Oracle ускорит обработку запросов in-memory в MySQL с выпуском Autopilot

Компания Oracle представила новый компонент для сервиса MySQL Heatwave — MySQL Autopilot.

Как сообщается, новое решение представляет собой движок ускорения обработки запросов in-memory для СУБД MySQL Database Service в Oracle Cloud Infrastructure (OCI). MySQL Autopilot использует продвинутые алгоритмы машинного обучения для автоматизации Heatwave, повышая производительность и масштабируемость системы. Autopilot уже доступен для пользователей MySQL Heatwave без дополнительной оплаты, а для пользователей запущена серия бесплатных вебинаров по работе с Heatwave на русском языке.

MySQL Autopilot позволяет автоматизировать ряд наиболее важных и сложных процедур для достижения высокой производительности в работе с запросами для масштабных баз данных. Инструмент помогает оптимизировать провизионинг, загрузку данных, исполнение запросов, а также работу с ошибками. Инструмент использует продвинутые технологии для выбора данных, сбора статистики по данным и запросам, а также создания моделей машинного обучения на базе Oracle AutoML для оценки использования памяти, утилизации ресурсов сети и времени исполнения запросов. Создаваемые модели впоследствии применяются MySQL Autopilot для оптимизации ключевых функций системы. Благодаря MySQL Autopilot оптимизатор очереди запросов Heatwave становится более интеллектуальным по мере исполнения запросов, а производительность системы постоянно улучшается. Как утверждают в Oracle, такой возможности нет ни в одной из аналогичных систем, включая Amazon Aurora, Amazon Redshift, Snowflake и другие сервисы на базе MySQL.

MySQL Autopilot обладает следующими возможностями: автоматический провизионинг прогнозирует количество активных нод Heatwave, которые будут необходимы для обработки запросов. Благодаря этому пользователям не нужно больше вручную определять необходимый размер кластера; автоматическая параллельная загрузка помогает оптимизировать время загрузки и использование памяти за счет прогнозирования оптимального уровня параллелизма для каждой таблицы, загружаемой в Heatwave; автоматическое размещение данных определяет строки, по которым таблицы должны быть разделены для размещения в памяти и обеспечивает лучший уровень производительности; автоматическое кодирование может определить оптимальное представление строк для загрузки в Heatwave с учетом существующих запросов и позволяет минимизировать стоимость кластера; автоматическое улучшения планирования запросов помогает сформировать оптимальный план исполнения запросов на будущее за счет изучения параметров исполнения текущих запросов; автоматическое определение времени исполнения позволяет оценить время обработки запроса еще до начала запуска запроса; автоматическое изменение распространения интеллектуально определяет наилучшее время для переноса измененных данных из MySQL на слой Heatwave Scale-out Data Management; автоматическое планирование позволяет определить быстрые в исполнении запросы и выставить им приоритет перед длительными; автоматическое исправление ошибок выделяет новые ноды и перезагружает необходимые данные в случае отсутствия ответа от одной или нескольких нод Heatwave.

В рамках анонса Oracle также представила решение MySQL Scale-out Data Management, которое позволяет увеличить производительность перезагрузки данных в Heatwave вплоть до 100 раз. Что касается Heatwave, конфигурация платформы теперь поддерживает кластеры из 64 нод (по сравнению с 24 ранее) и может обрабатывать до 32 ТБ данных (по сравнению с 12 ТБ).

Сообщается, что новые функции уже доступны в рамках последнего релиза MySQL Heatwave на OCI для всех 30 облачных регионов Oracle Cloud Regions.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365