FAQ sur HeatWave Lakehouse
Généralités
Pourquoi ai-je besoin d'un lakehouse ?
Nous avons constaté une croissance exponentielle des données ces dernières années. La grande majorité des données sont générées en dehors des applications OLTP traditionnelles, via des sources telles que les capteurs de l'Internet des objets, les appareils et véhicules connectés, les applications Web et les points de terminaison de télémétrie, puis stockées dans des systèmes de fichiers. Pour les entreprises qui cherchent à analyser ces données externes parallèlement à leurs données transactionnelles internes, le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) de ces données dans une base de données à des fins d'analyse est souvent trop coûteux ou complexe. HeatWave Lakehouse permet aux organisations d'obtenir facilement des informations clés en temps réel, en combinant le stockage d'objets et les données de base de données.
HeatWave Lakehouse est-il une fonctionnalité de HeatWave ?
Oui, Avec HeatWave Lakehouse, HeatWave fournit une IA générative et un apprentissage automatique automatisés et intégrés dans un seul service cloud pour les transactions et les analyses à l'échelle du lakehouse, le tout sans la complexité, la latence, les risques ni le coût de la duplication ETL.
Dois-je exécuter des workloads MySQL pour pouvoir utiliser HeatWave Lakehouse ?
Non, vous pouvez utiliser HeatWave Lakehouse pour interroger les données dans le stockage d'objets avec un rapport prix/performances record sans exécuter de charge globale MySQL.
Les applications prenant en charge MySQL devront-elles être modifiées pour bénéficier de HeatWave Lakehouse ?
Non. HeatWave Lakehouse est conforme à 100 % à la syntaxe MySQL. Les applications qui fonctionnent avec MySQL peuvent utiliser HeatWave Lakehouse pour interroger les données dans le stockage d'objet sans aucune modification.
Y a-t-il des coûts supplémentaires pour utiliser la capacité de HeatWave Lakehouse ?
Aucune modification n'est apportée à la tarification HeatWave. Vous ne payez que 20 USD supplémentaires par To et par mois pour les données chargées dans la couche de stockage HeatWave sur la banque d'objets.
Performance et évolutivité
Pourquoi HeatWave Lakehouse évolue-t-il si bien ?
Les performances exceptionnelles de HeatWave sont le résultat de son architecture évolutive, qui permet un parallélisme massif pour provisionner le cluster, charger les données et traiter les requêtes avec jusqu'à 512 nœuds de cluster. Les données des fichiers de la banque d'objets sont transformées au format de colonne hybride optimisé dans la mémoire de HeatWave, et les performances de requête sont identiques pour tous les formats de fichier pris en charge. En outre, HeatWave Autopilot échantillonne intelligemment les fichiers pour dériver les informations nécessaires à l'automatisation et tire des enseignements des requêtes exécutées précédemment afin d'améliorer l'exécution des requêtes suivantes.
Comment est-il possible d'interroger les données dans le stockage d'objets aussi rapidement que dans la base de données ?
Une fois chargées dans le cluster HeatWave, les données de toutes les sources sont automatiquement transformées en un seul format interne optimisé. Par conséquent, les requêtes des données dans le stockage d'objets sont traitées aussi rapidement que dans la base de données.
Multicloud
HeatWave Lakehouse est-il disponible sur AWS ?
Oui. HeatWave s'exécute nativement sur AWS. Avec l'ajout de la fonctionnalité HeatWave Lakehouse dans HeatWave, les clients AWS peuvent remplacer jusqu'à six services AWS par un seul, ce qui leur permet de réduire la complexité et d'obtenir le meilleur rapport prix-performances du secteur pour les analyses.
Avec HeatWave Lakehouse, les clients AWS peuvent interroger des centaines de téraoctets de données dans le stockage d'objets Amazon S3 sous différents formats de fichiers, y compris CSV, Parquet, Avro, JSON et les exportations à partir d'autres bases de données, sans copier les données S3 dans la base de données. Ils peuvent continuer à exécuter des applications sur AWS sans aucune modification et sans entraîner des frais de sortie de données AWS excessivement élevés. Les clients AWS peuvent également exécuter HeatWave AutoML sur HeatWave Lakehouse, qui leur permet d'entraîner automatiquement des modèles d'apprentissage automatique, d'exécuter des inférences et d'obtenir des explications sur les fichiers stockés dans S3, ainsi que d'exécuter différents types d'analyse d'apprentissage automatique à partir de la console interactive HeatWave.
HeatWave Lakehouse est-il disponible sur Microsoft Azure ?
Oui, il est disponible pour les clients Azure via Oracle Interconnect for Microsoft Azure.
Bonnes pratiques
Existe-t-il un moyen d'obtenir de l'aide pour évaluer ou faire ses premiers pas avec HeatWave Lakehouse ?
Absolument, vous pouvez demander un atelier gratuit dirigé par un expert.
Existe-t-il des blogs décrivant les meilleures pratiques pour HeatWave Lakehouse ?
Oui, en voici quelques-uns pour vous aider à vous lancer.