HeatWave Lakehouseは、比類のないパフォーマンスと価格性能でオブジェクト・ストレージ内のデータをクエリし、機械学習(ML)モデルを自動的に構築、トレーニング、説明することができます。Oracle Cloud Infrastructure(OCI)、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azureで利用可能です。
HeatWaveポートフォリオの活用方法についてご紹介します。
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Nucleus Researchのアナリストは、HeatWaveを使用している複数の組織にインタビューを行い、ハイブリッドのOLTP/OLAPクエリが100倍高速化するなど、大幅な運用改善が実現したことを報告しています。
HeatWaveは、オブジェクト・ストレージ内のデータをクエリするために最適化されたスケールアウト・データ処理エンジンです。HeatWave Vector Storeを使用すると、構造化データ、JSON形式の半構造化データ、非構造化ドキュメントをクエリできます。
コストパフォーマンスが大幅に向上します。
パイプラインを自動化し、オブジェクト・ストレージとMySQLデータベース内のデータを使用してMLモデルの構築、トレーニング、デプロイ、説明を行うことができます。データを別のMLクラウド・サービスに移動する必要はなく、追加コストも発生しません。
HeatWave Lakehouseは、CSV、Parquet、Avro、JSON、および他のデータベースからのエクスポートなど、さまざまなファイル形式のデータを処理します。オブジェクト・ストレージ内のデータをクエリし、オプションでMySQLデータベース内のトランザクション・データと結合できます。HeatWave Vector Storeを使用すると、非構造化ドキュメントをアップロードしてクエリできます。HeatWaveクラスタにロードされ、処理されるデータは、自動的にHeatWaveインメモリ形式に変換され、オブジェクト・ストレージのデータはMySQLデータベースにコピーされません。また、パイプラインを自動化し、オブジェクト・ストレージとデータベース内(またはその両方)のデータを使用してMLモデルの構築、トレーニング、説明を行う組込み機能、HeatWave AutoMLを使用することもできます。データを別のMLクラウド・サービスに移動する必要はなく、MLのエキスパートである必要もありません。
「HeatWave Lakehouseは、その優れたスケールアウト機能により、オブジェクト・ストレージからのデータのロードとオブジェクト・ストレージでのクエリの実行を可能にしてくれます。データのサイズが大きくなり、それに応じてHeatWaveクラスタのサイズが大きくなっても、ロード時間とクエリ時間はほぼ一定です。データ管理のためのHeatWave Lakehouseのこのスケールアウト機能は、非常に大量のデータを効率的に処理するためのカギとなります」
—Deloitte Consulting、クラウド・インフラストラクチャおよびエンジニアリング担当リーダー、Henry Tullis氏
「データが急激に増加しているのに伴い、データレイクに保存しているデータ量も増加しています。MySQLの標準的な構文を使用して、データベースとオブジェクト・ストレージのデータをクエリし、リアルタイムのインサイトを得られることは、当社にとって非常に重要です。これにより、新たなチャンスを探ることができるほか、競合他社よりも高速にすべてのデータを分析することができれば、大きな競争力となります」
—Natura&Co、ソリューション・アーキテクト、Fabricio Rucci氏
HeatWave Lakehouseを使用すると、分析目的でオブジェクト・ストレージにオフロードされた過去のトランザクションから、迅速かつコスト効果の高い方法でインサイトを得ることができます。
この図では、分析のためにすべての過去のトランザクション・データをオンプレミスのトランザクション・データベースに保持すると、コストが高くなる可能性があることを示しています。そのため、古いトランザクション・データはCSVファイルとしてオブジェクト・ストレージにエクスポートされます。HeatWave Lakehouseでは、オブジェクト・ストレージ内のデータに対して高速クエリを実行できるため、ユーザーは過去のトランザクション・データから迅速かつコスト効果の高い方法でインサイトを得ることができます。
HeatWave Lakehouseにより、ユーザーはトランザクション・データベース内の最新のキャンペーン・データとデータレイク内の過去のキャンペーン・データの両方からインサイトを得ることができます。
この図では、すべてのキャンペーン・データがトランザクション・データベースHeatWave MySQLに保存され、過去のキャンペーン・データがオブジェクト・ストレージのデータレイクにエクスポートされることを示しています。HeatWave Lakehouseはトランザクション・データベース内の最新のキャンペーン・データとオブジェクト・ストレージ内の過去のキャンペーン・データを組み合わせてクエリを実行できます。これにより、ユーザーはすべてのキャンペーン・データに対して分析クエリを実行できます。
モノのインターネット(IoT)センサーによって生成されたデータは、アプリケーションからHeatWave Lakehouse経由でアクセスできます。
この図では、輸送コンテナ上のIoTセンサーからデータが生成され、オブジェクト・ストレージ内のデータレイクにCSVファイルとして保存されることを示しています。HeatWave Lakehouseはこのデータに対して高速クエリを実行でき、ユーザーはIoTデータにアクセスする分析ダッシュボードやチャットボットを実装できます。
ユーザーはHeatWave Lakehouseを使用してトランザクション・データベース内の販売データと、オブジェクト・ストレージ内の販売統計やキャンペーン・データに対して同時にクエリを実行することで、メディア販売キャンペーンの管理と計画を行うことができます。
この図では、書籍の販売がトランザクション・データベースHeatWave MySQLに記録されて保存されることを示しています。販売とキャンペーンの統計情報が収集され、そのデータはCSVファイルとしてオブジェクト・ストレージにエクスポートされます。HeatWave Lakehouseはトランザクション・データとオブジェクト・ストレージ内のデータを組み合わせてクエリを実行でき、ユーザーは販売キャンペーンの管理や計画を行うことができます。
「クラウド・データ・レイクハウス環境で最高の価値を得たいと考える組織は、HeatWave Lakehouseを真剣に検討するべきです」
「HeatWaveがこのような膨大な数のノードで並列にデータをロードし、クエリを実行できるようになったのは、業界初のことです」
「HeatWave Lakehouseがデータのロードとクエリの両方において記録的なパフォーマンスを実現しているのは、クラウド・データ・サービスにおいて前例のないイノベーションなのです」
「AWSやMicrosoft AzureでMySQLを使用している顧客にとって、HeatWave Lakehouseがもたらすメリットは非常に魅力的でしょう。」
「HeatWave Lakehouseは、データ管理担当者の業務を簡素化し、カスタマー・エクスペリエンスを向上させます。」
「簡単に言えば、HeatWave Lakehouseは、ビジネスが重要なインサイトをすばやく行動に変え、競合他社の一歩先をいくことを可能にします。」
「HeatWaveチームは業界を凌駕するイノベーションにより、単一のデータベースで5つの異なるコアデータベースのユースケースを提供しています。これにより、経営陣は1つのデータベースですべてを実行できるという安心感を得ることができます。本当に汎用性の高いデータベースだと思います。」
「HeatWave Lakehouseは、新たなレベルの機能を提供してくれます。使い慣れたSQL構文を使用して、ペタバイト規模のデータウェアハウスやデータレイクにまたがる異種データのクエリを実行できるだけでなく、競合製品よりも優れたクエリパフォーマンス、ロード時間、コスト効率を実現します。」
HeatWave Lakehouseを使用して、オブジェクト・ストレージ内にあるさまざまなファイル形式の数百テラバイトのデータをクエリする方法についてご紹介します。HeatWave Autopilotを使うことで、このプロセスがどれほどシンプルになるかご確認ください。
このラボを始める HeatWave Lakehouseを使用してオブジェクト・ストレージ内のデータを大規模に分析セーリング・チームのパフォーマンス向上を支援するSailGPにとって「データ・アスリート」とは何を意味するかをぜひご確認ください。12,000を超えるデータ・ポイントが生成される、800を超えるIoTセンサーが搭載されたSailGPの高速ハイテク・ボートは、HeatWave Lakehouseを試すのに最適な場といえます。
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