的自主平行載入,可最佳化資料倒入及記憶體使用;自動化資料配置(data placement)可加速資料查詢效能;自動預估查詢時間;自動錯誤回復,在某個節點沒有回應時自主撥用新節點再倒入資料。

配合MySQL Autopilot,甲骨文同時推出MySQL Scale-Out資料管理,可提升資料倒入HeatWave的效能高達100倍。HeatWave去年底推出時僅支援24個節點,但現在已支援最多64個節點,此外資料處理量也從之前的12TB提升到32TB。

甲骨文強調MySQL資料庫和Oracle Database市場不會互相重疊;後者屬於大型企業,而MySQL較偏向開發商、雲端原生開原碼應用,以及原生的雲端企業。例如Oracle Exadata 服務可容納2.5 PB的資料庫,但HeatWave只有32TB。因 此大型金融業會使用Oracle Autonomous Database或Exadata雲端服務,但HeatWave無法應付他們的處理處理需求。

來源:InfoWorld

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