MySQL HeatWave：サービス概要のご紹介

2023年9⽉
MySQL HeatWave サービス概要のご紹介

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MySQL:世界で最も普及しているオープンソースデータベース
Copyright © 2023, Oracle and/or its affiliates
1

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MySQL: No.1のオープンソース・データベース
2

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MySQL: 開発エンジニアに最も⼈気のあるデータベース
Jetbrains survey (SQL is primary)
過去12ヶ⽉に利⽤したデータベースは︖
30%
32%
36%
48%
64%
SQLite
MS SQL Server
Redis
PostgreSQL
MySQL
3

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MySQL: あらゆる業界のイノベーティブな企業で採⽤
Web/SNS Eコマーステック企業⾦融製造
4

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MySQL: オープンソース・アプリケーションに採⽤
アプリケーション開発コンテンツ管理 & Eコマース学習プラットフォーム
5

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開発者やデータベース管理者が直⾯する課題
MySQL HeatWaveなら解決できます
6

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お客様からの声
トランザクション処理⽤と分析処理⽤で
別個のシステムが必要ですか?
データウェアハウスとデータレイクにまたがるOLTP処理と
リアルタイム分析が可能な単⼀の
MySQLクラウドデータベースサービスを、ETLの重複なしで実現
機械学習(ML)専⽤のツールやサービスが
必要ですか?
ETLを必要としない、モデルおよび結果の説明性を備えた
⾃動データベース内機械学習(ML)
⼿動によるデータベース管理に
時間がかかりますか?
機械学習ベースの⾃動化と、優れたセキュリティ機能を備えた
フルマネジドデータベースサービス
複数のクラウド環境で利⽤できますか? HeatWaveはOCI, AWS, Azureに加え
お客様のデータセンターで利⽤可
7

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MySQL HeatWave
データ・ウェアハウス、機械学習、OLTPを⼀つのデータベースで
OLTP OLAP
Autopilot ML
MySQL HeatWave
OLTP アプリケーション分析ツール
機械学習ツール
ソーシャル
メディア
Eコマース
FinTech
SaaS
リアルタイム分析
最新データに
機械学習トレーニング
MySQL HeatWaveなら⼀つで2役以上︕
8

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9
課題#1: トランザクション処理と分析処理で
別個のシステムが必要ですか?

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分析⽤にはデザインされていない、OLTPにのみ特化したMySQLの場合
OLTPアプリケーション
OLAPアプリケーション
OLTP
データベース
OLAP
データベース
ETLサービス
分析⽤データベースが
別途必要
複雑なETL
リアルタイムではない分析
セキュリティやコンプライアンスを
おびやかすリスク
⾼コスト
10

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1>2 MySQL HeatWaveなら⼀つで2役以上︕
⼀つに統合されたデータベース
分析ツール
分析アプリケーション
トランザクショナル
アプリケーション
InnoDB
ストレージエンジン
HeatWave
分析クラスター
OTLPとOLAPを
単⼀のデータベースで
ETL処理の重複なし
低コストで驚異的な性能
堅牢なセキュリティ
アプリケーションの変更不要
11

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業界最速のデータウェアハウス
TPC-H 10TB
Benchmark queries are derived from the TPC-H benchmarks, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since these do not comply with the TPC-H specifications.
4.2倍
Redshiftより⾼速
3.3倍
Snowflakeより⾼速
5.6倍
BigQueryより⾼速
7.4倍
Databricksより⾼速
10X ra3.4xlarge X-Large Cluster 800スロット Large Cluster
分析時間の⾼速化で市場のトレンドにいちはやく対応
数⽇ではなく、数時間で答えを導出
12

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費⽤対効果が業界最⼤のデータウェアハウス
10TB TPC-Hにおける費⽤対効果の⽐較
Benchmark queries are derived from the TPC-H benchmarks, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since these do not comply with the TPC-H specifications.
23倍
Redshiftより
低コスト
27倍
Snowflakeより
低コスト
27倍
BigQueryより
低コスト
6倍
Databricks
より低コスト
13
1年間リザーブド、前払い Standard Edition 1年間リザーブド 1年間リザーブド

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MySQL HeatWaveとAmazon RDSの⽐較
4 TB
*Benchmark queries are derived from TPC-H benchmark, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since they do not comply with TPC-H specification.
RDS-MySQL (db.r5.24xlarge) MySQL HeatWave (10x E3 nodes)
0
5,000
10,000
15,000
クエリ実行時間の幾何平均
$0
$20,000
$40,000
$60,000
年間コスト
時間 (秒)
5400倍
高速
8秒
11時間 $54,393
$34,073
2/3
コスト削減
14

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MySQL HeatWaveとAmazon Auroraの⽐較: 2800倍の費⽤対効果
4 TB
Aurora (db.r5.24xlarge) MySQL HeatWave (10 E3 nodes)
*Benchmark queries are derived from TPC-H benchmark, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since they do not comply with TPC-H specification.
$0
$35,000
$70,000
年間コスト
0
4,000
8,000
クエリ実行時間の幾何平均
時間 (秒)
6.3秒
$67,843
$34,073
1/2
コスト削減
2.5時間
1400倍
高速
15

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• データベースは記録システム
• あらゆるファイル形式のデータ(IoT, Webコンテンツ, ログ・ファイル)のレポジトリ
• ⽣成される80%以上のデータがファイル内にとどまったまま
• 収集された99.5%のデータは未使⽤のまま
ファイルに保存された⼤規模データ
オブジェクトストア
Devices
Sensors
Social Voice
Events
16

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オブジェクトストア内のあらゆる形式のデータを500TBまでクエリ実⾏
MySQL HeatWave Lakehouse
• 標準のMySQL構⽂でMySQLデータベース内、
オブジェクトストア内、またはその両⽅のデータに
クエリ処理
• データは最⼤500TBまで, HeatWaveクラスターは
最⼤512ノードまで拡張可能
• オブジェクトストア内データへのクエリ処理は
データベース内データへの処理と同様に⾼速
• MySQLデータベースへのコピー無しに、
オブジェクトストアにおけるデータ処理をスケールアウト
17

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Redshiftの9倍、Snowflakeの17倍、Databricksの17倍、BigQueryの36倍⾼速
MySQL HeatWave Lakehouseのクエリ性能
*Benchmark queries are derived from the TPC-H benchmarks, but results are not comparable to published TPC-H benchmark results since these do not comply with the TPC-H specifications.
構成: MySQL HeatWave Lakehouse: 512ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks; 3X-Large Cluster、Amazon Redshift: 20x ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400 スロット
年間コスト: MySQL HeatWave - $1,742,036; Redshift - $1,544,268; Snowflake - $2,300,160; Databricks – $1,822,806; BigQuery - $1,446,900
17X slower
17X slower
9X
slower
36X slower
0
200
400
600
800
1,000
1,200
1,400
1,600
1,800
MySQL HeatWave
Lakehouse
Amazon Redshift Snowflake Databricks Google BigQuery
平均実行時間の幾何平均(秒)
クエリ性能: 500 TB TPC-H
9倍
低速
17倍低速
17倍低速
36倍低速
18

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Snowflakeの2倍, Databricksの6倍, Redshiftの9倍, BigQueryの8倍⾼速
MySQL HeatWave Lakehouseのロード性能
2X
slower
6X slower
9X slower
8X slower
構成: MySQL HeatWave Lakehouse: 512ノード; Snowflake: 4X-Large Cluster; Databricks: 3X-Large Cluster; Amazon Redshift: 20x ra3.16xlarge; Google BigQuery: 6400スロット
年間コスト: MySQL HeatWave - $1,742,036; Redshift - $1,544,268; Snowflake - $2,300,160; Databricks – $1,822,806; BigQuery - $1,446,900
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
MySQL HeatWave
Lakehouse
Snowflake Databricks Google BigQuery Amazon Redshift
ロード時間(時間)
ロード性能: 500 TB TPC-H
2倍低速
6倍低速
8倍低速
9倍低速
19

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「HeatWave Lakehouse は、オブジェクトストレージからのデータロードやオブジェクトストアに
おけるクエリ実⾏に⾮常に優れたスケールアウトを実現します。
データ管理におけるHeatWave Lakehouseのスケールアウト特性は、⼤容量データの
効率的な処理において⾮常に有効です。」
̶Henry Tullis, Leader, Cloud Infrastructure and Engineering, Deloitte Consulting
「データは急激に増加しており、データレイクに保存されるデータの量も増加しています。
標準的なMySQL構⽂を使⽤してデータベースやオブジェクトストレージにあるデータにクエリを
実⾏し、リアルタイム分析を⾏えることはNatura にとって⾮常に重要です。
競合他社と差をつければ、MySQL HeatWave Lakehouse は新たな競争⼒の
武器となるでしょう。」
̶ Fabricio Rucci, Solution Architect at Natura&Co
20

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21
課題#2: 機械学習(ML)専⽤のツールやサービスが
必要ですか?

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機械学習ソリューションでトレーニングや推論をするためにデータをETL
22
• 複雑で時間がかかる
• コストとリスクの増加
• 新しいツールや⾔語を習得する必要
さらに別個のデータベースを⽤意すると状況はいっそう深刻に…

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AWS servicesを利⽤する場合
Auroraと組み合わせたAmazon RedshiftのMLモデル
Lambda、Glue、S3を使ったAuroraからRedshiftのパイプライン
Redshift MLはデータベース内機械学習を提供していない;
Amazon S3を通してSageMakerにデータをエクスポート
23

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MySQL HeatWaveはデータベース内機械学習を提供
24
機械学習の処理を加速、セキュリティ強化、コスト低減

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機械学習サイクルの⾃動化と全モデルの説明可能性を実現するHeatWave AutoML
データセット
データ前処理
アルゴリズム選択
適応サンプリング
特徴量の選択
ハイパーパラメータチューニング
チューニングされたモデル
モデルの説明
予測の説明
25
法令の遵守や規則への準拠
公正性
再現性
因果関係
信頼性

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ü より正確な結果
ü 平均で25倍⾼速な機械学習モデルのトレーニング
ü 約100分の1のコスト
ü モードの追加に応じたスケールアウト
Redshift MLと⽐べた時のHeatWave AutoMLの優位性
See Benchmark details: https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance/
26

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MySQL HeatWaveの機械学習の動作
OLTP
アプリケーション
ソーシャル
メディア
Eコマース
FinTech
SaaS
分析ツール
リアルタイム
機械学習
リコメンデーション
トレンドに応じた
27

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ダウンタイムなしのOLTP, OLAP, 機械学習ワークロード
HeatWave クラスターサイズを任意のノード数で増減
RedshiftのElastic Resize機能
• 4-8分ほどデータが利⽤不可
• ノードタイプ, 数などの制限
• ノード間データスキューによる
クエリ性能低下の可能性
Redshiftでは (RA3 –第三世代インスタンス)
”T-シャツサイズ”インスタンスから選択: 4,12,48
28
Snowflakeは増減できるサイズが限られている

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29
課題#3: ⼿動によるデータベース管理に
時間がかかりますか?

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• オンプレミス:
• データベース管理: プロビジョニング、構成、バックアップ、HA、パッチ適⽤、セキュリティ
• OS管理: インストール、パッチ適⽤、アップグレード
• インフラ管理: サーバー、ストレージの購⼊と保守
• データセンター管理: 設置スペース、電⼒、冷却、災害復旧
• クラウド環境のマネージドデータベースサービス:
• プロビジョニング: データベースの適切なサイズ決定
• データ読み込み: ロード時間、メモリ使⽤量、エンコーディング、データ配置の最適化
• クエリ実⾏: パフォーマンスチューニング、クエリの優先順位付け
• 障害処理: エラー復旧
多くのリソースを割く⼿動によるデータベース管理
30

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Oracleが100%開発、管理、サポート
MySQL HeatWave: フルマネージドデータベースサービス
31
自動化 MySQL HeatWave
データベース
高可用性(HA) ✅
読み取りレプリカ ✅
バックアップ ✅
クエリアクセラレーション ✅
MySQL AutoPilot ✅
HeatWave AutoML ✅
HeatWave Lakehouse ✅
セキュリティパッチ、アップグレード ✅
構成、プロビジョニング ✅
OS
OSセキュリティパッチ、アップグレード ✅
OSインストール ✅
サーバーハードウェア構成、プロビジョニング ✅
ストレージストレージ構成、プロビジョニング ✅
データセンター
ラック、設置スペース ✅
電源、空調設備、ネットワーク ✅

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MySQL HeatWaveの機械学習を利⽤した⾃動化
⾼速クエリ性能、⾼いOLTPスループット性能、優れた費⽤対効果
32
Auto Parallel Loading
Auto Data Placement
Auto Encoding
Auto Unload
Adaptive Data Flow
Auto Scheduling
Auto Change Propagation
Auto Query Time Estimation
Auto Query Plan Improvement
Auto Thread Pooling
Auto Error Recovery
Auto Provisioning
Auto Shape Prediction
Auto Schema Inference
Adaptive Sampling
MySQL
Autopilot
Data-driven
Query-driven
機会学習による⾃動化

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サーバサイドで強化されたセキュリティ対策
• キー⽣成とデジタル署名を使⽤した⾮対称暗号化
公開キーと秘密キーを使⽤した機密データの保護強化、
ドキュメントに署名する⼈の⾝元を確認するためにデジタル署名を実装
• データマスキングと匿名化
外部攻撃および悪意のある内部の⼈間による不正から個⼈データを保護
• データベースファイアウォール
データベースによくある攻撃(SQLインジェクションなど)から保護
Amazon Aurora, Redshift, Snowflakeよりも強固なセキュリティを提供
強固なセキュリティ
33

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34
課題#4: 複数のクラウド環境で利⽤できますか?

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MySQL HeatWaveはあらゆるパブリッククラウドに対応
各クラウド環境で優れた費⽤対効果を発揮
35

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• HeatWaveはAWS上でネイティブに実⾏、AWSインフラ向けに最適化
• データをAWSから出す必要なし – エグレスコストを節約、コンプライアンスの承認を回避
• MySQL HeatWaveに低レイテンシでアクセス
• AWSエコシステムとの緊密な統合 – S3、CloudWatch、PrivateLink
• 他のデータベース (Amazon Aurora, Redshift, Snowflakeなど) から簡単にマイグレーション
MySQL HeatWave on AWS
36

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OLTP性能でAuroraの最⼤10倍の⾼速スループット
⾃動スレッドプール機能
TPC-C_100W (10G,データはバッファプール内)
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
1 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096
スループット性能
(トランザクション数/秒)
同時接続数
MySQL HeatWave
Amazon Aurora
*Benchmark queries are derived from the TPC-C benchmarks, but results are not comparable to published TPC-C benchmark results since these do not comply with the TPC-C specifications.
37
10倍

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費⽤対効果の⽐較
ここでは、コンピュートインスタンスの費⽤のみ考慮しています。
Redshiftの費⽤は年間リザーブドインスタンスの前払いの価格を、Snowflakeの費⽤はStandard Editionの価格を、Google BigQueryの費⽤は⽉決め定額料⾦を、Azure Synapseの費⽤は年間リザーブド価格を参考にしています。
Redshiftの7倍、 Snowflakeの10倍、 Big Queryの12倍、 Synapseの4倍の費⽤対効果
38

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MySQL HeatWaveコンソール
Monitoring
Interactive Query UI & Data Management
HeatWave ML
MySQL Autopilot
39

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機械学習をより⾝近に使いやすく
• ビジュアルインターフェイス
• ビジネスアナリストによる機械学習モデルの
構築、トレーニング、実⾏、説明が可能
SQLやコーディングは不要
• 「What-if」シナリオを検索
• データベース内で全処理を実⾏
• 追加コストなし
MySQL HeatWave AutoMLコンソール
40

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OCIとAWSにおける機能追加ロードマップ
2023年7⽉現在 - https://www.oracle.com/mysql/#roadmap
主な機能 OCI AWS
フルマネージドサービス
MySQLにおけるOLTP 、OLAP
分析処理および複合ワークロードにおけるクエリアクセラレーション
機械学習ベースの⾃動化 (HeatWave 、OLTP向けMySQL Autopilot)*
優れたセキュリティ*
データベース内機械学習 (HeatWave AutoML)
スケールアウトデータ管理
インタラクティブな(対話型の)クエリおよびデータ管理コンソール Coming soon
コンソールから性能およびワークロードの監視 Coming soon
インタラクティブなMySQL HeatWave AutoMLコンソール Coming soon
あらゆるMySQLシェイプへのHeatWave追加 Coming soon
MySQL HeatWave Lakehouse Coming soon
*MySQL Autopilotの⾃動スレッドプール、⾃動シェイプ予測、MySQL HeatWaveデータベースファイアウォールはOCIで間もなく利⽤可能になります。
41

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MySQL HeatWave for Azure
Azure VNetからOCIのMySQLHeatWaveに接続
• Azureネイティブユーザに使いやすく
• ⾃動認証、ネットワーキング、監視統合
• プライベートインターコネクトと接続
(最⼤でも2m秒の低レイテンシ)
• Microsoft Azure Servicesと
MySQL HeatWaveを両⼑遣い
• MicrosoftとOracleが
共同でサポート
https://www.oracle.com/cloud/azure/oracle-database-for-azure
42

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ハイブリッドに展開
OLTPをオンプレミス、OLAPをクラウドで
43

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OCI Dedicated Region
MySQL HeatWaveをお客様のデータセンターで
⾃⼰完結型のクラウド・リージョン
HeatWaveおよびOracleの
パブリッククラウドサービスをお客様の
データセンターで利⽤
パブリック・クラウドの経済性とセキュリティ
データ・レジデンシー要件および
レイテンシー要件に準拠
44

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お客様事例
45

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ゲーム難易度の調整やイベントの参加率
を
リアルタイムで分析したいと考えていま
した。
MySQL HeatWaveを導入したおかげで
想定の最大90倍もの高速化を実現し、
リアルタイム分析を毎時間行うことがで
きます。
プログラム開発の負荷や事前の
想定処理時間では実現不可能と
思っていたので、本当に驚きです。
川本昌之
ジニアス・ソノリティ株式会社
取締役 / 最高技術責任者
46

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MySQL HeatWaveに
AWS Auroraから移行すること
で、
性能が10倍向上し、コストも
大幅に削減することができました
しかも、そのために
アプリケーションを変更する
必要はありませんでした。
鈴木健治
株式会社ファンコミュニケーションズ A8事業
部
プロダクト開発部長兼 A8 2.0推進室長
Copyright © 2022 Oracle and/or its affiliates.
47

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アナリストからの評価
53

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業界アナリストによるMySQL HeatWaveの評価
「MySQL HeatWaveは過去20年間のオープンソース・クラウド・データベースにおいて最⼤で
唯⼀のイノベーションとなるでしょう。」
More quotes and analyst reports: https://www.oracle.com/mysql/heatwave/analysts/
「MySQL HeatWaveのテクノロジーは業界No.1です。Wikibonはお客様のIT部⾨が
三年計画でMySQLのトランザクションデータベースから、個別のOLAPデータベースとETLを
廃⽌することを強く推奨します。」
「Oracleが発表したMySQL HeatWaveは、その優れた費⽤対効果と⾼速処理で他の
すべてのデータベース会社に衝撃を与えました。 Snowflakeで実⾏すると42万ドルかかる
処理を、HeatWaveは8万ドルで実⾏することができます。」
「MySQL HeatWaveはクラウド・データベースにおいて挑戦的な費⽤対効果を実現しており、
AWS RedshiftとSnowflakeを圧倒しています。」
54

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業界アナリストによるHeatWave AutoMLの評価
「HeatWaveの機械学習は、アプリケーション開発者はもちろんあらゆる分野のアナリスト、
科学者を驚かせるゲームチェンジャーになるはずです。」
「HeatWaveの機械学習は、Redshift MLの1%の価格、Redshift MLの最⼤25倍の
速度を実証しており、MySQL HeatWaveのクラウドサービスはゲームチェンジャーというだけ
でなく、今後のクラウドデータベースにおいて全く新しいテクノロジーの道を切り開きます。」
More quotes and analyst reports: https://www.oracle.com/mysql/heatwave/analysts/
「HeatWaveのデータベース内機械学習は最新技術や性能、コストの⾯で圧倒的に
優れているため、Redshift MLをまるで過去の技術かのように⾒せます。」
「データに適⽤でき、ETLを必要とせず、より⾼速かつリアルタイムに近い機械学習の使⽤が
可能になったらどうでしょうか? それがMySQL HeatWaveが実現したことです。
HeatWaveは機械学習をお客様にとって最も理想的な形で提供します。」
55

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業界アナリストによるMySQL HeatWave on AWSの評価
「AWSでMySQLを使⽤している開発者にとって、低コストで⽣産性の⾼いサービスが
オラクルによって⼿の届くところに置かれたと⾔えます。」
「コストを重視するITチームや開発者にとってMySQL HeatWave on AWSは、AWS上の
アドオンサービスのコストもデータ送信料⾦もかからない、まったく新しいTCOです。
コストを考慮すれば、選択肢は⼀つに絞られるでしょう。」
More quotes and analyst reports: https://www.oracle.com/mysql/heatwave/analysts/#heatwave-on-aws
「MySQL HeatWaveのエンジニアリングチームは驚くべきペースで開発や改良を続けており、
その驚異的な製品サイクルで競合のクラウドデータベースサービスを引き離しています。
本拠地であるOCIでも期待されていたとおり、全く新しいレベルで新機能の追加をAWSの
プラットフォームで成し遂げています。」
「AWSでMySQL HeatWaveのMySQL Autopilotを使えることは、データベースの神様からの
贈り物です。 MySQL HeatWaveはオラクルが⻑年かけておこなってきたリソースへの投資の中で、
最も価値のあるものだと⾔えます。」
56

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「MySQL HeatWaveはLakehouseの性能が
トランザクション処理相当に⾼速になることを⽰しました。
このトランザクション処理相当の⾼速クエリ処理によって、
CxOのがデータの配置場所やクエリ処理について
悩むことは無くなります。」
「データロードとクエリ実⾏の両⽅で記録的な性能を発揮する
HeatWave Lakehouseは、クラウドデータサービスにおいて前代未
聞です。」
「膨⼤な数のノードに、並列でデータをロードしクエリを実⾏できる
HeatWaveの能⼒は、業界初です。」
「 MySQL HeatWave Lakehouseは通常の分析
データベースのアーキテクチャとは⼀線を画し、その設計
開発は競争の激しい市場を刺激し続けるでしょう。」
「データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクのそれぞれの
⻑所を組み合わせ、両者の間の溝を埋めるものです。
MySQL HeatWave Lakehouse は、そのクラウドオブジェクト
ストレージにより、さらに限界の超越に挑みます。」
「 MySQL HeatWave Lakehouseの利⽤により
有益なビジネスの洞察に対し迅速にアクションを取ることで
競合を引き離すことができます。」
「クラウドデータレイクハウスのランドスケープで、最も価値のあるものを
求めている企業は、MySQL HeatWave Lakehouseを真剣に検
討すべきです。」
「MySQL HeatWave Lakehouseの驚くべき性能はお
客様にとって全く新しい体験になるでしょう。」
「MySQL HeatWave Lakehouseはデータ管理の
専⾨家の業務負担を軽減し、素晴らしい顧客体験を
提供します。」
「⼤⼿企業に対するパフォーマンスは信じられないほどです。…
⾼度に専⾨化された⾼速ワークロードについて語るとき、
MySQL HeatWave Lakehouseは強⼒な事例です。...」
業界アナリストによるMySQL HeatWave Lakehouseの評価
57

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MySQL HeatWaveなら新規アプリケーションにも既存アプリケーションにもおすすめ
驚異的な性能と費⽤対効果マルチクラウド環境に対応
OCI, AWS, Azureで利⽤可
クラウドで分析処理をするために
オンプレミスのOLTPアプリケーションを
MySQL HeatWaveにレプリケート
MySQL HeatWaveを
お客様のデータセンターの
OCI Dedicated Regionで展開
OLTP、DWとデーターレイクの
リアルタイム分析、機械学習を
⼀つのクラウドデータベースサービスで
分析処理、レイクハウス、機械学習、
ETLサービスを別個のシステムで
利⽤した場合の複雑さとコストを低減
データストア間でデータを移動する際の
リスクや遅延を回避
MySQLやAmazon Auroraで
運⽤していた既存のアプリケーションの
変更無し
MySQL HeatWave:
§ Redshiftに対し4.2倍⾼速、コスト1/5
§ Snowflakeに対し3.3倍⾼速、コスト1/8
§ Auroraに対し1400倍⾼速、コスト1/2
MySQL HeatWave Lakehouse:
§ Redshiftに対し8倍の費⽤対効果
§ Databricksに対し18倍の費⽤対効果
§ Snowflakeに対し22倍の費⽤対効果
§ BigQueryに対し30倍の費⽤対効果
MySQL Autopilot:
⾼速⼤規模クエリ、⾼いOLTPスループット性能
優れた費⽤対効果を機械学習ベースの
⾃動化で実現
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MySQL HeatWaveを
はじめましょう︕
59
MySQL HeatWaveについてさらに詳しく….
oracle.com/mysql
無料MySQL HeatWaveワークショップをリクエスト
お客様のアカウントマネジャーにご連絡ください
専門家の無料ガイダンスによるMySQL HeatWaveへの移行
MySQL HeatWave 移行プログラム
$300のクレジットを入手し30日間無料トライアルを体験
oracle.com/mysql/free

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