Oracle anuncia MySQL Autopilot para MySQL HeatWave Service

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Oracle refuerza con machine learning la gestión en la Nube con MySQL Autopilot para MySQL HeatWave Service.

Oracle ha anunciado hoy MySQL Autopilot, un nuevo componente del servicio MySQL HeatWave, el motor integrado de aceleración de consultas en memoria para MySQL Database Service en Oracle Cloud Infrastructure (OCI). MySQL Autopilot utiliza técnicas avanzadas de machine learning para automatizar HeatWave, lo que facilita su uso y mejora aún más el rendimiento y la escalabilidad.

MySQL Autopilot automatiza muchos aspectos de las consultas a escala, como el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de las consultas y la gestión de los fallos. Utiliza técnicas avanzadas para recoger muestras de datos, recopilar estadísticas sobre los datos y las
consultas, y construir modelos de machine learning utilizando Oracle AutoML para modelar el
uso de la memoria, la carga de la red y el tiempo de ejecución. MySQL Autopilot utiliza estos modelos de aprendizaje automático para ejecutar sus capacidades principales, consiguiendo que el optimizador de consultas HeatWave sea cada vez más inteligente cuantas más consultas ejecuta, lo que resulta en una mejora continua del rendimiento del sistema a lo largo del tiempo, una capacidad que no está disponible en otros servicios de bases de datos basados en MySQL.

Capacidades de MySQL Autopilot

MySQL Autopilot incluye las siguientes capacidades:

  • Aprovisionamiento automático que predice el número de nodos HeatWave necesarios para ejecutar una carga de trabajo.
  • Carga paralela automática para optimizar tiempo de carga y uso de la memoria.
  • Inserción automática de datos para mejorar el rendimiento de las consultas.
  • Codificación automática para la representación óptima de las
    columnas que se cargan en HeatWave, teniendo en cuenta las consultas.
  • Mejora automática del plan de consulta, que aprende varias estadísticas de la
    ejecución de las consultas y puede mejorar el plan de ejecución de las futuras.
  • Estimación automática del tiempo de consulta, que puede estimar el tiempo de
    ejecución de una consulta antes de ejecutarla.
  • Propagación automática de cambios que determina de forma inteligente el momento
    óptimo en que los cambios en la base de datos MySQL deben propagarse a la capa de
    gestión de datos de HeatWave Scale-Out.
  • Programación automática que determinar qué consultas de la cola son de corta duración, dándoles prioridad sobre las de larga duración de forma inteligente para reducir el tiempo total de espera.
  • Recuperación automática de errores, que aprovisiona nuevos nodos y recarga los datos necesarios si uno o más nodos de HeatWave no responden debido a un fallo de software o hardware.
MySQL Scale-out Data Management

Oracle también ha presentado hoy MySQL Scale-out Data Management, que puede mejorar el rendimiento de la recarga de datos en HeatWave hasta 100 veces. HeatWave admite ahora un tamaño de clúster de 64 nodos (frente a 24 nodos) y es capaz de procesar hasta 32 TB de datos (frente a 12 TB). Estas nuevas mejoras refuerzan aún más las ventajas de precio/rendimiento de HeatWave con respecto a sus principales competidores.

HeatWave ofrece un mejor rendimiento a un precio más bajo para cargas de trabajo analítica y
mixtas en comparación con todos los demás servicios de base de datos y analítica en la nube de la competencia.