Oracle’ın DBaaS’a yönelik ‘İsviçre Çakısı’ yaklaşımı MySQL HeatWave ML ile karşılığını vermeye devam ediyor



Açık MySQL veritabanları, veri işleme ve analitiğin beygir gücüdür ve şu anda %43’lük bir pay ilişkisel veritabanı pazarının

Ancak geleneksel MySQL veritabanları güvenilirlik ve maliyet tasarrufu sağlarken, sınırlı raporlama ve analiz yeteneklerine, düşük otomasyon potansiyeline ve sıfır makine öğrenimi yeteneğine sahiptir. Veritabanı yöneticileri, bu görevleri “doğru iş için doğru araç” yaklaşımıyla gerçekleştirmek için ayrı hizmetler ekleyerek bunun üstesinden geldi. Amazon Web Services Inc., müşterilere bir smorgasbord sunan bu stratejinin mükemmel bir örneğidir. veritabanı seçenekleri.

Oracle Corp. farklı bir yaklaşım seçti. Pazar lideri Oracle Veritabanının popülaritesi ile çok yavaş, ama istikrarlı, düşüş bulut veritabanları pay almaya başladığında, şirket tüm veritabanı işlevlerini kendi veri tabanında bir araya getirerek konvansiyona meydan okudu. MySQL Isı Dalgası tam olarak yönetilen veritabanı hizmeti.

“İsviçre Çakısı yaklaşımını benimseyen, veritabanı işlevselliğini birleştiren, analitik ve işlemsel iş yüklerinin aynı veri deposunda çalışmasını sağlayan, ETL ihtiyacını ortadan kaldıran ve aynı zamanda platformuna otomasyon ve makine gibi yetenekler ekleyen Oracle’ı görüyoruz. öğrenme,” dedi CUBE endüstri analisti Dave Vellante veritabanı pazarında bir CUBE Güç Panelinde.

Vellante, MySQL Heatwave’in hızlı evrimini KÜP Konuşma bu hafta ile Nipun Agarwal (resimde, solda), Oracle’da MySQL Veritabanı ve HeatWave kıdemli başkan yardımcısı ve Kumaran Sivas (resimde, sağda), Advanced Micro Devices Inc.’de stratejik iş geliştirmeden sorumlu kurumsal başkan yardımcısı. Modern analitiğin talep ettiği performans düzeylerini sağlamak için veritabanı içi makine öğreniminin nasıl önemli hale geldiğini tartıştılar.

Otomatik eğitim, makine öğrenimi uzmanlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır

Agarwal’a göre Oracle’ın AWS ve diğer rakipler tarafından seçilen özelleştirilmiş veritabanı yaklaşımını kullanmak yerine ML’yi MySQL HeatWave’e entegre etmeyi seçmesinin birçok nedeni var. Birincisi güvenlik.

“Müşterilerin verileri taşımasına gerek yok. Ve verileri taşımaları gerekmiyorsa, verilerin geri kalanıyla aynı erişim kontrollü mekanizmalar tarafından korunduğu için daha güvenlidir” diye açıkladı.

Ayrıca, müşterilerin birden fazla hizmetle uğraşması gerekmediğinden, tek bir veritabanı yönetimi kolaylaştırır. Müşterilerin harici makine öğrenimi hizmetleri için ödeme yapması gerekmediğinden daha ucuzdur ve daha hızlıdır. Paradan tasarruf sağlayan ve müşterilerin hayatlarını kolaylaştıran bir diğer farklılık da Oracle’ın MySQL Heatwave içinde ML eğitim sürecini otomatik hale getirmesidir. Bu, makine öğrenimi uzmanlarını işe alma ihtiyacını ortadan kaldırır, çünkü belirli parametrelerin sağlanması gerekmez, yalnızca kaynak veriler ve makine öğreniminin eğiteceği görev.

Agarwal, “Bu, veritabanı kullanıcıları için çok önemli olan, MySQL kullanıcıları için çok önemli olan bir şey” dedi. “Eğitim yapmak için veri bilimcileri veya uzmanları gerçekten işe almak istemiyorlar.”

Makine öğrenimi eğitiminin otomatikleştirilmesi süreci hızlandırır, bu da daha sık yeniden eğitimi mümkün kılar ve modellerin güncel tutulmasını sağlar.

Agarwal, “Modellerin güncel olmasının bir sonucu olarak, tahminin doğruluğu yüksek” diye ekledi.

Müşteriler daha sonra modellerden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için çıkarım yapabilir. Ve Agarwal’ın “en çok aranan istek” olduğunu söylediği şeyde, MySQL HeatWave ML tarafından oluşturulan veya eğitilen herhangi bir model için açıklamalar elde edebilirler.

MySQL HeatWave ML rekabeti nasıl yener?

MySQL HeatWave’in etkileyici performans istatistikleri, önceki bir CUBE Konuşmasında Agarwal ve Siva tarafından tartışılmıştı. MySQL HeatWave’in makine öğrenimi performansı söz konusu olduğunda Oracle, rekabeti bir kez daha ortadan kaldıran rakamlar sağlıyor. MySQL HeatWave ve AWS Redshift ML arasındaki bir karşılaştırmaya atıfta bulunarak, Agarwal’a göre, HeatWave ML’nin sınıflandırma için 12 veri seti ve regresyon üzerindeki altı veri seti üzerindeki toplam performansı, Agarwal’a göre maliyetin %1’i ile Redshift ML’den 25 kat daha hızlıydı.

SiliconANGLE Media’nın kardeş pazar araştırma firması Wikibon için analist tarafından yürütülen araştırma Marc Staimer MySQL HeatWave ML’yi rekabete karşı koyun. Sonuçlar gösterildi Toplam sahip olma/performans maliyetinde MySQL HeatWave, Amazon Redshift ML’yi 82 kat, Azure SynapseML’yi 85 kat ve GCP BigQuery ML’yi 88 ​​kat geride bıraktı.

Agarwal, “Makine öğrenimi için özel olarak geliştirdiğimiz birçok teknik var” dedi. “[These] bize daha iyi performans, daha iyi fiyat performansı ve daha iyi ölçeklenebilirlik sağlıyor.”

Bu performans, çoğu kişinin varsaydığı gibi daha güçlü Grafik İşlem Birimleri değil, daha az enerji yoğun Merkezi İşlem Birimleri tarafından sağlanır. Bu, aşağıdakiler tarafından etkinleştirilir: AMD’nin EPYC’si Oracle Bulut Altyapısını güçlendiren işlemciler.

“Bu kullanım durumu için EPYC için AMD mimarisinde gördüğünüz şey, denge ve ön işlemeyi, yapay zekayı ve ardından son işlemeyi birlikte sorunsuz bir şekilde yapabilmenizdir – bu çok büyük bir değere sahiptir, dedi Sivas.

MySQL HeatWave ML ile çıkarım, açıklama ve eğitimin tümü CPU’yu aynı OCI altyapısında kullanır. Siva’ya göre, “verileri hesaplamaya getirdiğiniz için” aynı altyapıyı kullanmak daha iyi TCO ve daha iyi performans sağlar.

Futurum’da kıdemli analist ve araştırma direktörü Ron Westfall CUBE Power Panel’de “Veritabanı içi HeatWave ML, Redshift ML ve Snowflake’i dikkat çekiyor” dedi. “Bu çözümler mühendislik, performans ve maliyet açısından dünün teknolojisine daha çok benziyor mu? Daha yavaş ve daha pahalı oldukları için cevap evet olabilir.”

İşte video röportajın tamamı, birçoğundan biri KÜP Konuşmaları SiliconANGLE ve theCUBE’den ve daha fazla SiliconANGLE ve theCUBE’ye göz atmayı unutmayın. kurumsal teknoloji, dijital dönüşüm ve inovasyon kültürlerinin kapsamı:

Fotoğraf: Silikon AÇI

Uzmanlardan oluşan Cube Club ve Cube Event Topluluğumuza katılarak misyonumuza desteğinizi gösterin. Amazon Web Servisleri ve Amazon.com CEO’su Andy Jassy, ​​Dell Technologies’in kurucusu ve CEO’su Michael Dell, Intel CEO’su Pat Gelsinger ve daha birçok aydınlatıcı ve uzmanı içeren topluluğa katılın.



Kaynak : https://siliconangle.com/2022/09/23/oracles-swiss-army-knife-approach-dbaas-continues-pay-off-mysql-heatwave-ml-cubeconversations/

Yorum yapın