HeatWave Lakehouse

O HeatWave Lakehouse permite que você consulte dados no armazenamento de objetos com desempenho e preço inigualáveis e crie, treine e explique automaticamente modelos de machine learning (ML). Disponível na Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.

Demonstração: HeatWave Lakehouse na AWS (4:32)

Por que usar o Lakehouse HeatWave?

  • Consulte dados no armazenamento de objetos

    O HeatWave é um mecanismo de processamento de dados de expansão otimizado para consultar dados no armazenamento de objetos. Você pode consultar dados estruturados, dados semiestruturados no formato JSON e documentos não estruturados com o HeatWave Vector Store.

  • Obtenha o melhor desempenho e custo-benefício

    O custo-benefício é significativamente melhor.

  • Use ML integrado com todos os seus dados

    Automatize o pipeline para criar, treinar, implementar e explicar modelos de ML usando dados no armazenamento de objetos e no banco de dados MySQL, sem mover os dados para um serviço de nuvem de ML separado e sem custo adicional.

Como o HeatWave Lakehouse funciona

O HeatWave Lakehouse processa dados em uma variedade de formatos de arquivo, incluindo CSV, Parquet, Avro, JSON e exportações de outros bancos de dados. Você pode consultar dados no armazenamento de objetos e, opcionalmente, combiná-los com dados transacionais em bancos de dados MySQL. Com o HeatWave Vector Store, você pode fazer upload e consultar documentos não estruturados. Os dados carregados no cluster HeatWave para processamento são transformados automaticamente no formato HeatWave na memória, e os dados do armazenamento de objetos não são copiados para o banco de dados MySQL. Você também pode aproveitar o HeatWave AutoML, um recurso integrado que automatiza o pipeline para criar, treinar e explicar modelos de ML usando dados no armazenamento de objetos, no banco de dados ou em ambos. Não há necessidade de mover os dados para um serviço de nuvem de ML separado e você não precisa ser especialista em ML.

Diagrama do funcionamento do Heatwave Lakehouse, detalhes abaixo:
Os dados transacionais no MySQL Database, bem como os dados de armazenamento de objetos em uma variedade de formatos de arquivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON e exportações de outros bancos de dados, são replicados em tempo real no Cluster HeatWave, permitindo que os clientes obtenham análises em tempo real em todos esses dados. Como os recursos de machine learning são integrados ao HeatWave, os clientes também podem usar dados do banco de dados e do armazenamento de objetos para construir, treinar, implementar e explicar modelos de ML.

Perspectivas dos clientes sobre o HeatWave Lakehouse

  • “O HeatWave Lakehouse se adapta muito bem ao carregamento de dados e à execução de consultas no armazenamento de objetos. Os tempos de carregamento e de consulta são quase constantes à medida que o tamanho dos dados aumenta e o tamanho do cluster HeatWave aumenta de forma correspondente. Essa característica de expansão do HeatWave Lakehouse para gerenciamento de dados é fundamental para o processamento eficiente de grandes quantidades de dados.”

    — Henry Tullis, Líder, Infraestrutura e Engenharia de Nuvem, Deloitte Consulting

  • “Os dados estão crescendo exponencialmente, assim como a quantidade de dados que armazenamos em nosso data lake. A capacidade de usar a sintaxe padrão do MySQL para consultar dados em nosso banco de dados e no armazenamento de objetos para obter insights em tempo real é muito importante para a Natura. Isso abre novas oportunidades e pode representar mais vantagens competitivas se conseguirmos analisar todos esses dados mais rápido do que a nossa concorrência.”

    — Fabricio Rucci, Arquiteto de Soluções, Natura &Co

Veja o que os principais analistas do setor dizem sobre o HeatWave Lakehouse

  • Logotipo do IDC

    “As organizações que buscam o melhor valor no cenário de data lakehouse em nuvem precisam considerar seriamente o HeatWave Lakehouse.”

    Carl Olofson
    Vice-Presidente de Pesquisas, Software de Gerenciamento de Dados, IDC
  • Logo Wikibon

    “A capacidade do HeatWave de carregar e consultar dados em um número tão grande de nós em paralelo é pioneira no setor.”

    Marc Staimer
    Analista Sênior, Wikibon
  • Logotipo do Futurum Group

    “Para o HeatWave Lakehouse oferecer desempenho recorde tanto para carregamento quanto para consulta de dados é uma inovação sem precedentes em serviços de dados em nuvem.”

    Ron Westfall
    Diretor de Pesquisa, The Futurum Group
  • Logotipo da Omdia

    "Com o HeatWave Lakehouse, a Oracle está apresentando aos clientes do MySQL na AWS e no Microsoft Azure uma proposta que eles talvez não possam recusar."

    Bradley Shimmin
    Analista-Chefe, IA e Análises de Dados, Omdia
  • Logo Moor

    "O HeatWave Lakehouse pode simplificar a vida dos profissionais de gerenciamento de dados e deve melhorar a experiência do cliente."

    Matt Kimball
    Vice-Presidente e Analista Principal, Data center, Moor Insights & Strategy
  • Logotipo da NAND Research

    "Simplificando: o HeatWave Lakehouse permite que você fique à frente da concorrência, tomando medidas rápidas com base em insights de negócios significativos."

    Steve McDowell
    Analista Principal e Sócio Fundador, NAND Research
  • Logotipo da Constellation Research

    "A equipe do HeatWave inovou fora do setor, fornecendo cinco casos de uso diferentes em um único banco de dados, o que dá ao CxOs a tranquilidade de ter um banco de dados que pode fazer tudo, ou seja, um banco de dados verdadeiramente universal."

    Holger Mueller
    Vice-Presidente e Analista Principal, Constellation Research
  • Logotipo da KuppingerCole

    "O HeatWave Lakehouse leva os clientes a um novo nível de recursos: ser capaz de consultar dados heterogêneos em data warehouses e data lakes na escala de petabytes usando a sintaxe SQL familiar, enquanto supera concorrentes populares em desempenho de consulta, tempos de carregamento e eficiência de custos."

    Alexei Balaganski
    Analista Líder e CTO, KuppingerCole Analysts

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