MySQL Autopilot, si chiama così il nuovo componente di MySQL HeatWave service – il motore di accelerazione delle query in-memory per MySQL Database Service n Oracle Cloud Infrastructure (OCI) – che Oracle ha annunciato in questi giorni.
MySQL Autopilot: un salto nel futuro
Un’innovazione che consentirà, con tecniche di apprendimento automatico avanzate, di automatizzare e rendere più facile e più performante l’utilizzo di HeatWave. Un qualcosa che, in maniera così evoluta, non è presente nell’ambito “database”, senza dimenticare che la funzionalità Autopilot sarà disponibile senza costi aggiuntivi per i clienti che già usano MySQL HeatWave.
MySQL Autopilot renderà quindi automatici molti degli aspetti più importanti e sfidanti nell’ottenere elevate performance sulle query su larga scala – tra cui provisioning, caricamento dei dati, esecuzione delle query e gestione degli errori. Si utilizzeranno tecniche evolute per campionare i dati, raccogliere statistiche su dati e query e creare modelli di machine learning usando Oracle AutoML per modellare l’uso della memoria, il carico di rete, i tempi di esecuzione. Questi modelli di apprendimento automatico sono usati da MySQL Autopilot per eseguire le sue funzionalità chiave.
MySQL Autopilot renderà l’ottimizzatore di query HeatWave sempre più intelligente man mano che vengono eseguite più query, con il risultato di migliorare continuamente le prestazioni del sistema nel tempo – una capacità non disponibile su Amazon Redshift, Amazon Aurora, Snowflake o su altre offerte cloud basate su MySQL.
MySQL Autopilot: le funzionalità offerte
- Il provisioning automatico prevede il numero di nodi HeatWave necessari per l’esecuzione di un carico di lavoro attraverso il campionamento adattivo dei dati delle tabelle su cui è richiesta l’analisi. Ciò significa che i clienti non hanno più bisogno di stimare manualmente la dimensione ottimale del loro cluster. Nessun altro servizio database fornisce questa capacità.
- Il caricamento parallelo automatico può ottimizzare il tempo di carico e l’uso della memoria, perchè prevede il grado ottimale di parallelismo per ogni tabella caricata in HeatWave. Nessun altro fornitore cloud offre questa capacità.
- Il posizionamento automatico dei dati (Auto-data placement) prevede la colonna su cui le tabelle dovrebbero essere partizionate in-memory per aiutare a ottenere le migliori prestazioni per le query. Prevede anche il grado di miglioramento delle prestazioni delle query con la nuova colonna consigliata. Questo riduce al minimo lo spostamento dei dati attraverso i nodi per scelte subottimali che possono essere fatte dagli operatori quando selezionano manualmente la colonna. Nessun altro servizio database fornisce questa capacità.
- La codifica automatica può determinare la rappresentazione ottimale delle colonne che vengono caricate in HeatWave, prendendo in considerazione le query. Questa rappresentazione ottimale fornisce le migliori prestazioni di query e riduce al minimo la dimensione del cluster per minimizzare i costi.
- Il miglioramento automatico del piano di query apprende da varie statistiche sull’esecuzione delle query per migliorare il piano di esecuzione delle query future. Questo aumenta le prestazioni del sistema man mano che vengono eseguite più query. Nessun altro servizio database fornisce questa capacità.
- La stima automatica del tempo di query può stimare il tempo di esecuzione di una query prima di eseguirla. Questo fornisce una previsione di quanto tempo una query richiederà, e permette ai clienti di decidere se la durata della query è troppo lunga e invece eseguire una query diversa.
- La propagazione automatica delle modifiche determina in modo intelligente il momento ottimale in cui le modifiche nel database MySQL devono essere propagate a livello di gestione dati con HeatWave Scale-Out. Questa funzionalità aiuta a garantire che le modifiche vengano propagate con la giusta cadenza ottimale. Nessun altro fornitore cloud offre questa capacità.
- La pianificazione automatica può determinare quali query in coda sono a breve termine e dar loro la priorità rispetto alle query a lungo termine in modo intelligente, per ridurre il tempo di attesa complessivo. La maggior parte degli altri database usa il meccanismo First In, First Out (FIFO) per la programmazione.
- Il ripristino automatico degli errori fa il provisioning di nuovi nodi e ricarica i dati necessari se uno o più nodi HeatWave non risponde a causa di un guasto software o hardware.
Il punto di vista di Oracle
“MySQL Database Service con HeatWave è l’unico database MySQL che supporta in modo efficiente sia OLTP che OLAP, consentendo agli utenti di eseguire carichi di lavoro misti o analisi in tempo reale sul loro database MySQL con prestazioni da 10 a 1.000 volte migliori e meno della metà del costo rispetto ad altri database analitici o basati su MySQL“, ha dichiarato Edward Screven, Chief Corporate Architect, Oracle. “MySQL HeatWave è uno dei servizi cloud in più rapida crescita su Oracle Cloud e un numero crescente di clienti sta spostando i propri carichi di lavoro MySQL su HeatWave. La serie di innovazioni annunciate sono il risultato di anni di ricerca e sviluppo di Oracle, e la loro combinazione offre enormi miglioramenti in termini di automazione, prestazioni e costi, distanziando ulteriormente HeatWave dagli altri servizi cloud“.
L’introduzione di MySQL Scale-out Data Management
Nel quadro dell’annuncio, Oracle ha anche introdotto MySQL Scale-out Data Management, che migliora le prestazioni di ricaricamento dei dati in HeatWave fino a 100 volte. HeatWave ora supporta un cluster di 64 nodi – rispetto ai 24 nodi disponibili in precedenza – ed è in grado di elaborare fino a 32 TB di dati – prima si arrivava a 12 TB.
La scalabilità è ulteriormente migliorata fino a quasi 0,9 – e 1,0 è un fattore di scalabilità perfetto. Questi nuovi miglioramenti rafforzano ulteriormente i vantaggi in termini di prezzo/prestazioni di HeatWave rispetto ai suoi principali concorrenti. HeatWave offre migliori prestazioni a un prezzo inferiore per i carichi di lavoro analitici e misti rispetto a tutti gli altri servizi cloud di database e analisi della concorrenza. In particolare, secondo i test eseguiti, HeatWave offre un rapporto prezzo/performance:
- 13 volte migliore rispetto ad Amazon Redshift AQUA — 6,5 volte più veloce, a metà del costo (TPC-H 10TB);
- 35 volte migliore di Snowflake — 7 volte più veloce a un quinto del costo (TPC- H10TB);
- 36 volte migliore di Google Big Query – 9volte più veloce a un quarto del costo (TPC-H 30TB);
- 15 volte migliore di Azure Synapse – 3 volte più veloce, a un quinto del costo (TPC – H 3’TB)
- 42 volte migliore di Amazon Aurora per carichi di lavoro misti – con una latenza 18 volte inferiore e un throughput 110 volte più elevato, al 42% del costo (CH-benCHmark 100G)
Oracle, inoltre, rende il codice del benchmark pubblicamente disponibile, per permettere ai clienti di eseguire i benchmark stessi visitando questo sito. Oracle ha anche annunciato che il benchmark standard del settore TPC-DS può ora essere accelerato usando HeatWave.