استعلم عن البيانات في مخزن الكائنات بتنسيقات ملفات مُتنوعة، بما في ذلك ملفات CSV وParquet وAvro وتصدير الملفات من قواعد البيانات الأخرى باستخدام صياغة SQL القياسية، وقم بدمجها اختياريًا مع بيانات المعاملات في قواعد بيانات MySQL. تتم معالجة الاستعلامات بالكامل في محرك HeatWave، بحيث يمكنك استخدام HeatWave لأحمال العمل غير MySQL وأحمال العمل المتوافقة مع MySQL على حد سواء. عند تحميل البيانات من أي مصدر إلى مجموعة HeatWave، يتم تحويلها تلقائيًا إلى تنسيق داخلي محسّن واحد. نتيجة لذلك، يكون الاستعلام عن البيانات في تخزين الكائنات بنفس سرعة الاستعلام عن قواعد البيانات—الصناعة أولاً.
يمكن كتابة نتائج الاستعلام في مخزن الكائنات، مما يسمح للمستخدمين بمشاركتها بسهولة وتخزين النتائج في مخزن الكائنات بتكلفة زهيدة. يتيح هذا أيضًا للمطورين استخدام HeatWave لتطبيقات MapReduce.
يمكنك استخدام HeatWave للاستعلام عن البيانات شبه المنظمة بتنسيق JSON في مخزن الكائنات، على سبيل المثال، لتطوير تطبيقات إدارة المحتوى أو لوحات المعلومات في الوقت الفعلي باستخدام بيانات JSON في مخزن الكائنات. باستخدام دعم JavaScript الأصلي في HeatWave Lakehouse، يمكنك استخدام JavaScript لمعالجة البيانات والاستعلام عنها في مخزن الكائنات. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء تطبيقات ديناميكية لتحميل المحتوى باستخدام الميزات الغنية في JavaScript.
باستخدام متجر متجه HeatWave، يمكنك تحميل المستندات غير المنظمة والاستعلام عنها.
يعد أداء HeatWave الذي لا مثيل له نتيجة لبنيته القابلة للتوسع، والتي تتيح التوازي الهائل لتزويد المجموعة وتحميل البيانات ومعالجة الاستعلامات بما يصل إلى 512 نقطة توصيل. يمكن لكل نقطة توصيل HeatWave ضمن مجموعة وكل مركز معالجة ضمن نقطة توصيل معالجة البيانات المقسمة بالتوازي، بما في ذلك عمليات المسح المتوازية والروابط والتجميع والمعالجة بالشكل العلوي. تم تصميم الخوارزميات لتداخل وقت الحوسبة مع اتصال البيانات عبر نقاط التوصيل، مما يساعد على تحقيق قابلية توسع عالية.
يوفر HeatWave Autopilot أتمتة مدركة لحمل العمل لـ HeatWave مدعومة بالتعلم الآلي (ML). تم تحسين إمكانات HeatWave Autopilot، مثل التزويد التلقائي وتحسين خطة الاستعلام التلقائي (التي تتعرف على إحصاءات وقت التشغيل المختلفة من عمليات تنفيذ الاستعلام السابقة لتحسين خطة التنفيذ للاستعلامات المستقبلية)، والتحميل المتوازي التلقائي، لمستودع بيانات HeatWave. تتضمن الإمكانات الإضافية لـ HeatWave Lakehouse ما يلي:
باستخدام HeatWave AutoML، يمكنك استخدام البيانات في مخزن الكائنات أو قاعدة البيانات أو كليهما لإنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها وشرحها. لست بحاجة إلى نقل البيانات إلى خدمة سحابية مُنفصلة للتعلم الآلي، أو أن تكون خبيرًا في التعلم الآلي. تؤتمت HeatWave AutoML مسار التعلم الآلي، بما في ذلك تحديد الخوارزميات وأخذ عينات البيانات الذكية لتدريب النماذج واختيار الميزات وتحسين المعلمات الفائقة—مما يوفر على محللي البيانات وقتًا وجهدًا كبيرًا. يدعم HeatWave AutoML مهام نظام الكشف عن أوجه الخلل والتنبؤ والتصنيف والتراجع والموصي، حتى في ذلك الأعمدة النصية. يمكنك استخدام HeatWave AutoML دون أي تكلفة إضافية.
تتم أتمتة مهام مثل الإدارة عالية التوفر والتصحيح والترقيات والنسخ الاحتياطية من خلال خدمة مُدارة بالكامل. يتم استرجاع البيانات المحملة في مجموعة HeatWave تلقائيًا في حالة فشل نقطة توصيل حوسبة غير متوقعة، دون إعادة التحويل من تنسيقات البيانات الخارجية.
باستخدام آليات التحكم في الوصول مثل مصادقة مسؤول الرئيس لـ Oracle Cloud Infrastructure (OCI) أو الطلبات المصدق عليها مسبقًا، يمكنك التحكم الكامل في الوصول إلى مصادر بحيرة البيانات.