HeatWave Lakehouse vous permet d'interroger les données dans le stockage d'objets avec des performances et un rapport prix-performances inégalés, et de créer, entraîner et expliquer automatiquement des modèles de machine learning (ML). Il est disponible sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) et Microsoft Azure.
Ne manquez pas la présentation d'Oracle CloudWorld par Edward Screven, architecte en chef d'entreprise d'Oracle, le 11 septembre à 8 h 30 (heure normale du Pacifique) : « Créer des applications d'IA génératives intégrées et automatisées avec HeatWave GenAI ».
Découvrez les nouvelles techniques qui optimisent HeatWave Lakehouse, permettant aux utilisateurs de traiter et d'interroger jusqu'à un demi-pétaoctets de données dans le stockage d'objets.
Découvrez comment interroger rapidement et facilement des centaines de téraoctets de données et créer des modèles de machine learning avec HeatWave Lakehouse sur AWS.
HeatWave est un moteur de traitement de données évolutif optimisé pour interroger des données dans un stockage d'objets. Vous pouvez interroger des données structurées, des données semi-structurées au format JSON et des documents non structurés avec la banque de vecteurs HeatWave.
Le rapport qualité-prix est nettement meilleur.
Automatisez le pipeline pour créer, entraîner, déployer et expliquer des modèles de machine learning à l'aide de données dans le stockage d'objets et MySQL Database, sans déplacer les données vers un service cloud de machine learning distinct et sans frais supplémentaires.
HeatWave Lakehouse traite les données dans divers formats de fichier, y compris CSV, Parquet, Avro, JSON et les exportations d'autres bases de données. Vous pouvez interroger des données dans le stockage d'objet et éventuellement les combiner avec des données transactionnelles dans des bases de données MySQL. Avec HeatWave Vector Store, vous pouvez télécharger et interroger des documents non structurés. Les données chargées dans le cluster HeatWave en vue d'un traitement sont automatiquement transformées dans le format en mémoire de HeatWave et les données de stockage d'objet ne sont pas copiées dans la base de données MySQL. Vous pouvez également tirer parti de HeatWave AutoML, une fonctionnalité intégrée qui automatise le pipeline pour créer, entraîner et expliquer des modèles de machine learning à l'aide de données dans le stockage d'objets, la base de données ou les deux. Il n'est pas nécessaire de déplacer les données vers un service cloud de machine learning distinct, ni d'être un expert en machine learning.
« HeatWave Lakehouse s'adapte très bien au chargement de données à partir du stockage d'objets et à l'exécution de requêtes sur la banque d'objets. Le temps de chargement et les temps de requête sont presque constants, car la taille du cluster HeatWave augmente au même rythme que celle des données. Cette caractéristique de HeatWave Lakehouse pour la gestion des données est essentielle pour traiter efficacement de très grandes quantités de données. »
-Henry Tullis, Leader de l'infrastructure cloud et de l'ingénierie chez Deloitte Consulting
« Les données augmentent de manière exponentielle, tout comme la quantité de données que nous stockons dans notre data lake. La possibilité d'utiliser la syntaxe standard MySQL pour interroger des données dans notre base de données et notre stockage d'objets afin d'obtenir des informations en temps réel est très importante pour Natura. Cela ouvre de nouvelles opportunités d'exploration et pourrait représenter de nouveaux avantages si nous pouvons analyser toutes ces données plus rapidement que nos concurrents. »
-Fabricio Rucci, Architecte Solution chez Natura &Co
« Les entreprises à la recherche de la meilleure valeur en matière de data lakehouses cloud doivent sérieusement envisager HeatWave Lakehouse. »
« La capacité de HeatWave à charger et à interroger des données sur un nombre aussi important de nœuds en parallèle est une première. »
« HeatWave Lakehouse fournit des performances record pour le chargement de données et l'interrogation de données ; c'est une innovation sans précédent dans les services de données cloud. »
« Avec HeatWave Lakehouse, Oracle présente aux clients MySQL sur AWS et Microsoft Azure une proposition quasi impossible à refuser. »
« HeatWave Lakehouse peut simplifier la vie des professionnels de la gestion des données et devrait améliorer l'expérience client. »
« Pour le dire simplement, HeatWave Lakehouse vous aide à garder une longueur d'avance sur la concurrence en vous permettant de prendre rapidement des décisions sur la base d'informations commerciales pertinentes. »
« L'équipe HeatWave atteint un niveau d'innovation inégalé, fournissant cinq cas d'utilisation de base de données de base différents dans une seule base de données, ce qui soulage les CXO, qui savent qu'ils ont une base de données qui peut tout faire, une base de données vraiment universelle. »
« HeatWave Lakehouse offre aux clients un nouveau niveau de fonctionnalités : pouvoir interroger des pétaoctets de données hétérogènes dans des data warehouses et des data lakes à l'aide de la syntaxe SQL, tout en battant les concurrents populaires en matière de performances des requêtes, de temps de chargement et de coûts. »
Découvrez HeatWave Lakehouse à votre propre rythme avec des instructions étape par étape.
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Lancer l'atelier sur l'analyse des données à grande échelle dans le stockage d'objets avec HeatWave LakehouseC'est votre chance de voir ce que signifie être un « athlète des données » pour SailGP en aidant les équipes de voile à augmenter leurs performances. SailGP offre un terrain de jeu idéal pour essayer HeatWave Lakehouse ; les bateaux ultra rapides et bardés de technologies contiennent plus de 800 capteurs IoT qui génèrent plus de 12 000 points de données.
Lancer l'atelier pour découvrir comment gagner la course avec HeatWave LakehouseDécouvrez comment les experts utilisent HeatWave Lakehouse dans différents scénarios.
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