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甲骨文

甲骨文本周宣布,MySQL Autopilot以機器學習技術來強化線上資料庫查詢加速引擎MySQL Heatwave的運作,挑戰Amazon Aurora、Google BigQuery和Snowflake。

MySQL Heatwave是甲骨文去年12月發布的服務,是用於Oracle Cloud Infrastructure上MySQL Database雲端服務的in-memory查詢加速引擎,可同時支援OLTP及OLAP,讓使用者得以執行混合式分析作業,或是以比傳統MySQL資料庫快10到1000倍的速度進行即時分析。而Autopilot則是使用機器學習技術來進一步強化MySQL Heatwave的查詢速度及可擴充性。MySQL Heatwave用戶可免費獲得Autopilot。

MySQL Heatwave定位在中小型企業市場,主打性價比。針對大型企業市場,仍將以Oracle Exadata及Autonomous Database為主。

Autopilot以機器學習強化Heatwave的資料庫調撥(provisioning)及查詢加速。它一共涵括9項以機器學習實現的功能,包括自動化叢集節點的調撥、資料平行倒入Heatwave、資料在記憶體內分區的配置,並以機器學習協助查詢預測、查詢排程規劃、最佳化查詢執行,以及Heatwave系統錯誤的應變等。

甲骨文宣稱,結合Autopilot,在標竿測試中Heatwave的效能價格比是Snowflake的35倍、Amazon Redshift加AQUA組合的13倍,也是Google BigQuery的36倍,或是Azure Synapse的15倍。此外,在混合式分析作業上,MySQL、HeatWave組合延遲率是Amazon Aurora的1/18。

連同MySQL Autopilot,甲骨文也同時推出MySQL向外擴充(Scale-Out)資料管理,可提升資料重倒入HeatWave的效能達100倍,可進一步拉抬效能。利用這項功能,HeatWave支援節點由24個節點增加到最多64個,而資料處理量也從之前的12TB提升到32TB。

甲骨文也宣布一些中小型企業,包括日本的FAN Communications、線上遊戲業者Tetris.co、行銷業者Red3i由較貴的Amazon Aurora轉移到MySQL Heatwave上。

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