Oracle 宣布推出新的 HeatWave 功能，協助企業在 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 和 Amazon Web Services (AWS) 中更輕鬆、安全地利用生成式 AI 技術。新增功能可協助客戶快速、安全地針對更廣泛的用例導入資料湖和機器學習應用程式，並協助提高事務應用程式的效能和可管理性。

Oracle 企業架構長 Edward Screven 表示：「我們一直以來致力於為 HeatWave 提供自動化、整合且安全的強大新功能，而現在已擴展到 AI 方面。SmarterD 等企業在 HeatWave 上建置新的生成式 AI 應用程式，並在不到一個月的時間內上線。為了讓更多客戶能夠利用我們的創新技術 (包括具有資料庫內 LLM 的 HeatWave GenAI)，我們將在 AWS 上原生提供這些技術。這樣一來，AWS 使用者能夠建置豐富的生成式 AI 應用程式，既不需要 AI 專業知識，也不需要複雜的手動整合和疑難排解，同時無需承擔將資料移轉至單獨服務的安全風險和成本。」

SOCOBOX 技術長暨創辦人 Hans Ospina 表示：「將生成式 AI 整合到 HeatWave 中對我們來說是一個重大進展。透過將資料庫內 LLM、自動化向量處理、AutoML 和資料湖引入工作流程，我們現在可以提供強大的 AI 導向洞察力和應用程式，而無需承擔使用外部工具所帶來的成本。這個全方位的方法不僅簡化了我們的營運，還提供即時且符合成本效益的解決方案，滿足客戶的需求。」

企業可跨各種資料類型和來源應用分析、事務處理、機器學習和生成式 AI，運用新的 HeatWave 功能，其中包括：

HeatWave on AWS

AWS 客戶可以透過使用 HeatWave 取代多達六個 AWS 服務，以降低複雜性。AWS 上的新 HeatWave 功能也可在 OCI 上使用，包括：

• HeatWave GenAI：協助 AWS 客戶以更低的成本，簡化安全生成式 AI 應用程式的開發。使用者可以自動建立向量儲存和產生向量內嵌，使用在 CPU 上執行的資料庫內大型語言模型 (LLMs)，或使用 Amazon Bedrock 的模型，並與 Amazon S3 中的文件進行自然語言對話。
• HeatWave Lakehouse：以業界先進的效能和性價比查詢 Amazon S3 中的結構化、半結構化和非結構化資料，協助 AWS 使用者更快從所有資料中獲取洞察。
• 原生 JavaScript 支援：讓 AWS 使用者能夠用 JavaScript 編寫預存程序和函數，並在 HeatWave 內原生執行，例如使用 JavaScript 的豐富功能建立動態內容載入應用程式，以處理和查詢物件儲存中的資料。
• HeatWave Autopilot 索引：讓 AWS 使用者預測其 OLTP 工作負載所需的索引集，從而減少手動確定所需索引的耗時且複雜的任務。

HeatWave GenAI

HeatWave GenAI 提供整合、自動化且安全的生成式 AI 功能，開發人員既不需要具備 AI 專業知識，也不需要移動資料或支付額外成本，即可建置新的生成式 AI 應用程式。這些新功能包括：

• 多語言支援：協助開發人員建置全球應用程式，能夠將 27 種語言的文件載入 HeatWave Vector Store 中，以執行相似性搜尋，並以各種語言提出問題。
• Optical Character Recognition (OCR) 支援：利用 HeatWave Vector Store 將儲存為影像的掃描內容轉換為可分析的文字資料，例如偵測抄襲，從而協助使用者進行相似性搜尋。
• LLM 推論批次處理：透過在 HeatWave 叢集中同時執行多個要求，協助開發人員提高應用程式處理量。
• 自動向量儲存更新：協助開發人員使用最新資料來建置應用程式，因為物件儲存中的文件變更會自動觸發對應向量內嵌的更新。
• 支援 JavaScript：開發人員可以將 JavaScript 與 VECTOR 資料類型搭配使用，並從 JavaScript 程式呼叫 HeatWave GenAI，以更輕鬆地建置聊天機器人來存取企業資料。

HeatWave MySQL

HeatWave MySQL 可讓 OLTP 工作負載運用 MySQL Database Enterprise Edition 的功能，並提供獨特的功能，例如 Auto Shape Prediction、Auto Thread Pooling、Autopilot 索引以及資料庫內 JavaScript。這些新功能包括：

• Hypergraph 優化處理使用者能夠實現真正基於成本的查詢計畫，同時實現優化並提高效能，尤其是用於複雜查詢。
• 與 OCI Ops Insights 整合：協助管理員使用 ML 型分析來發現效能問題、預測使用量及規劃容量。
• 批次攝取：使用者將資料載入至 HeatWave MySQL 的速度可提升高達 5 倍。因此，他們可以更快地查詢資料，更快地釋放資源，從而降低成本。

HeatWave Lakehouse

HeatWave Lakehouse 讓使用者以業界高性價比查詢物件儲存中數百 TB 的資料。HeatWave Lakehouse 能以與資料庫查詢相同的速度，對詢物件儲存中的資料進行唯一查詢，而無需將資料從物件儲存複製到資料庫。這些新功能包括：

• 將結果寫入物件儲存：使用者能夠輕鬆共用查詢結果，並以較低的成本將其儲存在物件儲存中。此外，開發人員能夠將 HeatWave 用於 MapReduce 應用程式。
• 自動變更傳輸：透過自動偵測物件儲存中的資料變更，並將這些變更以增量方式更新至 HeatWave，讓使用者能夠隨時查詢最新資料。

HeatWave AutoML

HeatWave AutoML 包含使用者在 HeatWave 內建置、訓練、部署及說明機器學習模型所需的一切功能，無需額外付費。HeatWave AutoML 還為分類、迴歸、異常偵測、推薦系統和時間序列預測提供支援。這些新功能包括：

• 儲存及處理大型模型：透過增加容量以容納 4 倍更大的模型，使用者能夠使用更豐富的訓練資料集來訓練 ML 模型。
• 主題建模：透過協助使用者瞭解文件中的關鍵主題，協助他們在大型文字資料集中發現洞察，例如完成對社群媒體資料的情感分析。
• 資料漂移：透過偵測用於訓練的資料與新傳入資料之間的差異，協助使用者確定何時重新訓練模型。
• 半監督日誌異常偵測：使用者能夠獲得非監督異常偵測結果的回饋，並使用此標記資料來協助改善後續預測。

HeatWave 現已在 Oracle Cloud Free Tier 中提供

如今，您可以在 OCI Always Free Service 中使用 HeatWave。藉助該服務，企業可使用 HeatWave MySQL、分析、機器學習、JavaScript、HeatWave Vector Store 以及在物件存放區中處理資料，以開發和執行小型應用程式。所有 OCI 帳戶都可以無限期地存取其所在區域的 OCI 的獨立 HeatWave 執行個體，以及 50 GB 的儲存空間和 50 GB 的備份儲存空間。使用者還可以獲得 300 美元的點數，在 30 天内使用所有符合條件的 OCI 服務。

其他資源

• 閱讀技術部落格
• 閱讀 Oracle HeatWave GenAI 技術摘要
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