La programación automática puede determinar qué consultas de la cola son de corta duración y les da prioridad

Oracle lanza MySQL Autopilot para automatizar MySQL HeatWave Service

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Oracle lanza MySQL Autopilot para automatizar MySQL HeatWave Service

Oracle ha dado a conocer una importante novedad. La compañía de software ha anunciado la llegada de MySQL Autopilot, un nuevo componente del servicio MySQL Heatwave.

MySQL Autopilot se caracteriza por servirse de técnicas avanzadas de aprendizaje automático (machine learning) para lograr la automatización de HeatWave. Así, su uso se simplifica y se obtienen mejoras tanto en su rendimiento como escalabilidad.

Los clientes de MySQL Heatwave -el motor integrado de consultas en memoria para MySQL Database Service en Oracle Cloud Infrastructure (OCI)- pueden disfrutar de Autopilot sin cargos adicionales.

Esta nueva herramienta permite realizar algunos aspectos de las consultas a escala, como el aprovisionamiento, la carga de datos, la ejecución de las consultas y la gestión de fallos. También puede obtener y recopilar estadísticas sobre los datos y consultas y generar modelos de Machine Learning utilizando Oracle AutoML para modelar el uso de la memoria, la carga de la red y el tiempo de ejecución.

Además, gracias al aprendizaje automático, Autopilot logra que HeatWave sea cada vez más certero cuantas más consultas se realicen.

Las nueve características principales de MySQL Autopilot

– El aprovisionamiento automático clacula la cifra de nodos HeatWave que se requieren para ejecutar una carga de trabajo mediante el muestreo adaptativo de los datos de la tabla sobre la que se necesita el análisis.

– A través de la carga paralela automática es posible optimizar el tiempo de carga y el uso de la memoria al predecir el grado óptimo de paralelismo para cada tabla que se carga en HeatWave.

– La inserción automática de datos pronostica la columna en la que las tablas deben ser divididas en memoria para ayudar a lograr el mejor rendimiento de las consultas.

– La codificación automática determina la representación óptima de las columnas que se cargan en HeatWave, teniendo en cuenta las consultas

– Como decíamos, la mejora automática del plan de consulta aprende varias estadísticas de la ejecución de las consultas y permite mejorar el plan de ejecución de las futuras.

– La estimación automática del tiempo de consulta puede estimar el tiempo de ejecución de una consulta antes de ejecutarla. Esto ofrece una predicción de cuánto tiempo durará una consulta.

– La propagación automática de cambios establece de manera 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.

La programación automática puede determinar qué consultas de la cola son de corta duración y les da prioridad sobre las de larga duración de forma inteligente para reducir el tiempo total de espera.

– La recuperación automática de errores 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.

Mejoras en el rendimiento y el coste con el servicio MySQL Database de Oracle

“El servicio MySQL Database de Oracle con HeatWave es la única base de datos MySQL que soporta eficientemente tanto OLTP como OLAP, permitiendo a los usuarios ejecutar cargas de trabajo mixtas o analítica en tiempo real contra su base de datos MySQL con un rendimiento entre 10 y 1.000 veces superior y con menos de la mitad del coste en comparación con otras bases de datos analítica o basadas en MySQL”, asegura en un comunicado de prensa Edward Screven, Chief Corporate Architect de Oracle.

El experto también afirma que MySQL HeatWave es “uno de los servicios en la nube que más crecen en OCI y que ya cuenta con un significativo aumento de clientes que están moviendo sus cargas de trabajo MySQL a HeatWave”. Para Screven, la combinación de las innovaciones presentadas “ofrece enormes mejoras en la automatización, el rendimiento y el coste”.

Por otro lado, la compañía de software también ha presentado ySQL Scale-out Data Management, con el que se puede llegar a 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.

Oracle ha puesto a disposición de los usuarios el código de pruebas de referencia para que puedan ejecutarlas por sí mismos visitando esta página: https://anws.co/b4tyH/%7b53d80c06-7f7d-47da-83fe-cedf40fe7496%7d

En su comunicado la empresa fundada por Larry Ellison asevera que los clientes que han migrado de otras plataformas a MySQL HeatWave en OCI habrían disfrutado de una reducción sustancial de sus costes y una mejora significativa del rendimiento de sus cargas de trabajo en la nube.

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