MySQL HeatWave

MySQL 쿼리 성능을 대폭 개선하고 트랜잭션 데이터에 대한 실시간 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 별도의 데이터 분석용 데이터베이스로의 데이터 복제를 위한 추출, 변환, 로드(ETL) 과정에서 발생하는 복잡성, 지연 시간, 위험, 비용은 일체 발생하지 않습니다. 트랜잭션 및 레이크하우스 규모 분석을 위해 단일 클라우드 서비스에서 자동화된 통합 보안 생성형 AI 및 머신 러닝(ML)을 사용할 수 있습니다.

MySQL HeatWave의 잠재력(3:16)

MySQL Global Forum: MySQL의 30주년을 기념합니다

자유롭게 시청 가능한 웹캐스트 영상을 살펴보세요. 커뮤니티 전문가들이 공유하는 MySQL 모범 사례를 살펴보고, 개발자 생산성, 클라우드 서비스, 생성형 AI 등과 관련된 새로운 개선 사항들을 확인해 보세요.

MySQL HeatWave를 선택해야 하는 이유

완전 관리형 데이터베이스 서비스

  • MySQL Enterprise Edition 상에 구축된 유일한 클라우드 서비스를 활용해 귀사의 가장 까다로운 OLTP 워크로드를 구동할 수 있습니다. MySQL Enterprise Edition은 실제 ACID 준수, 높은 동시성, 고급 보안 기능(암호화, 데이터 마스킹, 데이터베이스 방화벽) 등을 지원합니다.
  • 고성능 인메모리 쿼리 가속기인 MySQL HeatWave가 통합된 유일한 MySQL 클라우드 서비스를 통해 MySQL 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 별도의 분석용 데이터베이스로의 ETL 복제 작업이 필요없는 트랜잭션 데이터에 대한 실시간 분석을 지원합니다.
  • Oracle Cloud Infrastructure(OCI), Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure 등 선호하는 퍼블릭 클라우드에 MySQL HeatWave를 자유롭게 배포해 보세요.

MySQL HeatWave 더 알아보기(PDF)

내장된 LLM, 벡터 저장소, ML 기술로 혁신적 AI 기능을 간단히 활용

  • 데이터베이스 내 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 생성형 AI의 이점을 즉시 누릴 수 있고, 자연어를 사용하여 비정형 문서의 정보를 기반으로 상황별로 대화할 수 있습니다. 원하는 사용 사례를 위해 필요한 경우 외부 LLM을 선택할 수도 있습니다.
  • AI 전문 지식 또는 별도의 벡터 데이터베이스로의 데이터 이전 없이도 LLM이 귀사의 독점 문서를 검색하고 보다 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다. 통합되어 있는 MySQL HeatWave Vector Store로 임베딩 생성을 자동화할 수 있습니다.
  • 객체 스토리지 및 MySQL 데이터베이스에 저장된 데이터를 사용하여 ML 모델을 손쉽게 구축, 학습, 설명할 수 있습니다. 별도의 ML 클라우드 서비스나 전문 지식은 필요하지 않습니다.

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데이터 웨어하우스 및 레이크하우스 워크로드용 최고 성능 시스템을 활용한 인사이트 확보 가속화

  • 별도의 분석용 데이터베이스 및 레이크하우스 서비스를 사용할 경우 발생하는 중복 ETL로 인한 복잡성, 지연 시간, 비용, 위험이 제거됩니다.
  • 객체 스토리지, MySQL 데이터베이스, 또는 두 가지 데이터베이스를 동시에 초고속으로 쿼리할 수 있습니다.

MySQL HeatWave Lakehouse 더 알아보기

MySQL HeatWave 고객 성공 사례

주요 MySQL HeatWave 사용 사례

  • 실시간 마케팅 분석

    디지털 마케팅 대행사인 고객이 적시에 적합한 채널을 통해 유의미한 잠재 고객에게 적절한 제안을 보내고, 실시간 캠페인 성과 분석을 제공하여 최상의 결정을 내리는 데 MySQL HeatWave가 어떤 도움을 제공하는지 확인해 보세요.


    MySQL HeatWave를 통한 실시간 마케팅 분석에 대해 더 알아보기

  • 스타트업 확장 지원 및 비용 절감

    빠르게 성장하는 수많은 클라우드 네이티브 조직들이 성능, 확장성, 보안성, 생산성은 개선하고 비용은 절감해야 하는 성장통 극복을 위해 MySQL HeatWave로 이전하는 이유를 확인해 보세요.


    MySQL HeatWave로 스타트업 확장하는 법 더 알아보기

  • 핀테크 솔루션 제공

    핀테크 기업이 고객을 사로잡을 수 있는 성능, 확장성, 보안성, 안정성, 비용 효율성을 갖춘 혁신 솔루션을 제공하기 위해서는 그 기반이 되는 기술을 신중히 선택해야 합니다. 핀테크 스타트업들이 MySQL HeatWave로의 마이그레이션을 선택하는 이유를 살펴보세요.


    MySQL HeatWave를 사용하는 핀테크 솔루션에 대해 더 알아보기

  • ISV 애플리케이션을 위한 경쟁 우위 확보

    SaaS 애플리케이션을 제공하는 ISV에게 있어 올바른 클라우드 플랫폼 선택은 극히 중요합니다. 자사의 애플리케이션을 구축하는 기반이자, 고객에게 서비스를 제공하는 과정에 큰 영향을 미치는 요소이기 때문입니다. ISV들이 MySQL HeatWave를 선호하는 이유를 확인해 보세요.


    MySQL HeatWave를 사용하는 ISV 애플리케이션에 대해 더 알아보기

2025년 1월 14일

생성형 AI와 ML 사용 시 흔히 당면하는 과제들. 그리고 이를 HeatWave로 해결하는 방법

Bertrand Matthelie, Senior Principal Product Marketing Director, Oracle

HeatWave GenAI는 인데이터베이스 LLM, 자동화된 인데이터베이스 벡터 저장소, 수평 확장 벡터 처리, 컨텍스트 기반 자연어 대화 등을 지원하는 통합적이고 자동화된 안전한 생성형 AI를 지원합니다. 덕분에 AI 전문 지식이 없어도 데이터를 이동하지 않고 생성형 AI를 자유롭게 활용할 수 있습니다.

MySQL HeatWave 블로그 최신 게시물

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MySQL HeatWave에 대한 업계 최고 분석가들의 의견

  • Moor Insights and Strategy 로고

    "여러 면에서 MySQL HeatWave는 클라우드 서비스의 본질에 충실합니다. 수평 확장 방식으로 설계된 상품형 인프라 서비스로서, 고객의 워크로드를 위한 최고의 성능과 가성비를 제공하죠."

    Matt Kimball
    Moor Insights & Strategy, Vice President 겸 Principal Analyst
  • IDC 로고

    "클라우드 데이터 레이크하우스 환경에서 최고의 가치를 창출하고자 하는 기업은 MySQL HeatWave Lakehouse 도입을 진지하게 고려해 보아야 합니다."

    Carl Olofson
    IDC, Data Management Software, Research Vice President
  • Constellation Research 로고

    "Oracle은 생성형 AI와 벡터 스토어를 MySQL HeatWave에 긴밀히 통합하여 생성형 AI를 과학 프로젝트로부터 유용한 비즈니스 도구이자 개발자를 위한 플랫폼으로 변화시켰습니다."

    Holger Mueller
    Constellation Research, VP 겸 Principal Analyst
  • The Futurum Group 로고

    "인데이터베이스 MySQL HeatWave AutoML은 엔지니어링, 성능, 비용 측면에서 Redshift ML을 낡은 기술처럼 보이게 만듭니다."

    Ron Westfall
    Futurum, Senior Analyst 겸 Research Director

리소스

설명서

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MySQL HeatWave는 대규모 병렬 처리가 가능한 고성능 인메모리 쿼리 가속기로서 분석과 혼합 워크로드에서 MySQL의 성능과 속도를 대폭 향상시킵니다.

클라우드 교육

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지원 및 서비스

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