HeatWave Lakehouse FAQ
개요
레이크하우스가 필요한 이유가 있나요?
최근 몇 년 동안 데이터는 기하급수적으로 증가했습니다. 대부분의 데이터는 Internet of Things 센서, 연결된 장치 및 차량, 웹 애플리케이션, 원격 측정 엔드포인트와 같은 소스를 통해 기존 OLTP 애플리케이션 외부에서 생성되고 파일 시스템에 저장됩니다. 이러한 외부 데이터를 내부 트랜잭션 데이터와 함께 분석하려는 기업의 경우, 분석을 위해 해당 데이터를 추출, 변환하고 데이터베이스에 로드(ETL)하는 프로세스가 너무 비싸거나 복잡할 때가 많습니다. HeatWave Lakehouse를 사용하면 객체 스토리지와 데이터베이스 데이터를 결합하여 가치 있는 실시간 인사이트를 쉽게 얻을 수 있습니다.
HeatWave Lakehouse는 HeatWave의 기능인가요?
예. HeatWave Lakehouse를 갖춘 HeatWave는 트랜잭션 및 레이크하우스 단위의 분석을 위한 단일 클라우드 서비스에서 자동화된 통합 생성형 AI 및 머신러닝을 제공합니다. ETL 복제로 인한 복잡성, 지연시간, 위험 및 비용이 발생하지 않습니다.
HeatWave Lakehouse를 사용하려면 MySQL 워크로드를 실행해야 하나요?
아니요. HeatWave Lakehouse 고객은 MySQL 워크로드를 실행할 필요 없이 뛰어난 가성비를 바탕으로 객체 스토리지의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
HeatWave Lakehouse의 이점을 활용하려면 MySQL를 지원하는 애플리케이션을 변경해야 하나요?
아니요, HeatWave Lakehouse는 MySQL 구문과 100% 호환됩니다. MySQL에서 작동하는 애플리케이션은 HeatWave Lakehouse를 사용하여 변경 없이 객체 스토리지의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
HeatWave Lakehouse의 기능을 사용하려면 추가 비용이 발생하나요?
HeatWave 가격 정책에는 변경 사항이 없습니다. 객체 스토리지의 HeatWave 스토리지 계층에 로드된 데이터에 대해 매월 미화 20달러/TB만 추가로 청구됩니다.
성능 및 확장성
HeatWave Lakehouse의 확장성이 뛰어난 이유는 무엇인가요?
HeatWave의 탁월한 성능을 뒷받침하는 것은 최대 512개 클러스터 노드를 사용하여 클러스터를 프로비저닝하고, 데이터를 로드하고, 쿼리를 처리할 수 있는 대규모 병렬 실행을 가능케 하는 수평 확장 아키텍처입니다. 객체 스토리지의 파일에서 추출된 데이터는 HeatWave 인메모리에 최적화된 하이브리드 열 형식으로 변환되며 지원되는 모든 파일 형식에 대해 동일한 쿼리 성능을 제공합니다. 또한 HeatWave Autopilot은 파일을 지능적으로 샘플링하여 자동화에 필요한 정보를 추출하고 이전에 실행한 쿼리를 통해 후속 쿼리의 실행을 개선합니다.
데이터베이스에서처럼 객체 스토리지의 데이터를 신속하게 쿼리할 수 있는 방법이 있나요?
모든 소스로부터 HeatWave 클러스터로 로드된 데이터는 최적화된 단일 내부 파일 형식으로 자동 변환됩니다. 결과적으로 객체 스토리지에서의 쿼리 속도가 데이터베이스에서의 쿼리 속도만큼 빨라졌습니다.
멀티클라우드
AWS에서 HeatWave Lakehouse를 사용할 수 있나요?
예, HeatWave는 기본적으로 AWS에서 사용할 수 있습니다. HeatWave에 HeatWave Lakehouse 기능이 추가됨에 따라 AWS 고객은 최대 6개의 AWS 서비스를 1개로 대체하여 복잡성을 줄이고 분석업계 최고의 가격 대비 성능을 얻을 수 있습니다.
HeatWave Lakehouse를 통해 AWS 고객은 Amazon S3 객체 스토리지에서 CSV, Parquet, Avro, JSON, 다른 데이터베이스에서 내보낸 파일 등 다양한 파일 형식으로 수백 테라바이트 규모의 데이터를 쿼리할 수 있으며, S3 데이터를 데이터베이스로 복사할 필요가 없습니다. 또한 별도의 변경이나 비합리적으로 높은 AWS 데이터 송신 비용 없이 애플리케이션을 계속해서 AWS에서 실행할 수 있습니다. AWS 고객은 HeatWave Lakehouse에서 HeatWave AutoML을 실행할 수도 있습니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 자동으로 훈련하고 S3에 저장된 파일에 대한 인퍼런스를 실행하고 설명을 획득할 수 있으며, 대화형 HeatWave 콘솔에서 다양한 종류의 머신러닝 분석을 실행할 수 있습니다.
Microsoft Azure에서 HeatWave Lakehouse를 사용할 수 있나요?
예, Azure 고객은 Oracle Interconnect for Microsoft Azure를 통해 사용할 수 있습니다.
모범 사례
HeatWave Lakehouse를 평가하거나 시작하는 데 도움을 받을 수 있나요?
물론입니다. 무료 전문가 주도 워크숍을 요청할 수 있습니다.
HeatWave Lakehouse 모범 사례를 설명하는 블로그가 있나요?
물론입니다. 시작에 앞서 몇 가지 사례를 소개해 드리겠습니다.