Oracle gab heute bekannt, dass MySQL HeatWave nun auf Amazon Web Services (AWS) verfügbar ist. MySQL HeatWave ist der einzige Service, der OLTP (Online-Transaktionsverarbeitung), Analysen, maschinelles Lernen (ML) und auf ML basierende Automatisierung in einer einzigen MySQL-Datenbank kombiniert. Nutzer von AWS können jetzt Workloads für Transaktionsverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen in einem Service ausführen, ohne dass zeitaufwendige ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)-Prozesse wiederholt zwischen separaten Datenbanken wie Amazon Aurora für die Transaktionsverarbeitung und Amazon Redshift oder Snowflake auf AWS für Analysen sowie SageMaker für maschinelles Lernen erforderlich sind.

„Oracle möchte den Kunden die Wahl lassen. Viele unserer MySQL HeatWave-Kunden sind von AWS migriert. Andere würden gern weiterhin Teile ihrer Anwendung auf AWS ausführen. Diese Kunden müssen sich ernsthaften Herausforderungen stellen, einschließlich den exorbitanten Gebühren für Daten-Egress, die von AWS in Rechnung gestellt werden, und der höheren Latenz beim Zugriff auf einen Datenbankservice, der in der Cloud von Oracle ausgeführt wird“, so Edward Screven, Chief Corporate Architect bei Oracle. „Wir kümmern uns um diese Probleme und bieten gleichzeitig hervorragende Performance und Preis-Leistung bei Transaktionen, Analysen und maschinellem Lernen im Vergleich zu anderen Datenbank-Cloud-Anbietern – sogar im Vergleich zu den eigenen Datenbanken von Amazon, die auf AWS ausgeführt werden, von denen Anwender erwarten würden, dass sie einen Vorteil böten. Wir wollten AWS-Kunden diese Wahl lassen, um von MySQL HeatWave-Innovationen zu profitieren, ohne ihre Daten von AWS verschieben oder ihren Entwicklern den Umgang mit einer neuen Plattform beibringen zu müssen.“

Im Rahmen der Neuvorstellung präsentiert Oracle mehrere neue Funktionen und Benchmarks für MySQL HeatWave auf AWS:

• Hohe Performance, starkes Preis-Leistungs-Verhältnis: MySQL HeatWave auf AWS punktet gegenüber Wettbewerbern auf der Plattform mit höherer Leistung und niedrigeren Kosten. Beim 4 TB TPC-H*-Benchmark bietet MySQL HeatWave auf AWS ein Preis-Leistungs-Verhältnis, das 7-mal besser ist als das von Amazon Redshift, 10-mal besser als das von Snowflake, 12-mal besser als das von Google BigQuery und 4-mal besser als das von Azure Synapse. Hinsichtlich ML-Aufgaben arbeitet MySQL HeatWave auf AWS zudem 25-mal schneller als Redshift ML. Bei einem 10 GB-TPC-C*-Workload bietet MySQL HeatWave im Vergleich zu Amazon Aurora bei einer hohen Zahl an gleichzeitigen Zugriffen einen bis zu 10-mal höheren und anhaltenden Durchsatz. Alle diese vollständig transparenten Benchmark-Skripte stehen unter GitHub zur Verfügung, damit Kunden sie nachvollziehen können.
• Native AWS-Erfahrung: MySQL HeatWave auf AWS bietet AWS-Kunden eine native Erfahrung durch Latenzzeiten im Bereich von Millisekunden für Anwendungen sowie eine umfassende interaktive Konsole. Die Lösung erleichtert das Schema- und Datenmanagement und führt Abfragen interaktiv über die Konsole aus. Benutzer können die Performance ihrer Abfragen und die Nutzung der bereitgestellten Ressourcen überwachen. MySQL Autopilot ist außerdem in die interaktive Konsole integriert, was die Benutzung erleichtert.
• Erweiterte Sicherheitsfeatures: Der MySQL HeatWave-Service bietet nun mehrere umfassende Sicherheitsfunktionen, die eine zusätzliche Abgrenzung zu Amazon Aurora ermöglichen. Dazu gehören serverseitige Datenmaskierung und -anonymisierung, asymmetrische Datenverschlüsselung und eine Datenbank-Firewall. Durch die asymmetrische Datenverschlüsselung können Entwickler und DBAs den Schutz vertraulicher Daten verbessern und digitale Signaturen einführen, um die Identität von Personen zu bestätigen, die Dokumente unterzeichnen. Die Datenbank-Firewall bietet zudem Echtzeitschutz vor datenbankspezifischen Angriffen wie SQL-Injections. Diese Funktionen wurden entwickelt, um Datenbankbenutzern die bestmögliche Sicherheit zu gewährleisten, im Gegensatz zu Aurora, wo die Sicherheitsmethoden auf die Datenbank aufgesetzt werden.
• MySQL Autopilot: Autopilot bietet Workload-bezogene, auf maschinellem Lernen basierende Automatisierung verschiedener Aspekte des Anwendungslebenszyklus. Im Zuge der Vorstellung von MySQL HeatWave auf AWS präsentiert Oracle zusätzliche Funktionen, die für OLTP-Workloads entwickelt wurden und das Preis-Leistungs-Verhältnis von MySQL HeatWave im Vergleich zu Amazon Aurora weiter verbessern.
  • Automatisches Thread-Pooling erlaubt einen höheren und anhaltenden Durchsatz bei einer hohen Zahl an gleichzeitigen Zugriffen, indem die optimale Anzahl von Transaktionen bestimmt wird, die simultan oder parallel ausgeführt werden sollten.
  • Die automatische Ausprägungsvorhersage bestimmt die optimale Ausprägung, die bereitgestellt werden muss, um das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für OLTP-Workloads bereitzustellen.
• Maschinelles Lernen: HeatWave ML bietet Anwendern ohne Zusatzkosten datenbankinterne Funktionen für maschinelles Lernen, einschließlich Training, Inferenz und Erklärungen. Dadurch können sie maschinelles Lernen ohne die Komplexität, Latenz und Kosten von ETL sicher auf Echtzeitdaten anwenden. HeatWave ML automatisiert den ML-Lebenszyklus vollständig und speichert alle trainierten Modelle in der MySQL-Datenbank, sodass sie nicht in ein separates Tool oder einen separaten Service für maschinelles Lernen verschoben werden müssen. Im Durchschnitt trainiert HeatWave ML Modelle 25-mal schneller als Redshift ML und lässt sich mit der Clustergröße skalieren. MySQL HeatWave-Kunden können Modelle jetzt häufiger trainieren und sie für eine höhere Vorhersagegenauigkeit auf dem neuesten Stand halten.

Bereit für die Distributed Cloud

MySQL HeatWave ist ab sofort in mehreren Clouds verfügbar, einschließlich OCI, AWS und – in naher Zukunft ¬– Microsoft Azure. Die Lösung ist außerdem als Teil von Oracle Dedicated Region Cloud@Customer On-Premises für Unternehmen verfügbar, die ihre Datenbank-Workloads nicht in die Public Cloud verschieben können. Kunden haben zudem die Möglichkeit, Daten aus ihren On-Premises-MySQL-OLTP-Anwendungen auf MySQL HeatWave auf AWS oder OCI zu replizieren, um Analysen nahezu in Echtzeit zu erhalten. Anders als viele andere MySQL-basierte Services nutzt MySQL HeatWave immer die neueste Version der MySQL-Datenbank.

„MySQL HeatWave auf AWS vereinfacht unsere Datenplattform mit einer konsolidierten Datenbank für die Transaktionsverarbeitung und Analyse“, so Thomas Henz, Chief Executive Officer von Johnny Bytes, einer innovativen digitalen Agentur für Web- und App-Entwicklung mit Sitz in Deutschland. „Wir beobachten eine 60- bis 90-mal schnellere Bearbeitung komplexer Abfragen im Vergleich zu AWS RDS und Aurora, die Echtzeitanalysen generieren, die wir für gezielte Multichannel-Kampagnen benötigen. Wir haben nun eine größere Skalierbarkeit, um mehr Daten und neue Kunden jeder Größe zu integrieren – und zwar ohne zusätzlichen IT-Verwaltungsaufwand.“

Die ungekürzte englische Pressemitteilung finden interessierte Leser hier.

Weitere Informationen:

• Oracle MySQL HeatWave Database Services
• Oracle Dedicated Region Cloud@Customer