MySQL HeatWaveの機能
エンタープライズクラスのトランザクション処理
- MySQLとの互換性に加え、InnoDBの完全なサポートとACIDコンプライアンスを備えており、すべてのトランザクションにおいてデータの整合性と独立性が確保されます。
- ハイパーグラフ・オプティマイザがコストベースのクエリ最適化を実行し、複雑なトランザクション処理や混合ワークロードのパフォーマンス向上に貢献します。
- エンタープライズ・スレッドプールは、マルチスレッドスケジューリングにより数千の同時接続に対応し、高度なOLTP環境にも適応します。
- オートパイロット・インデックス機能は、個別アプリケーションワークロードに基づき機械学習で予測を行い、OLTPスループットを最適化するセカンダリインデックスを自動判定します。これにより、パフォーマンス向上のための最適なインデックス作成や、ワークロードの変化に応じたメンテナンスといった、時間のかかる作業が不要になります。
最大限の可用性と組み込みのセキュリティ
グループ・レプリケーション、自動フェイルオーバー、レプリカによる読み取りスケーラビリティ、継続的なバックアップ、自動パッチ適用に加え、暗号化やきめ細かなロールベースのアクセス制御などのセキュリティ機能により、最大99.99%の稼働率を目指した運用を支援します。
運用の完全な自動化
プロビジョニング、スケーリング、性能最適化、パッチ適用、バックアップ、リカバリを自動化し、運用効率の向上と運用負荷の軽減に貢献します。
MySQL Enterprise Editionを基盤とするMySQLクラウドサービス
MySQLチームが開発、管理、サポートを提供するサービスをご利用ください。最新の機能とセキュリティ更新をタイムリーにご利用いただけます。MySQL Enterpriseサポートは追加費用なしで含まれています。
キー生成とデジタル署名による非対称暗号化
サーバー側の非対称暗号化により、開発者やDBAは公開キーと秘密キーを用いて機密データの保護を強化できます。また、デジタル署名を実装して、文書に署名するユーザーのアイデンティティを確認することもできます。開発者は、アプリケーションを変更せずにデータを暗号化できます。
データマスキングと匿名化
データ・マスキングおよび匿名化は、実際のデータ値を隠蔽し、代替値に置き換える機能です。選択的マスキング、ランダムなデータの代入、ぼかし（Blurring）などの機能も利用可能です。MySQL HeatWaveのデータ・マスキングと匿名化を活用することで、機密データを隠蔽し、開発やテスト環境などの非本番系システムでも安全に使用できるため、データ漏洩のリスクを低減できます。これらのデータ・マスキング機能は、クエリがMySQL DatabaseノードまたはMySQL HeatWaveクラスタで実行される際に使用できます。
Connection Control: 総当たり攻撃に対する組み込み型防御
MySQL HeatWaveには、総当たり攻撃を防ぐために設計されたセキュリティ機能であるConnection Controlが付属しています。サイバー脅威が絶えず進化する中、データを保護するには、アクセス元を確実に保護することが必要です。Connection Controlは、同じホストから繰り返されるログイン失敗に対して応答時間を自動的に遅延させることで、セキュリティを一段と強化します。この仕組みにより、高速で認証情報を総当たりする自動攻撃の効果を大幅に低減できます。
高パフォーマンスのインメモリ・クエリ・アクセラレータ
MySQL HeatWaveは、インメモリかつ大規模並列処理に対応した、ハイブリッドな列指向クエリ処理エンジンを搭載しています。非常に高いパフォーマンスを実現する分散クエリ処理向けの最先端のアルゴリズムを実装しています。
大規模なスケーリングとパフォーマンスを実現する設計
MySQL HeatWaveは、並列稼働するノード・クラスタ全体にデータを大規模にパーティショニングすることで、優れたノード間スケーラビリティを提供します。クラスタ内の各ノードとノード内の各コアは分割されたデータを並列で処理できます。インテリジェントなクエリ・スケジューラが計算処理とネットワーク通信タスクをオーバーラップさせることで、数千コア規模の拡張性を実現します。
クラウドに最適化
クエリ処理は、クラウド上のコモディティ・サーバーに最適化されています。パーティション・サイズは、基盤となるシェイプのキャッシュに適合するように最適化されており、計算と通信タスクのオーバーラップは、利用可能なネットワーク帯域幅に合わせて調整されます。各種分析処理のプリミティブは、基盤となる仮想マシンのハードウェア命令を活用します。
高いトランザクション・レートと接続のために最適化
Autopilotは、MySQL HeatWaveのスレッド・プールのパフォーマンスを向上させ、パフォーマンス向上のためにハードウェア・リソースを最適に使用するためのメカニズムを提供します。その結果、MySQL HeatWaveによってOLTPワークロードのスループットが向上し、トランザクション数や同時実行数が多い状況でもスループットの低下を防ぎます。
ETLを使用しないリアルタイム分析
MySQL HeatWaveでは、ETL（抽出・変換・ロード）によるデータの複製を行うことなく、MySQL Databaseおよびオブジェクト・ストレージ上のデータに対してリアルタイム・アナリティクスを実行できます。分析専用のデータベースやレイクハウスサービスへの複雑で時間のかかる統合プロセスを排除します。
リアルタイム分析の実行
トランザクションからの更新がMySQL HeatWave分析クラスタにリアルタイムで自動的にレプリケーションされるため、分析クエリは最新のデータにアクセスできます。分析クエリを実行する前にデータをインデックス化する必要はありません。また、開発者やDBAは、MySQLデータベースやオブジェクト・ストレージに格納されたJSONドキュメントのリアルタイム分析にMySQL HeatWaveを活用することで、ドキュメントに対する分析クエリを桁違いに高速化することができます。
MySQLアプリケーションの変更は不要
MySQL HeatWaveはネイティブなMySQLソリューションです。現在のMySQLアプリケーションは変更なしで動作します。
共通のBIおよびデータ可視化ツールの活用
MySQL HeatWaveはOracle Analytics Cloud、Tableau、Lookerなど、MySQLデータベースと同じビジネス・インテリジェンス（BI）およびデータ可視化ツールをサポートしています。
セキュリティの向上
MySQLデータベースとMySQL HeatWaveクラスタ・ノードの間の保存済み、または転送中のデータはデフォルトで常に暗号化されています。データがデータ・ストア間で転送されないため、ETL時にデータが漏えいするリスクはありません。
生成AIおよび機械学習に対応した最新のデータプラットフォーム
MySQL HeatWaveは、組み込みの生成AIおよび機械学習機能を追加費用なしで提供します。
MySQL HeatWave GenAI
MySQL HeatWave GenAIは、データベース内に統合された大規模言語モデル（LLM）、自動化されたベクトルストア、スケールアウトによるベクトル処理、自然言語による文脈に応じた対話機能などを備えた、統合・自動化・セキュアな生成AIを提供します。AIに関する専門的な知識やデータの移動、追加費用を伴わずに生成AIを利用できます。
データベース内のLLM
あらゆるOracle Cloud Infrastructure（OCI）リージョン、OCI Dedicated Region、Oracle Alloy、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureで組み込みのLLMを利用でき、導入先を問わず一定のパフォーマンスで結果を得ることが可能です。GPUのプロビジョニングが不要になるため、インフラストラクチャ・コスト削減を支援します。
データベース内ベクトル・ストア
MySQL HeatWave Vector Storeに格納された自社ドキュメントとLLMを組み合わせた検索拡張生成を実行でき、データを別のベクトルデータベースに移動することなく、より高精度かつ文脈に合った回答の取得を実現します。
組み込みの自動生成
自動化されたパイプラインを利用して、MySQL HeatWave Vector Store内の自社ドキュメントの検索・取り込み・埋め込み生成を行えます。これにより、AIに関する専門知識を持たない開発者やアナリストでもベクトルストアを活用しやすくなります。
スケールアウト・ベクトルの処理
ベクトル処理は最大512ノードのMySQL HeatWaveクラスター全体で並列化され、メモリ帯域幅を最大限に活用して実行されます。これにより、高速な結果の取得と精度低下のリスク低減が可能です。
HeatWave AutoML
データベース内で機械学習を実行できるため、別の機械学習サービスにデータを移動する必要はありません。MySQL内部とオブジェクト・ストアの両方に保存されたデータに対して、トレーニング、推論、説明を簡単かつセキュアに適用できます。この結果、MLへの取り組みを促進し、セキュリティを強化し、コストを削減できます。
時間と作業負荷の軽減につながる機械学習ライフサイクルの自動化
MySQL HeatWave AutoMLは、アルゴリズム選択、モデル学習のためのインテリジェントなデータサンプリング、特徴量選択、ハイパーパラメータ最適化を含む機械学習ライフサイクルを自動化します。これにより、データアナリストやデータサイエンティストの作業負荷軽減につながります。また、経験豊富なユーザー向けに機械学習パイプラインの柔軟なカスタマイズオプションも用意されています。MySQL HeatWave AutoMLは、異常検知、予測、分類、回帰、推奨システムなどのタスクをサポートしています。
推奨システムによる推奨のパーソナライズ
MySQL HeatWave AutoMLの推奨システムは、暗黙的なフィードバック（過去の購入履歴、閲覧行動など）と明示的なフィードバック（評価、「いいね！」など）の両方を考慮することで、パーソナライズされた推奨事項を生成することができます。たとえばECサイトでは、ユーザーが好むアイテム、特定のアイテムを好むユーザー、アイテムの評価などを予測することができます。特定のユーザーに対して類似ユーザーの一覧や、特定アイテムに対して類似アイテムの一覧も取得可能です。
説明可能なMLモデル
MySQL HeatWave AutoMLでトレーニングされたすべてのモデルは説明可能です。説明付きの予測により、規制対応、公平性、再現性、信頼性の向上や因果関係の理解促進が期待できます。
MySQL HeatWave Lakehouse
MySQL HeatWave Lakehouseは、オブジェクトストレージやMySQLデータベース、あるいはその両方のデータを組み合わせて高速にクエリを実行できます。クエリ処理はすべてMySQL HeatWaveエンジンで行われるため、MySQL互換のワークロードだけでなく、MySQL以外のワークロードでもMySQL HeatWave Lakehouseを活用することができます。
データ管理とクエリ処理の増大に対応するスケールアウト・アーキテクチャ
MySQL HeatWaveの大規模なパーティショニング・アーキテクチャにより、MySQL HeatWave Lakehouseではスケールアウト構成が実現できます。クエリ処理や、データのロード・再ロードといったデータ管理操作は、データ量に応じて拡張されます。MySQL HeatWave Lakehouseでは、MySQLデータベース・インスタンスにコピーすることなく、オブジェクト・ストレージ内の最大1/2ペタバイトのデータをクエリできます。MySQL HeatWaveクラスタは512ノードまで拡張可能です。
パフォーマンス向上と時間短縮を実現する機械学習ベースの自動化
MySQL HeatWave Autopilotを活用することで、データベース管理の負荷軽減やパフォーマンス向上が期待できます。
自動スキーマ推論は、CSVを含むサポートされているすべてのファイルタイプについて、対応するスキーマ定義へのファイルデータのマッピングを自動的に推論します。その結果、お客様はファイルのスキーマ・マッピングを手動で定義および更新する必要がなくなり、時間と労力を節約できます。
アダプティブ・データサンプリングは、オブジェクトストレージ内のファイルをインテリジェントにサンプリングし、自動化予測に必要な情報をMySQL HeatWave Autopilotに提供します。この機能により、MySQL HeatWave Autopilotは、たとえば400TBのファイルのスキーママッピングなどを1分未満で予測することも可能です。
パブリック・クラウドとお客様のデータ・センターで利用可能
MySQL HeatWaveは、OCI、AWS、Azure上で導入できます。オンプレミスのOLTPアプリケーションからHeatWave MySQLにデータをレプリケーションして、ほぼリアルタイムの分析を取得します。 HeatWave MySQLは、OCI Dedicated Regionを利用して、お客様のデータセンターで利用することも可能です。
MySQL HeatWave on AWSは、AWSのお客様にネイティブなエクスペリエンスを提供します。コンソール、コントロール・プレーンおよびデータ・プレーンはAWSにあります。