Oracle: MySQL Autopilot für HeatWave

ML-basierte Automatisierungsfunktionen erweitern MySQL-Dienst

19. August 2021, 8:00 Uhr | Anna Molder

Oracle stellt den Usern seines Dienstes MySQL HeatWave als weitere Komponente den MySQL Autopilot zur Verfügung. Das Tool nutze Techniken des maschinellen Lernens (ML), um die In-Memory-Abfrage-Beschleunigungs-Engine für den MySQL-Datenbankdienst in der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) zu automatisieren. Anwendende sollen von einfacher Nutzung und optimierter Leistung sowie Skalierbarkeit profitieren.

Der MySQL Autopilot automatisiere viele der zentralen Aspekte des Dienstes, um eine hohe Abfrageleistung bei der Skalierung zu erreichen – einschließlich Bereitstellung, Laden von Daten, Abfrageausführung und Fehlerbehandlung. Dabei setzt die Lösung laut Oracle auf fortschrittliche Ansätze, um Daten zu sampeln und Statistiken über Daten und Abfragen zu sammeln.

Hinzu komme die Erstellung spezieller ML-Modelle unter Verwendung von AutoML, um zielgerichtet Speichernutzung, Netzwerklast und Ausführungszeit zu modellieren. Diese Modelle lassen sich anschließend für die Kernfunktionen von MySQL Autopilot verwenden, so Oracle weiter. Durch den Atuopilot-Einsatz soll der HeatWave-Abfrageoptimierer schrittweise immer intelligenter werden, je mehr Abfragen ausgeführt sind. Dadurch verbessere sich Systemleistung im Laufe der Zeit kontinuierlich.

Edward Screven, Chief Corporate Architect bei Oracle erklärte: „Der MySQL-Datenbankdienst von Oracle mit HeatWave ist die einzige MySQL-Datenbank, die sowohl OLTP als auch OLAP effizient unterstützt und es den Anwendern ermöglicht, gemischte Arbeitslasten oder Echtzeit-Analysen auf ihrer MySQL-Datenbank mit zehn- bis tausendfach besserer Leistung und weniger als der Hälfte der Kosten im Vergleich zu anderen analytischen oder MySQL-basierten Datenbanken auszuführen.“

Oracle hat außerdem das „MySQL Scale-out Data Management“ vorgestellt, das die Leistung beim Nachladen von Daten in HeatWave um das bis zu Hundertfache verbessern soll. HeatWave unterstütze nun eine Clustergröße von 64 Knoten (zuvor 24 Knoten) und kann bis zu 32 TByte Daten verarbeiten; zuvor waren es zwölf TByte.


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