Oracle presenta el piloto automático MySQL con capacidades de aprendizaje automático para MySQL Heatwave

Oracle lanzó actualizaciones para su servicio MySQL HeatWave a principios de este mes. La nueva función MySQL Autopilot utiliza el aprendizaje automático para automatizar las tareas de optimización y aprovisionamiento de bases de datos, haciendo recomendaciones y optimizaciones de consultas basadas en los patrones de uso de cada base de datos. 

Otra adición es la nueva capa de almacenamiento HeatWave, que permite la recarga de datos en tiempo constante en MySQL HeatWave.

HeatWave de Oracle es un acelerador de consultas para su servicio de base de datos MySQL . Permite ejecutar cargas de trabajo OLTP y OLAP directamente en bases de datos MySQL sin necesidad de una segunda base de datos de análisis. 

Según Oracle, MySQL Autopilot mejora HeatWave al aprovechar su tecnología AutoML, compuesta por modelos de aprendizaje automático que aprenden del patrón de uso de cada instancia de base de datos. Las recomendaciones del modelo son, por lo tanto, específicas de la instancia y pueden ser más precisas que los algoritmos genéricos. Dicha automatización puede reemplazar los cálculos manuales y el ajuste fino.

Oracle señaló que las aplicaciones existentes no necesitan cambios para beneficiarse de las optimizaciones de Autopilot.

Las optimizaciones relacionadas con las consultas se producen de forma dinámica. Oracle dijo que MySQL Autopilot aprende del comportamiento en tiempo de ejecución de la base de datos para ajustar los planes y la programación de consultas para mejorar el rendimiento general de ejecución de consultas. Publicaron resultados de referencia que sugieren que la mejora del plan de consultas automático benefició el rendimiento en un 40%.

Las sugerencias de MySQL Autopilot relacionadas con el aprovisionamiento también se basan en características de comportamiento dinámico. Oracle afirma que sus sugerencias de uso de memoria tenían una precisión superior al 96% y que los consejos de ubicación de datos mejoraron el rendimiento en un 25%. Afirman que Autopilot puede explicar los consejos que proporciona sobre el aprovisionamiento y la carga de datos. En otras palabras, puede enumerar los factores que impulsan su orientación sobre la cantidad, el tamaño y la distribución de datos de los nodos para una base de datos específica.

Forbes informó que “MySQL Autopilot elimina [el ajuste de la base de datos] del plato de los administradores de bases de datos, lo que les permite centrarse más en los imperativos estratégicos del negocio”. Forbes también señala que las mejoras de Oracle en la relación precio / rendimiento del servicio en comparación con sus competidores son “importantes ya que este punto de referencia [TPC-H] imita muchas de las consultas y operaciones ad-hoc que una empresa realizaría en un día a día. día “. Futurum comparó la nueva oferta de Oracle con la de Snowflake , y concluyó que los beneficios de HeatWave pueden dar a Oracle una ventaja competitiva sustancial en el mercado de MySQL.

Se informa que la nueva capa de almacenamiento HeatWave basada en el almacén de objetos de OCI permite la recarga de datos en tiempo constante, en minutos, para los clientes que utilizan un motor de análisis que opera en un espejo de su base de datos MySQL.
Oracle también anunció soporte para la aceleración de funciones de consulta adicionales en HeatWave. Ahora puede escalar instancias de HeatWave hasta 64 nodos con un factor de escalabilidad de 0,89. Todos los datos en tránsito y en reposo dentro de MySQL HeatWave ahora están encriptados.

La recuperación automática de fallas es otra característica proporcionada por MySQL Autopilot. Según Oracle, puede detectar fallas en los nodos y recuperarse de ellas de manera automática y transparente, incluso aprovisionando nodos de reemplazo si es necesario.
Oracle utilizó un conjunto de puntos de referencia TPCDS y TPCH para evaluar su oferta de servicios MySQL HeatWave. Sus scripts son de código abierto y están disponibles públicamente en GitHub .