Oracle anuncia automação do MySQL HeatWave

Utilizando técnicas de Machine Learning para automatizar o HeatWave, a Oracle também anuncia o MySQL Scale-out Data Management, que atua no desempenho do recarregamento de dados

A Oracle anunciou nesta terça-feira (10) a disponibilidade do MySQL Autopilot, um novo componente do serviço MySQL HeatWave, o mecanismo de aceleração de consulta em memória para o serviço de banco de dados MySQL no Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

O MySQL Autopilot utiliza técnicas de Machine Learning para automatizar o HeatWave. A Oracle também anunciou o MySQL Scale-out Data Management, que atua no desempenho do recarregamento de dados no HeatWave.

Segundo a empresa, o MySQL Autopilot automatiza os aspectos importantes para obter alto desempenho de consulta em escala – incluindo provisionamento, carregamento de dados, execução de consulta e tratamento de falhas. As técnicas amostram dados, coletam as estatísticas e consultas e construem modelos de aprendizado de máquina usando o Oracle AutoML para modelar o uso de memória, carga de rede e tempo de execução.

Os modelos de aprendizado de máquina são usados ??pelo MySQL Autopilot para executar seus principais recursos. O provisionamento automático prevê o número necessário para executar uma carga de trabalho por amostragem adaptativa de dados da tabela em que a análise é necessária.

O carregamento paralelo automático otimiza o tempo de carregamento e o uso de memória, traçando um paralelo para cada tabela sendo carregada no HeatWave. O posicionamento automático de dados prevê a coluna em que as tabelas devem ser particionadas na memória. Isso minimiza a movimentação de dados entre os nós devido a escolhas abaixo do ideal que podem ser feitas pelos operadores ao selecionar manualmente a coluna.

A codificação automática determina a representação ideal das colunas sendo carregadas no HeatWave, levando as consultas em consideração. A estimativa de tempo de consulta automática pode estimar o tempo de execução antes de executá-la, fornecendo uma previsão da duração.

O agendamento automático pode determinar quais consultas na fila são de execução curta e priorizá-las em relação a consultas de longa execução de uma forma inteligente para reduzir o tempo de espera geral. A maioria dos outros bancos de dados usa o mecanismo Primeiro a Entrar, Primeiro a Sair (FIFO) para agendamento.

 

 

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